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。     

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.     

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。     

模糊自反矩阵传递闭包的神经网络方法

在模糊逻辑神经元定义的基础上,根据模糊自反矩阵传递闭包的计算方法,利用神经网络的特殊结构设计了模糊自反矩阵传递闭包的模糊神经网络模型及其具体算法,并对算法的收敛性给出了证明.     

以模糊评判为基础的大学生素质BP神经网络模型

文章建立了大学生综合素质评价的指标体系，并利用模糊数学多级综合评价的原理，对大学生的综合素质进行模糊评判。同时，利用评判结果建立了误差反传的BP神经网络模型，并在该模型中引入非模糊评判的教师对，该模型克服了模糊评判时权重的不可改变性，实现了素质评价指标和大学生综合素质的非线性映射。计算结果表明：该神经网络模型具有一定的合理性和实用性。     

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。     

气动伺服系统的模糊神经网络力同步控制研究

主要研究基于比例压力阀的气动伺服系统的模糊神经网络（FNN）力同步控制问题。结合研究内容，设计和搭建了气动力控制实验台。针对常规模糊控制器在控制中没有学习功能、系统量化和分档误差较大、控制性能不够好等不足，设计了模糊神经网络控制器。它综合了神经网络具有的分布式存贮知识、学习记忆能力、容错性强等优点和模糊系统具有的直观知识表达方式、简捷迅速的逻辑推理和决策能力强等优点。具有优良的控制性能。     

基于模糊神经网络的汽油机瞬态工况空燃比控制系统的研究

针对汽油机瞬态工况空燃比控制精度偏差的问题,结合模糊控制系统容错性、鲁棒性以及神经网络学习强的特点,提出了应用模糊神经网络控制瞬态工况空燃比的方法,进行了神经网络和模糊控制算法的分析,设计了基于模糊神经网络的空燃比控制器.通过应用MATLAB/Simulink平台仿真,验证了基于模糊神经网络的汽油机瞬态工况空燃控制系统的可行性.研究结果表明,模糊神经网络控制对瞬态工况空燃比的控制调节时间快,超调量小,具有一定的应用价值.     

倒立摆控制实验系统中的算法研究

本文介绍了倒立摆实验系统的工作原理，利用一种可以进行结构和参数学习的模糊神经网络成功地控制一级倒立摆。该网络是一种多层前馈网络，它将传统模糊控制器的基本要件综合到网络结构中，使该网络既具备神经网络的低级学习能力，还具备模糊逻辑系统类似人的高级推理能力。     

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。     

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。     

模糊神经网络中用于分类的几种误差函数的性能比较

模糊神经网络在分类应用领域有着很好的应用前景，在分类应用中，误差函数的选择对于能否取得好的分类效果至关重要，对几种常用的误差函数的性能进行了比较分析，其结论有助于应用神经网络进行分类时对误差函数的选择．     

神经网络的信息系统

模糊显示逻辑ＦＥＬ是神经网络的形式描述，在逻辑推理方面代表了神经网络的能力，信息系统则是处理信息的片断，可以用于构造语义域，本文把网络的结点作为信息片断，构造ＦＥＬ的信息系统     

基于交互式隶属函数调整的模糊神经网络

对基于模糊神经网络的人脸识别方法进行了研究,提出的模糊神经网络在高维空间（如人脸）上进行模糊规则获取中得到的最终隶属度函数值并不合理,易得到零值的情况,对模糊规则获取过程中的隶属度函数初始值进行人为地调整．在ORL人脸库的实验结果表明,该方法具有良好的性能．     

一种模糊神经网络的人脸识别方法

将模糊推理系统和神经网络相结合,给出了一种模糊神经网络的人脸识别方法.介绍了该模糊神经网络的结构,构造模糊神经网络模糊规则的方法,模糊神经网络的多准则学习算法.在ORL人脸图像库上的实验结果表明了该方法的有效性.     

虚拟环境下产品可装配性评价

在总结分析国内外有关可装配性评价研究成果的基础上,文章提出了基于模糊神经网络的产品可装配性评价方法,并给出了模糊神经网络的构建方法.经实例检验,证明文章所提出的算法具有很好的稳定性.     

模糊神经网络在远程教育评估中的应用初探

模糊神经网络是目前智能控制领域的研究热点之一,本文结合电大试点总结性评估方案,探讨了基于模糊BP神经网络的总结性评估系统的设计和开发方法,力图为远程教育评估的智能化提供一定的参考。     

基于神经网络的模糊系统在电厂风机故障诊断中的应用

基于模糊理论,通过对电厂风机的故障机理的研究,提出了基于神经网络的风机模糊诊断模型,并解决了其中的关键技术。     

模糊细胞神经网络的全局稳定性

本文研究了模糊细胞神经网络（FCNN‘s)的全局稳定性，获得了FCNN‘s平衡点全局稳定的一些新的充分条件，这些条件与系统的参数有关，对设计全局稳定的FCNN‘s具有一定的理论价值和应用价值。     

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。