Additive—Multiplicative Fuzzy Neural Network and Its Performance

Introduction　　Kosko[1] hasprovedthatanadditivefuzzysystemcanapproximateanycontinuousfunctiononacompactdomaintoarbitraryaccuracy .AspointedbyWang[2 ] ,amultiplicativefuzzysystem ,whichisconstructedbyusingGaussianmembershipfunctionandcentroiddefuzzificati…     

A Novel Evolutionary Feedforward Neural Network with Artificial Immunology

A hybrid algorithm to design the multi-layer feedforward neural network was proposed. Evolutionary programming is used to design the network that makes the training process tending to global optima. Artificial im-munology combined with simulated annealing algorithm is used to specify the initial weight vectors, therefore im-proves the probabiligy of training algorithm to converge to global optima. The applications of the neural network in the modulation-style recognition of analog modulated rader signals demonstrate the good performance of the network.     

人工智能在舰船避碰领域的应用

讨论人工智能技术的分类,分析模糊逻辑、神经网络(模糊神经网络)、专家系统、主体(A-gent)和基于案例推理(CBR)技术等各种人工智能技术在避碰领域的研究现状,展望了人工智能技术在避碰领域的发展前景.     

主动磁轴承的神经网络辨识研究

简述了主动磁轴承的工作原理及数学模型,在传统系统辨识的基础上提出了基于BP神经网络的非线性辨识方案.通过闭环控制使转子稳定悬浮,并在控制器的输出信号中加入随机噪声,以使系统被充分激励.按照10 kHz的采样频率对磁轴承的I/O数据进行采样,以用于磁轴承特性的辨识.对某单自由度磁轴承的仿真表明,神经网络模型能够以很高的精度逼近磁轴承的输入输出数据,且对不同的输入信号有较好的泛化能力,验证了所提方案的有效性.     

大型干坞边坡变形及其神经网络预测模型

分析了影响干坞边坡变形的因素，包括土体强度、无护坡时间、放坡坡率、分层开挖数、分层开挖深度、开挖步长、降水深度和坡顶荷载，在此基础上并结合典型实测数据，建立了干坞边坡变形的神经网络预测模型，预测结果与实测结果一致。此外，还提出了放坡开挖边坡变形的警戒值、边坡变形判断模式及相应的控制措施。     

具有反应扩散的神经网络的稳定性分析

通过构造适当的平均Luapunov函数，利用M矩阵理论，研究了一类具有反应扩散的Hopfield神经网络的全局稳定性．在放松神经网络的激活函数的有界性、单调递增性和可微性的条件下，得到了神经网络的全局渐近稳定的条件．这些条件适合于神经网络的关联矩阵为对称或非对称矩阵、激活函数为非单调的情况．     

人工神经元网络在公路隧道围岩判别中的应用

基于人工神经元网络原理,结合公路隧道围岩判别的工程实际资料,通过BP神经网络模型的有师学习记忆和预测功能,对公路隧道围岩判别预测进行了研究。通过实例预测检验,证明了人工神经元网络在公路隧道围岩判别中的可行性和实用性。     

基于RBF神经网络模型的混沌背景下谐波信号提取

在混沌时间序列前后向联合预测模型的基础上,提出前后向联合迭代预测模型并将之用于混沌背景下谐波信号的提取.对前后向联合迭代预测模型与前向预测模型的仿真实验对比研究表明,在叠加谐波信号幅度和频率不过小的情况下,前后向联合迭代预测模型在连续类混沌背景下的谐波信号提取性能较前向预测模型好,而在离散类混沌背景下的谐波信号提取效果都很差,但仍可用于检测微弱谐波信号.     

基于模糊神经网络模式分类的数据挖掘算法

提出了一种基于模糊神经网络模式分类的数据挖掘算法--把模糊理论和神经网络结合起来,构造及训练模糊神经网络.给出了基于模糊神经网络的学习算法,通过仿真验证了该算法的正确性.     

电液伺服系统的神经网络辨识与自适应控制

对一实际电液伺服系统进行了神经网络仿真研究，仿真结果表明，神经网络用于电液控制系统的辨识与自适应控制是可行的，可以解决电液控制系统中非线性及其控制等问题，它对于增强系统的自适应能力，鲁棒性和稳态精度等都有令人满意的控制效果。