一般模糊极大-极小神经网络的研究与应用

1

作者 马安伟 张洪伟 潘俊曲 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2008年第19期218-221,共4页

分析一般模糊极大-极小神经网络的基本原理,阐述模糊计算方法在分类中的准确性和高效性。将一般模糊极大-极小神经网络应用于企业资信评估中,实现模糊区间的输入,缩小企业评估指标定量化中的误差范围。资信评估结果表明,该算法能快速、... 分析一般模糊极大-极小神经网络的基本原理,阐述模糊计算方法在分类中的准确性和高效性。将一般模糊极大-极小神经网络应用于企业资信评估中,实现模糊区间的输入,缩小企业评估指标定量化中的误差范围。资信评估结果表明,该算法能快速、有效地对企业进行分类,为资信评估提供了解决方案。 展开更多

关键词 资信评估 模糊集 一般模糊极大-极小神经网络 超盒 隶属函数

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基于波形记忆和模糊极小—极大神经网络的变压器励磁涌流和内部短路的鉴别 被引量：8

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作者 潘荣贞 郁惟镛 田寿龙 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2002年第5期4-9,共6页

传统的区分变压器励磁涌流和内部短路的各种方法存在原理性缺陷 ,不能满足现代超高压电力系统的要求 ,此文根据内部故障和单纯涌流这两种情况下波形的不同 ,提出了波形记忆的原理并采用了一种模糊神经网络模型——模糊极小—极大神经网... 传统的区分变压器励磁涌流和内部短路的各种方法存在原理性缺陷 ,不能满足现代超高压电力系统的要求 ,此文根据内部故障和单纯涌流这两种情况下波形的不同 ,提出了波形记忆的原理并采用了一种模糊神经网络模型——模糊极小—极大神经网络来对这两种波形进行记忆和鉴别。运用EMTP程序对变压器各种内部故障或涌流的情况进行较为全面的仿真以形成网络的训练样本 ,通过学习和测试 ,表明该网络所形成的新算法能够正确鉴别变压器各种运行工况下的励磁涌流和内部短路 ,所需的鉴别时间小于 2 0 m 展开更多

关键词 故障 波形记忆 模糊极小 极大神经网络 变压器 励磁涌流 内部短路 鉴别

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基于模糊极小极大神经网络的雷达一维像识别 被引量：1

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作者 汤光华 戴毅 刘国岁 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第2期218-221,共4页

雷达目标一维距离像是随雷达姿态角变化的 ,但由于目标姿态变化的连续性及目标散射点分布的连续性 ,其一维距离像是一个随视角变化而逐渐演变的过程 ,它们应随姿态角的连续变化在特征空间中形成一条特征轨迹线。本文在基于线性内插神经... 雷达目标一维距离像是随雷达姿态角变化的 ,但由于目标姿态变化的连续性及目标散射点分布的连续性 ,其一维距离像是一个随视角变化而逐渐演变的过程 ,它们应随姿态角的连续变化在特征空间中形成一条特征轨迹线。本文在基于线性内插神经网络对雷达一维距离像识别的基础上 ,改进了线性内插时特征轨迹线的形成方法。提出了一种基于模糊极小极大神经网络分类器的雷达目标一维距离像目标识别方法 ,利用模糊极小极大神经网络中的超方匣的并集来形成雷达目标特征轨迹线。进行了三类飞机目标的 0～ 180°姿态角范围内一维距离像的分类实验研究 ,结果表明 。 展开更多

关键词 雷达工程 雷达一维距离像 模糊极小极大神经网络 目标识别

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改进的模糊神经网络学习规则研究 被引量：4

4

作者 魏延 曹长修 汪平 《河南师范大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2007年第1期51-54,共4页

在S Stoeva提出的基于相同样本及网络输出的模糊反向传播算法基础上,通过对基于极大-极小模糊算子的模糊神经元模型的研究,对含有一个隐含层的单输出模糊神经网络,提出了依赖于各模糊神经元输出的调整模糊权值的网络学习算法,该算法具... 在S Stoeva提出的基于相同样本及网络输出的模糊反向传播算法基础上,通过对基于极大-极小模糊算子的模糊神经元模型的研究,对含有一个隐含层的单输出模糊神经网络,提出了依赖于各模糊神经元输出的调整模糊权值的网络学习算法,该算法具有直观和可操作性强的特点.并以汽轮发电机组的状态监测为例进行仿真,仿真结果表明网络学习效果较好. 展开更多

关键词 模糊神经网络 极大-极小模糊算子 学习规则

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无师General Fuzzy Min-Max人工神经网络 被引量：4

5

作者 彭鹏菲 杨露菁 张青贵 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2004年第10期1503-1505,1536,共4页

针对一般模糊极小极大(generalfuzzymin max,GFMM)神经网络不能够完全无师聚类和自适应在线学习的问题,提出了一种无师训练的一般模糊极小极大(generalfuzzymin max,GFMM)人工神经网络。它继承了GFMM网络的优点,可以输入n维模糊量,尤其... 针对一般模糊极小极大(generalfuzzymin max,GFMM)神经网络不能够完全无师聚类和自适应在线学习的问题,提出了一种无师训练的一般模糊极小极大(generalfuzzymin max,GFMM)人工神经网络。它继承了GFMM网络的优点,可以输入n维模糊量,尤其是新增加了无师学习的功能,弥补了GFMM网络不能自适应在线学习新类的缺陷。实验测试结果与分析表明,该网络在自动目标识别的实际应用中具有广泛的适用性。 展开更多

关键词 一般模糊极小极大神经网络 无师训练 自动目标识别

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一种基于划分聚类和模糊神经网络的机器学习方法 被引量：4

6

作者 谷建光 张为华 +1 位作者 王中伟 解红雨 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第23期5581-5586,共6页

将基于划分的模糊聚类算法和一般模糊极小极大神经网络分类算法相结合,提出了一种新的机器学习方法,实现了基于类比的案例推理学习模型。具体实现思想是,首先利用基于确定性退火技术的划分聚类算法对已知案例进行聚类标识,由所得结果建... 将基于划分的模糊聚类算法和一般模糊极小极大神经网络分类算法相结合,提出了一种新的机器学习方法,实现了基于类比的案例推理学习模型。具体实现思想是,首先利用基于确定性退火技术的划分聚类算法对已知案例进行聚类标识,由所得结果建立一般模糊极小极大神经网络分类模型,然后用该模型实现新目标问题的案例相似性检索,最后针对目标问题结果案例完成案例学习。通过实例表明,该算法具有较好性能,并在基于案例推理的固体火箭发动机总体设计中成功应用,得到了论域覆盖面大的设计结果集。 展开更多

关键词 划分聚类 一般模糊极小极大神经网络 机器学习 案例推理 固体火箭发动机总体设计

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基于模糊神经网络的母线充电保护研究 被引量：1

7

作者 雷宇 陈少华 +1 位作者 桂存兵 马碧燕 《现代电力》 2007年第1期21-25,共5页

针对当前母线充电试验时继电保护中存在的一些问题,提出了一种智能型的母线充电保护新方法。在分析母线正常充电和故障元件充电的基础上,找到了正确快速地识别两种情况的特征量,结合模糊神经网络这一新型的人工智能技术,综合利用母线充... 针对当前母线充电试验时继电保护中存在的一些问题,提出了一种智能型的母线充电保护新方法。在分析母线正常充电和故障元件充电的基础上,找到了正确快速地识别两种情况的特征量,结合模糊神经网络这一新型的人工智能技术,综合利用母线充电时的多种电气量分别提取形成网络的特征输入量,并采用Simpson模糊极小-极大神经网络来形成区分母线正常充电和故障元件充电的模糊模式识别器。利用EMTP程序仿真来获取不同系统参数和各种不同故障情况下模糊神经网络训练和测试所需要的大量样本,通过对模糊神经网络的训练,使网络具备了很强的故障识别能力和较强的泛化能力,结果表明,训练后的网络能快速准确地区分母线在各种运行工况下的正常充电和故障元件充电,从而验证了该方法的有效性。 展开更多

关键词 母线 充电保护 糊糊极小-极大神经网络 超盒 人工智能

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基于多特征空间与神经网络的SAR图像识别方法 被引量：4

8

作者 杨露菁 郝威 +1 位作者 刘忠 王德石 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2009年第12期2859-2862,共4页

同一目标在不同方位角下的SAR图像有很大变化,这使得基于单视角图像进行SAR图像目标识别具有很大难度。针对这一问题,提出了一种基于多个独立分量分析特征空间及神经网络集成的SAR图像目标识别系统。通过独立分量分析构造若干个方位角的... 同一目标在不同方位角下的SAR图像有很大变化,这使得基于单视角图像进行SAR图像目标识别具有很大难度。针对这一问题,提出了一种基于多个独立分量分析特征空间及神经网络集成的SAR图像目标识别系统。通过独立分量分析构造若干个方位角的SAR图像特征空间,为每一特征空间各训练一个模糊极小极大神经网络用于分类,然后利用D-S证据理论集成各个神经网络的输出。仿真结果表明,与利用精确的方位角估计预处理选择最佳单一神经网络相比,该方法可以获得更高的识别精度,且不需要进行方位角估计预处理。 展开更多

关键词 SAR图像目标识别 独立分量分析 神经网络集成 特征空间 模糊极小极大神经网络

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加权极大-极小随机模糊投资组合模型及实证研究 被引量：3

9

作者 金秀 刘家和 苑莹 《系统管理学报》 CSSCI 北大核心 2015年第1期78-84,共7页

考虑投资者面临证券市场随机和模糊的双重不确定性,将证券收益率视为随机模糊变量,根据前景理论建立符合投资者心理特征的期望收益和目标概率隶属度函数。利用加权极大-极小算子考虑投资者对期望收益和目标概率的差异要求,构建目标权重... 考虑投资者面临证券市场随机和模糊的双重不确定性,将证券收益率视为随机模糊变量,根据前景理论建立符合投资者心理特征的期望收益和目标概率隶属度函数。利用加权极大-极小算子考虑投资者对期望收益和目标概率的差异要求,构建目标权重不等的加权极大-极小随机模糊投资组合模型,进一步推导模型的最优解。采用实证的方法,研究模型的表型。结果表明:加权极大-极小随机模糊投资组合模型有效边界与均值-方差投资组合模型不一致;加权极大-极小随机模糊投资组合模型可以根据期望收益和目标概率的权重变化,构建符合不同投资者心理需求的投资组合;加权极大-极小随机模糊投资组合模型的投资收益优于均值-方差投资组合模型。 展开更多

关键词 投资组合 随机模糊 加权极大-极小算子 前景理论

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模糊反向传播算法及其收敛性 被引量：1

10

作者 魏延 李世宏 +1 位作者 曹长修 曾绍华 《重庆大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第2期65-69,共5页

针对S.Stoeva提出的基于相同样本及网络输出的模糊神经网络模型,通过对基于极大-极小模糊算子的模糊神经网络模型的研究,证明了其与S.Stoeva提出的网络模型的等价性.在此基础上提出了依赖于模糊逻辑神经元输出的调整模糊权值的模糊反向... 针对S.Stoeva提出的基于相同样本及网络输出的模糊神经网络模型,通过对基于极大-极小模糊算子的模糊神经网络模型的研究,证明了其与S.Stoeva提出的网络模型的等价性.在此基础上提出了依赖于模糊逻辑神经元输出的调整模糊权值的模糊反向传播学习算法,并进一步研究了其收敛性.最后以汽轮发电机组的状态监测为例进行仿真分析.结果表明:在网络输入神经元满足样本输出介于样本输入的极大与极小之间时,所提出的模糊反向传播学习算法是收敛的. 展开更多

关键词 模糊神经网络 极大-极小模糊算子 学习算法 收敛性

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基于Min-Max算子的遥感影像线状地物提取 被引量：3

11

作者 王天鹏 宇超群 周俊 《海洋测绘》 2005年第4期16-18,共3页

将模糊数学中极小-极大算子的概念引入到遥感影像线状地物的半自动提取中。实验结果表明该方法能够有效地克服影像上各种噪声的影响,提取速度较快并具有较强的鲁棒性。

关键词 图像处理 极小-极大算子 模糊隶属函数 线状地物提取

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故障字典法模糊域划分改进方法 被引量：3

12

作者 王雷 郑玉簋 唐波 《电子测量技术》 2002年第4期1-2,共2页

文中提出了两种新的模糊域划分方法:基于极大极小准则的模糊域划分方法和基于聂曼一皮尔逊准则的模域糊划分方法。这两种方法有效的解决了在先验概率未知或先验概率和故障代价均未知的条件下,如何动态可变且快速的划分模糊域的问题。并... 文中提出了两种新的模糊域划分方法:基于极大极小准则的模糊域划分方法和基于聂曼一皮尔逊准则的模域糊划分方法。这两种方法有效的解决了在先验概率未知或先验概率和故障代价均未知的条件下,如何动态可变且快速的划分模糊域的问题。并通过实际电路仿真对这两种方法的有效性和实用性进行了验证。 展开更多

关键词 聂曼-皮尔逊准则 极大极小准则 模糊域 故障字典法 模拟电路诊断 划分方法

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钢铁企业合同匹配多目标优化模型与算法 被引量：5

13

作者 胡琨元 高政威 汪定伟 《东北工学院学报》 CSCD 北大核心 2004年第6期527-530,共4页

针对钢铁企业中存在的合同对库存余材的优化匹配问题,建立了实现余材利用量最大化和匹配损失费用最小化的多目标0-1规划模型·采用模糊决策方法处理两个目标函数,尝试基于群体的增量学习(Population BasedIncreasedLearning,简称PB... 针对钢铁企业中存在的合同对库存余材的优化匹配问题,建立了实现余材利用量最大化和匹配损失费用最小化的多目标0-1规划模型·采用模糊决策方法处理两个目标函数,尝试基于群体的增量学习(Population BasedIncreasedLearning,简称PBIL)算法进行求解·结合模型的特点,利用自然数编码表示合同的匹配结果,按照学习概率大小修复不可行个体·通过对应用实例的计算,以及与遗传算法结果的比较,证明该模型和算法是解决合同优化匹配问题较为理想的方式· 展开更多

关键词 钢铁企业 合同匹配 多目标优化 0-1规划 极大极小算子 PBIL算法 模糊决策

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产品概念设计阶段的案例相似性检索技术研究 被引量：2

14

作者 谷建光 张为华 王中伟 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2008年第4期625-629,721,共6页

以提高产品设计结果的论域覆盖面和增加可行设计结果的多样性为目的,研究了产品概念设计阶段的基于案例推理的产品设计案例相似性检索技术。首先,对产品设计案例相似性检索进行了问题描述;然后指出了传统相似性检索方法的不足;进而提出... 以提高产品设计结果的论域覆盖面和增加可行设计结果的多样性为目的,研究了产品概念设计阶段的基于案例推理的产品设计案例相似性检索技术。首先,对产品设计案例相似性检索进行了问题描述;然后指出了传统相似性检索方法的不足;进而提出一种新的基于划分聚类和一般模糊极小极大神经网络的相似案例检索方法,并建立检索模型;最后,通过基于案例推理的固体火箭发动机总体设计实例表明,与传统方法相比,新方法可有效提高相似结果案例集的论域覆盖面,增加设计结果的多样性,提高检索效率,进而提高了固体发动机总体设计质量。 展开更多

关键词 产品设计 案例相似性检索 划分聚类 模糊极小极大神经网络 固体火箭发动机总体设计

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基于知识重用的固体火箭发动机结构形式选择

15

作者 谷建光 张为华 王中伟 《推进技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第1期1-7,共7页

以探索知识重用在固体火箭发动机设计中的应用为目的,引入知识工程及模糊数学的思想,将一般模糊极小极大神经网络用于完成固体发动机设计过程中结构形式选择,实现了固体发动机结构形式选择的自动化及量化描述。首先给出了基于知识重用... 以探索知识重用在固体火箭发动机设计中的应用为目的,引入知识工程及模糊数学的思想,将一般模糊极小极大神经网络用于完成固体发动机设计过程中结构形式选择,实现了固体发动机结构形式选择的自动化及量化描述。首先给出了基于知识重用的固体发动机结构形式选择模型描述;然后建立了固体发动机结构选项一般模糊极小极大神经网络;最后以具体型号总体设计为例,完成结构形式选择,得到了包含实际结果的多个可行方案。该方法提高了设计过程自动化水平,且可提供多个不同的结构选择可行方案供设计人员参考。 展开更多

关键词 知识工程 知识重用 一般模糊极小极大神经网络 固体推进剂火箭发动机 结构模式识别

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