FNN上的反向传播学习算法 被引量：2

1

作者 毛国君 宋广军 杨名生 《计算机应用与软件》 CSCD 1998年第4期34-38,共5页

近几年来,模糊神经网络(FNN)的研究引起了广泛的注意。本文对FNN上的反向传播学习方法加以讨论。使用输入均值和输出权重参量来进行模糊化和反模糊化处理,学习的目的是调整这两个参量到合适的值。

关键词 模糊神经网络 反向传播学习 算法

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基于改进FNN-CCC的双伺服压力机同步控制策略研究 被引量：1

2

作者 宋燕利 程寅峰 +2 位作者 曹威圣 路珏 杨真国 《精密成形工程》 北大核心 2023年第9期175-182,共8页

目的改善双伺服压力机同步控制策略的动态响应性能和鲁棒性,提升双伺服压力机的单轴跟踪精度和双轴同步精度,实现成形过程的高精度位置控制。方法建立双伺服压力机驱动系统数学模型,分析系统同步误差来源,结合模糊神经网络单轴控制算法... 目的改善双伺服压力机同步控制策略的动态响应性能和鲁棒性,提升双伺服压力机的单轴跟踪精度和双轴同步精度,实现成形过程的高精度位置控制。方法建立双伺服压力机驱动系统数学模型,分析系统同步误差来源,结合模糊神经网络单轴控制算法,引入迭代学习律,设计一种改进模糊神经网络-交叉耦合(FNN-CCC)同步控制器。基于系统控制模型进行单轴阶跃响应特性与双轴正弦跟随特性仿真,搭建嵌入式双伺服压力机驱动系统试验平台,在偏载干扰条件下进行双轴同步控制试验,验证所提出理论的有效性。结果仿真结果表明,与模糊控制算法和BP神经网络控制算法相比,该控制器单轴控制算法的超调量分别减少了11.5%和25.5%,调节时间分别减少了48.8%和34.4%,具有更好的动态响应性能。与原控制器相比,改进后的交叉耦合同步控制器最大双轴同步误差降低了65.7%,同步控制精度有所提高。试验结果表明,与传统PID-交叉耦合控制器相比,改进的FNN-CCC控制器有更好的控制性能,在热冲压合模成形阶段,单轴跟踪误差分别减小了81.8%和75.0%,双轴同步误差减小了69.2%。结论所提出的同步控制策略在偏载干扰条件下具有较好的动态响应性能和鲁棒性,能够使同步误差快速收敛,提高了双伺服压力机驱动系统的单轴跟踪精度和双轴同步控制精度,实现了对双伺服压力机的高精度控制。 展开更多

关键词 双伺服压力机 模糊神经网络 交叉耦合控制 同步控制 迭代学习

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FNN上的竞争学习及混合学习方法

3

作者 毛国君 宋广军 杨名生 《计算机应用与软件》 CSCD 2000年第2期22-25,共4页

本文根据[1]所提出的FNN结构,首先讨论它的竞争学习方法,它除了可以应用到FNN上的输入均值和输出权重的调整外,还可以用于实现网络连线的裁剪。然后对混合学习(竞争学习与反向传播学习结合使用)算法的实现问题加以探讨。

关键词 模糊神经网络 竞争学习 混合学习 神经网络

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FNN在飞行仿真器建模中的应用研究

4

作者 刘俊强 伞冶 +1 位作者 张为平 宣宝山 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1996年第6期89-92,共4页

提出了一种新的建模方法．该方法通过ＦＮＮ的自学习．自动得到模型结构和模型参数，具有较快的学习速度和较高的精度．该方法成功地应用于某歼击机型飞机的仿真模型开发，取得了很好的效果．

关键词 模糊神经网络(fnn) 梯度下降 学习算法 建模

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模糊规则的学习及其在非线性系统建模中的应用 被引量：16

5

作者 陈建勤 席裕庚 张钟俊 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 1997年第4期533-537,共5页

探讨用神经网络的学习算法及模糊推理方法为非线性系统建模的问题．给出了学习模糊规则的新算法．这个算法首先用竞争学习为训练样本的输入空间进行聚类，然后为其确定区域划分边界，并按样本输入区域学习模糊规则．文中对于模糊规则提... 探讨用神经网络的学习算法及模糊推理方法为非线性系统建模的问题．给出了学习模糊规则的新算法．这个算法首先用竞争学习为训练样本的输入空间进行聚类，然后为其确定区域划分边界，并按样本输入区域学习模糊规则．文中对于模糊规则提出了相应的模糊推理算法．并用算例验证了本文算法的有效性． 展开更多

关键词 模糊系统 竞争学习 非线性系统 建模 神经网络

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基于区间值模糊逻辑神经元的区间值模糊C-均值聚类神经网络 被引量：7

6

作者 李文化 王智顺 +1 位作者 谢维信 何振亚 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1998年第10期99-103,共5页

本文提出了一种基于区间值模糊逻辑神经元的三层前馈自组织神经网络模型，用来实现区间值模糊C-均值聚类分析.网络第一、二层神经元的输入、输出和权连接取值属于区间值模糊集I[0，1].第一层神经元为区间值线性神经元;第二层为区间值模... 本文提出了一种基于区间值模糊逻辑神经元的三层前馈自组织神经网络模型，用来实现区间值模糊C-均值聚类分析.网络第一、二层神经元的输入、输出和权连接取值属于区间值模糊集I[0，1].第一层神经元为区间值线性神经元;第二层为区间值模糊相等神经元，其功能是实现输入样本与各类的匹配运算.本文采用区间值模糊相等关系作为匹配的指标为了定义区间值模糊相等神经元，本文在点值模糊相等关系的基础上推导了区间值模糊相等关系的计算方法;第三层神经元为模糊竞争神经元，各神经元的输出代表输入样本的模糊分类结果此外.本文提出了一种区间值模糊竞争学习算法用于区间值模糊C-均值聚类神经网络的训练. 展开更多

关键词 C-均值聚类 自组织神经网络 区间值模糊

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基于模糊分类的模糊神经网络辨识方法及应用 被引量：9

7

作者 江善和 李强 《控制工程》 CSCD 2005年第3期266-269,276,共5页

基于改进的T S模型,提出一种自适应模糊神经网络模型(AFNN),给出了网络的连接结构和学习算法。基于竞争学习算法的模糊分类器确定系统的模糊空间和模糊规则数,并得出每个样本对每条规则的适用程度。利用卡尔曼滤波算法在线辨识AFNN的后... 基于改进的T S模型,提出一种自适应模糊神经网络模型(AFNN),给出了网络的连接结构和学习算法。基于竞争学习算法的模糊分类器确定系统的模糊空间和模糊规则数,并得出每个样本对每条规则的适用程度。利用卡尔曼滤波算法在线辨识AFNN的后件参数。AFNN结构简洁,逼近能力强,能够显著提高辨识精度,并且在线辨识的模糊模型简单有效。将该AFNN用于非线性系统的模糊辨识和化工过程连续搅拌反应器(CSTR)的建模中,仿真结果验证了该方法的有效性,表明该网络能够实现复杂非线性系统的建模,而且建模精度高、收敛速度快,可当作复杂系统建模的一种有效手段。 展开更多

关键词 辨识方法 模糊神经网络模型 卡尔曼滤波算法 连续搅拌反应器 复杂非线性系统 应用 竞争学习算法 复杂系统建模 在线辨识 T-S模型 模糊分类器 连接结构 模糊规则 模糊空间 逼近能力 辨识精度 模糊模型 化工过程 模糊辨识

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一种基于模糊神经网络的自适应模糊辨识方法 被引量：5

8

作者 江善和 申东日 陈义俊 《系统仿真学报》 CAS CSCD 2003年第5期731-734,共4页

基于改进的T-S模型,提出一种自适应模糊神经网络模型(AFNN)。首先,基于模糊竞争学习算法确定系统的模糊空间和模糊规则数,并得出每个样本对每条规则的适用程度。其次,利用卡尔曼滤波算法在线辨识AFNN的后件参数。AFNN具有结构简洁,逼近... 基于改进的T-S模型,提出一种自适应模糊神经网络模型(AFNN)。首先,基于模糊竞争学习算法确定系统的模糊空间和模糊规则数,并得出每个样本对每条规则的适用程度。其次,利用卡尔曼滤波算法在线辨识AFNN的后件参数。AFNN具有结构简洁,逼近能力强,能够显著提高辨识精度,并且辨识的模糊模型简单有效。最后,将该AFNN用于非线性系统的模糊辨识,仿真结果验证了该方法的有效性。 展开更多

关键词 T—S模型 自适应模糊神经网络 模糊竞争学习 模糊辨识

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基于模糊神经网络的机场噪声烦恼度模型学习 被引量：3

9

作者 冯霞 张聪颖 卢敏 《计算机工程与设计》 北大核心 2015年第12期3396-3401,共6页

鉴于机场噪声烦恼度模型的模糊规则量较大,采用传统的基于梯度的模糊神经学习算法存在计算量大、收敛速度慢、学习效率低的问题,提出一种基于模糊神经网络的机场噪声烦恼度模型混合学习方法。基于聚类思想,重新对模糊集合进行分组,采用... 鉴于机场噪声烦恼度模型的模糊规则量较大,采用传统的基于梯度的模糊神经学习算法存在计算量大、收敛速度慢、学习效率低的问题,提出一种基于模糊神经网络的机场噪声烦恼度模型混合学习方法。基于聚类思想,重新对模糊集合进行分组,采用先粗学习后细学习的间接学习方法;改进传统的基于梯度的模糊神经学习算法,将该算法应用到间接学习过程中,即混合学习方法。实验结果表明,该混合学习方法可以快速收敛,缩短学习时间,减少误差求解过程中的计算量,提高模型的学习效率。 展开更多

关键词 机场噪声烦恼度模型 模型学习 模糊神经网络 改进的学习算法 混合学习方法

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神经网络和模糊理论在短期负荷预测中的应用 被引量：11

10

作者 赵菁 许克明 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2010年第3期129-133,共5页

为提高短期负荷预测的精度,构建一种基于自组织特征映射神经网络和模糊理论的短期负荷预测方法。预测分两个阶段,先根据自组织特征映射神经网络聚类特性,进行第一阶段的负荷预测,在学习训练时,区别于普通的无监督竞争学习采用有监督竞... 为提高短期负荷预测的精度,构建一种基于自组织特征映射神经网络和模糊理论的短期负荷预测方法。预测分两个阶段,先根据自组织特征映射神经网络聚类特性,进行第一阶段的负荷预测,在学习训练时,区别于普通的无监督竞争学习采用有监督竞争的学习方式以缩短学习时间,提高学习精度。第一阶段预测出一个基本的负荷值后,在第二阶段利用模糊理论根据前一个时段的预测误差和误差变化对其进行校正。使用该方法不仅能预测工作日负荷还能预测休息日负荷,实例分析证明了该方法的有效性。 展开更多

关键词 自组织特征映射 神经网络 有监督竞争学习 模糊理论 短期负荷预测

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模糊CMAC神经网络控制系统及混合学习算法 被引量：5

11

作者 程启明 王勇浩 《电机与控制学报》 EI CSCD 北大核心 2006年第2期216-221,共6页

针对CMAC神经网络和模糊控制的特性,给出了一种能反映人脑认知的模糊性和连续性的模糊CMAC神经网络控制器,该控制器采用高斯函数作为模糊隶属函数,利用神经网络实现模糊推理并可对隶属函数进行实时调整,从而使其具有学习和自适应能力。... 针对CMAC神经网络和模糊控制的特性,给出了一种能反映人脑认知的模糊性和连续性的模糊CMAC神经网络控制器,该控制器采用高斯函数作为模糊隶属函数,利用神经网络实现模糊推理并可对隶属函数进行实时调整,从而使其具有学习和自适应能力。讨论了这种控制器的混合学习算法,即先采用混沌算法离线优化,再采用BP梯度算法在线调整,并推导了变形Elmam网络的系统辨识算法。对电厂锅炉主蒸汽温度控制的仿真结果表明了此控制器及其学习算法的可行性和有效性。 展开更多

关键词 模糊CMAC神经网络 混合学习算法 混沌优化算法 变形Elmam网络 主汽温

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基于模糊神经网络的模糊辨识方法及其应用研究 被引量：1

12

作者 何磊 戴冠中 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1998年第2期292-296,共5页

利用模糊神经网络（FNN）的学习能力从控制操作的现场数据中获取模糊规则，并自动调节隶属函数，把建模的过程转化为FNN网络结构多数的生成与学习问题。用于一个非线性过程的模糊模型参数辨识问题，取得了满意的结果。

关键词 模糊神经网络 学习算法 模糊辨识

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模糊神经网络结构动态学习算法

13

作者 鲍其莲 张炎华 朱荣 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2000年第11期1489-1491,1526,共4页

提出一种模糊神经网络 ( FNN)结构学习算法 ,根据输入样本动态构建 FNN的输入节点及其对应的输入隶属函数 ,从而实现动态确定 FNN的结构 ,大大减少了对初始学习样本数目的要求 ,提高了 FNN学习算法在实时控制中的适应能力 .仿真结果表... 提出一种模糊神经网络 ( FNN)结构学习算法 ,根据输入样本动态构建 FNN的输入节点及其对应的输入隶属函数 ,从而实现动态确定 FNN的结构 ,大大减少了对初始学习样本数目的要求 ,提高了 FNN学习算法在实时控制中的适应能力 .仿真结果表明 ,这一算法很好地实现了对超出初始学习样本范围的其他样本的学习 . 展开更多

关键词 模糊神经网络 隶属函数 结构动态学习算法

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有监督竞争学习神经网络模型在手写体汉字识别中的应用

14

作者 孙立民 张宗念 +1 位作者 余英林 马文田 《工程图学学报》 CSCD 1998年第4期75-80,共6页

针对手写体汉字识别的特点，本文提出了一种有监督竞争学习神经网络分类识别模型。此模型算法简单，结构简练。结合本人提出的手写体汉字的子块及其相关模糊特征提取方法，对国标28区手写体汉字进行了识别实验，取得了满意的效果．

关键词 神经网络 手写体 汉字识别 汉字文本 输入

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基于模糊聚类神经网络的镜头突变检测算法 被引量：4

15

作者 沈淑娟 姜建国 曹建春 《计算机工程与设计》 CSCD 2004年第9期1612-1614,共3页

讨论了采用无监督的模糊竞争学习算法,并结合自组织竞争网络构成的一种新型模糊聚类神经网络模型,提出了一种基于该网络模型的镜头突变检测算法。该算法通过对线性特征空间进行由粗到细的两步模糊聚类实现镜头突变的检测。实验结果表明... 讨论了采用无监督的模糊竞争学习算法,并结合自组织竞争网络构成的一种新型模糊聚类神经网络模型,提出了一种基于该网络模型的镜头突变检测算法。该算法通过对线性特征空间进行由粗到细的两步模糊聚类实现镜头突变的检测。实验结果表明该算法是可行和有效的。 展开更多

关键词 竞争学习算法 模糊聚类 竞争网络 线性特征 网络模型 镜头 自组织 测算法 类神经网络 监督

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中长期负荷预测的模糊竞争学习聚类神经网络算法 被引量：1

16

作者 岳璐 张尧 《继电器》 CSCD 北大核心 2008年第8期55-58,104,共5页

电力系统中长期负荷预测受大量不确定因素的影响,聚类方法能够将各种影响因素综合引入预测模型,提高了预测精度。本文将神经网络引入到模糊聚类分析中,建立了中长期负荷预测的新方法,并且对聚类神经网络的学习算法进行了改进,利用模糊... 电力系统中长期负荷预测受大量不确定因素的影响,聚类方法能够将各种影响因素综合引入预测模型,提高了预测精度。本文将神经网络引入到模糊聚类分析中,建立了中长期负荷预测的新方法,并且对聚类神经网络的学习算法进行了改进,利用模糊竞争学习完成网络运算,弥补了网络输出结果二值性的不足,使得学习规则中权值矩阵的改变速度加快,因而算法的收敛速度有很大提高。运用文中所述模型及算法综合考虑了历史负荷情况和未来不确定因素等对未来负荷变化的影响。通过与传统方法进行中长期负荷预测比较,结果表明该方法可以提高负荷预测的精度。 展开更多

关键词 中长期负荷预测 聚类神经网络 模糊竞争学习 信息扩充法

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模糊神经网络集成在液压故障诊断中的应用 被引量：2

17

作者 聂光玮 齐一挥 《现代防御技术》 北大核心 2008年第1期45-49,79,共6页

阐述了神经网络集成的基本概念及其在液压故障诊断中应用时的个体网络生成方法和结论结合方法。根据液压系统的工作特点,采用Gauss随机函数作为个体网络的训练样本的随机采集函数,使个体神经网络的输出集中于各工作阶段的主要故障,并保... 阐述了神经网络集成的基本概念及其在液压故障诊断中应用时的个体网络生成方法和结论结合方法。根据液压系统的工作特点,采用Gauss随机函数作为个体网络的训练样本的随机采集函数,使个体神经网络的输出集中于各工作阶段的主要故障,并保持了个体网络之间的差异性,增强了网络集成的泛化能力。 展开更多

关键词 故障诊断 BAGGING算法 神经网络集成 fnn 机器学习

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基于模糊神经网络的废旧手机价值评估方法 被引量：8

18

作者 韩红桂 郐晓丹 +1 位作者 张璐 乔俊飞 《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第11期1033-1040,共8页

针对废旧手机回收过程中难以精准定价的问题,提出了一种基于模糊神经网络(fuzzy neural network,FNN)的价值评估方法.首先,设计了一种基于主成分分析(principal component analysis,PCA)的特征提取方法,获得了影响废旧手机回收价值的关... 针对废旧手机回收过程中难以精准定价的问题,提出了一种基于模糊神经网络(fuzzy neural network,FNN)的价值评估方法.首先,设计了一种基于主成分分析(principal component analysis,PCA)的特征提取方法,获得了影响废旧手机回收价值的关键特征变量.其次,建立了基于FNN的价值评估模型,实现了回收价值与关键特征变量之间的非线性关系描述.最后,提出了一种自适应二阶参数学习算法(adaptive second-order parameter learning algorithm,ASOPLA),实现了价值评估模型自适应调整.将提出的价值评估方法应用于实际交易过程,结果表明,基于FNN的价值评估方法能够实现对废旧手机的准确定价. 展开更多

关键词 废旧手机回收 价值评估 模糊神经网络(fnn) 主成分分析法 自适应二阶参数学习算法

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模糊神经网络竞争学习算法及在加速度表动态测试中的应用

19

作者 胡昌华 陈新海 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2000年第3期367-369,共3页

加速度表是飞行器的重要传感器之一 ,使用前需进行动态测试、误差分离和补偿。而这些有赖于加速度表的模型。由于漂移、耦合等不确定因素 ,致使难以建立加速度表的准确模型 ,提出用模糊神经网络作为加速度表的建模手段 ,并通过把模糊神... 加速度表是飞行器的重要传感器之一 ,使用前需进行动态测试、误差分离和补偿。而这些有赖于加速度表的模型。由于漂移、耦合等不确定因素 ,致使难以建立加速度表的准确模型 ,提出用模糊神经网络作为加速度表的建模手段 ,并通过把模糊神经网络的学习过程转化为竞争聚类和最小二乘优化 ,提出了一种基于竞争聚类的模糊神经网络学习算法 ,在某导弹加速度表上的实物实验对这一方法进行了较好的验证。 展开更多

关键词 模糊神经网络 加速度表 竞争学习算法 飞行器

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竞争学习模糊神经网络及在导弹故障诊断中的应用 被引量：3

20

作者 胡昌华 王青 陈新海 《宇航学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1999年第4期99-103,共5页

尽管基于解析冗余的故障诊断方法有许多突出的优点而越来越多地得到研究和应用， 但它依赖于系统的模型， 当系统存在非线性或不确定性时， 存在难以建模的困难， 模糊神经网络可以通过学习建立系统的模型，且模型参数有明确的物理意义... 尽管基于解析冗余的故障诊断方法有许多突出的优点而越来越多地得到研究和应用， 但它依赖于系统的模型， 当系统存在非线性或不确定性时， 存在难以建模的困难， 模糊神经网络可以通过学习建立系统的模型，且模型参数有明确的物理意义，初始参数易于选择，成为解决这一问题的优选途径， 作者通过把模糊神经网络的学习转化为竞争聚类和线性优化问题， 基于竞争聚类和最小二乘原理， 提出了一种模糊神经网络学习算法， 并在某伺服机构上进行了学习和故障诊断的实验， 展开更多

关键词 故障诊断 竞争学习 模糊神经网络 导弹

全文增补中