搜索结果: 1-15 共查到“计算机科学技术 模糊神经网络”相关记录43条 . 查询时间(0.146 秒)
判别模型。该模型选定了温升、列温升差、辆温升差3个特征作为输入量,4种热轴等级作为输出量,并利用125条模糊推理规则和学习算法对模糊神经网络进行训练,得到的模糊神经网络可作为专家系统对热轴进行判别。实例仿真结果表明:模糊神经网络热轴判别模型使得判别参数减少,判别科学化,且判别的一致率达到95%。
模糊神经网络在网络中心机房温度调节中的应用研究
模糊神经网络 BP学习算法 温度调节 Fuzzy Neural Network BP Algorithm Temperature Control
2014/6/20
网络中心机房的温度是大延时、大惯性的被控对象，针对此特点，以模糊控制和神经网络结合的思想，设计了一种基于模糊神经网络的控制器。建立了以T-S模糊模型为基础的5层模糊神经网络结构，并采用改进的BP算法和最小二乘法为模糊神经网络的学习算法。仿真结果表明，该方法下系统响应时间短、超调量小且稳态精度高，有较好的动态品质、稳定性和抗干扰性。The temperature of network center ...
基于EKF的模糊神经网络快速自组织学习算法
模糊神经网络 扩展卡尔曼滤波 自组织学习
2010/8/24
为了快速地构造一个有效的模糊神经网络，提出一种基于扩展卡尔曼滤波(EKF)的模糊神经网络自组织学习算法。在本算法中，按照提出的无须经过修剪过程的生长准则增加规则，加速了网络在线学习过程；使用EKF算法更新网络的自由参数，增强了网络的鲁棒性。仿真结果表明，该算法具有快速的学习速度、良好的逼近精度和泛化能力。
基于模糊神经网络的大场景人群密度估计方法
人群密度估计 模糊神经网络 灰度共生矩阵 智能视频监控
2010/8/31
提出了一种估计大场景下密集人群密度的方法。该方法根据人类视觉的模糊性原理，认为用模糊集来划分人群密度范围比用确定的方法更符合人眼视知觉的认知方式，利用统计的方法确定灰度共生矩阵各指标对于各个密度类别的隶属函数；设计基于误差反向传播训练算法（BP）的模糊神经网络，计算样本模式对于各个密度类别的隶属度，并根据人群密度变化的时域连续性原理对人群密度范围进行合理估计。实验表明该方法提高了估计精度。
基于参数调整的动态模糊神经网络算法
动态模糊神经网络 模糊逻辑 扩展卡尔曼滤波器
2010/3/22
模糊逻辑与神经网络结合形成的模糊神经网络同时具有易于表达人类知识、存储与学习分布信息的优点，基于此，提出一种基于参数调整的动态模糊神经网络算法。采用扩展卡尔曼滤波器法将全局算法划分为线性和非线性部分，线性参数由最小二乘法和滤波器法决定，非线性参数由训练样本和启发式法直接决定，线性和非线性参数可进行实时更新。仿真结果表明，该算法能保证更简洁的结构和更短的学习时间。
空间点目标识别的模糊神经网络应用研究
模糊神经网络 进化模糊神经网络 动态进化神经模糊推理系统
2009/12/10
首先对空间目标辐射特性进行了研究，指出了用空间目标在3个不同波段的辐射通量作为特征向量进行目标识别。然后研究了进化模糊神经网络（EFuNN）和动态进化神经模糊推理系统（DENFIS），最后用EFuNN和DENFIS进行了仿真实验，并且与BP神经网络、遗传算法以及遗传-神经算法进行了比较。仿真结果表明EFuNN尤其是DENFIS具有较好的学习能力和泛化能力，较大地提高了目标识别率，能够较好地进行空间...
基于多目标的模糊神经网络及在pH控制过程中的应用
模糊递归神经网络 广义预测控制 pH中和过程
2009/11/25
设计了一种基于多目标的动态模糊递归神经网络（FRNN）建模方法，用于pH中和过程的广义预测控制。所设计的多目标优化算法以提高拟合精度和简化网络结构为原则，同时优化模糊神经网络中的模糊规则数、隶属度函数中心点及其宽度，由此得到的FRNN模型可以高精度拟合pH中和过程。依据该动态模型，在控制过程的每一个控制周期得到其局部线性模型，将广义预测控制中复杂的非线性优化问题转化为简单的二次线性规划问题。仿真对...
SBR系统中的模糊神经网络控制器设计
模糊神经网络 智能控制 序批式活性污泥法 溶解氧
2010/4/23
将模糊控制与神经网络相结合，设计4层模糊神经网络控制器，分析其结构及算法。利用神经网络的自学习能力，在线动态调整模糊变量的隶属函数，优化控制规则，并对曝气池中溶解氧浓度与活性污泥浓度进行控制。通过Matlab对溶解氧的控制进行数字仿真实验，结果表明，具有学习能力的模糊神经网络控制可在污水处理系统的应用中获得更优的性能。
提出了一种新型优化算法———混沌模拟退火学习法,将混沌算法和模拟退火算法相结合学习模糊神经网络的结构和参数。首先将混沌变量引入模糊神经网络参数的优化搜索中,利用混沌变量的遍历性寻优,根据性能指标寻找较优的模糊神经网络控制器,然后在混沌优化确定的网络基础上,把经混沌搜索后得到的全局次优解作为模拟退火学习算法的初始值,再用模拟退火方法进一步学习网络的隶属函数和权值参数,找到一个全局最优的网络。仿真结果...
基于模糊神经网络的综合评判方法
综合评判 神经网络 权重 评价矩阵
2009/8/12
针对综合评判模型中主观因素影响评判精度问题，引入模糊神经网络优化评判模型的方法，采用模糊神经网络的训练过程逼近综合评判模型的权重集和隶属度函数。为了提高该方法的有效性，对网络训练算法进行多方面的优化，以便神经网络更快更稳定地收敛。结果证明该方法能较好地去除综合评判模型中的主观成分，有效地提高评判的最终精度。
一种用于机场气象预测的模糊神经网络模型
模糊神经网络 规则 气象预测
2009/7/30
针对民用机场多因素气象预测问题的复杂性，该文构建出一种基于粗糙集的模糊神经网络模型。采用粗糙集理论约简属性，挖掘潜在规则，在此基础上建立模糊神经网络模型，并根据规则的统计性质和离散化结果初始化网络参数，采用BP算法训练网络。实例验证，该模型在收敛速度与预测精度上优于传统的神经网络模型。
改进的T-S模糊神经网络在语音识别中的应用
模糊 神经网络 语音识别
2009/7/22
给出一种改进的具有四层网络结构的T-S模糊神经网络算法，通过在隶属度上加入一个与输入维数有关的补偿因子，使其能够应用到语音识别系统中，并解决了由输入维数过大而引起的规则灾问题。实验结果表明改进的T-S模糊神经网络能够应用于语音识别系统，同时表明该网络的识别率比RBF网络高，并且鲁棒性较好。
基于PSO算法的模糊神经网络的网络异常检测
梯度下降 模糊神经网络 网络异常检测
2009/7/21
在网络异常检测中，为了提高对异常状态的检测率，降低对正常状态的误判率，提出一种基于粒子群优化算法训练模糊神经网络进行网络异常检测的新方法。在对模糊神经网络训练中采取PSO算法和梯度下降算法相结合的方法，充分发挥PSO全局寻优的能力和梯度下降局部细致搜索优势。实验数据采用KDD CUP99数据集，实验结果表明，该学习算法与传统的梯度下降法（GD）相比，收敛速度快，具有更好的全局收敛性，提高了异常检测...