模糊控制和神经网络相融合的研究及其在家电产品中应用

综述了模糊控制和神经网络相融合的研究，列举了若干种由神经网络实现模糊规则和模糊控制器的方法．这些利用神经网络的模糊控制器，能自动地辨识控制规则和校正隶属函数．最后叙述了该方法在家电产品中的应用。     

一种基于粗糙集理论的粗糙神经网络构造方法

提出在BP神经网络中使用粗糙集理论网络的设计，由于粗糙集理论有强大的数值分析能力,而BP神经网络具有准确的逼近收敛能力和较高的精度，所以通过两者的结合，可以得到一种可理解性好，计算简单，收敛速度快的神经网络模型，这种神经网络的算法的主要过程为：首先利用粗糙集能力去发现给定数据集的一些规则，然后根据这些规则构造神经网络稳含层的神经元个数，最后用BP算法迭代求了网络的各种参数，完成网络的设计，本文最后给出了一个三维非线性函数的实例进一步验证了网络的正确性。     

一种模糊Modular神经网络模型及其应用

将神经网络模糊系统与模糊C均值聚法相结合，对模糊Modular神经网络进行研究，提出了该模糊神经网络模型的多输出结构及其学习算法，据此开发了模糊神经网络诊断系统，并将其用于某电源分系统的诊断分析，运行的结果表明，该网络模型优于一般神经网络。     

自适应神经模糊推理模型在复杂社会技术系统中的应用(英文)

考虑复杂社会技术系统的特点,运用自适应神经模糊推理模型对提高公益科研机构的组织效率进行了实例研究。建立了针对公益科研机构员工激励决策的自适应模糊推理完整模型,利用调研数据及其处理结果验证了模型的有效性。该模型融合了神经网络的学习机制和模糊系统的语言推理能力,弥补了神经网络和模糊逻辑系统各自的不足。研究结果表明,自适应神经模糊推理模型适用于复杂社会技术系统,在解决管理领域的预测、评估和决策问题中有广阔的应用前景。     

基于神经网络的飞机极限数据专家系统

利用神经网络专家系统的方法时飞机飞行参数的极限允许值进行计算，可以使推理过程变得简洁、清晰，避免了常规方法在软件实现上的诸多缺点。同时，本文采用一种模糊规则方法对神经网络专家系统的推理行为进行描述，使得神经网络专家系统能够回答有关why和how的询问。以最大允许马赫数的计算为例，本文设计了用于该参数推理的神经网络专家系统．并给出了简单算例。     

基于光纤智能夹层和模糊RBF神经网络的飞行器载荷识别

为了更好地保障航空飞行器的安全,提高飞行器的可靠性,提出了一种通过性能参数稳定的光纤智能夹层采集数据,并且结合模糊RBF神经网络对机翼盒段载荷进行识别实验的方法.该方法融合了模糊理论和神经网络各自的优点,通过改进的模糊C均值聚类(FCM)聚类算法删除冗余的规则以进行规则的优化,能自适应地从学习样本数据中提取相应信息,实时地进行载荷辨识.从仿真结果可以看出:该网络模型具有学习时间较短、学习速率较快和精度较高等优点.     

基于BP神经网络的内圆磨床主轴动态分析方法研究

通过对神经网络学习样本的选择问题的研究，本文提出了采用“多水平正交表”选取神经网络的训练样本的方法，建立了内圆磨床主轴系统的BP神经网络模型，并在试验的基础上借助于优化方法进行了模型修正和优化计算。该方法不仅计算方便、快捷，而且具有较高的计算精度。     

神经网络在旋翼／机身气动干扰模型中的应用

由于直升机自身的特点，旋翼／机身气动干扰呈现非线性，且受多种因素的影响，用神经网络来解决这一非线性问题是一个很好的办法。将旋翼／机身气动干扰试验数据构造的学习样本，对网络参数进行学习，可以得到旋翼／机身气动干扰神经网络模型，进而可以用该神经网络模型研究直升机机身受旋翼气流干扰时的空气动力特性。参数训练好的旋翼／机身气动干扰神经网络模型可直接用于直升机气动设计和实时仿真。笔者在对旋翼／机身气动干扰神经网络模型的建立进行论述外，还简要介绍了旋翼／机身气动干扰试验。     

基于神经网络的机器人迭代学习控制

针对机器人动力学模型的不确定性和负载扰动,提出了一种采用神经网络的机器人迭代学习控制方法。该方法将反馈控制和神经网络学习控制相结合,反馈控制沿时间轴方向使关节运动跟踪期望轨迹,神经网络学习控制沿迭代轴方向使关节运动逼近期望轨迹。文中还给出了基于ＢＰ神经网络的学习控制算法。仿真结果表明,该方法能克服机器人动力学模型的不确定性和负载扰动,具有良好的鲁棒性和控制性能。     

神经网络二次学习影响系数加权法及算例

神经网络由于其本身具有的优越性，已广泛应用于各个领域中的分类，联想问题，为了提高诊断准确度，给出了一种新的神经网络学习算法－二次学习影响系数加权法，并通过算例和实例对上述模型和算法进行了验证。     

神经网络控制在综合火力／飞行系统中的应用

提出了两种基于模糊控制的神经网络控制器的设计方案，并将这两种控制器应用于综合火力／飞行系统的耦合控制。两种方法的主要差别在于获取样本的方式不同。方案１是通过对模糊控制方法得到的响应曲线采样获取样本，由Ｂａｃｋ－Ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ学习算法训练神经网络，得到一组固定权值。神经网络控制器采用这组权值以“联想记忆”的方式工作。方案２则从用模糊控制算法得到的控制查询表中获取样本。因为模糊控制查询表比较大，采样时依据该表构成的相平面图的特点，对采样点数进行了压缩，使所设计的神经网络的规模可以接受，其余的设计步骤与方案１基本相同。仿真结果表明，采用这两种神经网络控制器的控制系统都具有良好控制性能     

基于ANFIS的蒸汽发生器水位实时控制系统的设计

从蒸汽发生器的水位特性出发，对其水位高度控制原理进行了深入细致的研究。鉴于控制对象的模糊性、不确定性和非线性，采用自适应神经元模糊推理(Adaptive neuron fuzzy inference system，ANFIS)技术，建立了模糊控制规则库，实现了对蒸汽发生器水位的智能控制。本文详细阐述了ANFIS技术的结构、控制方式和系统的主要功能，完成了软、硬件的综合设计，并进行了仿真研究。控制系统的硬件采用了DSP芯片，以保证系统的实时性；软件采用了模糊一神经网络算法，以克服系统模型的不确定性。仿真结果表明，该控制系统工作稳定可靠，具有较高的控制精度和较强的鲁棒性。     

知识-模糊神经网络在复杂劳动计量中的应用

由于大脑自身结构的超复杂性和人们对大脑信息处理机制与过程认识的局限性，复杂劳动计量长期以来未能得到有效解决。文中首先系统地研究了复杂劳动过程的三要素，其次通过引入知识工程原理、模糊神经网络技术等，根据大脑处理信息在微观结构与宏观形式上的基本特点及复杂劳动面向对象的信息特征，提出基于知识－模糊神经网络的复杂劳动计量思路，以计量复杂劳动量，并给出计量方法与步骤及案例分析，案例分析结果表明，该文所提出的     

神经网络在直升机空空导弹攻击中的应用研究

应用神经网络方法研究了直升机发射空空导弹的一些问题。文中首先介绍了直升机空空导弹攻击的火控系统原理；其次，对复杂且不稳定的直升机飞行运动模型设计了模糊神经网络控制器；然后，用BP网络实时计算了直升机发射空空导弹的空中攻击包线；最后，设计了综合火／飞控制系统，并对所设计的整个攻击系统进行了仿真，通过仿真证明满足系统设计要求。在神经网络设计中，采用了变尺度优化算法，提高了算法的速度和精度，对空战的实时应用提供了重要的参数价值。     

基于模糊径向基神经网络的小型无人机控制系统研究

为保证小型无人机的飞行安全,提出一种由无人机飞行控制器和地面学习单元构成的两层网络学习控制系统架构。无人机飞行控制器采用模糊控制策略,学习单元采用经遗传算法优化的径向基神经网络,充分利用模糊控制和神经网络的各自优势,将模糊控制策略与RBF神经网络相结合提出了一种基于RBF神经网络的自学习模糊控制策略。所设计的飞行控制器用于无人机飞行过程中的姿态控制,仿真及实验结果表明本方法是有效的。     

基于模糊神经网络的异步电机速度控制系统

针对矢量控制异步电动机，利用模糊神经网络控制理论．提出了一种教师值指导和隶属函数自调整的模糊神经网络控制器。详细描述了模糊神经网络控制器和教师值控制器的设计过程，采用了隶属函数参数在线调节的办法，推导了隶属函数参数调整的公式和算法，研究了以转矩电流Iqs为目标函数和系统输出转速ω为目标函数的情况下的系统转速响应，分析了系统转动惯量J、粘滞摩擦系数B和转矩系数Kt变化情况下系统的性能，仿真结果表明该控制器具有速度响应快、鲁棒性较强等优点。     

基于神经网络的智能刀具状态检测系统

可靠的在线刀具磨损状态检测是柔性制造系统、计算机集成制造系统以及自动化机床必不可少的一个环节。文中论述了用反传神经网络与一类模糊神经网络分析处理由力传感器和声发射传感器所测得的刀具状态信号，识别出刀具的磨损情况，从而进一步实现刀具磨损状态的在线检测，控制自动机床及时更换刀具。本研究对四种规格的钻头的磨损情况进行了全程检测，并比较分析了反传神经网络与模糊神经网络对这一问题的有效性。实验结果表明，这两种方法对处理刀具磨损状态检测均有显著的效果与很高的准确性。用一类模糊神经网络处理多传感器信息是实现刀具状态在线检测的一个极为有效的方法。     

一种基于模糊聚类的组合BP神经网络数据挖掘方法

介绍了一种基于模糊聚类的组合BP神经网络的数据挖掘方法，并给出了该方法的模型和启发式BP改进算法Heuristicbp。且将其应用于数学函数值预测中，取得了学习时间短和预测精度高的效果，证明该方法是有效的，具有较高的实际应用性。