基于知识的模糊神经网络的旋转机械故障诊断

提出了一种基于知识的模糊神经网络并用于故障诊断．首先基于粗糙集对样本数据进行初步规则获取,并计算规则的依赖度和条件覆盖度,然后根据规则数目进行模糊神经网络结构部分设计,规则的依赖度和条件覆盖度用于设定网络初始权重,而用遗产算法对神经网络输出参数进行优化．这样的模糊神经网络称为基于知识的模糊神经网络．使用该网络对旋转机械常见故障进行诊断,结果表明,和一般模糊神经网络相比,该网络具有训练时间短而诊断率高的特点．     

基于模糊神经网络的MVP评价模型及实证分析

利用模糊数学和神经网络方法建立对运动员进行评价的模糊网络模型,采用NBA流行的各评价指标作为其输入,模糊综合评价结果作为输出。样本数据采用2003~2004赛季NBA各单项50强的常规赛数据,分别用BP网络和RBF网络,建立分析系统,比较结果证明RBF网络仿真效果最好,完全可以实用,该模型也可以用在其它综合评价系统中。     

基于GA-BP的模糊神经网络控制器与Elman辨识器的系统设计

提出了一种基于神经网络的模糊控制系统 ,该系统由模糊神经网络控制器和模型辨识网络组成 .文中介绍了模糊神经网络控制器采用遗传算法离线优化与 BP算法在线调整 ,给出了具体控制算法 ,推导了变形 Elmam网络的系统辨识算法 .仿真结果表明了此法的可行性和有效性 .     

基于模糊神经网络建模的RFID室内定位算法

将模糊神经网络FNN应用于基于RFID技术的室内定位系统IPS,提出一种基于模糊神经网络的RFID室内定位算法,算法将参考标签数据作为神经网络的训练样本,建立"标签接收信号强度与标签读写器间距离RSSI-DIST"的映射模型,然后利用最小二乘解确定目标的位置坐标.同时,对比了传统BP神经网络和FNN网络在建模和定位中的性能.在仿真和硬件平台测试中,模糊神经网络都要比BP表现出更优异的性能,表明基于模糊神经网络的算法更适合于IPS系统.     

量子粒子群智能算法在国际布伦特原油价格预测中的应用

原油价格的波动对世界经济政治形势具有重要的作用,其预测问题是维护原油生产、消费企业及国家利益的重大问题。因此,原油价格预测是国际市场研究的一个重要领域。本文将TSK模糊逻辑系统与神经网络结合,设计五层模糊神经网络系统,采用量子粒子群(QPSO)智能算法调整模糊神经网络系统的参数,将所设计的智能系统应用于国际布伦特原油价格预测中。并将QPSO算法与BP算法和最小二乘法进行比较,预测性能指标和仿真结果表明基于QPSO智能算法的模糊神经网络系统的设计是有效的,取得了更好的效果。     

基于BP神经网络的企业信用评估模型

本文研究了企业信用评估中的模型问题.以商业企业为例,阐述了基于BP神经网络的信用评估模型的原理,通过建立指标体系,讨论基于BP神经网络的评价模型的实现,对模型的不足进行了分析,并提出改进建议.     

基于灰色神经网络的航空装备作战携行量预测

当前局势多变且节奏迅速的现代高新技术战争使得航空装备需求量与损耗率激增,航空装备保障人员也面临着战时保障情况复杂、决策难度增加的问题.在BP神经网络的基础上使用灰色理论对其进行了优化,将得到的灰色BP神经网络对航空装备作战携行数量进行了预测并与一般BP神经网络和GM(1,1)模型预测结果对比.结果表明:灰色BP神经网络预测精度高、收敛速度快、所需样本数据少,对航空装备作战携行数量预测具有重要价值.     

基于智能控制的高速线材轧机水冷控制系统优化

针对武汉钢铁集团公司大型轧钢厂当前在高速线材生产线中存在的水冷控制系统可靠性差,轧线温度波动范围大等问题,应用智能计算理论及方法对上述工业控制系统进行系统辨识、建模以及优化.分析比较了基于梯度下降搜索BP算法、径向基函数网络、Levenberg Marquardt BP算法的前馈神经网络对SMS水冷系统的逼近精度、训练速度.研究了采用Levenberg-Marquardt BP算法的前馈神经网络在样本集和测试集上的表现,建立了基于Levenberg-Marquardt BP算法的前馈神经网络水冷控制系统模型.解决了高速线材水冷控制系统可靠性,温度控制精度问题.     

基于FTA-FPN的动车组塞拉门系统可靠性分析

基于动车组塞拉门系统故障的多样性以及故障征兆的模糊性,本文提出故障树(FTA)定性分析和模糊Petri网(FPN)定量分析相结合的可靠性分析方法,将Petri网理论和模糊推理规则有效结合,具有快速准确的并行推理能力。结合兰新客专动车组实际的运维记录,首先建立基于FTA的塞拉门系统模型,再根据FTA-FPN的转换规则,得到基于FPN的可靠性分析模型。当系统正常工作时,利用历史故障数据和FPN的正向矩阵推理对塞拉门系统进行可靠性分析得到了塞拉门系统的薄弱环节,并对各底事件进行了排序,这不仅能够为动车组塞拉门系统的维护与预防工作提供理论依据,还能更好的保证动车组安全运营。     

基于高斯混合和BP神经网络的卵巢癌质谱数据三分类模型

癌症的早期诊断可以显著提高癌症患者的存活率,三分类问题就是将未知样本与已知样本进行匹配度检测,预测样本是健康状态,良性发展状态,还是癌症状态.针对复杂难分的卵巢癌蛋白质质谱数据,提出了一种基于高斯混合模型和BP神经网络的三分类预测模型.首先,去除原数据中的冗余,对其进行方差排序及交集筛选提取特征集合一,再利用高斯混合模型处理求得参数作为特征集合二,最后使用BP神经网络进行样本三分类,准确率达到72.9%.结果表明:模型可以作为卵巢癌质谱数据三分类的可选择工具.     

基于BP神经网络的行业间中小企业信用评估模型及应用

首先构建了行业间中小企业信用评估指标体系,然后利用安徽省不同行业的800家中小企业调查数据,将其分为训练样本集和测试样本集,对BP神经网络的构造进行讨论,确定BP神经网络的算法,建立起基于BP神经网络的行业间信用评估模型,并代入2003年度全国农业和工业的部分分行业数据进行实证,并对仿真结果做出分析,指出造成农、工行业信用较大差距的原因,并提出加强农业行业信用建设的建议.     

基于模糊与神经网络技术的复杂非线性跟踪控制

针对一类具有不确定性、多重时延和状态未知的复杂非线性系统,把模糊T-S模型和RBF神经网络结合起来,提出了一种基于观测器的跟踪控制方案.首先,应用模糊T-S模型对非线性系统建模,设计观测器用来观测系统状态,并由线性矩阵不等式得到模糊模型的控制律;其次,构建了自适应RBF神经网络,应用自适应RBF神经网络作为补偿器来补偿建模误差和不确定非线性部分.证明了闭环系统满足期望的跟踪性能.示例仿真结果表明了该方案的有效性.     

利用Elman神经网络模型评估广东热带气旋灾情

热带气旋灾情评估是防台减灾工作的重要环节.介绍的Elman神经网络的基本原理,并将Elman神经网络应用于广东省热带气旋灾害经济损失评估中.选取14个评估因子,选用1998²008年影响广东的36个台风作为数据样本,再运用主成分分析法降维处理,构建了基于Elman神经网络和基于BP神经网络的评估模型,分析结果显示,基于Elman神经网络模型的评估结果均方误差为0.953,平均误差率为17.76%,优于BP神经网络.研究的模型可实际应用于广东省实际热带气旋灾害经济损失评估,为防台减灾工作提供决策信息.     

基于改进BP神经网络的组合预测模型设计

为提高预测精度,解决非线性组合预测中的困难,利用改进BP神经网络对非线性组合预测模型进行了设计.讨论了模型设立的原则和一般程序,比较其与传统的组合预测方法之间的优劣,并给出实例加以验证.结果显示,基于改进BP神经网络的非线性组合预测模型能够准确描述系统中的非线性,提高预测精度.     

遗传算法BP神经网络的预报研究和应用

针对目前 BP神经网络在实际气象预报应用中 ,网络结构难以确定以及网络极易陷入局部解问题 ,用遗传算法优化神经网络的连接权和网络结构 ,并在遗传进化过程中采取保留最佳个体的方法 ,建立基于遗传算法的 BP网络模型 ,并以广西的月降水量进行实例分析 ,计算结果表明 ,该方法预报精度高、而且稳定 .     

一类时滞连续模糊系统稳定性研究

对一类状态时滞连续模糊系统模型稳定性进行了研究,基于Lyapunov稳定性理论证明其系统的稳定性,利用线性矩阵不等式(LMI)方法,得到其稳定的一个充分条件.最后用数值例子进一步说明本文所给方法的有效性.     

MEA-BP模型在遥感影像分类中的应用研究

遥感影像分类作为遥感技术的一个重要应用,对遥感技术的发展具有重要作用.针对遥感影像数据特点,在目前的非线性研究方法中主要用到的是BP神经网络模型.但是BP神经网络模型存在对初始权阈值敏感、易陷入局部极小值和收敛速度慢的问题.因此,为了提高模型遥感影像分类精度,提出采用MEA-BP模型进行遥感影像数据分类.首先采用思维进化算法代替BP神经网络算法进行初始寻优,再用改进BP算法对优化的网络模型权阈值进一步精确优化,随后建立基于思维进化算法的BP神经网络分类模型,并将其应用到遥感影像数据分类研究中.仿真结果表明,新模型有效提高了遥感影像分类准确性,为遥感影像分类提出了一种新的方法,具有广泛研究价值.     

基于AHP和动量BP神经网络的工程项目承包商选择模型

运用BP神经网络技术,采用动量BP算法,构建了基于动量BP神经网络的工程项目承包商选择模型,并将AHP的评价结果作为学习样本,对BP神经网络模型进行训练和测试.结果表明,基于AHP和动量BP神经网络的工程项目承包商选择模型是可行的,该模型具有较高的自组织、自适应和自学习能力以及较强的容错功能,能够为一般的工程项目承包商选择活动提供有效的参考和依据.     

基于特征提取与神经网络的音乐分类方法

首先用离散傅立叶变换对音乐进行预处理,然后根据不同类型音乐的统计规律提取了特征向量.最后利用BP神经网络对特征向量进行训练,建立了一种基于神经网络的音乐分类方法.仿真实验结果表明,方法是一种有效的分类方法.     

基于FHM模型的非线性网络化控制系统H_∞优化控制

研究了一类具有随机网络诱导时延,数据包丢失和扰动的网络化控制系统H_∞优化控制问题.针对一类非线性被控对象,基于状态反馈控制器,建立了网络化模糊双曲正切混杂系统模型.根据Lyqpunov稳定性理论,给出了系统可实现γ-次优H_∞镇定的充分条件和控制器优化参数的获取方法.仿真算例利用神经网络算法和线性矩阵不等式工具箱,完成了模型参数的辨识与最优扰动衰减度的求取,证明了分析方法和结果的有效性.