模糊神经网络的优点精选(九篇)

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第1篇：模糊神经网络的优点范文

关键词：公路工程；造价；估算；模糊

神经网络对于公路工程建设企业来说，工程估价的准确性与合理性，直接决定着项目投资决策的正确性，是分析工程项目可行性的主要环节，同时也是公路工程项目标底编制的主要控制标准，因此工程造价估算的准确性，是各建设单位研究的重点内容，其对加强公路工程项目成本管理，有着积极的作用。

1公路工程造价估算的必要性

公路工程管理工作中，造价管理是主要内容，此项工作直接影响着建设企业的效益与工程的质量，历来都是管理的核心部分。工程造价估算是项目前期管理的重要内容，是实现项目成本控制目标的基础。造价估算能够为项目施工方提供成本控制方案编制的依据。在设计招标前，明确工程预计造价，能够避免招标环节恶意行为的发生。

2模糊神经网络应用流程优势

2.1模糊神经网络应用流程。近年来，公路工程造价估算工作中，多采取模糊神经网络来进行估算。公路工程造价估算，多是通过输入公路工程相关要求与特点，最后输出估算结果，这与模糊神经网络应用原理极为相似，其具体流程如下。（1）构建信息库基于已有工程信息，包括工程特征因素与工程造价等材料，构建造价信息库。（2）取值结合公路工程施工要求，明确各类特征因素，包括评价指标，确定数据取值。（3）选取输入与输出向量基于模糊神经思想法，在造价信息库内，至少选择3个已完成施工的项目，作为基础数据，以供神经网络学习与训练。输入向量选择为各类特征因素值，输出向量为造价估算值。（4）迭达运算基于系统内的造价数据来编制算法程序，以供神经网络学习，设计学习率，通过多次迭达运算，保障造价估算的准确性。2.2模糊神经网络的应用优势。公路工程造价估算中，采取模糊神经网络法，具有以下优点。（1）造价模型化利用模糊数学，可以高效处理模糊信息。采取对比已建设和新建的公路工程，进行定量化描述，使得相关问题可以模型化。（2）结果更为科学开展公路工程造价估算，应用模糊神经网络，再通过构建数学模型，进行数学计算分析，能够减少人为计算的误差，计算结果的准确性与科学性较高。（3）适应性强公路工程造价具有动态变化特性，模糊神经网络模型能够很好地适应此特性。此估算方法的应用，主要是依靠计算机，不仅运算速度快，而且运算精度较高。

3模糊神经网络在公路工程造价估算中的应用

模糊神经网络估算方法较多，文中选择BP神经网络法，是基于仿人脑的神经系统结构，具有较强的学习能力，为非线性自适应动态系统[1]。现对其在公路工程造价估算中的应用，做以下的分析。3.1公路工程样本描述与定量。公路工程构件主要包括底层、基层、面层等，工程造价是由各构件类型与价格等因素决定，实物工程量取决于工程结构设计参数。已建工程造价变动，主要是受到构件因素的影响，被称作是工程特征。基于工程特性，将公路工程划分为不同类别，若按照路面形式划分，主要包括沥青路面和水泥路面等，为特征类目。对于工程定量化，是按照特征类目，依据定额水平与工程特征，填入相关数据，如表1所示。由表1能够看出，每个公路工程模式均可以利用表格的形式来定量化描述，一个特征可以由多个类目组成，按照比例来计算量化结果。3.2BP神经网络学习算法。在BP神经网络中，需要将信息传递到网络隐节点上，使用S型激活函数，把信息传出，接着发挥激活函数的作用，成功输出结果。在网络隐节点以及输出节点位置处，选择S型激活函数，即f（x）=11+ex，若此结果未能按照正常程序开展，此时要转变成反向传播。假设存在N个样本，定义描述为（Xk，yk)(k=1,2,⋯,N)，其中某个输入值为Xk，对应的神经网络输出值是yk，而隐层节点I的输出值是Oj[2]。3.3工程造价估算模型。基于BP神经网络，构建公路工程造价快速估算模型。针对以往工程案例，开展估算研究，将工程特征定量化数值，设为Xij(i=1,2,3,⋯,n;j=1,2,3,⋯,n)，将相应的工程造价定额预算相关资料，设为yis(i=1,2,3,⋯,n;s=1,2,3...n)，不考虑市场价格调整。明确BP神经网络结构系统参数，包括输入层节点数m、输出层节点数n、隐层节点数L。以Xij为输入，以yis为输出，开始神经网络训练，获得新建工程的造价估算神经网络，反向估算新建工程造价[3]。3.4计算实例。以某省道一级公路和二级公路工程为例，其中一级公路使用的是沥青混凝土路面，记为T19；二级公路使用的是水泥混凝土路面，记为T20，检验18个样本工程造价数据，基于检验结果能够了解，T19造价指数是0.98，T20造价指数为0.96，获得预算资料如下：T19路面类型是半柔性路面；基层为水泥稳定碎石；底层材料为石灰土；路面结构为沥青混凝土；面层厚度为15cm；基层厚度为14cm；底层厚度为10cm；T20路面类型是刚性路面；基层为工业废渣稳定土；底层材料为石灰土；路面结构为水泥混凝土；面层厚度为12cm；基层厚度为16cm；底层厚度为12cm。将获得的预算材料和表1资料进行对比分析，能够明确T19工程特征定量化描述是T19=(3,1,2,2,2,6,2.5)，T20工程特征定量化描述是T20=(5,4,7,3,4,3,4.1)，将T19与T20，输入到经过训练的BP神经网络中，获得的结果为T19=(0.4029,0.4056,0.5005,0.4365),T20=(0.6277,0.6156,0.4290,0.5661)，经过反算，获得工程造价资料预测值，其中V19=(481.74,16.44,0.0046,145.85),V20=(1185.82,37.16,0.0033,247.07)，预测的相对误差O19=(1.61%,4.65%,4.15%,1.40%)，O20=(3.76%,3.67%,5.70%,1.84%)，由此能够看出，基于BP神经网络预测的工程造价估算精度较高[4]。

4结语

模糊神经网络的应用，主要是基于模糊数学与神经网络理论，借助类似工程之间存在的相似性，采用BP神经网络法进行公路工程造价估算，能够快速获得估算结果，具有较强的应用优势。

作者:钱强 单位:中建路桥集团有限公司

参考文献：

[1]王运琢.基于BP神经网络的高速公路工程造价估算模型研究[J].石家庄铁道大学学报（自然科学版），2011，24（2）：61-64.

[2]刘湘雄.人工神经网络在工程造价估算中的应用[J].建筑，2012（12）：68-69.

第2篇：模糊神经网络的优点范文

关键词：液压挖掘机 功率匹配 模糊神经网络 BP算法

中图分类号：TU621 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2013）03-0038-03

1 引言

模糊控制是一种不依赖于被控对象数学模型的仿人思维的控制技术，它利用领域专家的先验知识进行近似推理，而神经网络对环境的变化具有很强的学习能力。将二者有机结合起来，取长补短，就形成了既具有模糊推理能力，又具有很强学习能力的模糊神经网络（FNN）。模糊神经网络融合了模糊逻辑和神经网络的优点，既能表示定性知识，又具有自学习和处理定量数据的能力，具有逻辑性和透明性强的特点，从而提高了整个系统的学习能力和表达能力，并且可以很容易的利用先前已知的专家知识来确定网络的初始参量，所以模糊神经网络已经广泛地应用在系统控制领域中[1]。本文将模糊神经网络引入到液压挖掘机节能控制系统。根据发动机—变量泵功率匹配原理，研究了FNN控制器通过对变量泵的流量调节从而使发动机和变量泵的功率匹配，达到节能的目的。

2 液压挖掘机节能控制系统

2.1 发动机—变量泵功率匹配原理

节能型液压挖掘机多采用分工况控制[5]。工作时，在发动机设定工况下，通过调节变量泵的排量，使发动机输出功率与变量泵吸收功率达到最佳匹配，从而稳定发动机转速、减少燃油消耗，达到节能的目的。发动机—变量泵的匹配关系如下：

发动机的输出功率为： （1）

泵的吸收功率为：

（2）

：发动机输出功率（KW）；：发动机转矩（N·m）；：发动机转速（r/min）；：泵的吸收功率（KW）；：泵出口压力（bar）；：泵出口流量（L/min）；：泵的排量（mL/r）；：泵的转速（r/min）；：泵的吸收扭矩。

发动机和泵是直接相联的，所以。在不考虑机械传动效率时，若，则发动机的输出功率与泵的吸收功率相等，系统无功率损失（即功率最佳匹配）。挖掘机工作时负载变化比较大，又取决于负载，因此，如果不及时对泵的排量进行控制，就会使发动机的转速下降，或者会出现泵不能完全吸收发动机的输出功率，造成功率损失。由式（2）可见，当负载变化即发生变化时，实时调整泵的排量，使泵的吸收扭矩与发动机的输出扭矩相一致，维持发动机运行平稳，从而实现发动机与泵的功率匹配[5]。

2.2 节能控制系统结构

节能控制系统主要解决挖掘机发动机和变量泵的功率匹配问题[3]，其控制思想是：挖掘机采用分工况控制。设定工作工况，在作业过程中，负载的变化引起发动机转速的改变，根据转速的变化和变化率，了解挖掘机在作业过程中阻力的变化情况，通过模糊神经网络节能控制器的控制算法，实现对泵的流量的在线调整，从而稳定发动机的转速，使发动机始终工作在设定的最佳工作点，以达到较低的油耗和较高的工作效率，同时也降低了液压系统的压力和流量损失[4]。控制系统的结构框图如（图1）所示。

节能控制系统采用闭环控制，设定给定值转速，由转速传感器测得发动机实际转速，形成偏差，通过设计好的模糊神经网络控制器输出电压信号控制控制液压泵排量的比例阀，改变液压泵的排量，使变量泵吸收扭矩始终追踪发动机输出扭矩，稳定发动机的转速，从而达到节能的目的。

3 模糊神经网络节能控制器的设计

3.1 确定模糊神经网络节能控制器的输入和输出

模糊神经网络节能控制器选用发动机的转速误差和误差的变化率作为输入语言变量，其中的基本模糊集取8个变量{NB，NM，NS，NO，PO，PS，PM，PB}，量化后的论域取{-6，-5，-4，-3，-2，-1，-0，+0，1，2，3，4，5，6}，量化因子。的基本模糊集取7个变量{NB，NM，NS，0，PS，PM，PB}，量化后的论域取{-6，-5，-4，-3，-2，-1，0，1，2，3，4，5，6}，量化因子。得到56条模糊规则；把控制变量泵斜盘倾角的电控量的变化量作为输出语言变量，也将其模糊化为7个语言变量等级，等级划分同，并且。

3.2 控制器结构设计

本模糊神经网络节能控制器采用基于标准模型的结构[2]，如（图2）所示，分别是输入层，模糊化层，规则层，规范化处理和输出层，确定模糊神经网络控制器各层如（图2）

3.2.1 输入层

以发动机的转速误差和误差变化率作为输入，节点数为2。有

输入

输出 （3）

3.2.2 模糊化层

第二层为模糊化层。该层的每个节点代表一个语言变量值，如NB、NS等，作用是计算各输入分量属于各语言变量值模糊集合的隶属度函数，由上所述可知，输入量被分为8个语言变量，被分为7个语言变量，因此该层的节点数为15，采用高斯函数来求隶属度，则该层的输出为：

（4）

式中，和分别表示隶属函数的中心和宽度。

3.2.3 规则层

第三层为规则层。该层共有56个神经元，每个神经元各代表1条结合挖掘机操作人员经验得出的控制规则（见表1），是整个挖掘机节能控制系统的关键。

该层的作用是用来匹配模糊规则的前件，计算出每条规则的适用度，代表着模糊规则的规则强度，并将这些强度传递给下一层。计算时采用乘积法，即该层的输出为：

（5）

其中，；；

3.2.4 规范化处理

第四层为规范化处理。本层的节点数为56，所实现的是归一化计算，即

（6）

3.2.5 输出层

第五层为输出层。该层的作用是实现解模糊，输出控制变量泵电磁阀的电压值，这里采用中心平均反模糊方法进行计算，计算公式为：

（7）

其中，为最后一层的权值，可通过学习算法进行调整。

4 模糊神经网络的学习算法

本系统各输入量的模糊分割数是预先确定的，需要学习的参数是最后一层的连接权以及模糊化层的隶属度函数的中心值和宽度。采用BP算法调整以上各个参数[1，2]。定义误差函数为

（8）

其中，是学习样本数，是期望输出，为被控对象的实际输出。

学习算法如下：

（9）

（10）

（11）

5 系统仿真

为了验证基于此模糊神经网络的挖掘机节能控制器的合理性，根据泵和发动机所组成系统的数学模型，利用MATLAB7.4对其仿真。首先，对基于标准模型的模糊神经网络控制器进行离线训练，所采用的样本是根据表1所示的模糊控制规则推导出的基于各自论域的模糊控制查询表。即将模糊控制查询表中的每一组对应关系转化为神经网络的一组输入、输出样本，共14×13=182个样本。神经网络最后一层的权值取[-1，+1]之间的随机值，高斯函数的中心初始值取，，宽度一律取为4，网络的学习参数取。当训练目标误差为0.01时停止训练，记录下此时的权值和高斯函数的参数，根据以上所述模糊神经网络的结构，将训练好的各个参数通过matlab语言编制成S函数模块[7]。此模块也就代表了所要设计的模糊神经网络控制器，在simlink中接入系统当中（如图1所示），输出单位阶跃响应曲线如（图3）所示。

由（图3）和（图4）比较可知：模糊神经网络控制变量泵反应速度较快，超调较小，系统稳定性优于常规PID控制。当负载突然变化，导致发动机转速变化时，该模糊神经网络节能控制器能快速改变泵的排量，使得变量泵的吸收扭矩始终追踪发动机的输出扭矩，稳定发动机的转速，最终实现节能。

6 结语

由于基于神经网络的模糊控制主要是利用神经网络来记忆模糊控制表中的模糊规则，使得无需查表，节省内存空间。同时神经网络具有学习和联想功能，所以在挖掘机节能控制过程中，当误差及其变化率与样本点匹配时，控制器直接复现所记忆的“原则”；当与样本不匹配时，控制器通过联想以相近的“原则”处理，实现系统的连续模糊控制。将模糊神经网络应用于液压挖掘机节能控制系统中，大大提高了控制系统的智能化水平。

参考文献

[1]孙增圻等.智能控制理论与技术[M].北京：清华大学出版社，2007.

[2]刘金琨.智能控制[M].北京：电子工业出版社，2008.

[3]何清华，郝鹏，常毅华.基于功率协调控制的液压挖掘机节能系统研究[J].机械科学与技术，2007，26（2）：188-191.

[4]国香恩，赵丁选，尚涛，张红彦.模糊控制在液压挖掘机节能中的应用[J].吉林大学学报，2004，34（2）：217-221.

[5]吴彤峰，谢国进，谢冰.液压挖掘机单双泵功率匹配控制策略[J].广西工学院学报，2008，19（1）：30-33.

第3篇：模糊神经网络的优点范文

摘要：

空燃比在理论值附件时，汽油发动机燃料才能得到充分的燃烧，发动机发出最大的功率、尾气排放得到有效的控制。针对汽油发动机在瞬态工况下对空燃比控制的特殊要求，提出了基于模糊神经网络对空燃比的控制策略，在MATLAB/Simulink平台上建立了汽油机数学模型，设计了空燃比计算模块、发动机节气门开度控制模型、模糊神经网络控制器，并对汽油机的瞬态工况空燃比进行控制仿真，验证了方案的可行性。

关键词：

汽油机；瞬态工况；空燃比；模糊神经网络

0引言

随着社会经济的快速发展，汽车保有量的大幅度增加，全球能源危机更加严峻、环境污染进一步恶化。汽车在城市道路行驶时，受道路环境的影响，经常不断的启动、加速、减速和停车等情况，于此发动机也伴随有启动、加速、减速和怠速等工况，而这些转速或负荷急剧变化的瞬态工况在发动机的运行过程中40%—70%为瞬态工况。从经济性和尾气排放的角度得出同样的结论，汽车有害排放和燃油消耗的50%--80%均来自瞬态工况，迫于日益严峻的环境污染问题，欧洲分别于2005年和2008年制定了欧Ⅲ、欧Ⅳ瞬态循环（ETC）排放法规，美国也制定了城市循环工况EPA瞬态循环法规，用以限制汽车的排放污染［1］。如此严格的排放控制要求，对发动机的排放控制提出了更为严格的要求。为了达到汽车排放法规要求，全球都在加紧从事发动机瞬态工况控制的研究。与此同时，各种瞬态工况下的发动机空燃比控制策略和控制算法层出不穷。模糊控制是一种非线性控制，鲁棒性强，该控制系统不要求知道被控对象精确的数学模型，所以控制系统不用建立数学模型，控制机理和控制策略设计简单，方便应用，参考工作人员的运行经验，就可对系统进行实时控制，控制系统的适应能力比较强，但是模糊控制系统控制精度不太高，自适应能力比较有限，控制过程容易产生振荡现象。神经网络是模拟大脑思维运行方式的数学模型，具有强大自我学习和记忆等功能。神经网络控制理论就是把神经网络融入到了控制理论中，随着研究的不断深入，神经网络控制理论被广泛应用到了生活和生产的各种控制过程中，并取得了巨大的成果。神经网络控制在解决难以精确描述的复杂的非线性对象进行建模方面具有无可比拟的优势，神经网络控制使智能控制得到了极大的丰富和强大，并变得趋于人性化。基于神经网络的智能模拟用于控制，是实现智能控制的一种重要形式，近年来获得了迅速发展。本文在Matlab/Simulink平台上，首先建立汽油机整体数学模型，结合模糊控制和神经网络控制两者的有点，提出一种更优的基于模糊神经网络控制发动机空燃比的综合控制策略，依据模糊神经网络控制策略设计出汽油发动机控制器，该控制器通过对进入气缸的燃油量、节气门开度变化的精确控制，实现空燃比的波动幅度在设计范围之内，最终实现发动机转速和污染物排放的最佳控制。采用模糊控制和神经网络控制合成的模糊神经网络综合控制策略实现对汽油发动机系统进行仿真研究，并对系统进行无控制、模糊控制、神经网络控制和模糊神经网络控制仿真，并对4种控制仿真结果进行对比分析［2-5］。

1汽油车发动机的数学模型

建立发动机的数学模型是研究汽油机瞬态工况空燃比控制的基础，当今使用汽油机模型比较普遍的主要有两种，一种是平均值发动机模型（MeanValueEngineModel，MVEM）。该模型主要考虑发动机的整体性能，而对各缸的差异性进行了平均处理，大大降低了模型的运算量，具有较高的整体精度。另一种是基于各缸控制的发动机模型（CylinderbyCylinderEngineModel，CCEM）。该模型考虑到各缸的差异，采取对各缸单独控制，模型较为精确，但是平均值发动机模型在运算量小的情况下足以满足发动机的工况预测和非线性控制。为了较好的模拟发动机的动态响应和非稳态工况控制，基于Matlab/Simulink平台上建立汽油机平均值模型［2］。改模型包括5个子模型：燃油蒸发与动态油膜子模型、进气系统动力学子模型、空燃比计算模块、节气门体开度变化控制子模型和发动机动力输出子模型。为了使发动机模型系统直观明朗，依据各个子系统之间的关系进行封装，封装后建立汽油机总成模型如图1所示。

2汽油机模糊神经网络控制系统设计

2.1汽油车发动机空燃比计算模块

汽油发动机在工作的时候，燃油供给系统负责把一定量的燃油喷到进气道与空气混合，使之形成燃油混合气体，燃油混合气体中的燃油与空气质量的比值成为空燃比（AFR=F/M）［6］，AFR=m.fm.ap空燃比是影响发动机动力性、排放性、经济性能的重要参数。依据汽油机燃烧理论可知，只有当汽油机的空燃比在理论值14.7附近时，汽油燃料才能完全燃烧，发动机在发出最大的功效的同时具有良好的排放特性［2］。但是当发动机处于瞬态工况运行时，由于瞬态工况本身的复杂性和非线性的特点，发动机的进气量、燃油喷射量等参数都有很大的波动变化，导致空燃比难以保持在理论值附件，对发动机的动力性、经济性和排放性都会产生很大的影响，同时，三元催化器只有在空燃比保持在理论值（±3.5%）附近区域时才能对HC、NOX和CO这污染物都有很高的转化效率，所以空燃比的控制对汽油机节能与排具有重大现实意义［3］。图2所示为在Simulink平台上建立的空燃比计算模块。

2.2汽油车节气门开度变化模型

汽油发动机通常用节气门的开度变化代表发动机的工况变化，为了便于模拟汽油发动机瞬态工况状态，可以用节气门开度减小来模拟减速工况，用节气门开度增大来模拟加速工况，如果节气门开度没有变化则代表汽油机处于稳态工况。图3所示为在Simulink平台建立汽油车节气门开度变化模型。

2.3模糊神经网络系统整体设计

结合模糊系统和神经网络各自的优点进行融合，建立模糊神经网络控制系统，在汽油机模糊神经网络系统中，把理论与实际空燃比的偏差设为e，偏差变化率设为ec，喷油脉宽的调整信号设为u，把e和ec定义为该控制器的两个输入参数，u作为模糊控制器的输出，系统模糊神经网络系统采用结构，节气门的开度设为a，发动机的转速设为n，并把a和n作为RBF网络的输入参数，模糊神经网络控制系统的结构如图4所示。

3汽油车发动机空燃比控制仿真分析

通过Simulink可视化仿真，对汽油机在瞬态工况运行时，采用不同的控制方法进行仿真对比分析，得出如图5-图8结果。由以上仿真曲线比较可知：（1）图5在没有控制器的状态下，空燃比值在加速和减速瞬态工况时分别达到16.31和12.50，空燃比的绝对误差达到14.80，空燃比远远偏离了理论值14.7，而且调整时间比较长。（2）图6在使用模糊控制器控制时，该控制系统经3.6s就达到比较稳定状态。空燃比值在加速、减速瞬态工况时分别达到15.45和14.06，并分别在11.5s和24.3s左右就达到理论值，空燃比的绝对误差为5.37%，瞬态空燃比控制较为理想。由于糊系统等级划分较细，曲线在11s-19s间出现较小的振荡。（3）图7在使用神经网络控制下，该系统在较短的时间3.9s左右就达到稳定。空燃比值在加速、减速瞬态工况时分别达到15.12和14.30，并分别在10.4s和25.4s左右就达到理论值，空燃比的绝对误差为3.13%，瞬态空燃比控制范围较为理想。（4）图8在使用模糊神经网络控制时，该系统在很短的时间3.1s左右就达到稳定。空燃比值在加速、减速瞬态工况时分别为14.93和14.49，并分别在9.4s和23.0s左右就达到理论值，空燃比的绝对误差为1.85%，瞬态空燃比控制在一个非常理想的范围。

4结论

汽油车发动机控制系统非常复杂，发动机瞬态工况空燃比的精确控制有利于提高汽油车的动力性、燃油经济性以及排放性能。为了使空燃比保持在理论值附件，使燃油混合物得到充分的燃烧，提高发动机的输出功率，提高燃油经济性，降低尾气排放。本文提出模糊神经网络控制系统，在MATLAB/Simulink平台上建立汽油机数学模型，利用模糊神经网络控制器，通过调整节气门开度来实现空燃比的控制。并对无控制、模糊控制器控制、神经网络控制、模糊神经网络控制4种情况进行仿真分析。研究结果表明，使用模糊神经网络控制时效果最好，能准确、稳定、快速的控制汽油机瞬态工况空燃比，比模糊控制和神经网络控制控制效果都好，从而有效的提高汽油发动机的瞬态工况的动力性和燃油经济性，有效的降低了尾气排放。

参考文献：

［2］李薛，汽油机瞬态工况空燃比控制策略仿真研究［D］.长沙：长沙理工大学，2010.

［3］吕玉江.汽油发动机空燃比闭环控制及监测系统［D］.石家庄：河北农业大学大学.2001:4-8.

［4］刘恒.基于MATLAB/RTW的空燃比控制［D］.成都：西华大学.2007:1-12.

［5］申允德，摩托车发动机空燃比控制策略研究与仿真［J］，小型内燃机与车辆技术，2015（5）：12-16.

第4篇：模糊神经网络的优点范文

1煤岩识别系统及特征参数分析

1.1煤岩识别系统采煤机截割煤岩的工况简图如图1所示。采煤机截割的煤壁中，有时是均质的煤层，有时煤壁是煤层与岩层共存，设定煤层与岩层以一定比例存在。研究的煤岩识别系统识别的煤壁中岩层的煤层与岩层的比例分别为：全煤层、煤岩比2∶1、煤岩比1∶2以及全岩层四种情况。使用多传感器信息融合技术及模糊神经网络算法建立的煤岩识别系统主要分为两大部分，第一部分是数据采集层，通过多传感器信息融合技术对采煤机截割煤岩时的振动、阻力矩以及电机电流等进行监测，并采集数据提取特征值。第二部分是识别模型，即使用模糊神经网络算法建立煤岩识别模型。通过多传感器采集并处理后的特征分为两大类，第一类用于使用模糊神经网络算法建立煤岩识别模型进行网络训练，使得识别模型具有相应的泛化能力；第二类用于对所建立的煤岩识别模型进行性能测试，测试识别模型泛化能力，识别能力能够达到识别要求[9]。

1.2特征参数分析本文建立的煤岩识别采用多传感器信息融合技术，主要对采煤机截割煤岩时的振动、阻力矩以及电机电流等进行监测。由于采煤机在截割不同比例的煤岩时，z轴方向振动量变化基本相同，因此提高识别效率，本文的多传感器融合系统只对采煤机滚筒截齿的x轴和y轴振动量进行采集处理。图2是采煤机截割全煤层、煤岩比2∶1、煤岩比1∶2以及全岩层，这四种情况时煤岩的振动监测值。图3是采煤机截割四种情况煤岩时的阻力矩情况。图4是采煤机截割四种情况煤岩时的电机电流监测数据[10]。

2ANFIS原理及结构

模糊神经网络（ANFIS）的结构如图5所示，主要由前件网络和后件网络组成，其模糊系统采用Sugeno型。

2.1前件网络前件网络由4个层组成。前件网络的第1个网络层是整个模糊神经网络的输入层，有n个节点，模糊神经网络输入的各个分量xi与输入层的各个节点相连，将输入向量传递到第2个网络层。

2.2后件网络后件网络由r个同样具有三个网络层的并列的子网络组成。各个子网络具有一个输出值。后件网络子网络第1层是将输入量传递至第2层的输入层。第1层的第0个节点输入值为1，其用于提供模糊规则后件中的常数项。后件网络子网络第2层用于计算各个规则的后件，该层节点数为m，一个节点表示一个规则。ANFIS算法主要使用混合算法对前提和结论参数不断更新。通常将一个初始值赋予给前提参数，结论参数由最小二乘估计算法得到。最终从最后一层反向向第一层由梯度下降算法传递系统的误差，以不断更新前提参数。本文研究的识别系统所建立的模糊神经网络模型使用减法聚类算法对进行归一化处理后的流特征数据样本空间进行非线性规划，选用三角函数型的隶属度函数，模型的参数学习率设定为0.01，误差上限[15]为10-3。

3实验分析

本文通过实验方法对所建立的基于模糊神经网络信息融合的采煤机煤岩识别系统的性能进行测试分析。实验用的采煤机型号是鸡西煤矿机械有限公司生产的MG300/701⁃WD型采煤机，其采高可达3.2m，截深为0.63m，截割速度为6m/min。对采煤机截割全煤层、煤岩比2∶1、煤岩比1∶2以及全岩层四种情况煤岩时的振动、阻力矩以及电机电流等数据进行监测。通过建立的煤岩识别系统进行识别，识别结果如图6所示，同时与使用基于单一的振动、阻力矩以及电机电流传感器的识别系统的识别结果进行对比。测试结果表明，使用基于单一的振动、阻力矩以及电机电流传感器的识别系统能够对煤岩具有一定的识别能力，但是由于其使用单一传感器的局限性，使得识别结果准确度不够高，而本文研究的基于模糊神经网络信息融合技术的识别系统能够对煤层和岩层的分界面进行有效识别，识别的准确度和稳定性相比其他方法更高。

4结语

第5篇：模糊神经网络的优点范文

关键词: 火灾探测;神经网络;模糊规则

DOI:10.3969/j.issn.1672-8289.2010.10.057

引言

火灾自动报警系统领域中网络化、自动化技术虽已日臻完善,但火灾探测器还存在着误报和漏报等问题。火灾探测器探测火灾的准确性将直接影响整个自动报警系统的性能。因此,火灾探测器技术已成为该领域的主要发展方向。

针对烟火探测非线性复杂系统,本课题利用模糊神经网络的自适应性对不同环境进行学习,自动生成适应与现场的隶属度函数和模糊规则,从而提高探测器灵敏度、减少误报率。

1.智能火灾探测系统结构

火灾探测系统硬件主要由单片机,A/D转换,烟雾传感器,CO气体传感器,温度传感器,输出显示电路,报警电路以及稳压电路组成。

图1 火灾探测系统结构

探测系统是一种复合式火灾探测系统。烟雾传感器和CO气体传感器输出模拟信号经过放大器放大信号再由A/D转换器为单片机提供数字信号。DS18B20数字温度传感器在与单片机连接时仅需要一条口线即可实现微处理器与DS18B20的双向通讯,测量结果以9~12位数字量方式串行传送,自带高速暂存器RAM和可电擦除RAM。采用液晶显示屏显示当前环境的烟雾,CO气体和温度值,并且在传感器发生故障,单片机检测不到输入信号时会及时显示故障和报警。探测系统检测或预测到火灾发生立即驱动蜂鸣器报警和输出信号驱动灭火装置并显示当前情况。

1.1 温度传感器模块

采用DALLAS公司生产的单线数字温度传感器DSI8B20为感温模块,它具有经济性好、抗干扰能力强和使用方便,测温范围宽,精度高等优点,而且它是数字式温度值,可以直接读取数值不需要再进行AD转换,这样就大大简化了外接电路。

1.2 烟雾传感器模块

采用国产型号HQ22 型气敏元件,其结构如图3 所示。HQ22 气敏管A～B 之间的电阻,在无烟环境下为几十千欧,在有烟环境

图2 烟雾探测电路图

中阻值可下降到几千欧,一旦气敏管检测到周围环境中有烟雾存在,A～B 间电阻迅速减小。

1.3CO 探测电路

采用TGS813 型旁热式SnO2 气敏元件,它对co 有很高的灵敏度,有较好的选择性、且稳定性好。

图3 CO探测电路图

由于SnO2 气敏元件易受环境湿度的影响,因此在使用时,为了提高仪器和设备的可靠性,在电路中要加湿度补偿,并选用温湿度性能好的元件,温湿度补偿电路由RT 和R2～R6 组成,热敏电阻RT 与气敏元件共接于运算放大器UI 的反相端,与Vr 、R7 、R8 构成差动放大电路,经二阶带通滤波后输入到AD7705 ,图中要求热敏电阻RT 的电阻温度系数与气敏元件温度系数相同或相近,当周围环境温度升高时,绝对温度升高,气敏器件阻值降低,其分压降低;此时热敏电阻阻值降低,则R3 分压增大,从而实现补偿,这样可以减少温度对CO 传感器输出的影响,提高了电路的检测精度。

2. 模糊神经网络算法

网络结构如图4所示

图4 模糊神经网络结构图

首先对信号进行归一到[ 0 ,1 ]之间任一值,利用神经网络学习和联想能力对输入的信号数据记忆、存储、比较、分析、统计处理,并输出相应的无火、阴燃火、明火的隶属度函数;然后利用模糊推理系统对神经网络的输出进一步推理判断、最后经过非模糊化得到火灾或非火灾的最终判别输出

2.1.2 BP神经网络算法

网络隐含层与输出层的神经元均采用正切函数作为传递函数,即

则隐层的输出为:

网络输出为:

以上各式中 为输入; 为输入节点与隐含层节点间的网络权值, 为隐含层节点与输出层节点间的网络权值; , 分别为隐含层和输出层节点阈值; 为网络的输出。

误差计算公式为

其中, t为网络期望输出值, 为网络实际输出值, 为平 方和误差。采用标准的BP学习算法,通过学习训练修改权值 和阀值 最终使误差达到最小,训练方法采用梯度下降法。

输出层权值修正公式为

式中 为迭代次数, 为输出层权值修正值的函数误差的梯度下降系数, 为输入节点误差, 为隐层节点输出。

输出层阈值修正公式为

隐层节点各权值修正为:

式中 为隐含层权值修正值的函数误差的梯度下降系数,

为输出节点误差。

隐层节点阀值修正公式为

本系统采用三个输入信号:CO浓度、烟雾浓度、温度作为神经网络输入层的神经元;输出为三个概率:明火的概率、火灾危险性、阴燃火的概率,隐层神经元个数根据经验与反复试验确定为15个。因此,神经网络结构为 3-15-3。

2.1.3.模糊推理

神经网络的输出时火灾和阴燃火发生的概率,它们只能表示火灾的可能性有多大。很容易看出,当明火概率大于0.8时,可以肯定发生了火灾,而当明火概率大于0.8时,可以肯定发生了火灾,而当明火概率大于0.2,且阴燃火概率也很小时,可以认为没有火出现。难于判决的是明火概率在0.5附近,特别是采用门限方法来判决时,若门限限定为0.5,而网络输出为0.49和0.51时则很难做出判断。为了更接近实际和模拟人得判断,这里采用模糊推理方法对神经网络输出作进一步处理。

首先对神经网络输出信号通过隶属函数进行模糊化,在模糊系统中,隶属度函数的确定是比较困难的,这里采用最常用的指派法。考虑到火灾概率最难判断的区间在0.5附近,隶属度函数应对输入值在0.5附近适当展宽,因此可以采用一种正态分布作为模糊化隶属度函数

式中 为明火或阴燃火概率;A(x)为其相应的隶属度的模糊量; 和 是用来调整隶属函数的形状( =0.2, =0.4)。

考虑到对火灾信号神经网络输出的火灾概率通常都会长时间出现较大值,而干扰信号即使会引起较大输出,一般也只是短时间的。为了增加系统的抗干扰能力,本文引入了火灾概率持续时间函数d(n)的概念

式中 为单位阶跃函数; 为判断门限,这里取为0.5。

当火灾概率 超过 ,则被累加,否则 =0, 为离散时间变量。模糊推理系统根据火灾模糊量和火灾概率持续时间进行推理,若用A(xf)表示明火模糊量,表示阴燃模糊量,设明火或阴燃火模糊量大于0.5为“大”小于0.5时为“小”,持续时间大于8s为“大”,小于8s为“小”,则推理规则可以确定如下;

if[A(xf)为“大”]“与”[ 为“小”]“与”[为“小”]then[输出为非火灾]。

“或”if[A(xf)为“小”]“与”[ 为“大”]“与”[ 为“小”]then[输出为非火灾]。

“或”if[A(xf)为“大”]“与”[ 为“大”]then[输出为火灾]

“或”if[A(xf)为“大”]“与”[ 为“大”]then[输出为火灾]

2.1.4软件设计

将烟雾、CO、温度各传感器在现场所采集的数据送入单片机内,通过神经网络计算出阴燃火和明火的概率,若能明显判断出发生火灾则立即驱动蜂鸣器报警,若不能够明显判断是否发生火灾,则通过模糊规则推理判断出是否报警。软件流程图如图所示:

图5 火灾探测软件程序流程图 图6 Matlab训练过程图

3.实验仿真

将样本值输入神经网络,采用软件Matlab对神经网络进行训练,训练过程如图6所示:

表1.训练结果输出与样本值对比

由结果可见,训练后所得到的实际值与期望值相当接近,因此训练效果良好,证明本系统可以采用神经网络予以应用。

4.结 语

本文设计的智能型火灾探测器,是现代智能控制理论在消防自动化系统中的应用,也是对目前消防自动化系统的一种智能化改进和完善。根据MATLAB软件仿真及实测数据,表明系统提出的模糊神经网络的算法基本达到了预期目标。归纳起来,该系统从理论和技术上具有以下优点:1、多传感器的信息融合

2、具有智能化判断能力

3、具有高的可靠性、安全性、可维护性

4、将持续时间、明火概率、阴燃火概率作为决策因子

5、具有良好的人机界面和网络通信功能

参考文献

1. 王晔,涂强; 曹承属;数据中心极早期火灾探测及火灾探测器的选择[J]. 建筑电气,2009(12):3-6

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7. 郭伟伟, 赵聪. 基于TGS813 的家用可燃气体泄漏报警装置的设计[J]. 现代电子技术, 2009(24):177-179

资助项目:成都大学首届创新性实验项目

第6篇：模糊神经网络的优点范文

关键词经济活动预测模型人工神经网络

经济活动诸如商品价格走势、生产活动的产量预测、加工的投入产出分析、工厂的成本控制等方面都是重要的技术经济层面。定量化的经济活动分析是经济学研究的必由之路，而建模是量化分析的基础，这是因为模型为科学分析和质量、成本等控制提供了理论依据。本文针对经济活动中大多数研究对象都具有的非线性特点，给出了用人工神经网络（ArtificialNerveNetwork）模型建立经济活动的预测模型的原理和方法，并描述了神经网络与各种先进的建模方法相结合的模型化方法，为经济活动的分析、预测与控制提供了理论基础。

1神经网络模型方法

现实的经济系统是一个极其复杂的非线性系统，客观上要求建立非线性模型。传统上使用回归与自回归模型刻画的都是线性关系，难于精确反映因变量的变化规律，也终将影响模型的拟合及预报效果。为揭示隐含于历史记录中的复杂非线性关系必须借助更先进的方法———人工神经网络(ANN)方法。

人工神经网络具有并行处理、自适应、自组织、联想记忆及源于神经元激活函数的压扁特性的容错和鲁棒性等特点。数学上已经证明，神经网络可以逼近所有函数，这意味着神经网络能逼近那些刻画了样本数据规律的函数，且所考虑的系统表现的函数形式越复杂，神经网络这种特性的作用就越明显。

在各类神经网络模型中，BP（Back－Propagation误差后向传播）神经网络模型是最常用的也是最成熟的模型之一。本质上，BP模型是对样本集进行建模，即建立对应关系RmRn,xk∈Rm,ykRn。数学上，就是一个通过函数逼近拟合曲线/曲面的方法，并将之转化为一个非线性优化问题来求解。

对BP神经网络模型，一般选用三层非循环网络。假设每层有N个处理单元，通常选取连续可微的非线性作用函数如Sigmoid函数f(x)=1/(1+e-x)，训练集包括M个样本模式{(xk,yk)}。对第P个训练样本（P＝1，2，…，M），单元j的输入总和记为apj，输出记为Opj，则:

apj=WQ

Opj=f(apj)=1/(1+e-apj)（1）

对每个输入模式P，网络输出与期望输出（dpj）间误差为：

E=Ep=((dpj-Opj)2)（2）

取BP网络的权值修正式：

Wji(t+1)=Wji(t)+?浊?啄pj+?琢(Wji(t)-Wji(t-1))（3）

其中，对应输出单元?啄pj=f’,(apj)(dpj-Opj)；对应输入单元?啄pj=f’,(apj)?啄pkWkj；

?浊是为加快网络收敛速度而取值足够大又不致产生振荡的常数；?琢为一常数项，称为趋势因子，它决定上一次学习权值对本次权值的影响。

BP学习算法的步骤：初始化网络及学习参数；提供训练模式并训练网络直到满足学习要求；前向传播过程,对给定训练模式输入，计算网络的输出模式，并与期望比较，如有误差，则执行下一步，否则返回第二步；后向传播过程,计算同一层单元的误差?啄pj,按权值公式（3）修正权值;返回权值计算公式（3）。BP网络的学习一般均需多周期迭代，直至网络输出与期望输出间总体的均方根误差ERMS达到一定要求方结束。

实践中，BP网络可能遇到如下问题：局部极小点问题；迭代收敛性及收敛速度引起低效率问题。此外还有，模型的逼近性质差；模型的学习误差大，记忆能力不强；与线性时序模型一样，模型网络结构及节点作用函数不易确定；难以解决应用问题的实例规模与网络规模之间的矛盾等。为克服这样的一些问题，同时为了更好地面向实际问题的特殊性，出现了各种基于神经网络模型或与之结合的模型创新方法。

2灰色神经网络模型

灰色预测和神经网络一样是近年来用于非线性时间序列预测的引人注目的方法，两种方法在建模时都不需计算统计特征，且理论上可以适用于任何非线性时间序列的建模。灰色预测由于其模型特点，更合用于经济活动中具有指数增长趋势的问题，而对于其他变化趋势，则可能拟合灰度较大，导致精度难于提高。

对于既有随时间推移的增长趋势，又有同一季节的相似波动性趋势，且增长趋势和波动性趋势都呈现为一种复杂的非线性函数特性的一类现实问题，根据人工神经网络具有较好的描述复杂非线性函数能力特点，用其对季节性建模；最后根据最优组合预测理论，建立了兼有GM（1，1）和ANN优点的最优组合预测模型。该模型能够同时反映季节性时间序列的增长趋势性和同季波动性的双重特性，适用于一般具有季节性特点的经济预测。

首先，建立GM（1，1）模型，设时间序列x(0)=(x(0)(1),x(0)(2),?撰,x(0)(n))，作一阶累加生成：

x(1)=(x(1)(1),x(1)(2),?撰,x(1)(n))（4）

其中x(1)(k)=(x(0)(i),k=1,2,?撰,n

构造一阶线性灰色微分方程并得到该方程的白化微分方程：

+ax=u

用最小二乘法求解参数a，u，得到x(1)的灰色预测模型：

(1)(k+1)=(X(0)(1)-u/a)e-ak+u/a,(k=0,1,2,?撰)（5）

其次，根据上节方法建立BP人工神经网络模型。

第三，将两模型优化组合。设f1是灰色预测值，f2是神经网络预测值，fc是最优组合预测值，预测误差分别为:e1,e2,ec，取w1和w2是相应的权系数，且w1+w2=1,有fc=w1f1+w2f2，则误差及方差分别为ec=w1e1+w2e2,Var(ec)=w21Var(e1)+w22Var(e2)+2w1w2cov(e1,e2)

对方差公式求关于w1的极小值，并取cov(e1,e2)=0，即可得到组合预测权系数的值。

2基于粗糙集理论的神经网络模型

粗糙集理论与模糊集理论一样是研究系统中知识不完全和不确定问题的方法。模糊集理论在利用隶属函数表达不确定性时，为定义一个合适的隶属函数，需要人工干预，因而有主观性。而粗糙集理论由粗糙度表示知识的不完全程度，是通过表达知识不精确性的概念计算得到的，是客观的，并不需要先验知识。粗糙集通过定义信息熵并进而规定重要性判据以判断某属性的必要性、重要性或冗余性。

一般来说，BP神经网络模型对模型输入变量的选择和网络结构确定等都基本凭经验或通过反复试验确定，这种方法的盲目性会导致模型质量变差。用粗糙集理论指导，先对各种影响预测的因素变量进行识别，以此确定预测模型的输入变量；再通过属性约简和属性值约简获得推理规则集；然后以这些推理规则构造神经网络预测模型，并采用加动量项的BP的学习算法对网络进行优化。有效改善了模型特性，提高了模型质量。其建模步骤为：由历史数据及其相关信息历史数据构造决策表；初始化；对决策表的决策属性变量按划分值域为n个区域的方式离散化；采用基于断点重要性的粗糙集离散化算法选择条件属性变量和断点（分点），同时计算决策表相容度，当决策表相容度为1或不再增加时，则选择条件属性变量和分点过程结束；由选择的条件属性变量及其样本离散化值构造新的决策表，并对其约简，得到推理规则集；由推理规则集建立神经网络模型；对神经网络进行训练；若神经网络拟合误差满足要求，则结束，否则，增加n。必须指出，区间分划n太小，会使得拟合不够，n太大，即输出空间分得太细，会导致过多的区域对应，使网络结构过于复杂，影响泛化（预测）能力。

3小波神经网络模型

人工神经网络模型存在的网络结构及节点函数不易确定问题，结合小波分析优良的数据拟合能力和神经网络的自学习、自适应特性建模，即用非线性小波基取代通常的非线性S型函数。

设非线性时间序列变化函数f(t)∈L2(R)，定义其小波变换为：

Wf(a,b)==f(t)?渍()dt（6）

式中，?渍ab(t)称为由母小波?渍t（定义为满足一定条件的平方可积函数?渍(t)∈L2(R)如Haar小波、Morlet小波、样条小波等）生成的依赖于参数a、b的连续小波，也称小波基。参数a的变化不仅改变小波基的频谱结构，还改变其窗口的大小和形状。对于函数f(t)，其局部结构的分辩可以通过调节参数a、b，即调节小波基窗口的大小和位置来实现。

用小波级数的有限项来逼近时序函数，即：

(t)=wk?渍()（7）

式中(t)，为时间序列y(t)的预测值序列；wk,bk,ak分别为权重系数，小波基的平移因子和伸缩因子；L为小波基的个数。参数wk,bk,ak采用最小均方误差能量函数优化得到，L通过试算得到。

4模糊神经网络模型

模糊集合和模糊逻辑以人脑处理不精确信息的方法为基础，而人工神经网络是以大量简单神经元的排列模拟人脑的生理结构。二者的融合既具有神经网络强大的计算能力、容错性和学习能力，又有对于不确定、不精确信息的处理能力，即同时具有底层的数据处理、学习能力和高层的推理、思考能力。

一种应用模糊理论的方法是把模糊聚类用来确定模糊系统的最优规则数，从而确定模糊神经网络的结构。这样确定的网络结构成为四层：第一层为直接输入层；第二层为模糊化层，对输入做模糊化处理；第三层为模糊推理层，对前层模糊结果做模糊推理；第四层为非模糊化层，可以采用重心非模糊化法，产生网络输出。该网络采用动态处理法，增强了其处理能力，且适用性强、精度高。

5结语

除上述几种结合式神经网络方法之外，人工神经网络模型在算法设计方面一直在取得巨大的进步。神经网络模型方法是一种先进的具有智能的非线性建模方法，其在自然科学、经济现象、社会活动等方面的应用正在不断深化，把神经网络方法引入经济活动的分析和预测中，并紧密联系诸多先进的建模方法，是使工业经济、商业经济及其对经济本质规律的研究等各项工作推向前进的重要理论武器。

参考文献

第7篇：模糊神经网络的优点范文

再制造逆向物流过程中，影响废旧产品回收水平的因素众多，各定性因素、定量因素之间又相互影响，因此整个系统相当复杂。要对这种复杂系统不完整的、无规律的数据进行预测，基于统计方法的定量预测建模技术无法解决，因为这类模型无法适应环境变化或者由系统本身非线性引起的系统结构的变化。因此，应该研究采用非网络模型参数调节的建模技术来预测其不确定性。为此，本文应用模糊神经网络理论对再制造逆向物流模型进行研究，主要建立了废旧产品回收时间间隔的预测模型和废旧产品回收量的预测模型，两个模型经过数据修正调整，可以直接获得对产品销量、仿真回收量以及预测回收量随时间的变化情况。

关键词：

废旧产品；再制造；逆向物流；模糊神经网络

随着经济水平的发展，人们对产品的需求呈现多样化和个性化的特点，产品生命周期越来越短，产品换代的频率越来越高，因此被淘汰和废弃的产品越来越多。基于环保和节能减排的需要，越来越多的国家对生产企业提出了更高的要求，要求生产企业提高对废旧产品的回收处理。再制造作为可持续发展的企业生产方式，得到越来越多的关注和重视。再制造是通过一系列的分拆、检修、更换、组装等，将废旧产品恢复、重塑成新产品的过程。再制造适用于汽车、计算机、手机、家电、轮胎、电路板等众多产品，通过对废旧产品进行增值回收、再利用，可获取相同资源环境下的最大经济效益。面对日益严重的全球资源匮乏、生态环境恶化，通过再制造实现资源更高效的优化利用，已成为许多国家的研究重点，并作为当前高效的可持续发展的方式进行广泛应用和推广。再制造的过程，可以看作将废旧产品逆向运输至生产的环节，再制造作为一种逆向物流的存在，对其进行物流层面的研究，将进一步优化再制造工作网络，提升再制造运作效率，提高企业再制造能力和再制造经济效益。

1再制造物流网络概述

再制造物流网络的流通过程是废旧产品从用户开始（或制造商废旧集中地开始），到产品生产地进行产品再制造的逆向物流，以及再制造出来的产品从生产地到用户的再制造正向物流，逆向物流和正向物流组成了闭环的流通网络。其中包括：废旧产品收集、废旧产品检测、废旧产品分类、产品再制造、产品再销售等制造环节。再制造物流环节功能分析如下：1）废旧产品收集。以多种方式将废旧产品从用户处收集起来，并运至企业统一集中地，待废旧产品检测。包括：收购、运输、仓储等。2）废旧产品检测。根据企业再制造标准，对废旧产品进行检测，确定回收利用的价值、成本、效益。包括：分拆、检测等。3）废旧产品分类。根据企业再制造标准，对可利用的具有价值的产品或产品零部件进行分类识别，确定不同的利用价值和再制造成本。4）产品再制造。根据企业再制造标准，对成功回收的产品或产品零部件进行改造、更换、重组等工作，最终完成新的产品。5）产品再销售。将再制造的新产品通过销售渠道重新进入市场，进行销售。

2模糊神经网络概述

模糊系统和神经网络都是非线性动力学系统，常用来处理不确定、非线性问题。两者具有互补性的特点：模糊系统主要是模拟人类的思维方式来进行知识获取、基础推理，缺乏自我学习、自我升级、自主适应。神经网络可根据海量标准样本进行自我学习、自我纠错、自主适应，但无法完成基于规则的知识表达，无法利用已有知识完成基础推理。随着模糊系统和神经网络研究的不断深入，将两者进行融合，可构造出一种能够“自动”处理模糊信息的模糊神经网络（FuzzyNeuralNetwork，FNN）。1974年，Lee等［1］首次把模糊集和神经网络联系在一起。神经网络模拟了人脑的神经元功能，具有强大的学习能力和直接处理数据的能力。模糊推理系统是通过事先掌握的一组推理规则实现从输入到输出的推理计算，它便于建立有人为干预的输入数据空间的辨识系统［2］。应用模糊推理系统的主要难点是建立模糊集，设计隶属函数和寻找合适的模糊规则。

传统的神经网络不适于表示基于规则的知识，模糊推理不具有自适应和自学习能力，无法进一步积累和修正诊断知识。FNN正是通过神经网络实现的模糊逻辑系统结构，它具有模糊逻辑推理功能，同时网络的权值也具有明确的模糊逻辑意义，从而达到以神经网络及模糊逻辑各自的优点弥补对方不足的目的。FNN的特点在于把模糊系统和神经网络结合在一起，在神经网络的帮助下，更好根据现有需求学习模糊系统的参数。本文采用的FNN是一个多输入单输出的5层网络系统，如图1所示。图1中各层神经元的处理方法如下：第一层为输入层，层中的每个节点代表一个输入变量，输入变量的各分量直接传递到下一层网络节点中；第二层为模糊化层，将不同输入分量的模糊语意转化为对应模糊集合的隶属度函数，该层的规模由各模糊语意的模糊分区数决定；第三层为规则层，层中每个节点代表一条模糊规则，每条规则以“IFTHEN”的推理形式建立，该层对每个神经元的输入按规则的前件部分（IF部分）进行组合配合，实现隶属度的乘积运算，相当于模糊逻辑中的min操作；第四层为结论层，对所有激活了的模糊规则的后件部分（THEN部分）在不同的模糊分区取或运算，相当于模糊逻辑中的max操作，得到推理的结果，各条模糊规则的强度可通过权值参数来调节；第五层为输出层，本层对神经元及其与之关联的权值一起进行解模糊运算，把模糊集映射成一个确定的清晰值，通常采用面积中心法实现解模糊。

3再制造逆向物流中的废旧产品回收水平预测模型的建立

再制造的逆向物流环节包括废旧产品收集、废旧产品检测、废旧产品分类、产品再制造。相比于产品销售量随时间变化的曲线，产品回收量随时间变化的曲线应具备以下2个明显特征：时间轴上延长和数量轴上压缩。基于前文的回收影响因素分析和FNN的原理，建立如图2所示的基于2个FNN的预测模型。对应地，模型有2个输出，首先预测产品的回收时间间隔，即产品自售出到开始回收时的时间段。在此基础上，在每个计划周期内进行产品回收量的预测。实际建模时，本文将这2个输出结果看成是2个单输出系统的简单叠加，分别进行相应的建模和测试，再将2个子模型整合到一起。由于两两输出系统是解藕的，因此先分解再整合后得到的结果与原结果保持一致。应用模糊神经网络进行回收水平预测有3个关键要素：建立模糊集合、设计隶属函数以及寻找合适的模糊规则。为了简化废旧产品回收预测模型的复杂性，作出如下假设：1）不考虑未售出产品的商业回收，仅针对EOL产品的回收，假设产品的销售量等于生产量；2）不考虑废旧产品流入二手市场的情况，仅针对用于再利用的废旧产品回收。

3、1废旧产品回收时间间隔的预测模型如图2所示，废旧产品回收时间间隔预测模型中：3个输入：产品的期望寿命、使用强度和消费者的存储习惯；1个输出：废旧产品回收时间间隔。各要素的具体分析和模糊化处理过程如下：1）期望寿命LE：确定值，在产品设计阶段已经确定。一般而言，只有少数产品较早失效，缺陷产品已被供应商挑选出，极少流入市场，并且因事故而产生的失效状况极少，极大多数产品一般到最小期望寿命时才会因磨损而可能产生失效，达到最大期望寿命后，基本全部失效。假定产品的最小期望寿命大约是Lmin，典型期望寿命大约是L，最大期望寿命大约是Lmax。划分为“短”、“中”、“长”3个模糊子集。2）使用强度u：基于80／20法则我们提出以下假设。大多使用者（约80％）在单位时间内低频度使用产品，而极少数使用者（约20％）在单位时间内高频度使用产品。假定产品的设计使用频率是a，实际平均使用频率大约是b（0＜b＜2a）。划分为“少”、“中”、“多”3个模糊子集。3）消费者的存储习惯ST：主要表现为对某种产品的使用习惯、更新速度等，这些因素影响产品在消费者手中的储藏期，即产品从失效到回收的时间段，不同的消费者会呈现出的差距较大。假定产品的最短储藏期大约是Smin，平均储藏期大约是S，最长储藏期大约是Smax，划分为“短”、“中”、“长”3个模糊子集。4）模型输出是废旧产品回收时间间隔TI，假定最短回收时间间隔是Tmin，平均时间间隔是T，最长时间间隔是Tmax。将其划分为“短”、“中”、“长”3个模糊子集。按照以上各输入划分的隶属函数数量，推理系统可能的规则数为3×3×3＝27。对于最佳模糊规则库的确定，主要分为3步：Stepl提取模糊规则，定义每条规则的置信度，统计每条规则出现的次数。Step2合并与优化相互矛盾的规则。Step3剔除冗余规则，具体的流程如图13所示。图3中K为输入样本数据的总数，P为根据经验和实际需要事先定义的用于判断冗余标准的小常数。经上述步骤提取后，本模型对应的模糊规则如下：基于上述分析，对于具有5层结构的FNN预测模型，设每层的输入输出分别用I和O表示，相应的下标表示层级，上标表示层中的神经元，如I132表示第2层中第3个神经元的输入，模型中对应的是第一个输入要素期望寿命LE的第三个模糊分量，O132表示第2层中第3个神经元的输出，模型中为相应模糊分量的隶属度函数。假定各模糊变量的隶属度函数为高斯函数，应用面积中心法进行解模糊运算，n为输入变量的个数，每个模糊输入变量均定义有m个模糊集合，表示与第k条规则相关的输入变量的下标集，Ih表示与第4层中第h个神经元相连接的第3层的神经元的下标集，whk为模糊规则的强度，即第4层与第3层节点之间权值，Cij和σij分别表示第i个输入的第j个隶属函数的中心和宽度，Ch和σh分别为输出y的第h个模糊分区的中心和宽度。废旧产品回收时间间隔预测模型中各层神经元之间的输入输出关系。

3、2废旧产品回收量的预测模型对于废旧产品回收量预测模型的输入和输出要素，给予与上一节类似的分析和模糊化处理，过程如下：销售量SQ：一般指产品销售给消费者市场的量。图5表示产品生命周期各阶段的销量状况。一般可以由销售部门以每月按天数、每年按月数或几年内按年份统计出不同的销售值，同时也可以在此基础上统计出一个消费市场按地域划分的销售值，这样，两个维度的指标可以建立一个二维的统计体系。本文以单位时间周期销售出的产品数量来表示，根据有关实际销售情况，行业内平均销售业绩为S台／单位时间，因此其论域定为［0，2s］，划分为“很少”、“少”、“中”、“多”和“很多”5个模糊子集。1）回收行业市场格局RS：当产品处在一个完善的回收环境中，即回收行业的市场规模较大、回收网络的分布广而深、回收企业的设施规划和布局合理时，产品的回收收益、回收便利性均会大大提高，这些都有益于废旧产品的回收。在此以回收网络从省会城市到地级市到普通县市的分布深度与广度将RS划分为“差”、“中”、“好”3个模糊子集。2）回收激励水平IL：当一个健全的废旧产品逆向物流体系建成后，必定存在一个合理科学、政府导向且符合市场经济特征的回收激励机制，假定在此表现为一定的回收率，平均回收率为tb，其域定为［tb－u，tb＋v］，u、b分别为最大、最小回收率与平均回收率的差，划分为“弱”、“中”、“强”3个模糊子集。3）输出要素回收量RQ：由于无知、损坏、出口以及便利等原因，所有售出产品不可能尽数返回回收，所以输出变量“产品回收量”的论域设为［0，2s－c］，c为未能回收的产品量。划分为“很少”、“少”、“中”、“多”和“很多”5个模糊子集。

4应用算例

下面以某企业回收废旧打印机为例，对废旧产品回收时间间隔的预测模型和废旧产品回收量的预测模型的应用进行测算。对于废旧产品回收时间间隔预测模型，假定产品的最小期望寿命大约是6万页，典型期望寿命大约是10万页，最大期望寿命大约是14万页，产品的设计使用频率是03万页／月。对于业务、办公以及家庭型用户，其使用强度差别很大。产品的最短储藏期大约是0月，平均储藏期大约是1月，最长储藏期大约是4月，产品回收时间间隔最短18月，平均是36月，最长时间间隔是48月。经过模拟计算可以得到一个废旧产品回收时间间隔预测模型各参数隶属度函数。对于废旧产品回收量预测模型，假定产品的平均销量是1000台／月，若回收网络深入到普通县市，则回收行业市场格局为“好”。若回收网络仅涉及到省会城市，则回收行业市场格局为“差”。回收激励水平表现为一定回收率，假定平均回收率为60％，回收量论域设为［0，1200］。经过模型的计算可以得到一个废旧产品回收量预测模型各参数隶属度函数，最后销量数据设为预测模型中销量的输入，对回收时间间隔为24月的情形进行预测，数据耦合经Excel汇总后就可以获得产品销量、仿真回收量以及预测回收量随时间的变化情况。产品生命周期约为72个月，考虑的回收的规模性，在上市后的48个月开始进行废旧产品的回收，回收高峰期在60～96个月，在144个月以后回收量明显下降。该该预测模型的结果可以为企业在制定相应产品回收策略时提供一定的依据。针对不同的产品，可根据产品的市场特征来调整相应的输入输出参数，以扩大模型的适用性。

5结语

废弃产品回收水平的预测在再制造物流体系中具有十分重要的意义。由于废弃产品回收量的影响因素较多，同时具有较大的不确定性，从而增大了废旧产品回收水平的预测难度，从而较难获得一个高信度的预测结果。本文运用模糊神经网络处理方法，建立废旧产品回收水平预测模型，包括废旧产品回收时间间隔的预测模型，以及废旧产品回收量的预测模型。2个模型具有一定的实际应用价值，经过数据修正调整，可以直接获得对产品销量、仿真回收量以及预测回收量随时间的变化情况。模型计算在实际应用中需要一个能涵盖整个数据空间并具有代表性的数据集，若训练初期无法获得大量的真实数据，可先将仿真结果作为训练数据从而获得初始FNN预测模型，随后再不断用真实数据来调整修正模型，以增强模型的实用性。

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第8篇：模糊神经网络的优点范文

Abstract： With the continuous development of artificial intelligence technology， the expert system， fuzzy theory， artificial neural network and many other latest intelligent control achievements start to enter the field of motor control， and they provide a brand-new way for the further improvement of the brushless direct current motor controlling. This paper combines the research status of the controlling system of both domestic and foreign brushless direct current motor， explores optimization， which is the most cutting-edge modern computer applications， the intelligent control and traditional PID controller in combination. It is difficult for traditional PID controller to achieve satisfactory results when aiming at the controlled objects or processes with complicated nonlinear features. The research makes use of the optimization algorithm to optimize intelligent PID control， such as fuzzy-PID， BP-PID， adaptive-PID control， expert-PID and PID controller based on genetic algorithm setting）， to perfect the application of the intelligent control method in BLDCM controlling system.

关键词： BLDCM；最优化；智能控制

Key words： BLDCM；optimization；intelligent control

中图分类号：F276.44 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2013）12-0036-02

0 引言

无刷直流电机（BLDCM）控制系统是集电机技术、电力电子技术、控制理论和计算机技术等现代科学技术于一身的机电一体化系统。在传统直流电机优越的调速性能保持上，无刷直流电机在一定程度上克服了由机械换向和电刷引起的一系列问题，在现代社会的各个领域均有较好的应用[1]。随着新型稀土永磁材料的进一步开发与利用，出现新一轮的无刷直流电机的研究热潮，随着研究热潮的不断深入，无刷直流电机的使用范围不断扩大、应用前景将更加广阔。在工业控制系统方面，为了更好地解决无刷直流电机中存在的若干问题，无刷直流电机的研究工作主要体现在以下几方面：

1 转矩脉动

当前，无刷直流电机存在转速低、精度高、调速范围大等一系列复杂问题，转矩脉动直接影响着无刷直流电机速度控制性能。因此，无刷直流电机的转矩脉动成为当前情况下亟待解决的问题。对于无刷直流电机的脉动性能在一些视听设备等比较精密的仪器设备中要求比较高，因此在提高无刷直流电机性能方面抑制或消除转矩波动至关重要。目前针对无刷直流电机转矩脉动产生的原因分析，研究人员正在努力寻找抑制或消除转矩脉动的各种方法和途径。

分析无刷直流电机转矩脉动产生的主要原因有：①由齿槽效应和涡流效应引起的转矩波动，同其他电机一样，无刷直流电机也同样不能完全将齿槽效应和涡流效应避免。②无刷直流电机通常使用电子换相控制，电机绕组电感使电机相电流不可能为理想的方形电流。这就给系统带来换相转矩脉动。③由转矩谐波引起的脉动。

为了提高无刷直流电机的性能，对无刷直流电机转矩脉动研究不断深入，针对转矩脉动产生的不同原因，提出了抑制或削弱转矩脉动的不同观点和建议，这些解决措施因为研究条件的局限性只是在原有结构上或者控制方案上进行了一些修补和强化，没有从根本上解决转矩脉动问题，因此对无刷直流电机转矩脉动的研究还有待于进一步深入。

根据定子电流谐波的最优权重的设计方法，美国的J.Y.Hung博士等人通过利用电流调节器等装置，有效降低了由电磁转矩及齿槽引起的转矩脉动。此外，还有英国的Y.S.Cen、Z.O.Zhu和David.Hower博士试制成功的无齿槽的无刷直流电机，其主要作用也是通过减少转矩脉动，提高电机效率[2]。

2 无位置传感器

在电机控制中如果无位置传感器，如果想获得电机转子的位置。在实际工作过程中必须对与电机转子位置进行检测和计算，研究人员提出采用智能控制理论，顺利实现了对电机转子进行的检测和计算。这种控制方法通过智能方式来建立被测电压、电流和转子位置的相互关系。人工智能控制不要求控制电机有精确的数学模型，解决了电机运行过程中的非线性和参数的不确定性，而且实现对无刷直流电机控制的精度高、运行稳。对无位置传感器台湾的HG Chen、C.M.Lian博士通过智能换向调节装置实现了有效控制，其主要原理是：检测电机端电压，通过开关信号发生器对换向位置进行粗略估计，然后给出最佳转矩产生特性通过智能自调系统对换向瞬间进行微调[3]。但是，由于人工智能控制应用于无刷直流电机控制系统中的研究尚在起步阶段，大部分研究只进行到仿真阶段。

3 速度调节

BLDCM本身具有平稳的调速性能，同时还克服了有刷直流电机机械换向带来的一系列缺点，在各个领域已经得到广泛应用[4]。针对BLDCM本身具有时变性、非线性、强耦合等特征，无刷直流电机调速控制成为一个重要的研究方向。

在自动控制领域，最常用的并且行之有效的控制方法就是PID控制，但是随着工作环境改变，控制对象变得的越来越复杂，从而对控制技术要求变得越来越高。在实际工作过程中对电机控制的精度和性能的要求不断提高，同时由于无刷直流电机控制系统本身具有的复杂非线性的特性，采用常规PID控制策略对无刷直流电机进行控制难以达到满意的效果。近年来通过对无刷直流电机的转速调节研究中，现代的自适应控制、模糊控制、神经网络控制等控制方法也应用于在这一领域，这些方法经过研究人员研究实验得出结论现代控制理论中的智能控制比较适合电机控制，可以很好的提高系统的性能。本项目正是出这一角度出发，结合国内外无刷直流电机控制系统的研究现状，将现代计算机应用中最前沿的最优化与智能控制与传统的PID控制器结合在一起解决实际问题。

模糊PID控制策略就是将模糊控制引入传统的PID控制器，组合成Fuzzy一PID复合控制器，并通过模糊控制规则寻找符合智能控制器控制方法，再利用最优化算法对复合模糊PID控制器控制参数进行优化，实现对无刷直流电机的速度控制，并且使无刷直流电机控制参数达到指定要求。

专家-PID复合控制器（ExpertControl），同样也是将专家控制原理（即基于受控对象和控制规律的各种知识，并以智能的方式）与传统PID控制结合在一起，利用专家经验来设计PID参数便构成了专家PID控制。同样利用专家经验控制传统PID控制器参数事项对无刷直流电机的的速度控制，使各项控制参数达到指定要求。

遗传-PID复合控制器（GeneticAlgorithms），是通过遗传算法把“优胜劣汰，适者生存”的生物进化原理，引入待优化参数进而形成的编码串群体中，按照一定的适配值函数和一系列遗传操作对各个个体进行选择，从而使适配值高的个体被保存下来，组成新的群体。新的群体中包含了上一代的大量信息，并且引入了新的、优于上一代的个体。通过周而复始的不断循环，不断提高群体中各个个体的适应度，直至最后满足一定的极限条件。这样就达到了优化遗传的目的）与传统的PID控制器结合起来。通过遗传算法来找到适合无刷直流电机控制系统要求的PID控制器参数，实现对无刷直流带等级速度的控制，使系统的控制参数达到制定要求[5]。

复合智能PID控制器。复合智能控制器是将多种智能控制发发结合起来，取长补短，解决现代工业生产过程中单一的一种控制理论无法解决的控制难题。

模糊神经网络控制器，是将神经网络和模糊控制两种控制方法结合在一起，针对模糊控制系统中模糊规则不好指定的弊端，神经网络具有很强的非线性拟合能力，可映射任意复杂的非线性关系，而且学习规则简单，便于计算机实现。具有很强的鲁棒性、记忆能力、非线性映射能力以及强大的自学习能力，利用神经网络更好的摸索和制定模糊神经网络控制器对工业系统的控制。

遗传神经网络控制器，同样的道理遗传算法以生物进化为原型，具有很好的收敛性，在计算精度要求时，计算时间少，鲁棒性高等都是它的优点。在现在的工作中，遗传算法（1972年提出）已经不能很好的解决大规模计算量问题，它很容易陷入“早熟”。常用混合遗传算法，合作型协同进化算法等来替代，即本项目中提到的遗传神经网络控制器。

相对于复合智能控制器而言，通过把复合智能控制与传统的PID控制器进行结合组成模糊神经网络PID控制器和遗传神经网络PID控制器，通过智能控制器更好地解决PID控制器控制参数问题，快速有效的寻找到工业控制系统中PID控制器Kp、Ki、Kd参数的最优解，使控制系统达到设计技术要求。

针对复杂的工业控制系统优化智能控制器参数是目前控制理论发展的最新方向，通过追随当前状态的最优参数值在参数空间搜索通过一系列迭代找到最优解。本项目研究的粒子群优化算法优化复合智能控制器参数是通过模拟生物群体的行为来解决寻找控制器参数最优点的问题，这种方法已经成为智能控制领域新的研究热点，粒子群优化算法（Particle Swarm optimization，PSO）又翻译为粒子群算法、微粒群算法、或微粒群优化算法。该算法是通过模拟鸟群觅食行为而发展起来的一种基于群体协作的随机搜索算法。通常认为它是群集智能（Swarm intelligence，SI） 的一种。它可以被纳入多主体优化系统（Multiagent Optimization System，MAOS）。粒子群优化算法是由Eberhart博士和kennedy博士发明。研究证明，优化智能控制应用在无刷直流电机控制系统中使无刷直流电机性能得到了显著提高，也是当前无刷直流电机控制系统研究的一个热点方向，主要体现在将与其他智能控制方法和优化算法相结合，通过PSO用于电机参数的在线辨识，并对无刷直流电机转速进行自适应调整，在电机控制系统中起优化智能PID控制器控制参数。如PSO优化PID控制参数（Proportion Integration、differential）与神经网路，模糊控制，遗传算法换等相融合中，为其提供非参数化的对象模型、优化参数、推理模型及故障诊断等。利用粒子群优化算法的并行处理、自学习、逼近任意非线性函数的特性，可以找到最优的KP、KI、KD参数。随着研究的不断深入，智能控制在无刷直流电机控制系统中应用将会越来越广泛。[6]

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第9篇：模糊神经网络的优点范文

80年代初，在美国、日本、接着在我国国内都掀起了一股研究神经网络理论和神经计算机的热潮，并将神经网络原理应用于图象处理、模式识别、语音综合及机器人控制等领域。近年来，美国等先进国家又相继投入巨额资金，制定出强化研究计划，开展对脑功能和新型智能计算机的研究。

人脑是自生命诞生以来，生物经过数十亿年漫长岁月进化的结果，是具有高度智能的复杂系统，它不必采用繁复的数字计算和逻辑运算，却能灵活处理各种复杂的，不精确的和模糊的信息，善于理解语言、图象并具有直觉感知等功能。

人脑的信息处理机制极其复杂，从结构上看它是包含有140亿神经细胞的大规模网络。单个神经细胞的工作速度并不高（毫秒级），但它通过超并行处理使得整个系统实现处理的高速性和信息表现的多样性。

因此，从信息处理的角度对人脑进行研究，并由此研制出一种象人脑一样能够“思维”的智能计算机和智能信息处理方法，一直是人工智能追求的目标。

神经网络就是通过对人脑的基本单元---神经元的建模和联结，来探索模拟人脑神经系统功能的模型，并研制一种具有学习、联想、记忆和模式识别等智能信息处理功能的人工系统。本文介绍神经网络的特点以及近年来有关神经网络与混沌理论、模糊计算和遗传算法等相结合的混合神经网络研究的动态。

一．神经网络和联结主义

回顾认知科学的发展，有所谓符号主义和联结主义两大流派。符号主义从宏观层次上，撇开人脑的内部结构和机制，仅从人脑外在表现出来的智能现象出发进行研究。例如，将记忆、判断、推理、学习等心理活动总结成规律、甚至编制成规则，然后用计算机进行模拟，使计算机表现出各种智能。

符号主义认为，认识的基本元素是符号，认知过程是对符号表示的运算。人类的语言，文字的思维均可用符号来描述，而且思维过程只不过是这些符号的存储、变换和输入、输出而已。以这种方法实现的系统具有串行、线性、准确、简洁、易于表达的特点，体现了逻辑思维的基本特性。七十年代的专家系统和八十年代日本的第五代计算机研究计划就是其主要代表。

联接主义则与其不同，其特点是从微观出发。联接主义认为符号是不存在的，认知的基本元素就是神经细胞（神经元），认知过程是大量神经元的联接，以及这种联接所引起的神经元的不同兴奋状态和系统所表现出的总体行为。八十年代再度兴起的神经网络和神经计算机就是这种联接主义的代表。

神经网络的主要特征是：大规模的并行处理和分布式的信息存储，良好的自适应、自组织性，以及很强的学习功能、联想功能和容错功能。与当今的冯．诺依曼式计算机相比，更加接近人脑的信息处理模式。主要表现如下：

神经网络能够处理连续的模拟信号。例如连续灰度变化的图象信号。

能够处理混沌的、不完全的、模糊的信息。

传统的计算机能给出精确的解答，神经网络给出的是次最优的逼近解答。

神经网络并行分布工作，各组成部分同时参与运算，单个神经元的动作速度不高，但总体的处理速度极快。

神经网络信息存储分布于全网络各个权重变换之中，某些单元障碍并不影响信息的完整，具有鲁棒性。

传统计算机要求有准确的输入条件，才能给出精确解。神经网络只要求部分条件，甚至对于包含有部分错误的输入，也能得出较好的解答，具有容错性。

神经网络在处理自然语言理解、图象模式识别、景物理解、不完整信息的处理、智能机器人控制等方面有优势。

符号主义和联接主义两者各有特色，学术界目前有一种看法：认为基于符号主义得传统人工智能和基于联接主义得神经网络是分别描述人脑左、右半脑的功能，反映了人类智能的两重性：精确处理和非精确处理，分别面向认识的理性和感性两个方面，两者的关系应该是互补而非互相代替。理想的智能系统及其表现的智能行为应是两者相互结合的结果。

接下去的问题是，符号AI和联接AI具体如何结合，两者在智能系统中相互关系如何？分别扮演什么角色？目前这方面发表的文献很多，大致有如下几种类型：

1．松耦合模型：符号机制的专家系统与联接机制的神经网络通过一个中间媒介（例如数据文件）进行通讯。

2．紧耦合模型：与松耦合模型相比较，其通讯不是通过外部数据进行，而是直接通过内部数据完成，具有较高的效率。其主要类型有嵌入式系统和黑板结构等。

3．转换模型：将专家系统的知识转换成神经网络，或把神经网络转换成专家系统的知识，转换前的系统称为源系统，转换后的系统称为目标系统，由一种机制转成另一种机制。如果源系统是专家系统，目标系统是神经网络，则可获得学习能力及自适应性；反之，可获得单步推理能力、解释能力及知识的显式表示。当然，转换需要在两种的机制之间，确定结构上的一致性，目前主要问题是还没有一种完备而精确的转换方法实现两者的转换。有待进一步研究。

4．综合模型：综合模型共享数据结构和知识表示，这时联接机制和符号机制不再分开，两者相互结合成为一个整体，既具有符号机制的逻辑功能，又有联接机制的自适应和容错性的优点和特点。例如联接主义的专家系统等。

近年来神经网络研究的另一个趋势，是将它与模糊逻辑、混沌理论、遗传进化算法等相结合，即所谓“混合神经网络”方法。由于这些理论和算法都是属于仿效生物体信息处理的方法，人们希望通过她们之间的相互结合，能够获得具有有柔性信息处理功能的系统。下面分别介绍。

二．混沌理论与智能信息处理

混沌理论是对貌似无序而实际有序，表面上看来是杂乱无章的现象中，找出其规律，并予以处理的一门学科。早在七十年代，美国和欧洲的一些物理学家、生物学家、数学家就致力于寻求在许许多多不同种类的不规则性之间的联系。生物学家发现在人类的心脏中有混沌现象存在，血管在显微镜下交叉缠绕，其中也有惊人的有序性。在生物脑神经系统中从微观的神经膜电位到宏观的脑电波，都可以观察到混沌的性态，证明混沌也是神经系统的正常特性。

九十年代开始，则更进一步将混沌和神经网络结合起来，提出多种混沌神经网络模型，并探索应用混沌理论的各种信息处理方法。例如，在神经元模型中，引入神经膜的不应性，研究神经元模型的混沌响应，研究在神经网络的方程中，不应性项的定标参数，不定性时间衰减常数等参数的性质，以及这些参数于神经网络混沌响应的关系，并确定混沌---神经网络模型具有混沌解的参数空间。经过试验，由这种混沌神经网络模型所绘出的输出图形和脑电图极为相似。

现代脑科学把人脑的工作过程看成为复杂的多层次的混沌动力学系统。脑功能的物理基础是混沌性质的过程，脑的工作包含有混沌的性质。通过混沌动力学，研究、分析脑模型的信息处理能力，可进一步探索动态联想记忆、动态学习并应用到模式识别等工程领域。例如：

对混沌的随机不规则现象，可利用混沌理论进行非线性预测和决策。

对被噪声所掩盖的微弱信号，如果噪声是一种混沌现象，则可通过非线性辨识，有效进行滤波。

利用混沌现象对初始值的敏锐依赖性，构成模式识别系统。

研究基于混沌---神经网络自适应存储检索算法。该算法主要包括三个步骤，即：特征提取、自适应学习和检索。

模式特征提取采用从简单的吸引子到混沌的层次分支结构来描述，这种分支结构有可能通过少数几个系统参数的变化来加以控制，使复杂问题简单化。自适应学习采用神经网络的误差反传学习法。检索过程是通过一个具有稳定吸引子的动力学系统来完成，即利用输入的初始条件与某个吸引子（输出）之间的存在直接对应关系的方法进行检索。利用这种方法可应用于模式识别。例如黑白图象的人脸识别。

三．模糊集理论与模糊工程

八十年代以来在模糊集理论和应用方面，也有很大进展。1983年美国西海岸AI研究所发表了称为REVEAL的模糊辅助决策系统并投入市场，1986年美国将模糊逻辑导入OPS---5，并研究成功模糊专家系统外壳FLOPS，1987年英国发表采用模糊PROLOG的智能系统FRIL等。除此通用工具的研制以外，各国还开发一系列用于专用目的的智能信息处理系统并实际应用于智能控制、模式识别、医疗诊断、故障检测等方面。

模糊集理论和神经网络虽然都属于仿效生物体信息处理机制以获得柔性信息处理功能的理论，但两者所用的研究方法却大不相同，神经网络着眼于脑的微观网络结构，通过学习、自组织化和非线性动力学理论形成的并行分析方法，可处理无法语言化的模式信息。而模糊集理论则着眼于可用语言和概念作为代表的脑的宏观功能，按照人为引入的隶属度函数，逻辑的处理包含有模糊性的语言信息。

神经网络和模糊集理论目标相近而方法各异。因此如果两者相互结合，必能达到取长补短的作用。将模糊和神经网络相结合的研究，约在15年前便已在神经网络领域开始，为了描述神经细胞模型，开始采用模糊语言，把模糊集合及其运算用于神经元模型和描述神经网络系统。目前，有关模糊---神经网络模型的研究大体上可分为两类：一类是以神经网络为主，结合模糊集理论。例如，将神经网络参数模糊化，采用模糊集合进行模糊运算。另一类以模糊集、模糊逻辑为主，结合神经网络方法，利用神经网络的自组织特性，达到柔性信息处理的目的。

与神经网络相比，模糊集理论和模糊计算是更接近实用化的理论，特别近年来美国和日本的各大公司都纷纷推出各种模糊芯片，研制了型号繁多的模糊推理板，并实际应用于智能控制等各个应用领域，建立“模糊工程”这样一个新领域。日本更首先在模糊家电方面打开市场，带有模糊控制，甚至标以神经---模糊智能控制的洗衣机、电冰箱、空调器、摄象机等已成为新一代家电的时髦产品。我国目前市场上也有许多洗衣机，例如荣事达洗衣机就是采用模糊神经网络智能控制方式的洗衣机。

四．遗传算法

遗传算法（Genetic Algorithm ：GA）是模拟生物的进化现象（自然、淘汰、交叉、突然变异）的一种概率搜索和最优化方法。是模拟自然淘汰和遗传现象的工程模型。

GA的历史可追溯到1960年，明确提出遗传算法的是1975年美国Michigan大学的Holland博士，他根据生物进化过程的适应现象，提出如下的GA模型方案：

1．将多个生物的染色体（Chromosmoe）组成的符号集合，按文字进行编码，称为个体。

2．定义评价函数，表示个体对外部环境的适应性。其数值大的个体表示对外部环境的适应性高，它的生存（子孙的延续）的概率也高。

3．每个个体由多个“部分”组合而成，每个部分随机进行交叉及突然变异等变化，并由此产生子孙（遗传现象）。

4．个体的集合通过遗传，由选择淘汰产生下一代。

遗传算法提出之后，很快得到人工智能、计算机、生物学等领域科学家的高度重视，并在各方面广泛应用。1989年美国Goldberg博士发表一本专著：“Genetic Algorithms in Search，Optimization and Machine Learning”。出版后产生较大影响，该书对GA的数学基础理论，GA的基本定理、数理分析以及在搜索法、最优化、机器学习等GA应用方面进行了深入浅出的介绍，并附有Pascal模拟程序。

1985年7月在美国召开第一届“遗传算法国际会议”（ICGA）。以后每隔两年召开一次。近年来，遗传算法发展很快，并广泛应用于信息技术的各个领域，例如：

智能控制：机器人控制。机器人路径规划。

工程设计：微电子芯片的布局、布线；通信网络设计、滤波器设计、喷气发动机设计。

图象处理：图象恢复、图象识别、特征抽取。

调度规划：生产规划、调度问题、并行机任务分配。

优化理论：TSP问题、背包问题、图划分问题。

人工生命：生命的遗传进化以及自增殖、自适应；免疫系统、生态系统等方面的研究。

神经网络、模糊集理论和以遗传算法为代表的进化算法都是仿效生物信息处理模式以获得智能信息处理功能的理论。三者目标相近而方法各异；将它们相互结合，必能达到取长补短、各显优势的效果。例如，遗传算法与神经网络和模糊计算相结合方面就有：

神经网络连续权的进化。

传统神经网络如BP网络是通过学习，并按一定规则来改变数值分布。这种方法有训练时间过长和容易陷入局部优化的问题。采用遗传算法优化神经网络可以克服这个缺点。

神经网络结构的进化。

目前神经网络结构的设计全靠设计者的经验，由人事先确定，还没有一种系统的方法来确定网络结构，采用遗传算法可用来优化神经网络结构。

神经网络学习规则的进化。

采用遗传算法可使神经网络的学习过程能够适应不同问题和环境的要求。

基于遗传算法的模糊推理规则的优化，以及隶属度函数的自适应调整也都取得很好效果。

上述神经网络、模糊计算、遗传算法和混沌理论等都是智能信息处理的基本理论和方法。近年来学术界将它们统称为“计算智能”。有关这方面更详细的内容，可参阅我们编著的下列著作：

“神经网络与神经计算机”（1992年科学出版社出版）