1) FasBack neuro-fuzzy system
FasBack神经模糊系统
1.
A new carboxybenzaldehyde(4-CBA) soft-sensor model based on improved FasBack neuro-fuzzy system is developed.
提出一种基于改进的FasBack神经模糊系统的新型对羧基苯甲醛(4-CBA)软测量模型,用Leven-berg-M arquardt算法训练模型中的部分参数,经实际过程数据验证表明,提出的模型学习速度快、预测精度高、鲁棒性强,为实现精对苯二甲酸(PTA)生产过程中4-CBA含量的实时、精确控制提供了一条有效的途径。
2) Neuro-fuzzy system
神经模糊系统
1.
In order to avoid the disadvantages in neuro-fuzzy system, a novel evolutionary strategy with self-adapting hybrid mutation based neuro-fuzzy system is proposed in this paper.
针对现存神经模糊系统中存在的问题,提出了基于自适应混合变异进化策略的神经模糊系统:采用改进的最近邻域聚类算法对输入空间进行模糊聚类,确定模糊规则数以及模糊规则前件,这样做精简了模糊规则,不会因输入变量的增加而造成“维数灾难”;采用自适应混合进化策略确定模糊规则的后件,明显提高了算法的收敛速度和精度。
2.
In this system,first,a composite model consisting a ARX model and a linearization error model based on the neuro-fuzzy system is constructed to describe the nonlinear process.
首先为非线性过程建立一个由ARX模型与基于神经模糊系统的线性化误差模型组成的合成模型,然后引入单神经元控制器,利用线性ARX模型输出和系统输出值之间的误差,以及被控制过程合成模型的梯度信息,对控制器参数进行在线调节,从而获得较好的控制结果。
3) neural fuzzy system
神经模糊系统
1.
On the basis of the latest research result of marine traffic engineering, a neural fuzzy system was introduced to calculate the value of vessel collision risk degree.
在海上交通工程学的最新研究成果的基础上 ,提出了用一种神经模糊系统计算船舶碰撞危险度的方法 。
4) neural-fuzzy system
神经-模糊系统
5) neuro-fuzzy systems
神经元模糊系统
1.
It is concluded by theoretical analysis that the RBFN holds fuzzy operation nature, and the RBFN is a kind of neuro-fuzzy systems in a sense.
对径向基网络的功能进行了研究，并对该网络的神经计算功能与模糊逻辑运算进行了对比分析，得出了以下结论：径向基网络具有模糊逻辑运算的性质，从某种意义讲，径向基网络是一种神经元模糊系统。
6) neuro fuzzy system
神经模糊系统
1.
A self organizing neuro fuzzy system based on two stage clustering algorithm is proposed.
提出一种基于两级聚类算法的自组织神经模糊系统 ,该系统采用两级聚类算法 (改进的最近邻域聚类算法和 Gustafson- Kessel模糊聚类算法 )对输入 /输出数据进行模糊聚类 ,并由模糊聚类的划分熵确定最优划分 ,建立模糊模型 ,模型精度可由梯度下降法进一步提高。
补充资料：模糊系统
输入、输出和状态变量定义在模糊集上的系统。模糊系统是确定性系统的一种推广（见系统、自动控制系统）。美国自动控制专家L.A.扎德于1965年提出模糊子集的概念。此后，模糊系统理论得到发展，并应用于模糊规划、模糊决策、模糊控制，以及人机对话系统、经济信息系统、医疗诊断系统、地震预测系统、天气预报系统等方面。
基本概念 在研究没有人参与的定量化的精确系统时有一系列行之有效的系统理论。但在人机系统、管理系统、经济系统、社会系统等与人的思维活动有某种联系的系统中，由于人脑的逻辑、推理、判断、决策并非完全精确，这种与人有关的系统就具有某种模糊性。随着电子数字计算机向智能机的方向发展，将出现越来越多的模糊系统。
在通常的系统理论中，一个系统在某一时刻的状态和输入一经决定，下一时刻的状态和输出就明确地唯一决定，这种系统称为确定性系统，否则就称为非确定性系统。假定给出系统某一时刻的状态与输入，尽管不能唯一决定下一时刻的状态与输出，但能决定下一状态出现的概率分布，这种系统则称为随机系统，这是一类非确定性系统。如果不能决定下一状态出现的概率分布，但可以确定下一时刻所有可能状态的集合，这是另一类非确定性系统。如果把这种非确定性系统中可能状态的集合用模糊集合来表示，就成为模糊系统。
数学描述 模糊系统Sf用一个五元组来描述：
Sf＝{X，U，Y，δ，β}式中X是状态空间;U是输入空间;Y是输出空间;δ:嗘(X)×嗘(U)→嗘(X)，是模糊状态转移函数；β：嗘(X)→嗘(Y),是模糊输出函数；这里,嗘(X),嗘(U),嗘(Y)分别是X，U，Y上的模糊子集的族。模糊系统的状态方程可写成：
xt+1＝δ(xt，ut)式中xt，xt+1分别是时刻t，t＋1的模糊状态,xt，xt+1∈嗘(X);ut是时刻t的模糊输入,ut∈嗘(U)。输出方程是：
yt＝β(xt)式中yt是时刻t的模糊输出，yt∈嗘(Y)。
在一般系统中,xt，ut，yt是向量。在模糊系统中，xt，ut，yt是X，U，Y上的模糊子集。
模糊系统也可以方便地用模糊关系描述,此时嗘(U)、嗘(X)和嗘(Y)之间的关系可表示为模糊关系方程。
研究内容 模糊系统和经典系统一样，它的研究内容也包括能达性、能观测性、最小实现、系统辨识、预测、控制和稳定性等方面。
基本概念 在研究没有人参与的定量化的精确系统时有一系列行之有效的系统理论。但在人机系统、管理系统、经济系统、社会系统等与人的思维活动有某种联系的系统中，由于人脑的逻辑、推理、判断、决策并非完全精确，这种与人有关的系统就具有某种模糊性。随着电子数字计算机向智能机的方向发展，将出现越来越多的模糊系统。
在通常的系统理论中，一个系统在某一时刻的状态和输入一经决定，下一时刻的状态和输出就明确地唯一决定，这种系统称为确定性系统，否则就称为非确定性系统。假定给出系统某一时刻的状态与输入，尽管不能唯一决定下一时刻的状态与输出，但能决定下一状态出现的概率分布，这种系统则称为随机系统，这是一类非确定性系统。如果不能决定下一状态出现的概率分布，但可以确定下一时刻所有可能状态的集合，这是另一类非确定性系统。如果把这种非确定性系统中可能状态的集合用模糊集合来表示，就成为模糊系统。
数学描述 模糊系统Sf用一个五元组来描述：
Sf＝{X，U，Y，δ，β}式中X是状态空间;U是输入空间;Y是输出空间;δ:嗘(X)×嗘(U)→嗘(X)，是模糊状态转移函数；β：嗘(X)→嗘(Y),是模糊输出函数；这里,嗘(X),嗘(U),嗘(Y)分别是X，U，Y上的模糊子集的族。模糊系统的状态方程可写成：
xt+1＝δ(xt，ut)式中xt，xt+1分别是时刻t，t＋1的模糊状态,xt，xt+1∈嗘(X);ut是时刻t的模糊输入,ut∈嗘(U)。输出方程是：
yt＝β(xt)式中yt是时刻t的模糊输出，yt∈嗘(Y)。
在一般系统中,xt，ut，yt是向量。在模糊系统中，xt，ut，yt是X，U，Y上的模糊子集。
模糊系统也可以方便地用模糊关系描述,此时嗘(U)、嗘(X)和嗘(Y)之间的关系可表示为模糊关系方程。
研究内容 模糊系统和经典系统一样，它的研究内容也包括能达性、能观测性、最小实现、系统辨识、预测、控制和稳定性等方面。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条