基于RBF神经网络的隶属度函数学习算法

模糊规则的提取和模糊隶属度函数的学习是模糊系统设计中重要而困难的问题.针对当前开发模糊控制系统的一个难点——发现最优的隶属函数和模糊规则,研究了利用RBF神经网络的学习能力,从历史数据中发现隶属度函数,在一定程度上减轻了系统开发工作量,克服了由于缺乏经验而可能造成的偏差.文中探讨了一种用于提取模糊规则的RBF神经网络结构,提出了基于此网路结构的模糊隶属度函数学习算法,最后给出了用于验证该算法有效性的仿真实例.     

基于RBF神经网络的隶属度函数学习算法

模糊规则的提取和模糊隶属度函数的学习是模糊系统设计中重要而困难的问题.针对当前开发模糊控制系统的一个难点--发现最优的隶属函数和模糊规则,研究了利用RBF神经网络的学习能力,从历史数据中发现隶属度函数,在一定程度上减轻了系统开发工作量,克服了由于缺乏经验而可能造成的偏差.文中探讨了一种用于提取模糊规则的RBF神经网络结构,提出了基于此网路结构的模糊隶属度函数学习算法,最后给出了用于验证该算法有效性的仿真实例.     

多目标模糊优化问题的神经网络解法

基于函数联接神经网络，提出了一种解决工程结构多目标模糊优化问题的新算法。该算法以设计人员对目标函数值的满意程度作学习样本，采用神经网络取代传统的隶属度函数，从而较好地解决了隶属函数的描述问题。在解决多目标模糊优化问题中，该算法较传统算法具有更大的灵活性。     

基于Takagi_Sugeno型神经模糊控制系统仿真研究

提出了一种用神经网络实现基于Takagi-Sugeno型模糊系统结构，将神经网络的学习功能引入到模糊控制系统中，MATLAB下的仿真研究表明，通过自学习过程，模糊控制器的隶属函数得到自动修正，系统的动态性能得到了改善。     

基于模糊识别的神经网络分类器

提出一种基于模糊识别的神经网络分类器。首先对训练样本ＸＫ进行模糊聚类，求其从属于各类别ωｉ的隶属变Ｕｗｉ（Ｘｋ）。然后利用这些训练样本和所求得的从属于各类别的隶属度，通过神经网络的学习拟合出各模式类的隶属函数，进而构造出神经网络分类器。这种方法将模糊理论与神经网络分布式联想存储的优点相结合，使无监督分类器成了有监督分类器。     

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。     

应用自适应网络模糊推理系统的sugeno模糊模型辨识

给出了一种模糊系统建模的有效方法。首先用减法聚类对系统输入输出数据进行聚类，然后用自适应网络模糊推理系统建立系统的sugeno模糊模型，这样解决了因输入变量高维引起规则的组合爆炸问题以及隶属函数形状和模糊规则不能自动选择的问题。     

FNN在心率失常判别中的研究

提出了一种基于模糊神经网络（FNN）对心率失常信号进行判别的新方法。首先，根据心电信号特点构建Sugeno型模糊神经网络，然后使用Cam Delta算法对其进行训练，这样可以得到模糊隶属函数，此隶属函数将R－R间期波及QRS波的长度模糊化。随后，用几何法通过计算隶属度实现对心率失常的判别。经MIT－BIH心电数据库和实测数据检验，此方法可有效的对心率失常进行判别。     

一种基于RBF网络的模糊规则的动态生成算法

根据径向基函数(RBF)神经网络与T-S模糊系统内在的函数等价性，提出一种利用RBF网络快速自动生成模糊规则的方法。仿真结果表明该方法可以构成紧凑、高可靠性的模糊控制规则库，且具有相当快的收敛速度。     

基于混合遗传算法优化的舵减摇模糊控制系统

将混合遗传算法应用于船舶舵阻摇，充分发挥了模糊逻辑、神经网络和遗传算法各自的优势．采用模糊系统的自适应变节点的神经网络学习模糊神经网络参数，从样本数据中获取模糊控制规则，弥补了各自的不足．仿真结果表明上述算法为改进船舶舵阻摇效果提供了一个有效途径．     

城市快速路入口匝道神经模糊控制

综合考虑神经网络的学习能力、优化能力及连接式结构和模糊逻辑类似于人思维方式并易于嵌入专家知识的特点,将神经网络和模糊逻辑算法共同应用于城市快速路入口匝道驶入控制系统中. 通过优化选择输入输出变量并对其进行模糊化和反模糊化处理,建立相应的模糊推理规则、关系生成方法及推理合成算法,并利用神经自适应训练方法确定隶属函数的形式和参数,最后给出应用示例. 研究结果表明,利用神经模糊原理进行快速路入口匝道驶入控制能够有效提高匝道连接段的利用效率,减少交通事故.     

基于模糊自整定PID的原点反共振振动筛振幅控制

针对原点反共振振动筛在反共振点附近工作时振幅不稳定的问题,应用模糊自整定PID控制策略对其振动系统进行了控制。设计了模糊自整定PID控制器的结构,确定了隶属函数和模糊规则,给出了反模糊化方法。仿真研究结果表明,原点反共振振动筛的振幅得到了很好的控制。     

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综合考虑神经网络的学习能力、优化能力及连接式结构和模糊逻辑类似于人思维方式并易于嵌入专家知识的特点,将神经网络和模糊逻辑算法共同应用于城市快速路入口匝道驶入控制系统中. 通过优化选择输入输出变量并对其进行模糊化和反模糊化处理,建立相应的模糊推理规则、关系生成方法及推理合成算法,并利用神经自适应训练方法确定隶属函数的形式和参数,最后给出应用示例. 研究结果表明,利用神经模糊原理进行快速路入口匝道驶入控制能够有效提高匝道连接段的利用效率,减少交通事故.     

三角模糊数的立方根及在模糊系统上的应用

以往的文献很少讨论模糊数的立方根表示和成员关系函数.模糊数的立方根能够用来解决模糊控制系统中的一些问题.本文新提出了一种三角模糊数的立方根代表值和隶属度函数.最后,作为一个数值示例,模糊数的立方根被应用到一个模糊系统例子中.     

基于粒子群的城市交通信号两级模糊控制

针对城市交通流的特点,设计一种单交叉口多相位两级模糊控制器,有效地减少控制规则数,实现相序、绿信比、周期随交通状况而自适应变化,并采用粒子群算法对模糊控制器的隶属度函数进行优化。仿真结果表明,该系统能有效地提高交叉口的通行能力,减少车辆平均延误。     

一种新的多模式对模糊联想记忆自适应学习规则

本文给出了模糊联想记忆神经网络联想输出误差函数的一种梯度计算方法,成功地把误差逆传播梯度下降搜索技术应用于该网络的训练中,提出一种新的多模式对模糊联想记忆的学习规则,计算机模拟表明该规则是十分有效的。     

一种模糊隶属函数的自动生成算法

提出了一种模糊隶属函数的自动生成算法，该算法基于样本数据的变化趋势对数据进行预处理，同时结合模糊C均值方法，实现连续数据的离散化，直观、合理地确定了模糊隶属函数的中心参数，并应用MATLAB语言实现了模糊隶属函数的自动生成算法。     

模糊神经网络在钢筋混凝土桥梁结构可靠度分析中的应用

钢筋混凝土桥梁结构可靠度分析中存在着模糊性问题,计算结构可靠度的传统方法没有考虑结构的模糊性问题．将模糊神经网络用于钢筋混凝土桥梁结构的可靠度计算,用神经网络来构造模糊系统,实现输入、输出隶属函数的自动调整,并给出了模糊神经网络计算结构可靠度的步骤．最后通过两个算例来计算结构可靠度,计算结果表明,模糊神经网络法计算结果与JC法计算结果比较接近,该方法可以用于桥梁结构的可靠度计算,特别是可用于功能函数不能显示表达的可靠度计算．该方法的缺点是计算用时稍长以及训练、检验样本的来源存在问题．     

基于多分辨率分析的区间类型2模糊系统

为了更有效地表达和处理系统的不确定性,提出了基于多分辨率分析的区间类型2(简称多分辨率区间类型2)模糊系统,构造了多分辨率区间类型2隶属度函数,并给出了基于尺度函数分解的结构和参数学习算法.多分辨率区间类型2模糊系统的前件是多分辨率隶属度函数,后件是输入的线性函数,因此系统可以自适应地划分输入论域空间,优化系统结构.将多分辨率区间类型2模糊系统应用于带有噪声的时间序列预测,预测结果的复杂度较小,均方根误差为0.105 2.     

机械系统可靠性指标的模糊决策

在模糊综合评判方法的基础上，提出了二级模糊决策模型，该模型物理意义明确、简单实用为设计者确定系统的可靠性指标提供了科学依据，并就模型的建立、隶属函数和隶属度的确定方法进行了重点论述，给出了应用实例。