一种基于GA和梯度下降法的快速模糊系统学习方法

分析了现有模糊系统的两类主要的学习算法存在的缺陷。针对半梯形和三角形隶属度函数，提出了一种保证隶属度函数ε－完备性的方法。实现了一种新的基于遗传算法和梯度下降方法的快速模糊系统学习算法。通过实例进行了模拟，验证了该方法的高效性， 及保证隶属度函数完备性和模糊集合语义一致性的优点。     

基于神经网络的地铁列车运行过程的集成型智能控制

提出了一种以神经网络为主，并综合使用模糊系统、遗传算法等方法的集成型地铁列车智能控制方法。分别采用模糊控制的ＢＰ网络和基于遗传算法的模糊神经网络，实行了站间运行控制和定位停车控制，仿真取得了令人满意的结果。结果表明，将神经网络等计算智能方法综合用于列车运行控制是可行的，可以保证较好的舒适性、停车准确性，具有精度高，适应性、鲁棒性强等特点。