单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级单击此处编辑母版标题样式第六章 模糊神经网络1 模糊系统和神经网络控制是智能控制领域内的两个重要分支模糊系统是仿效人的模糊逻辑思维方法设计的一类系统这一方法本身就明确地说明了系统在工作过程中允许定性知识的存在另一方面神经网络在计算处理信息的过程中所表现出的学习能力和容错性来自于其网络自身的结构特点 模糊神经网络是一种集模糊逻辑推理的强大结构性知
目前神经元网络与模糊技术的结合方式大致有下列三种:
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级模糊神经网络ANN(Artificial Neural Network)和 FLS(Fuzzy Logical Network)的比较:相同之处 1) 都是非数值型的非线性函数的逼近器 估计器和动态系统 2) 不需要数学模型进行描述但都可用 数学工具进行处理
第八章 模糊神经网络算法火灾火情决策是一个复杂的过程它包括接收输入信号与已知信息和经验进行比较对输入信号作出判决并给出正常火警或故障信号通常火灾自动报警系统的决策系统是很简单它根据单个传感器送来信息作出是否发生火灾的判决例如当感烟探测器探测到的粒子数达到预定阈值就发出火警信号这些粒子可能是烟雾粒子也可能是水雾或灰尘等非火灾产生的粒子普通感烟探测器无法区分烟雾粒子还是水雾和灰尘粒子这就导
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级模糊神经网络简介隋美蓉影像工程教研室meirongworkgmail 当系统的复杂性增加时我们使它精确化的能力将减小直到达到一个阈值一旦超越它复杂性和精确性将互相排斥 ——模糊数学创始人L.A.Zadeh教授互克性原理雨的大小风的强弱人的胖瘦年龄大小个子高低天
模糊逻辑的数学基础 模糊逻辑的数学基础 模糊控制技术的应用输入:误差误差变换率输出:控制量的变化模糊控制规则:操作人员的经验被总结经过数学处理存放在计算机中模糊决策:根据模糊控制规则仿照人脑的推理过程反模糊化:模糊决策精确化变成一个精确量去驱动执行机构以实现对工业过程的自动控制 模糊逻辑在温度控制方面的应用隶属函数选择的规则: 隶属函数曲线形状较尖的模糊子集其分辨率较高控制灵敏
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单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级第十讲混合智能控制模糊神经网络ANN(Artificial Neural Network)和 FLS(Fuzzy Logical Network)的比较:相同之处 1) 都是非数值型的非线性函数的逼近器估计器和动态系统 2) 不需要数学模型进行描述但都可用 数学工具进行处理
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级CH6 神经网络模式识别 §6.1 概述 所谓人工神经网络(Artificial Neural Network简称ANN)就是计算机科学工企图用计算机或专用芯片局部模拟人脑神经网络结构以实现智能信息处理人脑是宇宙中已知最复杂最完善和最有效的信息处理系
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