模糊神经网络模型及其应用研究--《南京师范大学》2005年硕士论文
模糊神经网络模型及其应用研究
【摘要】：在智能控制领域中,模糊神经网络是一项重要的研究课题。它是人工神经网络与模糊逻辑系统的有机结合。模糊神经网络是一种能处理抽象信息的网络结构,具有强大的自学习和自整定功能。因此,模糊神经网络的发展对智能控制的发展具有非常重要的意义。为此,本文介绍了模糊神经网络的研究现状和存在的问题,并对模糊逻辑与神经网络技术结合方法的优点和缺点进行了分析和对比,在简要分析了模糊神经网络相关理论的基础上,介绍并仿真了两种常见的模糊神经网络,给出了实验结果。在此基础上,针对目前模糊逻辑与神经网络技术在融合中存在的问题,根据模糊逻辑与神经网络的本质和内在联系,提出了一种新型的结构优化的模糊神经网络。并用模糊系统理论中的Stone-Weirstrass定理证明了该网络的全局逼近性,亦即证明了该模糊神经网络能以任意精度逼近任意一个定义在致密集上的实连续函数。接着对该网络进行了大量的计算机仿真实验和结果分析,结果证明该网络模型算法是可行且有效的。作为应用,设计了一种模糊神经网络控制器,并用仿真实验证明了其可行性。最后,对本文的工作进行了总结,并指出了今后的研究方向。
【关键词】：
【学位授予单位】：南京师范大学【学位级别】：硕士【学位授予年份】：2005【分类号】：TP18【目录】：
Abstract7-8
第一章 绪论8-12
1.1 概述8-9
1.2 模糊神经网络的研究现状与发展趋势9-11
1.3 本论文的组织11-12
第二章 模糊逻辑系统与模糊神经网络12-18
2.1 模糊逻辑系统的组成与分类12-14
2.1.1 纯模糊逻辑系统13
2.1.2 Takagi-Sugeno模糊逻辑系统13-14
2.2 模糊逻辑系统的万能逼近理论14-15
2.3 模糊神经网络15-18
2.3.1 逻辑模糊神经网络16
2.3.2 算术模糊神经网络16-17
2.3.3 混合模糊神经网络17-18
第三章 模糊神经网络仿真研究18-29
3.1 Takagi-Sugeno型模糊神经网络及其仿真研究18-24
3.1.1 模型原理18-19
3.1.2 仿真系统19-20
3.1.3 仿真实验20-24
3.2 模糊Modular神经网络及其仿真研究24-29
3.2.1 模型原理24-26
3.2.2 仿真系统26-27
3.2.3 仿真实验27-29
第四章 一种新型模糊神经网络模型29-43
4.1 模型原理29-31
4.2 全局逼近性证明31-34
4.3 学习算法分析34-36
4.4 计算机仿真系统与仿真实验36-42
4.4.1 仿真系统36-38
4.4.2 仿真实验与结果分析38-42
4.5 本章小结42-43
第五章 模糊神经网络在控制中的应用43-49
5.1 模糊神经网络自学习控制器43-44
5.2 FNN结构图44
5.3 仿真系统研究44-48
5.4 结论48-49
第六章 结束语49-51
6.1 论文工作总结49
6.2 进一步研究展望49-51
参考文献51-54
附录1 读研期间发表论文情况54
附录2 读研期间获奖情况54-55
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京公网安备74号《电焊机》杂志2012年第01期目录
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基于模糊神经网络的电阻焊机恒流控制的研究
[发表期刊]
《电焊机》杂志[ISSN:/CN:51-1278/TM]
[发表期数]
2012年01期
[文章编号]
12)01-0014-04
[作者单位]
江苏科技大学 电子信息学院,江苏 镇江 212003
建立实际电阻点焊过程精确的数学模型比较困难，使得常规的人工调节PID控制器参数较难实现较好的匹配从而难达到满意的控制效果，针对这个问题，将智能调节与PID控制方法相结合。利用模糊神经网络，设计了参数kp，ki，kd自适应调整的PID控制器，构建了逆变电阻点焊电源的系统模型，通过对系统运行状态的在线学习智能化地修正PID的三个参数。PID控制输出量通过PWM发生器产生四路独立的、占空比实时变化的PWM波形，进而控制逆变器的功率开关器件导通时间，最终实现对系统恒电流输出的控制。仿真结果表明：该方法能根据系统的运行状态自行匹配对应最优控制规律下的PID三个参数，能有效地控制焊接电流的恒定，达到满意的效果。
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备案号：蜀ICP备号-1模糊神经网络的应用与研究--《广西师范大学》2000年硕士论文
模糊神经网络的应用与研究
【摘要】：
模糊神经网络结合了神经网络系统和模糊系统的长处，它在处理非线性、模糊性等问题上有很大的优越性，在智能信息处理方面存在巨大的潜力；使得越来越多的专家学者投入到这个领域中来，并做出了卓有成效的研究成果。但是，对模糊神经网络的研究，大都是基于算法的创新、改进和完善，少有综述性的文献对它进行概述，使初接触这一领域的人往往无所适从，很难在短时间内理解模糊神经网络的概念，也很难实际应用它。作者在阅读了大量文献的基础上，对各种相关理论知识进行整理、归纳和研究，旨在对模糊神经网络做一个系统的概述和一些初步的探索。
本文实际上由两部分组成：第一部分是对模糊神经网络的概述；第二部分是一种算法的提出及其实观过程。
模糊神经网络是一个较新的概念，文章从神经网络系统与模糊系统的历史论述到它的起源与发展，论证了它产生的可能性与必要性，并简要介绍了国内外模糊逻辑神经网络软件硬件。在模糊神经元概念的基础上，定义了模糊神经网络；从函数映射角度上，讨论了神经网络系统和模糊系统的函数逼近能力；二者都能以任意精度逼近任何连续实函数；对理论成熟的算法和模型，作了简洁的介绍。针对模糊神经网终实观时的具体问题，对网终的学习能力、容量、结构分布等细节逆行了探讨。
本文提出了一种模糊神经网络的二步混合算法：第一步，采用模糊推理系统结合遗传算法根据训练样本确定隶属函数的参数，通过遗传算法搜索定义域范围内的参数最优解。文中选用S-T模型作为模糊推理系统中的推理模型。第二步，确定网络结构，根据训练样本采用BP算法训练网络，调整网络权值和偏差，为了避免局部最小观象和加快网络收敛速度，选用加动量因子变学习率的改进BP算法为训练算法。
为了更广泛地应用遗传算法，文中用C++,实现了通用遗传算法类库，在实观过程中结合使用了类模板，抽象类等技术。该类库支持一维和多维函数的最优化。对多维函数可以采用统一长度的或者各维长度不同的基因；支持固定和可变变异率，支持固定迭代代数结束迭代和满足一定条件结束迭代。
作者用MATLAB的Fuzzy Toolbox及NNetToolbox实现了算法，仿真结果表明，该算法效率高、收敛速度快、模型精度高。
【关键词】：
【学位授予单位】：广西师范大学【学位级别】：硕士【学位授予年份】：2000【分类号】：TP183【目录】：
论文摘要3-4
英文摘要4-6
二 模糊神经网络的起源与发展6-9
1 神经网络的历史6-7
2 模糊理论与技术7
3 模糊神经网络的起源与发展7-8
4 神经网络模糊逻辑硬件软件简介8-9
三 模糊神经网络的基本理论及其分类9-15
1 模糊神经元基本理论9-11
2 神经网络与模糊系统的函数逼近性11-14
3 模糊神经网络的模型与分类14-15
四 建立模糊神经网络时的具体实现问题15-18
1 输入特征向量的确定15-16
2 网络算法确定16
3 网络结构描述16-17
4 网络的容量、学习与推广性问题17-18
五 一种模糊神经网络的算法18-30
1 算法原理19-22
2 算法的具体实现22-27
3 应用举例及结论27-30
六 结束语30
附录 通用遗传算法类库的C++实现30-35
参考书目36-37
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