模糊神经网络方法在定点定量降水预报中的应用研究

以单站24小时降水量作为预报对象,采用模糊神经网络方法进行了新的数值预报产品释用预报方法研究.首先通过对T 213、ECMW F预报因子场以及高空气象探测资料进行处理,有效浓缩多种物理量因子场的实况及预报信息,并进一步建立了南宁、桂林、河池、百色4站的降水模糊神经网络释用预报模型.运用与实际业务相同的预报方法对2006年6—8月进行逐日的降水量预报试验,并与相同时次的T 213降水预报产品进行对比分析.结果表明,4个单站的定点、定量模糊神经网络降水预报模型,在预报性能上明显优于同期T 213数值预报模式的降水预报结果.     

预报式模糊控制器及其应用

本文是文［１］的继续与发展，本文发现，在经典的比例微分式模糊控制（ＣＦＣ）算法中，隐含着一种预报控制的思想。因此，其矩阵形式的控制表完全可简化为等价的向量形式。据此，本文提出了一种预报式模糊控制算法ＰＦＣ。对ＰＦＣ作过大量的仿真试验，并将其应用于一个造纸过程控制系统。结果表明，ＰＦＣ具有内存少，收敛快，计算简便，精度高等优点。     

模糊测度在山区开挖岩体移动分析中的应用

将山区地下开挖所引起的上覆岩土体的移动视为一模糊事件,应用模糊数学中的模糊测度理论,推导了相应的地表下沉及水平移动的理论计算公式,对煤矿开采所引起的地表移动进行了计算分析。通过工程实例计算分析表明,理论计算结果与工程实测资料吻合的很好。     

坡代数区间值模糊子坡代数

模糊子代数是模糊代数的一个重要研究内容.为了进一步了解坡代数的模糊子坡代数的特性,在坡代数中引入了区间值模糊子坡代数概念.讨论了坡代数的区间值模糊子坡代数的性质.证明了坡代数的区间值模糊子坡代数的交,直积以及同态像也是区间值模糊子坡代数.     

径流中长期预报模糊识别优化模型及应用

对水文中长期预报模糊识别方法进一步研究,基于模糊环境下的目标函数,提出了具有主观监督因子和稳定系数的模糊识别预报模型.根据已知样本的最优模糊划分建立预报模型,利用已知样本的指标和样本的最优模糊划分计算预报模型的参数,给定模型的稳定系数,再通过调整主观监督因子对预报模型参数进行优化.径流中长期预报实例的模型检验平均相对误差为7.84%.     

基于模糊距离总变差的模糊识别模型及径流预报应用

根据待识别样本的加权广义欧氏权距离,基于模糊距离总变差为最小的目标函数,提出了一种新的计算模糊聚类中心矩阵、模糊模式识别矩阵与目标权重的模糊识别模型.该模型具有较好的稳定性,径流中长期预报实例说明是可行的.     

模糊子坡代数、模糊等价关系及模糊同余关系的序方面

证明了坡代数(X,+,*)上所有模糊子坡代数构成的集合(SI[0.1](X,+,*),≤),所有模糊理想构成的集合(Id[0.1](X,+,*),≤),所有模糊滤子构成的集合(Fil[0.1](X,+,*),≤)都是([0,1]x,≤)的子完备格,所有模糊等价关系构成的集合(Equ[0.1](X,+,*),≤),所有模...     

特征展开模糊推理模式在农作物产量预报中的应用

通过选定影响作物产量高低的前期气象因子 ,应用特征展开模糊推理模式 ,对广西玉林市晚稻产量长期趋势进行模糊推理预报。     

模糊神经网络在数据融合技术中的应用

本文主要阐述了模糊神经网络技术，尤其是模糊联结聚合神经网络技术在数据融合技术中的理论与应用。     

一种新型的模糊神经网络及其应用

本文提出了一种新型的模糊神经网络，从理论上论证了其推理的合理性和逼近能力，同时应用于系统辩识，取得较好的效果。     

一种遗传模糊神经网络数据挖掘算法

数据挖掘是近年来信息处理领域出现的新的研究方向。本文探讨了扩展型TS模糊神经网络和遗传算法在数据挖掘中的应用,并提出了一种把模糊神经网络与遗传算法相结合的数据挖掘方法。在该方法中由遗传算法自适应地构造和优化TS模型,TS模型完成预测,这种预测是建立在遗传算法的聚类结果之上的。二者的结合,提高数据挖掘的应用效果。文章最后给出该方法的应用实例。     

基于集值统计的模糊神经网络专家系统及其应用

建立基于集值统计的模糊神经网络专家评审系统,并应用于科研项目评审工作,实际应用表明该系统是可行的。     

三级倒立摆的T-S型前馈补偿模糊神经网络控制

为解决T akag i-Sugeno型模糊神经网络在控制多变量系统时的规则组合爆炸问题,提出一种误差前馈补偿的模糊神经网络控制方案,有效实现了三级倒立摆的稳定控制。该控制方案适用对状态变量可按性质和重要程度划分的多变量系统的控制,大大减少了模糊神经网络控制器的规则数,有利于利用专家的控制经验,具有良好的鲁棒性和非线性适应能力。     

高陡山区岩体移动分析的Fuzzy数学模型

本文利用 Fuzzy数学理论 ,针对高陡山区地下房柱法采矿所引起的岩体移动变形问题 ,建立了具体的数学模型和预测分析方法 .通过对工程实例的计算分析 ,表明本文所建立的数学模型和分析方法适用于工程实际     

模糊概率神经网络水质评价模型及其应用

鉴于水质类型和分级标准存在模糊性,将模糊数学中的相对隶属度理论和概率神经网络和相结合,构建了模糊概率神经网络水质评价模型(FPNN).阐明了该模型的构建方法,提出了基于指标相对隶属度矩阵插值构建学习样本的方法,并将该模型应用于实际水质评价.通过与综合评判法、属性识别法和BP网络法的比较,验证了该模型操作简便,评价结果客观可靠.     

模糊逻辑中的一些问题研究

本文讨论了模糊逻辑中存在的一些问题。特别地，对与、或、非和蕴含作了更深入的讨论。     

不确定对象的自学习模糊神经网络控制方法

本文对具有不确定性控制对象提出了一种自学习模糊神经网络控制方法，模糊控制器采用误差，误差变化及误差加速度的加权和解析描述形式，利用人工神经网络直接对过程的建模，实现对模糊加权因子的自学习优化调整。将上述方法用于焊接熔池动态过程控制实实验，结果表明本文提出的自学习模糊神经网络控制方案有效。     

基于人工神经网络的工程事故控制效果评价方法

研究了应用人工神经网络对工程建设安全事故控制效果进行评价的方法,给出了具体的评价理论.同时,通过一个实例进行了验证.