模糊神经网络在黄河宁夏段水质评价中的应用

已有的关于黄河宁夏段水质评价结果基本上都受到评价者的主观因素影响而导致评价结果的客观性不足,准确性不高.鉴于此,利用模糊神经网络能够运用简单的一元函数的复合来实现复杂的多元函数,且自组织、自适应性强这些优势,着重对黄河宁夏段水体环境进行了综合评价.从而为黄河流域水污染防治和水资源保护提供了重要参考.     

模糊综合评价在地下水水质评价中的应用及特点分析

对模糊综合评价法的确定因子集、评价集、隶属函数和权重集等模糊集合等方法原理进行了系统的介绍,并将其应用于浙江省松鼠岭地下水水质环境质量评价,对单因子评价法、国际F值评价法和模糊综合评价结果进行了对比分析,说明模糊综合评价法是一种较实用的地下水水质评价方法．     

基于模糊聚类的自适应模糊神经网络

本文将模糊C均值聚类和自适应神经模糊网络结合起来．模糊C均值聚类用于对输入变量空间进行划分,生成初始的模糊规则库,自适应模糊神经网络（ANFIS）选用最小二乘法和BP算法．与普通的模糊神经网络相比,这种模糊神经网络收敛速度快,建模精度高。     

基于因子分析和模糊神经网络的城市公共安全评价研究

采用因子分析和模糊神经网络方法,对我国的城市公共安全进行了评估.建立了我国城市公共安全水平的评价指标体系.并采用因子分析法对指标的相关性进行了分析,用模糊神经网络对影响城市公共安全的主要指标进行了分析,如人为因素,设施,管理能力和自然事故等.最后通过实证检验,验证了该模型的科学性.     

基于PLC的模糊神经网络控制系统的研究

本文对活性白灰回转窑生产线进行了PLC系统配置,分析了T-S模型的模糊神经网络的结构,进一步分析了模糊神经网络的学习算法,给出模糊神经网络PID的结构和设计方法,并对该系统进行了仿真,证明该系统具有良好抗干扰和跟随能力。     

基于BP神经网络与粒子群算法的水质评价方法

针对水质评价中BP神经网络算法存在的收敛精度不高、泛化能力弱等问题,提出了一种粒子群算法和BP神经网络算法相结合的改进型算法。该算法优化了BP神经网络的网络参数,提高了算法的收敛精度及网络泛化能力。通过实验验证了算法的有效性。     

基于模糊神经网络的数据挖掘技术的研究

简要叙述数据挖掘的概念及几种主要的数据挖掘方法,提出一种基于模糊神经网络的数据挖掘算法,把模糊理论和神经网络结合起来构造、训练模糊神经网络,弥补神经网络结构复杂、网络训练时间长、结果表示不易理解等不足。     

模糊神经网络研究现状综述

概述了近年来模糊神经网络领域的研究方法和研究的进展,从模糊系统和神经网络结合的可能性到模糊神经网络的结构确定、常见算法、规则的提取等进行了总结和概述,并对将来的研究方向进行了探索。     

基于模糊神经网络的成绩评价模型的研究

将模糊系统与神经网络结合,提出了一种成绩模型。根据成绩评价过程,采用五层结构的模糊神经网络(FNN),用自适应学习步长来加速网络收敛速度,用云模型来描述模糊的隶属关系。模型具有结果稳定,计算速度快的特点。试验结果表明:与常规的方法比较,该模型的评价准确性高。     

GA优化T-S模糊神经网络的干燥窑温湿度控制器设计

为了准确控制木材干燥过程的温度和湿度,提高木材干燥质量,结合模糊控制、神经网络和遗传算法的优点,设计了一种遗传算法(GA)优化的T-S模糊神经网络温湿度控制器。该控制器利用模糊算法解除木材干燥窑内温度和湿度间的强耦合关系,采用神经网络的自学习和自适应能力实现整个非线性过程的模糊逻辑推理,并通过遗传算法对神经网络的参数进行优化与训练,提高系统的自学习和自适应能力。仿真实验结果表明,在木材干燥过程的温湿度控制上,GA优化的T-S型模糊神经网络控制器具有良好的控制效果,控制器响应速度快、超调小并且具有一定的鲁棒性。     

基于神经网络的自校正模糊控制器

本文针对常规模糊控制器的不足，提出了一种自校正模糊控制器，论述了它的在线调整设计方法。并在此基础上进一步利用ＢＰ神经网络进行推理，实现控制参数自动调节。为减少ＢＰ网络的训练量，对模糊集（网络的输入）进行了“编码”。最后的仿真结果表明了该控制器具有自适应和学习能力，其动态响应和鲁棒性均优于常规的ＦＵＺＺＹ控制。     

基于模糊综合评判漳州市农村浅层地下水研究

基于漳州市农村地下水质的监测数据,选作NO2-,NO3-,NH4+三个指标,采用模糊综合评判法,通过模糊级别判断及权重的计算,对漳州市的农村浅层地下水质量状况进行评价,并进行了分析,结果显示,漳州市农村浅层地下水质总体上较差。     

基于模糊神经网络的热电联产故障诊断研究

为了在缺少设计参数的条件下,设计一个非线性模型的热电联产故障诊断系统,提出了一种基于模糊神经网络的设计方法。通过分析热电联产控制系统各工作模块的工作过程,建立废热回收蒸汽锅炉、蒸汽集箱、汽吸收式冷凝器等模块工作模型。并采用粒子群优化算法对提出的模糊神经网络进行优化,假设模型和测量误差正常分布且相互独立,对模型置信区间进行了计算。实验测试表明,本文设计的故障检测具有较高的可信度。     

采煤区地下水水质评价及影响因素分析

为研究煤炭开采区地下水水质现状、评价水质等级、分析主要影响因素,以12个地下水水质监测点为研究对象,选取了pH、硫酸盐、总硬度等10项水质指标,采用主成分分析法与秩和比法相结合评估地下水水质等级,并分析影响地下水水质的主要因素.结果表明:采用主成分分析将10项水质指标综合为3个主成分,累计方差达到79％,结合秩和比法计...     

模糊逼近神经网络摄动系统的若干进展

本文对本世纪80年代中期兴起并紧密结合现代科学技术进步的一门新兴学科--模糊神经网络进行了综述,分析了所取得的主要成果及其特点,并指出了今后模糊神经网络研究中有待解决的许多问题.针对这些问题,介绍了笔者的工作--模糊逼近神经网络摄动系统,对开展模糊神经网络的研究将具有启迪作用和现实意义.     

一种基于模糊神经网络的变压器故障诊断方法的研究

文章介绍了一种基于模糊逻辑理论的人工神经网络，提出了利用模糊数学对神经网络的输入进行预处理的方法，并将其应用于变压器故障的诊断，提高了IEC比值法诊断变压器故障的复杂性和准确性。     

基于BP神经网络泛化能力的模糊聚类分析

利用专家经验对样本集进行聚类,通常是便捷有效的,为了衡量聚类的可信度,提出了基于BP神经网络泛化能力的模糊聚类方法,实例表明,此方法是行之有效的。     

基于模糊RBF神经网络的康复机器人控制

针对电力驱动康复机器人控制系统响应滞后、易抖动等问题,提出了基于模糊理论和RBF神经网络的控制策略。采用模糊PID算法确定初始参数,同时利用RBF神经网络的快速学习能力解决了传统的PID控制器无法实现参数自适应调整的问题。以某二两杆康复机器人上肢做位置跟踪仿真实验,结果表明,与传统的控制方法比较,该方法控制的系统响应快、超调量小,具有更好的跟踪性。     

基于模糊神经网络的非营利组织绩效评估

非营利组织绩效评估是一个新兴的课题,具有模糊性的特点。模糊神经网络作为模糊理论同神经网络相结合的产物,它集成了二者的优点,弥补了彼此的不足。利用模糊神经网络对非营利组织绩效进行评估,首先建立评估指标,然后通过模糊神经网络模型的构建,对评估指标进行分析,最后得出评估结果,从而达到评估的客观性和准确性。