模糊推理与神经网络、遗传算法在系统预测中的应用

近年来，原来并没有什么必然联系的模糊理论和人工神经网络有了较多的结合．这是由于在模糊系统设计涉及到的3个问题：第一，模糊规则的选取}第二，模糊概率函数（隶属函数）的确定；第三，模糊决策算法的决定．这在有些系统中并不是十分明确的，而人工神经网络却不需要人为干预，而只需通过实际输入、输出数据的学习即可得到其决策．但是人工神经网络也有其缺点，它不够稳定，单独使用确定度不是很高，而且神经网络中所使用的BP算法有其限制性，只能得到局部最优解． 因此，我们将模糊理论与神经网络相结合，根据其预测值与实际值的误差选取适当的权重，建立二者对预测结果的影响关系的模型，用于系统预测．在神经网络中，把BP算法和遗传算法结合起来，得到全局最优解．     

基于遗传算法的BP网络在小流域侵蚀量预测中的应用

人工神经网络可用于流域水土流失的预测.针对BP神经网络收敛速度慢及容易陷入局部最优解的缺点,设计了基于遗传算法(GA)的优化BP神经网络.利用遗传算法特有优势,为BP网络的初始权值和阈值搜索全局最优解空间,经过BP算法迭代训练,进行预测.依据黄土高原沟壑区杨家沟小流域多年径流与泥沙的实测数据,对创建的侵蚀量模型进行训练和预测,取得了较高的预测精度和较快的收敛速度.     

一种模糊计算过程神经元网络及其应用

针对带有过程性模糊规则的时变信息处理问题,提出了一种模糊计算过程神经元网络。该模型将模糊神经网络推广到时域空间,可实现对过程性定量与定性混合信息的模糊计算。给出了一种5层结构的模糊计算过程神经元网络模型,并针对网络结构的优化问题给出了该网络模型的规则层节点的选取方法和相应的学习规则,对于具有较少输入节点的情况,网络有较快的训练速度。模糊过程神经元网络将传统模糊神经网络的模糊函数映像关系推广为模糊泛函映像,增强了对各种过程信息的综合处理能力。实际应用结果验证了模型和算法的有效性。     

基于神经网络的模糊系统池塘淡水养殖溶解氧预测模型

建立基于神经网络的模糊系统预测模型,应用基于神经网络的模糊系统模型对淡水养殖池塘溶解氧进行预测,用实测的106组监测数据来检验模型的可靠性,其中80组数据作为训练样本,26组数据作为检验样本,将预测值与实测值进行比较。结果表明,该模型预测值与实测数据拟合良好,解决了生产实际中溶解氧状况无法及时预报和动态监测难等问题。     

基于神经网络的模糊系统池塘淡水养殖溶解氧预测模型(英文)

建立基于神经网络的模糊系统预测模型,应用基于神经网络的模糊系统模型对淡水养殖池塘溶解氧进行预测,用实测的106组监测数据对来检验模型的可靠性,其中80组数据作为训练样本,26组数据作为检验样本,将预测值与实测值进行比较。结果表明,该模型预测值与实测数据拟合良好,解决了生产实际中溶解氧状况无法及时预报和动态监测难等问题。     

神经网络自适应模糊控制器设计与应用

把神经网与模糊系统相结合，提出一种基于神经网络的自适应模糊控制器，这种控制系统由模糊神经网络控制器和模糊网络组成，具有自适应学习能力，仿真结果以及应用于温度控制系统中，其鲁棒性明显优于一般Ｆｕｚｚｙ控制。     

模糊神经网络模型参考自适应控制及其应用

提出一种模糊神经网络的自适应控制方案，给出了一种模糊神经网络模型和快速的优化学习算法（ＦＬＡ），通过网络的在线自学习不断修正模糊神经网络控制器的隶属函数和权值，实现了模糊逻辑规则的自动更新，经仿真结果和倒立摆控制表明，这类自适应控制具有良好的控制性能。     

基于模糊神经网络的电控发动机诊断专家系统的研究

发动机出现故障的机率较高,一般占整车故障的40%左右。研究发动机故障诊断专家系统,可以及时、准确进行故障定位,提高工作效率。但是传统专家系统存在推理效率低、自学习能力差等缺点。本研究将模糊逻辑和传统神经网络相结合形成模糊神经网络,建立了模糊神经网络(FNN)故障诊断模型,并将该模型应用于发动机故障诊断,优势互补,提高了专家系统的推理效率和自学习能力,其性能高于传统的BP网络。     

基于T-S模糊神经网络预测算法的管道泄漏定位研究与分析

长输管道的泄漏检测和定位对管道安全平稳运行意义极其重大,在以软件计算为主的检测方法里,模糊神经网络模型综合了模糊算法和神经网络模型的优点,能较好地适应长输管道的非线性特征。本文采用中亚地区某管道某相邻两站场的历史数据训练基于高木-关野（Takagi-Sugeno）模糊神经网络的预测模型,使用STONER管道仿真软件产生实时数据,用一种较简单的软方法较好的实现管道泄漏定位,该种方法对中亚某长输管道这类没有专门硬件泄漏检测设备和系统的管线有一定的实用意义。     

农作物虫情的模糊神经网络预测模型

利用BP神经网络建立的农作物虫情预测模型,其算法存在收敛速度慢、网络泛化能力差等缺点,可影响预测精度。为进一步提高预测精度,将人工神经网络与模糊系统结合,建立基于模糊神经网络的农作物虫情预测模型;并将该模型与基于BP神经网络算法的预测模型进行比较。结果表明,模糊神经网络的预测模型预测精确度比较高,训练速度比较快;该模型给农作物虫情预测提供了一种新方法。     

模糊神经网络的真空木材碳化设备控制系统设计与仿真

针对目前真空木材碳化设备的控制系统具有大滞后、强耦合、时变性以及难以建立精确数学模型等特点,提出了一种模糊神经网络算法的真空木材碳化设备控制系统。通过对输入输出变量、论域及隶属函数的选择,设计出真空木材碳化设备控制器;再将神经网络与模糊控制系统相结合,得到模糊神经控制网络。对模糊神经网络控制器的算法进行了分析;在Matlab环境下编写控制器的程序,用Simulink进行仿真实验。结果表明:模糊神经网络控制器的真空木材碳化设备输出的温度曲线,稳态误差为0、最大偏移量为1℃、调节时间约为8 s、超调量为2%;湿度曲线在6 s时即可达到稳定,稳态误差为0、最大偏差为1%、超调量为4%;加入扰动后,误差能被快速消除,温湿度的波动幅度相对减小,系统的稳定性更强。模糊神经网络控制器,可减小调节时间、消除误差、提高控制精度,具有很好的鲁棒性。将二者结合设计出的模糊神经网络控制器,具有自适应、学习、识别和模糊信息处理等功能,在处理大规模复杂的模糊应用问题方面具有更好的控制效果。     

利用模糊神经网络对湖泊富营养化程度进行评价的研究

本文在综合评价体系结构基础上，应用模糊神经网络技术，建立了湖泊富营养化程度模糊神经网络评价系统。并利用该系统对全国16个有代表性的湖泊进行水质评价，均得到了正确的评价结果。     

基于Zigbee网络的中华绒螯蟹养殖中溶氧量智能控制系统研究与应用

随着信息技术和规模化水产养殖的发展,传统的养殖模式将会逐渐被智能水产养殖所取代。构建了基于Zigbee的中华绒螯蟹养殖中溶氧量的智能控制系统,并着重研究了蟹塘的增氧控制算法,针对溶氧量变化的非线性、大滞后、不确定、大惯性等特点,提出了模糊RBF神经网络改进的PID控制策略,并通过Matlab进行模糊RBF神经网络控制器与常规PID控制器和模糊PID控制器进行仿真对比,同时在某中华绒螯蟹养殖基地进行模糊PID控制器和模糊RBF神经网络控制器进行应用实验对比,证明了模糊RBF控制器能够更好地满足中华绒螯蟹养殖溶氧量的控制要求。     

静止无功补偿器的智能自适应PID控制器设计

将神经网络和模糊控制与有着广泛应用ＰＩＤ控制相结合，设计了一种静止无功补偿器的智能自适应ＰＩＤ控制器。利用神经网络实现系统模型辨识，采用模糊逻辑和神经网络相结合对ＰＩＤ控制器参数动态寻优。使ＳＶＣ的控制既具有模糊控制的简单，有效的非线性控制作用，又具有神经网络的自学习，自适应能力。     

基于模糊神经网络的保鲜冷库节能研究

为了克服冷库空调系统的设备频繁启停和系统节能效率不高的问题,针对保鲜冷库制冷系统提出了基于Elman神经网络的模糊控制算法的优化改造,采用不同的温度偏差作为模糊控制系统的输入量,模糊控制规则由Elman神经网络在线学习实时生成,调控优化制冷系统的运行状态。试验数据表明,改进的保鲜冷库系统节能效果明显,提高了运行的平稳性,基本克服了压缩机频繁启动的问题。     

模糊自组织网络在刀具磨损状态监测中的应用

应用模糊逻辑和无教师自组织神经网络进行车削过程刀具磨损状态监测.根据典型切削条件组合建立由多个子网络组成的自组织网络阵列,其中每一子网络对应一种典型切削条件,并进行训练.对于具体切削条件,运用模糊逻辑技术选取对应的优化子网络.文中所建名为Fuzzy-SOM-TWC监测系统的运行基于加工过程实时采集的切削力、声发射以及电机电流信号.切削实验用于训练和检验监测系统,实验结果显示其对于刀具磨损状态的识别正确率可达到98%-100%.     

基于空间数据挖掘的土地整理潜力评价方法

将模糊神经网络方法与空间数据挖掘相结合,发挥模糊神经网络方法在处理空间数据上的优势,利用第二次全国土地资源大调查数据,挖掘农村土地整理潜力信息,为制定土地整理规划提供科学依据。     

基于因子分析与神经网络组合的害虫测报研究

害虫的发生是非线性动态系统,影响害虫发生的预测因子众多,且存在一定相关性,用神经网络进行预测时,不利于设计与计算。结合因子分析与神经网络的原理,建立基于因子分析与神经网络组合的害虫预测模型,通过因子分析对预测因子进行降维处理,然后将降维后的数据作为网络的输入,经训练后仿真输出预测结果。通过对山东郓城县二代棉铃虫预测的实例分析,证明新模型的预测精度没有降低,网络的收敛速度加快,预测值的误差减小。说明这一模型在农作物的病虫害预测方面有着广阔的应用前景。     

基于气象因子的科尔沁右翼前旗草原鼠害预测模型研究

基于气象因子,本文使用Back-propagation (BP) 神经网络模型对内蒙古自治区科尔沁右翼前旗草原鼠害发生面积进行预测,结果表明：BP神经网络模型的预测效果良好,其精度可高达91%以上,符合预测草原鼠害发生面积的业务要求.     

仿射非线性系统的在线自适应模糊神经网络辨识与控制

针对单输入单输出非线性系统的自适应控制问题,提出了一种在线自适应模糊神经网络辨识与鲁棒控制的方法.该方法首先利用广义模糊神经网络学习算法,实时建立对象模型未知系统的逆动态模型,实现网络结构和参数的同时在线自适应.考虑到网络建模误差和外部干扰的存在,还设计了基于控制理论的鲁棒补偿器.仿真结果表明,该方法能对模型未知仿射非线性系统实现鲁棒输出跟踪.