模糊神經網絡的優點精選(九篇)

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第1篇：模糊神經網絡的優點范文

關鍵詞：公路工程；造價；估算；模糊

神經網絡對于公路工程建設企業來說，工程估價的準確性與合理性，直接決定著項目投資決策的正確性，是分析工程項目可行性的主要環節，同時也是公路工程項目標底編制的主要控制標準，因此工程造價估算的準確性，是各建設單位研究的重點內容，其對加強公路工程項目成本管理，有著積極的作用。

1公路工程造價估算的必要性

公路工程管理工作中，造價管理是主要內容，此項工作直接影響著建設企業的效益與工程的質量，歷來都是管理的核心部分。工程造價估算是項目前期管理的重要內容，是實現項目成本控制目標的基礎。造價估算能夠為項目施工方提供成本控制方案編制的依據。在設計招標前，明確工程預計造價，能夠避免招標環節惡意行為的發生。

2模糊神經網絡應用流程優勢

2.1模糊神經網絡應用流程。近年來，公路工程造價估算工作中，多采取模糊神經網絡來進行估算。公路工程造價估算，多是通過輸入公路工程相關要求與特點，最后輸出估算結果，這與模糊神經網絡應用原理極為相似，其具體流程如下。（1）構建信息庫基于已有工程信息，包括工程特征因素與工程造價等材料，構建造價信息庫。（2）取值結合公路工程施工要求，明確各類特征因素，包括評價指標，確定數據取值。（3）選取輸入與輸出向量基于模糊神經思想法，在造價信息庫內，至少選擇3個已完成施工的項目，作為基礎數據，以供神經網絡學習與訓練。輸入向量選擇為各類特征因素值，輸出向量為造價估算值。（4）迭達運算基于系統內的造價數據來編制算法程序，以供神經網絡學習，設計學習率，通過多次迭達運算，保障造價估算的準確性。2.2模糊神經網絡的應用優勢。公路工程造價估算中，采取模糊神經網絡法，具有以下優點。（1）造價模型化利用模糊數學，可以高效處理模糊信息。采取對比已建設和新建的公路工程，進行定量化描述，使得相關問題可以模型化。（2）結果更為科學開展公路工程造價估算，應用模糊神經網絡，再通過構建數學模型，進行數學計算分析，能夠減少人為計算的誤差，計算結果的準確性與科學性較高。（3）適應性強公路工程造價具有動態變化特性，模糊神經網絡模型能夠很好地適應此特性。此估算方法的應用，主要是依靠計算機，不僅運算速度快，而且運算精度較高。

3模糊神經網絡在公路工程造價估算中的應用

模糊神經網絡估算方法較多，文中選擇BP神經網絡法，是基于仿人腦的神經系統結構，具有較強的學習能力，為非線性自適應動態系統[1]。現對其在公路工程造價估算中的應用，做以下的分析。3.1公路工程樣本描述與定量。公路工程構件主要包括底層、基層、面層等，工程造價是由各構件類型與價格等因素決定，實物工程量取決于工程結構設計參數。已建工程造價變動，主要是受到構件因素的影響，被稱作是工程特征。基于工程特性，將公路工程劃分為不同類別，若按照路面形式劃分，主要包括瀝青路面和水泥路面等，為特征類目。對于工程定量化，是按照特征類目，依據定額水平與工程特征，填入相關數據，如表1所示。由表1能夠看出，每個公路工程模式均可以利用表格的形式來定量化描述，一個特征可以由多個類目組成，按照比例來計算量化結果。3.2BP神經網絡學習算法。在BP神經網絡中，需要將信息傳遞到網絡隱節點上，使用S型激活函數，把信息傳出，接著發揮激活函數的作用，成功輸出結果。在網絡隱節點以及輸出節點位置處，選擇S型激活函數，即f（x）=11+ex，若此結果未能按照正常程序開展，此時要轉變成反向傳播。假設存在N個樣本，定義描述為（Xk，yk)(k=1,2,⋯,N)，其中某個輸入值為Xk，對應的神經網絡輸出值是yk，而隱層節點I的輸出值是Oj[2]。3.3工程造價估算模型。基于BP神經網絡，構建公路工程造價快速估算模型。針對以往工程案例，開展估算研究，將工程特征定量化數值，設為Xij(i=1,2,3,⋯,n;j=1,2,3,⋯,n)，將相應的工程造價定額預算相關資料，設為yis(i=1,2,3,⋯,n;s=1,2,3...n)，不考慮市場價格調整。明確BP神經網絡結構系統參數，包括輸入層節點數m、輸出層節點數n、隱層節點數L。以Xij為輸入，以yis為輸出，開始神經網絡訓練，獲得新建工程的造價估算神經網絡，反向估算新建工程造價[3]。3.4計算實例。以某省道一級公路和二級公路工程為例，其中一級公路使用的是瀝青混凝土路面，記為T19；二級公路使用的是水泥混凝土路面，記為T20，檢驗18個樣本工程造價數據，基于檢驗結果能夠了解，T19造價指數是0.98，T20造價指數為0.96，獲得預算資料如下：T19路面類型是半柔性路面；基層為水泥穩定碎石；底層材料為石灰土；路面結構為瀝青混凝土；面層厚度為15cm；基層厚度為14cm；底層厚度為10cm；T20路面類型是剛性路面；基層為工業廢渣穩定土；底層材料為石灰土；路面結構為水泥混凝土；面層厚度為12cm；基層厚度為16cm；底層厚度為12cm。將獲得的預算材料和表1資料進行對比分析，能夠明確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)，將T19與T20，輸入到經過訓練的BP神經網絡中，獲得的結果為T19=(0.4029,0.4056,0.5005,0.4365),T20=(0.6277,0.6156,0.4290,0.5661)，經過反算，獲得工程造價資料預測值，其中V19=(481.74,16.44,0.0046,145.85),V20=(1185.82,37.16,0.0033,247.07)，預測的相對誤差O19=(1.61%,4.65%,4.15%,1.40%)，O20=(3.76%,3.67%,5.70%,1.84%)，由此能夠看出，基于BP神經網絡預測的工程造價估算精度較高[4]。

4結語

模糊神經網絡的應用，主要是基于模糊數學與神經網絡理論，借助類似工程之間存在的相似性，采用BP神經網絡法進行公路工程造價估算，能夠快速獲得估算結果，具有較強的應用優勢。

作者:錢強 單位:中建路橋集團有限公司

參考文獻：

[1]王運琢.基于BP神經網絡的高速公路工程造價估算模型研究[J].石家莊鐵道大學學報（自然科學版），2011，24（2）：61-64.

[2]劉湘雄.人工神經網絡在工程造價估算中的應用[J].建筑，2012（12）：68-69.

第2篇：模糊神經網絡的優點范文

關鍵詞：液壓挖掘機 功率匹配 模糊神經網絡 BP算法

中圖分類號：TU621 文獻標識碼：A 文章編號：1007-9416（2013）03-0038-03

1 引言

模糊控制是一種不依賴于被控對象數學模型的仿人思維的控制技術，它利用領域專家的先驗知識進行近似推理，而神經網絡對環境的變化具有很強的學習能力。將二者有機結合起來，取長補短，就形成了既具有模糊推理能力，又具有很強學習能力的模糊神經網絡（FNN）。模糊神經網絡融合了模糊邏輯和神經網絡的優點，既能表示定性知識，又具有自學習和處理定量數據的能力，具有邏輯性和透明性強的特點，從而提高了整個系統的學習能力和表達能力，并且可以很容易的利用先前已知的專家知識來確定網絡的初始參量，所以模糊神經網絡已經廣泛地應用在系統控制領域中[1]。本文將模糊神經網絡引入到液壓挖掘機節能控制系統。根據發動機—變量泵功率匹配原理，研究了FNN控制器通過對變量泵的流量調節從而使發動機和變量泵的功率匹配，達到節能的目的。

2 液壓挖掘機節能控制系統

2.1 發動機—變量泵功率匹配原理

節能型液壓挖掘機多采用分工況控制[5]。工作時，在發動機設定工況下，通過調節變量泵的排量，使發動機輸出功率與變量泵吸收功率達到最佳匹配，從而穩定發動機轉速、減少燃油消耗，達到節能的目的。發動機—變量泵的匹配關系如下：

發動機的輸出功率為： （1）

泵的吸收功率為：

（2）

：發動機輸出功率（KW）；：發動機轉矩（N·m）；：發動機轉速（r/min）；：泵的吸收功率（KW）；：泵出口壓力（bar）；：泵出口流量（L/min）；：泵的排量（mL/r）；：泵的轉速（r/min）；：泵的吸收扭矩。

發動機和泵是直接相聯的，所以。在不考慮機械傳動效率時，若，則發動機的輸出功率與泵的吸收功率相等，系統無功率損失（即功率最佳匹配）。挖掘機工作時負載變化比較大，又取決于負載，因此，如果不及時對泵的排量進行控制，就會使發動機的轉速下降，或者會出現泵不能完全吸收發動機的輸出功率，造成功率損失。由式（2）可見，當負載變化即發生變化時，實時調整泵的排量，使泵的吸收扭矩與發動機的輸出扭矩相一致，維持發動機運行平穩，從而實現發動機與泵的功率匹配[5]。

2.2 節能控制系統結構

節能控制系統主要解決挖掘機發動機和變量泵的功率匹配問題[3]，其控制思想是：挖掘機采用分工況控制。設定工作工況，在作業過程中，負載的變化引起發動機轉速的改變，根據轉速的變化和變化率，了解挖掘機在作業過程中阻力的變化情況，通過模糊神經網絡節能控制器的控制算法，實現對泵的流量的在線調整，從而穩定發動機的轉速，使發動機始終工作在設定的最佳工作點，以達到較低的油耗和較高的工作效率，同時也降低了液壓系統的壓力和流量損失[4]。控制系統的結構框圖如（圖1）所示。

節能控制系統采用閉環控制，設定給定值轉速，由轉速傳感器測得發動機實際轉速，形成偏差，通過設計好的模糊神經網絡控制器輸出電壓信號控制控制液壓泵排量的比例閥，改變液壓泵的排量，使變量泵吸收扭矩始終追蹤發動機輸出扭矩，穩定發動機的轉速，從而達到節能的目的。

3 模糊神經網絡節能控制器的設計

3.1 確定模糊神經網絡節能控制器的輸入和輸出

模糊神經網絡節能控制器選用發動機的轉速誤差和誤差的變化率作為輸入語言變量，其中的基本模糊集取8個變量{NB，NM，NS，NO，PO，PS，PM，PB}，量化后的論域取{-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個變量{NB，NM，NS，0，PS，PM，PB}，量化后的論域取{-6，-5，-4，-3，-2，-1，0，1，2，3，4，5，6}，量化因子。得到56條模糊規則；把控制變量泵斜盤傾角的電控量的變化量作為輸出語言變量，也將其模糊化為7個語言變量等級，等級劃分同，并且。

3.2 控制器結構設計

本模糊神經網絡節能控制器采用基于標準模型的結構[2]，如（圖2）所示，分別是輸入層，模糊化層，規則層，規范化處理和輸出層，確定模糊神經網絡控制器各層如（圖2）

3.2.1 輸入層

以發動機的轉速誤差和誤差變化率作為輸入，節點數為2。有

輸入

輸出 （3）

3.2.2 模糊化層

第二層為模糊化層。該層的每個節點代表一個語言變量值，如NB、NS等，作用是計算各輸入分量屬于各語言變量值模糊集合的隸屬度函數，由上所述可知，輸入量被分為8個語言變量，被分為7個語言變量，因此該層的節點數為15，采用高斯函數來求隸屬度，則該層的輸出為：

（4）

式中，和分別表示隸屬函數的中心和寬度。

3.2.3 規則層

第三層為規則層。該層共有56個神經元，每個神經元各代表1條結合挖掘機操作人員經驗得出的控制規則（見表1），是整個挖掘機節能控制系統的關鍵。

該層的作用是用來匹配模糊規則的前件，計算出每條規則的適用度，代表著模糊規則的規則強度，并將這些強度傳遞給下一層。計算時采用乘積法，即該層的輸出為：

（5）

其中，；；

3.2.4 規范化處理

第四層為規范化處理。本層的節點數為56，所實現的是歸一化計算，即

（6）

3.2.5 輸出層

第五層為輸出層。該層的作用是實現解模糊，輸出控制變量泵電磁閥的電壓值，這里采用中心平均反模糊方法進行計算，計算公式為：

（7）

其中，為最后一層的權值，可通過學習算法進行調整。

4 模糊神經網絡的學習算法

本系統各輸入量的模糊分割數是預先確定的，需要學習的參數是最后一層的連接權以及模糊化層的隸屬度函數的中心值和寬度。采用BP算法調整以上各個參數[1，2]。定義誤差函數為

（8）

其中，是學習樣本數，是期望輸出，為被控對象的實際輸出。

學習算法如下：

（9）

（10）

（11）

5 系統仿真

為了驗證基于此模糊神經網絡的挖掘機節能控制器的合理性，根據泵和發動機所組成系統的數學模型，利用MATLAB7.4對其仿真。首先，對基于標準模型的模糊神經網絡控制器進行離線訓練，所采用的樣本是根據表1所示的模糊控制規則推導出的基于各自論域的模糊控制查詢表。即將模糊控制查詢表中的每一組對應關系轉化為神經網絡的一組輸入、輸出樣本，共14×13=182個樣本。神經網絡最后一層的權值取[-1，+1]之間的隨機值，高斯函數的中心初始值取，，寬度一律取為4，網絡的學習參數取。當訓練目標誤差為0.01時停止訓練，記錄下此時的權值和高斯函數的參數，根據以上所述模糊神經網絡的結構，將訓練好的各個參數通過matlab語言編制成S函數模塊[7]。此模塊也就代表了所要設計的模糊神經網絡控制器，在simlink中接入系統當中（如圖1所示），輸出單位階躍響應曲線如（圖3）所示。

由（圖3）和（圖4）比較可知：模糊神經網絡控制變量泵反應速度較快，超調較小，系統穩定性優于常規PID控制。當負載突然變化，導致發動機轉速變化時，該模糊神經網絡節能控制器能快速改變泵的排量，使得變量泵的吸收扭矩始終追蹤發動機的輸出扭矩，穩定發動機的轉速，最終實現節能。

6 結語

由于基于神經網絡的模糊控制主要是利用神經網絡來記憶模糊控制表中的模糊規則，使得無需查表，節省內存空間。同時神經網絡具有學習和聯想功能，所以在挖掘機節能控制過程中，當誤差及其變化率與樣本點匹配時，控制器直接復現所記憶的“原則”；當與樣本不匹配時，控制器通過聯想以相近的“原則”處理，實現系統的連續模糊控制。將模糊神經網絡應用于液壓挖掘機節能控制系統中，大大提高了控制系統的智能化水平。

參考文獻

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[2]劉金琨.智能控制[M].北京：電子工業出版社，2008.

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[5]吳彤峰，謝國進，謝冰.液壓挖掘機單雙泵功率匹配控制策略[J].廣西工學院學報，2008，19（1）：30-33.

第3篇：模糊神經網絡的優點范文

摘要：

空燃比在理論值附件時，汽油發動機燃料才能得到充分的燃燒，發動機發出最大的功率、尾氣排放得到有效的控制。針對汽油發動機在瞬態工況下對空燃比控制的特殊要求，提出了基于模糊神經網絡對空燃比的控制策略，在MATLAB/Simulink平臺上建立了汽油機數學模型，設計了空燃比計算模塊、發動機節氣門開度控制模型、模糊神經網絡控制器，并對汽油機的瞬態工況空燃比進行控制仿真，驗證了方案的可行性。

關鍵詞：

汽油機；瞬態工況；空燃比；模糊神經網絡

0引言

隨著社會經濟的快速發展，汽車保有量的大幅度增加，全球能源危機更加嚴峻、環境污染進一步惡化。汽車在城市道路行駛時，受道路環境的影響，經常不斷的啟動、加速、減速和停車等情況，于此發動機也伴隨有啟動、加速、減速和怠速等工況，而這些轉速或負荷急劇變化的瞬態工況在發動機的運行過程中40%—70%為瞬態工況。從經濟性和尾氣排放的角度得出同樣的結論，汽車有害排放和燃油消耗的50%--80%均來自瞬態工況，迫于日益嚴峻的環境污染問題，歐洲分別于2005年和2008年制定了歐Ⅲ、歐Ⅳ瞬態循環（ETC）排放法規，美國也制定了城市循環工況EPA瞬態循環法規，用以限制汽車的排放污染［1］。如此嚴格的排放控制要求，對發動機的排放控制提出了更為嚴格的要求。為了達到汽車排放法規要求，全球都在加緊從事發動機瞬態工況控制的研究。與此同時，各種瞬態工況下的發動機空燃比控制策略和控制算法層出不窮。模糊控制是一種非線性控制，魯棒性強，該控制系統不要求知道被控對象精確的數學模型，所以控制系統不用建立數學模型，控制機理和控制策略設計簡單，方便應用，參考工作人員的運行經驗，就可對系統進行實時控制，控制系統的適應能力比較強，但是模糊控制系統控制精度不太高，自適應能力比較有限，控制過程容易產生振蕩現象。神經網絡是模擬大腦思維運行方式的數學模型，具有強大自我學習和記憶等功能。神經網絡控制理論就是把神經網絡融入到了控制理論中，隨著研究的不斷深入，神經網絡控制理論被廣泛應用到了生活和生產的各種控制過程中，并取得了巨大的成果。神經網絡控制在解決難以精確描述的復雜的非線性對象進行建模方面具有無可比擬的優勢，神經網絡控制使智能控制得到了極大的豐富和強大，并變得趨于人性化。基于神經網絡的智能模擬用于控制，是實現智能控制的一種重要形式，近年來獲得了迅速發展。本文在Matlab/Simulink平臺上，首先建立汽油機整體數學模型，結合模糊控制和神經網絡控制兩者的有點，提出一種更優的基于模糊神經網絡控制發動機空燃比的綜合控制策略，依據模糊神經網絡控制策略設計出汽油發動機控制器，該控制器通過對進入氣缸的燃油量、節氣門開度變化的精確控制，實現空燃比的波動幅度在設計范圍之內，最終實現發動機轉速和污染物排放的最佳控制。采用模糊控制和神經網絡控制合成的模糊神經網絡綜合控制策略實現對汽油發動機系統進行仿真研究，并對系統進行無控制、模糊控制、神經網絡控制和模糊神經網絡控制仿真，并對4種控制仿真結果進行對比分析［2-5］。

1汽油車發動機的數學模型

建立發動機的數學模型是研究汽油機瞬態工況空燃比控制的基礎，當今使用汽油機模型比較普遍的主要有兩種，一種是平均值發動機模型（MeanValueEngineModel，MVEM）。該模型主要考慮發動機的整體性能，而對各缸的差異性進行了平均處理，大大降低了模型的運算量，具有較高的整體精度。另一種是基于各缸控制的發動機模型（CylinderbyCylinderEngineModel，CCEM）。該模型考慮到各缸的差異，采取對各缸單獨控制，模型較為精確，但是平均值發動機模型在運算量小的情況下足以滿足發動機的工況預測和非線性控制。為了較好的模擬發動機的動態響應和非穩態工況控制，基于Matlab/Simulink平臺上建立汽油機平均值模型［2］。改模型包括5個子模型：燃油蒸發與動態油膜子模型、進氣系統動力學子模型、空燃比計算模塊、節氣門體開度變化控制子模型和發動機動力輸出子模型。為了使發動機模型系統直觀明朗，依據各個子系統之間的關系進行封裝，封裝后建立汽油機總成模型如圖1所示。

2汽油機模糊神經網絡控制系統設計

2.1汽油車發動機空燃比計算模塊

汽油發動機在工作的時候，燃油供給系統負責把一定量的燃油噴到進氣道與空氣混合，使之形成燃油混合氣體，燃油混合氣體中的燃油與空氣質量的比值成為空燃比（AFR=F/M）［6］，AFR=m.fm.ap空燃比是影響發動機動力性、排放性、經濟性能的重要參數。依據汽油機燃燒理論可知，只有當汽油機的空燃比在理論值14.7附近時，汽油燃料才能完全燃燒，發動機在發出最大的功效的同時具有良好的排放特性［2］。但是當發動機處于瞬態工況運行時，由于瞬態工況本身的復雜性和非線性的特點，發動機的進氣量、燃油噴射量等參數都有很大的波動變化，導致空燃比難以保持在理論值附件，對發動機的動力性、經濟性和排放性都會產生很大的影響，同時，三元催化器只有在空燃比保持在理論值（±3.5%）附近區域時才能對HC、NOX和CO這污染物都有很高的轉化效率，所以空燃比的控制對汽油機節能與排具有重大現實意義［3］。圖2所示為在Simulink平臺上建立的空燃比計算模塊。

2.2汽油車節氣門開度變化模型

汽油發動機通常用節氣門的開度變化代表發動機的工況變化，為了便于模擬汽油發動機瞬態工況狀態，可以用節氣門開度減小來模擬減速工況，用節氣門開度增大來模擬加速工況，如果節氣門開度沒有變化則代表汽油機處于穩態工況。圖3所示為在Simulink平臺建立汽油車節氣門開度變化模型。

2.3模糊神經網絡系統整體設計

結合模糊系統和神經網絡各自的優點進行融合，建立模糊神經網絡控制系統，在汽油機模糊神經網絡系統中，把理論與實際空燃比的偏差設為e，偏差變化率設為ec，噴油脈寬的調整信號設為u，把e和ec定義為該控制器的兩個輸入參數，u作為模糊控制器的輸出，系統模糊神經網絡系統采用結構，節氣門的開度設為a，發動機的轉速設為n，并把a和n作為RBF網絡的輸入參數，模糊神經網絡控制系統的結構如圖4所示。

3汽油車發動機空燃比控制仿真分析

通過Simulink可視化仿真，對汽油機在瞬態工況運行時，采用不同的控制方法進行仿真對比分析，得出如圖5-圖8結果。由以上仿真曲線比較可知：（1）圖5在沒有控制器的狀態下，空燃比值在加速和減速瞬態工況時分別達到16.31和12.50，空燃比的絕對誤差達到14.80，空燃比遠遠偏離了理論值14.7，而且調整時間比較長。（2）圖6在使用模糊控制器控制時，該控制系統經3.6s就達到比較穩定狀態。空燃比值在加速、減速瞬態工況時分別達到15.45和14.06，并分別在11.5s和24.3s左右就達到理論值，空燃比的絕對誤差為5.37%，瞬態空燃比控制較為理想。由于糊系統等級劃分較細，曲線在11s-19s間出現較小的振蕩。（3）圖7在使用神經網絡控制下，該系統在較短的時間3.9s左右就達到穩定。空燃比值在加速、減速瞬態工況時分別達到15.12和14.30，并分別在10.4s和25.4s左右就達到理論值，空燃比的絕對誤差為3.13%，瞬態空燃比控制范圍較為理想。（4）圖8在使用模糊神經網絡控制時，該系統在很短的時間3.1s左右就達到穩定。空燃比值在加速、減速瞬態工況時分別為14.93和14.49，并分別在9.4s和23.0s左右就達到理論值，空燃比的絕對誤差為1.85%，瞬態空燃比控制在一個非常理想的范圍。

4結論

汽油車發動機控制系統非常復雜，發動機瞬態工況空燃比的精確控制有利于提高汽油車的動力性、燃油經濟性以及排放性能。為了使空燃比保持在理論值附件，使燃油混合物得到充分的燃燒，提高發動機的輸出功率，提高燃油經濟性，降低尾氣排放。本文提出模糊神經網絡控制系統，在MATLAB/Simulink平臺上建立汽油機數學模型，利用模糊神經網絡控制器，通過調整節氣門開度來實現空燃比的控制。并對無控制、模糊控制器控制、神經網絡控制、模糊神經網絡控制4種情況進行仿真分析。研究結果表明，使用模糊神經網絡控制時效果最好，能準確、穩定、快速的控制汽油機瞬態工況空燃比，比模糊控制和神經網絡控制控制效果都好，從而有效的提高汽油發動機的瞬態工況的動力性和燃油經濟性，有效的降低了尾氣排放。

參考文獻：

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［5］申允德，摩托車發動機空燃比控制策略研究與仿真［J］，小型內燃機與車輛技術，2015（5）：12-16.

第4篇：模糊神經網絡的優點范文

1煤巖識別系統及特征參數分析

1.1煤巖識別系統采煤機截割煤巖的工況簡圖如圖1所示。采煤機截割的煤壁中，有時是均質的煤層，有時煤壁是煤層與巖層共存，設定煤層與巖層以一定比例存在。研究的煤巖識別系統識別的煤壁中巖層的煤層與巖層的比例分別為：全煤層、煤巖比2∶1、煤巖比1∶2以及全巖層四種情況。使用多傳感器信息融合技術及模糊神經網絡算法建立的煤巖識別系統主要分為兩大部分，第一部分是數據采集層，通過多傳感器信息融合技術對采煤機截割煤巖時的振動、阻力矩以及電機電流等進行監測，并采集數據提取特征值。第二部分是識別模型，即使用模糊神經網絡算法建立煤巖識別模型。通過多傳感器采集并處理后的特征分為兩大類，第一類用于使用模糊神經網絡算法建立煤巖識別模型進行網絡訓練，使得識別模型具有相應的泛化能力；第二類用于對所建立的煤巖識別模型進行性能測試，測試識別模型泛化能力，識別能力能夠達到識別要求[9]。

1.2特征參數分析本文建立的煤巖識別采用多傳感器信息融合技術，主要對采煤機截割煤巖時的振動、阻力矩以及電機電流等進行監測。由于采煤機在截割不同比例的煤巖時，z軸方向振動量變化基本相同，因此提高識別效率，本文的多傳感器融合系統只對采煤機滾筒截齒的x軸和y軸振動量進行采集處理。圖2是采煤機截割全煤層、煤巖比2∶1、煤巖比1∶2以及全巖層，這四種情況時煤巖的振動監測值。圖3是采煤機截割四種情況煤巖時的阻力矩情況。圖4是采煤機截割四種情況煤巖時的電機電流監測數據[10]。

2ANFIS原理及結構

模糊神經網絡（ANFIS）的結構如圖5所示，主要由前件網絡和后件網絡組成，其模糊系統采用Sugeno型。

2.1前件網絡前件網絡由4個層組成。前件網絡的第1個網絡層是整個模糊神經網絡的輸入層，有n個節點，模糊神經網絡輸入的各個分量xi與輸入層的各個節點相連，將輸入向量傳遞到第2個網絡層。

2.2后件網絡后件網絡由r個同樣具有三個網絡層的并列的子網絡組成。各個子網絡具有一個輸出值。后件網絡子網絡第1層是將輸入量傳遞至第2層的輸入層。第1層的第0個節點輸入值為1，其用于提供模糊規則后件中的常數項。后件網絡子網絡第2層用于計算各個規則的后件，該層節點數為m，一個節點表示一個規則。ANFIS算法主要使用混合算法對前提和結論參數不斷更新。通常將一個初始值賦予給前提參數，結論參數由最小二乘估計算法得到。最終從最后一層反向向第一層由梯度下降算法傳遞系統的誤差，以不斷更新前提參數。本文研究的識別系統所建立的模糊神經網絡模型使用減法聚類算法對進行歸一化處理后的流特征數據樣本空間進行非線性規劃，選用三角函數型的隸屬度函數，模型的參數學習率設定為0.01，誤差上限[15]為10-3。

3實驗分析

本文通過實驗方法對所建立的基于模糊神經網絡信息融合的采煤機煤巖識別系統的性能進行測試分析。實驗用的采煤機型號是雞西煤礦機械有限公司生產的MG300/701⁃WD型采煤機，其采高可達3.2m，截深為0.63m，截割速度為6m/min。對采煤機截割全煤層、煤巖比2∶1、煤巖比1∶2以及全巖層四種情況煤巖時的振動、阻力矩以及電機電流等數據進行監測。通過建立的煤巖識別系統進行識別，識別結果如圖6所示，同時與使用基于單一的振動、阻力矩以及電機電流傳感器的識別系統的識別結果進行對比。測試結果表明，使用基于單一的振動、阻力矩以及電機電流傳感器的識別系統能夠對煤巖具有一定的識別能力，但是由于其使用單一傳感器的局限性，使得識別結果準確度不夠高，而本文研究的基于模糊神經網絡信息融合技術的識別系統能夠對煤層和巖層的分界面進行有效識別，識別的準確度和穩定性相比其他方法更高。

4結語

第5篇：模糊神經網絡的優點范文

關鍵詞: 火災探測;神經網絡;模糊規則

DOI:10.3969/j.issn.1672-8289.2010.10.057

引言

火災自動報警系統領域中網絡化、自動化技術雖已日臻完善,但火災探測器還存在著誤報和漏報等問題。火災探測器探測火災的準確性將直接影響整個自動報警系統的性能。因此,火災探測器技術已成為該領域的主要發展方向。

針對煙火探測非線性復雜系統,本課題利用模糊神經網絡的自適應性對不同環境進行學習,自動生成適應與現場的隸屬度函數和模糊規則,從而提高探測器靈敏度、減少誤報率。

1.智能火災探測系統結構

火災探測系統硬件主要由單片機,A/D轉換,煙霧傳感器,CO氣體傳感器,溫度傳感器,輸出顯示電路,報警電路以及穩壓電路組成。

圖1 火災探測系統結構

探測系統是一種復合式火災探測系統。煙霧傳感器和CO氣體傳感器輸出模擬信號經過放大器放大信號再由A/D轉換器為單片機提供數字信號。DS18B20數字溫度傳感器在與單片機連接時僅需要一條口線即可實現微處理器與DS18B20的雙向通訊,測量結果以9~12位數字量方式串行傳送,自帶高速暫存器RAM和可電擦除RAM。采用液晶顯示屏顯示當前環境的煙霧,CO氣體和溫度值,并且在傳感器發生故障,單片機檢測不到輸入信號時會及時顯示故障和報警。探測系統檢測或預測到火災發生立即驅動蜂鳴器報警和輸出信號驅動滅火裝置并顯示當前情況。

1.1 溫度傳感器模塊

采用DALLAS公司生產的單線數字溫度傳感器DSI8B20為感溫模塊,它具有經濟性好、抗干擾能力強和使用方便,測溫范圍寬,精度高等優點,而且它是數字式溫度值,可以直接讀取數值不需要再進行AD轉換,這樣就大大簡化了外接電路。

1.2 煙霧傳感器模塊

采用國產型號HQ22 型氣敏元件,其結構如圖3 所示。HQ22 氣敏管A～B 之間的電阻,在無煙環境下為幾十千歐,在有煙環境

圖2 煙霧探測電路圖

中阻值可下降到幾千歐,一旦氣敏管檢測到周圍環境中有煙霧存在,A～B 間電阻迅速減小。

1.3CO 探測電路

采用TGS813 型旁熱式SnO2 氣敏元件,它對co 有很高的靈敏度,有較好的選擇性、且穩定性好。

圖3 CO探測電路圖

由于SnO2 氣敏元件易受環境濕度的影響,因此在使用時,為了提高儀器和設備的可靠性,在電路中要加濕度補償,并選用溫濕度性能好的元件,溫濕度補償電路由RT 和R2～R6 組成,熱敏電阻RT 與氣敏元件共接于運算放大器UI 的反相端,與Vr 、R7 、R8 構成差動放大電路,經二階帶通濾波后輸入到AD7705 ,圖中要求熱敏電阻RT 的電阻溫度系數與氣敏元件溫度系數相同或相近,當周圍環境溫度升高時,絕對溫度升高,氣敏器件阻值降低,其分壓降低;此時熱敏電阻阻值降低,則R3 分壓增大,從而實現補償,這樣可以減少溫度對CO 傳感器輸出的影響,提高了電路的檢測精度。

2. 模糊神經網絡算法

網絡結構如圖4所示

圖4 模糊神經網絡結構圖

首先對信號進行歸一到[ 0 ,1 ]之間任一值,利用神經網絡學習和聯想能力對輸入的信號數據記憶、存儲、比較、分析、統計處理,并輸出相應的無火、陰燃火、明火的隸屬度函數;然后利用模糊推理系統對神經網絡的輸出進一步推理判斷、最后經過非模糊化得到火災或非火災的最終判別輸出

2.1.2 BP神經網絡算法

網絡隱含層與輸出層的神經元均采用正切函數作為傳遞函數,即

則隱層的輸出為:

網絡輸出為:

以上各式中 為輸入; 為輸入節點與隱含層節點間的網絡權值, 為隱含層節點與輸出層節點間的網絡權值; , 分別為隱含層和輸出層節點閾值; 為網絡的輸出。

誤差計算公式為

其中, t為網絡期望輸出值, 為網絡實際輸出值, 為平 方和誤差。采用標準的BP學習算法,通過學習訓練修改權值 和閥值 最終使誤差達到最小,訓練方法采用梯度下降法。

輸出層權值修正公式為

式中 為迭代次數, 為輸出層權值修正值的函數誤差的梯度下降系數, 為輸入節點誤差, 為隱層節點輸出。

輸出層閾值修正公式為

隱層節點各權值修正為:

式中 為隱含層權值修正值的函數誤差的梯度下降系數,

為輸出節點誤差。

隱層節點閥值修正公式為

本系統采用三個輸入信號:CO濃度、煙霧濃度、溫度作為神經網絡輸入層的神經元;輸出為三個概率:明火的概率、火災危險性、陰燃火的概率,隱層神經元個數根據經驗與反復試驗確定為15個。因此,神經網絡結構為 3-15-3。

2.1.3.模糊推理

神經網絡的輸出時火災和陰燃火發生的概率,它們只能表示火災的可能性有多大。很容易看出,當明火概率大于0.8時,可以肯定發生了火災,而當明火概率大于0.8時,可以肯定發生了火災,而當明火概率大于0.2,且陰燃火概率也很小時,可以認為沒有火出現。難于判決的是明火概率在0.5附近,特別是采用門限方法來判決時,若門限限定為0.5,而網絡輸出為0.49和0.51時則很難做出判斷。為了更接近實際和模擬人得判斷,這里采用模糊推理方法對神經網絡輸出作進一步處理。

首先對神經網絡輸出信號通過隸屬函數進行模糊化,在模糊系統中,隸屬度函數的確定是比較困難的,這里采用最常用的指派法。考慮到火災概率最難判斷的區間在0.5附近,隸屬度函數應對輸入值在0.5附近適當展寬,因此可以采用一種正態分布作為模糊化隸屬度函數

式中 為明火或陰燃火概率;A(x)為其相應的隸屬度的模糊量; 和 是用來調整隸屬函數的形狀( =0.2, =0.4)。

考慮到對火災信號神經網絡輸出的火災概率通常都會長時間出現較大值,而干擾信號即使會引起較大輸出,一般也只是短時間的。為了增加系統的抗干擾能力,本文引入了火災概率持續時間函數d(n)的概念

式中 為單位階躍函數; 為判斷門限,這里取為0.5。

當火災概率 超過 ,則被累加,否則 =0, 為離散時間變量。模糊推理系統根據火災模糊量和火災概率持續時間進行推理,若用A(xf)表示明火模糊量,表示陰燃模糊量,設明火或陰燃火模糊量大于0.5為“大”小于0.5時為“小”,持續時間大于8s為“大”,小于8s為“小”,則推理規則可以確定如下;

if[A(xf)為“大”]“與”[ 為“小”]“與”[為“小”]then[輸出為非火災]。

“或”if[A(xf)為“小”]“與”[ 為“大”]“與”[ 為“小”]then[輸出為非火災]。

“或”if[A(xf)為“大”]“與”[ 為“大”]then[輸出為火災]

“或”if[A(xf)為“大”]“與”[ 為“大”]then[輸出為火災]

2.1.4軟件設計

將煙霧、CO、溫度各傳感器在現場所采集的數據送入單片機內,通過神經網絡計算出陰燃火和明火的概率,若能明顯判斷出發生火災則立即驅動蜂鳴器報警,若不能夠明顯判斷是否發生火災,則通過模糊規則推理判斷出是否報警。軟件流程圖如圖所示:

圖5 火災探測軟件程序流程圖 圖6 Matlab訓練過程圖

3.實驗仿真

將樣本值輸入神經網絡,采用軟件Matlab對神經網絡進行訓練,訓練過程如圖6所示:

表1.訓練結果輸出與樣本值對比

由結果可見,訓練后所得到的實際值與期望值相當接近,因此訓練效果良好,證明本系統可以采用神經網絡予以應用。

4.結 語

本文設計的智能型火災探測器,是現代智能控制理論在消防自動化系統中的應用,也是對目前消防自動化系統的一種智能化改進和完善。根據MATLAB軟件仿真及實測數據,表明系統提出的模糊神經網絡的算法基本達到了預期目標。歸納起來,該系統從理論和技術上具有以下優點:1、多傳感器的信息融合

2、具有智能化判斷能力

3、具有高的可靠性、安全性、可維護性

4、將持續時間、明火概率、陰燃火概率作為決策因子

5、具有良好的人機界面和網絡通信功能

參考文獻

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資助項目:成都大學首屆創新性實驗項目

第6篇：模糊神經網絡的優點范文

關鍵詞經濟活動預測模型人工神經網絡

經濟活動諸如商品價格走勢、生產活動的產量預測、加工的投入產出分析、工廠的成本控制等方面都是重要的技術經濟層面。定量化的經濟活動分析是經濟學研究的必由之路，而建模是量化分析的基礎，這是因為模型為科學分析和質量、成本等控制提供了理論依據。本文針對經濟活動中大多數研究對象都具有的非線性特點，給出了用人工神經網絡（ArtificialNerveNetwork）模型建立經濟活動的預測模型的原理和方法，并描述了神經網絡與各種先進的建模方法相結合的模型化方法，為經濟活動的分析、預測與控制提供了理論基礎。

1神經網絡模型方法

現實的經濟系統是一個極其復雜的非線性系統，客觀上要求建立非線性模型。傳統上使用回歸與自回歸模型刻畫的都是線性關系，難于精確反映因變量的變化規律，也終將影響模型的擬合及預報效果。為揭示隱含于歷史記錄中的復雜非線性關系必須借助更先進的方法———人工神經網絡(ANN)方法。

人工神經網絡具有并行處理、自適應、自組織、聯想記憶及源于神經元激活函數的壓扁特性的容錯和魯棒性等特點。數學上已經證明，神經網絡可以逼近所有函數，這意味著神經網絡能逼近那些刻畫了樣本數據規律的函數，且所考慮的系統表現的函數形式越復雜，神經網絡這種特性的作用就越明顯。

在各類神經網絡模型中，BP（Back－Propagation誤差后向傳播）神經網絡模型是最常用的也是最成熟的模型之一。本質上，BP模型是對樣本集進行建模，即建立對應關系RmRn,xk∈Rm,ykRn。數學上，就是一個通過函數逼近擬合曲線/曲面的方法，并將之轉化為一個非線性優化問題來求解。

對BP神經網絡模型，一般選用三層非循環網絡。假設每層有N個處理單元，通常選取連續可微的非線性作用函數如Sigmoid函數f(x)=1/(1+e-x)，訓練集包括M個樣本模式{(xk,yk)}。對第P個訓練樣本（P＝1，2，…，M），單元j的輸入總和記為apj，輸出記為Opj，則:

apj=WQ

Opj=f(apj)=1/(1+e-apj)（1）

對每個輸入模式P，網絡輸出與期望輸出（dpj）間誤差為：

E=Ep=((dpj-Opj)2)（2）

取BP網絡的權值修正式：

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

其中，對應輸出單元?啄pj=f’,(apj)(dpj-Opj)；對應輸入單元?啄pj=f’,(apj)?啄pkWkj；

?濁是為加快網絡收斂速度而取值足夠大又不致產生振蕩的常數；?琢為一常數項，稱為趨勢因子，它決定上一次學習權值對本次權值的影響。

BP學習算法的步驟：初始化網絡及學習參數；提供訓練模式并訓練網絡直到滿足學習要求；前向傳播過程,對給定訓練模式輸入，計算網絡的輸出模式，并與期望比較，如有誤差，則執行下一步，否則返回第二步；后向傳播過程,計算同一層單元的誤差?啄pj,按權值公式（3）修正權值;返回權值計算公式（3）。BP網絡的學習一般均需多周期迭代，直至網絡輸出與期望輸出間總體的均方根誤差ERMS達到一定要求方結束。

實踐中，BP網絡可能遇到如下問題：局部極小點問題；迭代收斂性及收斂速度引起低效率問題。此外還有，模型的逼近性質差；模型的學習誤差大，記憶能力不強；與線性時序模型一樣，模型網絡結構及節點作用函數不易確定；難以解決應用問題的實例規模與網絡規模之間的矛盾等。為克服這樣的一些問題，同時為了更好地面向實際問題的特殊性，出現了各種基于神經網絡模型或與之結合的模型創新方法。

2灰色神經網絡模型

灰色預測和神經網絡一樣是近年來用于非線性時間序列預測的引人注目的方法，兩種方法在建模時都不需計算統計特征，且理論上可以適用于任何非線性時間序列的建模。灰色預測由于其模型特點，更合用于經濟活動中具有指數增長趨勢的問題，而對于其他變化趨勢，則可能擬合灰度較大，導致精度難于提高。

對于既有隨時間推移的增長趨勢，又有同一季節的相似波動性趨勢，且增長趨勢和波動性趨勢都呈現為一種復雜的非線性函數特性的一類現實問題，根據人工神經網絡具有較好的描述復雜非線性函數能力特點，用其對季節性建模；最后根據最優組合預測理論，建立了兼有GM（1，1）和ANN優點的最優組合預測模型。該模型能夠同時反映季節性時間序列的增長趨勢性和同季波動性的雙重特性，適用于一般具有季節性特點的經濟預測。

首先，建立GM（1，1）模型，設時間序列x(0)=(x(0)(1),x(0)(2),?撰,x(0)(n))，作一階累加生成：

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

構造一階線性灰色微分方程并得到該方程的白化微分方程：

+ax=u

用最小二乘法求解參數a，u，得到x(1)的灰色預測模型：

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

其次，根據上節方法建立BP人工神經網絡模型。

第三，將兩模型優化組合。設f1是灰色預測值，f2是神經網絡預測值，fc是最優組合預測值，預測誤差分別為:e1,e2,ec，取w1和w2是相應的權系數，且w1+w2=1,有fc=w1f1+w2f2，則誤差及方差分別為ec=w1e1+w2e2,Var(ec)=w21Var(e1)+w22Var(e2)+2w1w2cov(e1,e2)

對方差公式求關于w1的極小值，并取cov(e1,e2)=0，即可得到組合預測權系數的值。

2基于粗糙集理論的神經網絡模型

粗糙集理論與模糊集理論一樣是研究系統中知識不完全和不確定問題的方法。模糊集理論在利用隸屬函數表達不確定性時，為定義一個合適的隸屬函數，需要人工干預，因而有主觀性。而粗糙集理論由粗糙度表示知識的不完全程度，是通過表達知識不精確性的概念計算得到的，是客觀的，并不需要先驗知識。粗糙集通過定義信息熵并進而規定重要性判據以判斷某屬性的必要性、重要性或冗余性。

一般來說，BP神經網絡模型對模型輸入變量的選擇和網絡結構確定等都基本憑經驗或通過反復試驗確定，這種方法的盲目性會導致模型質量變差。用粗糙集理論指導，先對各種影響預測的因素變量進行識別，以此確定預測模型的輸入變量；再通過屬性約簡和屬性值約簡獲得推理規則集；然后以這些推理規則構造神經網絡預測模型，并采用加動量項的BP的學習算法對網絡進行優化。有效改善了模型特性，提高了模型質量。其建模步驟為：由歷史數據及其相關信息歷史數據構造決策表；初始化；對決策表的決策屬性變量按劃分值域為n個區域的方式離散化；采用基于斷點重要性的粗糙集離散化算法選擇條件屬性變量和斷點（分點），同時計算決策表相容度，當決策表相容度為1或不再增加時，則選擇條件屬性變量和分點過程結束；由選擇的條件屬性變量及其樣本離散化值構造新的決策表，并對其約簡，得到推理規則集；由推理規則集建立神經網絡模型；對神經網絡進行訓練；若神經網絡擬合誤差滿足要求，則結束，否則，增加n。必須指出，區間分劃n太小，會使得擬合不夠，n太大，即輸出空間分得太細，會導致過多的區域對應，使網絡結構過于復雜，影響泛化（預測）能力。

3小波神經網絡模型

人工神經網絡模型存在的網絡結構及節點函數不易確定問題，結合小波分析優良的數據擬合能力和神經網絡的自學習、自適應特性建模，即用非線性小波基取代通常的非線性S型函數。

設非線性時間序列變化函數f(t)∈L2(R)，定義其小波變換為：

Wf(a,b)==f(t)?漬()dt（6）

式中，?漬ab(t)稱為由母小波?漬t（定義為滿足一定條件的平方可積函數?漬(t)∈L2(R)如Haar小波、Morlet小波、樣條小波等）生成的依賴于參數a、b的連續小波，也稱小波基。參數a的變化不僅改變小波基的頻譜結構，還改變其窗口的大小和形狀。對于函數f(t)，其局部結構的分辯可以通過調節參數a、b，即調節小波基窗口的大小和位置來實現。

用小波級數的有限項來逼近時序函數，即：

(t)=wk?漬()（7）

式中(t)，為時間序列y(t)的預測值序列；wk,bk,ak分別為權重系數，小波基的平移因子和伸縮因子；L為小波基的個數。參數wk,bk,ak采用最小均方誤差能量函數優化得到，L通過試算得到。

4模糊神經網絡模型

模糊集合和模糊邏輯以人腦處理不精確信息的方法為基礎，而人工神經網絡是以大量簡單神經元的排列模擬人腦的生理結構。二者的融合既具有神經網絡強大的計算能力、容錯性和學習能力，又有對于不確定、不精確信息的處理能力，即同時具有底層的數據處理、學習能力和高層的推理、思考能力。

一種應用模糊理論的方法是把模糊聚類用來確定模糊系統的最優規則數，從而確定模糊神經網絡的結構。這樣確定的網絡結構成為四層：第一層為直接輸入層；第二層為模糊化層，對輸入做模糊化處理；第三層為模糊推理層，對前層模糊結果做模糊推理；第四層為非模糊化層，可以采用重心非模糊化法，產生網絡輸出。該網絡采用動態處理法，增強了其處理能力，且適用性強、精度高。

5結語

除上述幾種結合式神經網絡方法之外，人工神經網絡模型在算法設計方面一直在取得巨大的進步。神經網絡模型方法是一種先進的具有智能的非線性建模方法，其在自然科學、經濟現象、社會活動等方面的應用正在不斷深化，把神經網絡方法引入經濟活動的分析和預測中，并緊密聯系諸多先進的建模方法，是使工業經濟、商業經濟及其對經濟本質規律的研究等各項工作推向前進的重要理論武器。

參考文獻

第7篇：模糊神經網絡的優點范文

再制造逆向物流過程中，影響廢舊產品回收水平的因素眾多，各定性因素、定量因素之間又相互影響，因此整個系統相當復雜。要對這種復雜系統不完整的、無規律的數據進行預測，基于統計方法的定量預測建模技術無法解決，因為這類模型無法適應環境變化或者由系統本身非線性引起的系統結構的變化。因此，應該研究采用非網絡模型參數調節的建模技術來預測其不確定性。為此，本文應用模糊神經網絡理論對再制造逆向物流模型進行研究，主要建立了廢舊產品回收時間間隔的預測模型和廢舊產品回收量的預測模型，兩個模型經過數據修正調整，可以直接獲得對產品銷量、仿真回收量以及預測回收量隨時間的變化情況。

關鍵詞：

廢舊產品；再制造；逆向物流；模糊神經網絡

隨著經濟水平的發展，人們對產品的需求呈現多樣化和個性化的特點，產品生命周期越來越短，產品換代的頻率越來越高，因此被淘汰和廢棄的產品越來越多。基于環保和節能減排的需要，越來越多的國家對生產企業提出了更高的要求，要求生產企業提高對廢舊產品的回收處理。再制造作為可持續發展的企業生產方式，得到越來越多的關注和重視。再制造是通過一系列的分拆、檢修、更換、組裝等，將廢舊產品恢復、重塑成新產品的過程。再制造適用于汽車、計算機、手機、家電、輪胎、電路板等眾多產品，通過對廢舊產品進行增值回收、再利用，可獲取相同資源環境下的最大經濟效益。面對日益嚴重的全球資源匱乏、生態環境惡化，通過再制造實現資源更高效的優化利用，已成為許多國家的研究重點，并作為當前高效的可持續發展的方式進行廣泛應用和推廣。再制造的過程，可以看作將廢舊產品逆向運輸至生產的環節，再制造作為一種逆向物流的存在，對其進行物流層面的研究，將進一步優化再制造工作網絡，提升再制造運作效率，提高企業再制造能力和再制造經濟效益。

1再制造物流網絡概述

再制造物流網絡的流通過程是廢舊產品從用戶開始（或制造商廢舊集中地開始），到產品生產地進行產品再制造的逆向物流，以及再制造出來的產品從生產地到用戶的再制造正向物流，逆向物流和正向物流組成了閉環的流通網絡。其中包括：廢舊產品收集、廢舊產品檢測、廢舊產品分類、產品再制造、產品再銷售等制造環節。再制造物流環節功能分析如下：1）廢舊產品收集。以多種方式將廢舊產品從用戶處收集起來，并運至企業統一集中地，待廢舊產品檢測。包括：收購、運輸、倉儲等。2）廢舊產品檢測。根據企業再制造標準，對廢舊產品進行檢測，確定回收利用的價值、成本、效益。包括：分拆、檢測等。3）廢舊產品分類。根據企業再制造標準，對可利用的具有價值的產品或產品零部件進行分類識別，確定不同的利用價值和再制造成本。4）產品再制造。根據企業再制造標準，對成功回收的產品或產品零部件進行改造、更換、重組等工作，最終完成新的產品。5）產品再銷售。將再制造的新產品通過銷售渠道重新進入市場，進行銷售。

2模糊神經網絡概述

模糊系統和神經網絡都是非線性動力學系統，常用來處理不確定、非線性問題。兩者具有互補性的特點：模糊系統主要是模擬人類的思維方式來進行知識獲取、基礎推理，缺乏自我學習、自我升級、自主適應。神經網絡可根據海量標準樣本進行自我學習、自我糾錯、自主適應，但無法完成基于規則的知識表達，無法利用已有知識完成基礎推理。隨著模糊系統和神經網絡研究的不斷深入，將兩者進行融合，可構造出一種能夠“自動”處理模糊信息的模糊神經網絡（FuzzyNeuralNetwork，FNN）。1974年，Lee等［1］首次把模糊集和神經網絡聯系在一起。神經網絡模擬了人腦的神經元功能，具有強大的學習能力和直接處理數據的能力。模糊推理系統是通過事先掌握的一組推理規則實現從輸入到輸出的推理計算，它便于建立有人為干預的輸入數據空間的辨識系統［2］。應用模糊推理系統的主要難點是建立模糊集，設計隸屬函數和尋找合適的模糊規則。

傳統的神經網絡不適于表示基于規則的知識，模糊推理不具有自適應和自學習能力，無法進一步積累和修正診斷知識。FNN正是通過神經網絡實現的模糊邏輯系統結構，它具有模糊邏輯推理功能，同時網絡的權值也具有明確的模糊邏輯意義，從而達到以神經網絡及模糊邏輯各自的優點彌補對方不足的目的。FNN的特點在于把模糊系統和神經網絡結合在一起，在神經網絡的幫助下，更好根據現有需求學習模糊系統的參數。本文采用的FNN是一個多輸入單輸出的5層網絡系統，如圖1所示。圖1中各層神經元的處理方法如下：第一層為輸入層，層中的每個節點代表一個輸入變量，輸入變量的各分量直接傳遞到下一層網絡節點中；第二層為模糊化層，將不同輸入分量的模糊語意轉化為對應模糊集合的隸屬度函數，該層的規模由各模糊語意的模糊分區數決定；第三層為規則層，層中每個節點代表一條模糊規則，每條規則以“IFTHEN”的推理形式建立，該層對每個神經元的輸入按規則的前件部分（IF部分）進行組合配合，實現隸屬度的乘積運算，相當于模糊邏輯中的min操作；第四層為結論層，對所有激活了的模糊規則的后件部分（THEN部分）在不同的模糊分區取或運算，相當于模糊邏輯中的max操作，得到推理的結果，各條模糊規則的強度可通過權值參數來調節；第五層為輸出層，本層對神經元及其與之關聯的權值一起進行解模糊運算，把模糊集映射成一個確定的清晰值，通常采用面積中心法實現解模糊。

3再制造逆向物流中的廢舊產品回收水平預測模型的建立

再制造的逆向物流環節包括廢舊產品收集、廢舊產品檢測、廢舊產品分類、產品再制造。相比于產品銷售量隨時間變化的曲線，產品回收量隨時間變化的曲線應具備以下2個明顯特征：時間軸上延長和數量軸上壓縮。基于前文的回收影響因素分析和FNN的原理，建立如圖2所示的基于2個FNN的預測模型。對應地，模型有2個輸出，首先預測產品的回收時間間隔，即產品自售出到開始回收時的時間段。在此基礎上，在每個計劃周期內進行產品回收量的預測。實際建模時，本文將這2個輸出結果看成是2個單輸出系統的簡單疊加，分別進行相應的建模和測試，再將2個子模型整合到一起。由于兩兩輸出系統是解藕的，因此先分解再整合后得到的結果與原結果保持一致。應用模糊神經網絡進行回收水平預測有3個關鍵要素：建立模糊集合、設計隸屬函數以及尋找合適的模糊規則。為了簡化廢舊產品回收預測模型的復雜性，作出如下假設：1）不考慮未售出產品的商業回收，僅針對EOL產品的回收，假設產品的銷售量等于生產量；2）不考慮廢舊產品流入二手市場的情況，僅針對用于再利用的廢舊產品回收。

3、1廢舊產品回收時間間隔的預測模型如圖2所示，廢舊產品回收時間間隔預測模型中：3個輸入：產品的期望壽命、使用強度和消費者的存儲習慣；1個輸出：廢舊產品回收時間間隔。各要素的具體分析和模糊化處理過程如下：1）期望壽命LE：確定值，在產品設計階段已經確定。一般而言，只有少數產品較早失效，缺陷產品已被供應商挑選出，極少流入市場，并且因事故而產生的失效狀況極少，極大多數產品一般到最小期望壽命時才會因磨損而可能產生失效，達到最大期望壽命后，基本全部失效。假定產品的最小期望壽命大約是Lmin，典型期望壽命大約是L，最大期望壽命大約是Lmax。劃分為“短”、“中”、“長”3個模糊子集。2）使用強度u：基于80／20法則我們提出以下假設。大多使用者（約80％）在單位時間內低頻度使用產品，而極少數使用者（約20％）在單位時間內高頻度使用產品。假定產品的設計使用頻率是a，實際平均使用頻率大約是b（0＜b＜2a）。劃分為“少”、“中”、“多”3個模糊子集。3）消費者的存儲習慣ST：主要表現為對某種產品的使用習慣、更新速度等，這些因素影響產品在消費者手中的儲藏期，即產品從失效到回收的時間段，不同的消費者會呈現出的差距較大。假定產品的最短儲藏期大約是Smin，平均儲藏期大約是S，最長儲藏期大約是Smax，劃分為“短”、“中”、“長”3個模糊子集。4）模型輸出是廢舊產品回收時間間隔TI，假定最短回收時間間隔是Tmin，平均時間間隔是T，最長時間間隔是Tmax。將其劃分為“短”、“中”、“長”3個模糊子集。按照以上各輸入劃分的隸屬函數數量，推理系統可能的規則數為3×3×3＝27。對于最佳模糊規則庫的確定，主要分為3步：Stepl提取模糊規則，定義每條規則的置信度，統計每條規則出現的次數。Step2合并與優化相互矛盾的規則。Step3剔除冗余規則，具體的流程如圖13所示。圖3中K為輸入樣本數據的總數，P為根據經驗和實際需要事先定義的用于判斷冗余標準的小常數。經上述步驟提取后，本模型對應的模糊規則如下：基于上述分析，對于具有5層結構的FNN預測模型，設每層的輸入輸出分別用I和O表示，相應的下標表示層級，上標表示層中的神經元，如I132表示第2層中第3個神經元的輸入，模型中對應的是第一個輸入要素期望壽命LE的第三個模糊分量，O132表示第2層中第3個神經元的輸出，模型中為相應模糊分量的隸屬度函數。假定各模糊變量的隸屬度函數為高斯函數，應用面積中心法進行解模糊運算，n為輸入變量的個數，每個模糊輸入變量均定義有m個模糊集合，表示與第k條規則相關的輸入變量的下標集，Ih表示與第4層中第h個神經元相連接的第3層的神經元的下標集，whk為模糊規則的強度，即第4層與第3層節點之間權值，Cij和σij分別表示第i個輸入的第j個隸屬函數的中心和寬度，Ch和σh分別為輸出y的第h個模糊分區的中心和寬度。廢舊產品回收時間間隔預測模型中各層神經元之間的輸入輸出關系。

3、2廢舊產品回收量的預測模型對于廢舊產品回收量預測模型的輸入和輸出要素，給予與上一節類似的分析和模糊化處理，過程如下：銷售量SQ：一般指產品銷售給消費者市場的量。圖5表示產品生命周期各階段的銷量狀況。一般可以由銷售部門以每月按天數、每年按月數或幾年內按年份統計出不同的銷售值，同時也可以在此基礎上統計出一個消費市場按地域劃分的銷售值，這樣，兩個維度的指標可以建立一個二維的統計體系。本文以單位時間周期銷售出的產品數量來表示，根據有關實際銷售情況，行業內平均銷售業績為S臺／單位時間，因此其論域定為［0，2s］，劃分為“很少”、“少”、“中”、“多”和“很多”5個模糊子集。1）回收行業市場格局RS：當產品處在一個完善的回收環境中，即回收行業的市場規模較大、回收網絡的分布廣而深、回收企業的設施規劃和布局合理時，產品的回收收益、回收便利性均會大大提高，這些都有益于廢舊產品的回收。在此以回收網絡從省會城市到地級市到普通縣市的分布深度與廣度將RS劃分為“差”、“中”、“好”3個模糊子集。2）回收激勵水平IL：當一個健全的廢舊產品逆向物流體系建成后，必定存在一個合理科學、政府導向且符合市場經濟特征的回收激勵機制，假定在此表現為一定的回收率，平均回收率為tb，其域定為［tb－u，tb＋v］，u、b分別為最大、最小回收率與平均回收率的差，劃分為“弱”、“中”、“強”3個模糊子集。3）輸出要素回收量RQ：由于無知、損壞、出口以及便利等原因，所有售出產品不可能盡數返回回收，所以輸出變量“產品回收量”的論域設為［0，2s－c］，c為未能回收的產品量。劃分為“很少”、“少”、“中”、“多”和“很多”5個模糊子集。

4應用算例

下面以某企業回收廢舊打印機為例，對廢舊產品回收時間間隔的預測模型和廢舊產品回收量的預測模型的應用進行測算。對于廢舊產品回收時間間隔預測模型，假定產品的最小期望壽命大約是6萬頁，典型期望壽命大約是10萬頁，最大期望壽命大約是14萬頁，產品的設計使用頻率是03萬頁／月。對于業務、辦公以及家庭型用戶，其使用強度差別很大。產品的最短儲藏期大約是0月，平均儲藏期大約是1月，最長儲藏期大約是4月，產品回收時間間隔最短18月，平均是36月，最長時間間隔是48月。經過模擬計算可以得到一個廢舊產品回收時間間隔預測模型各參數隸屬度函數。對于廢舊產品回收量預測模型，假定產品的平均銷量是1000臺／月，若回收網絡深入到普通縣市，則回收行業市場格局為“好”。若回收網絡僅涉及到省會城市，則回收行業市場格局為“差”。回收激勵水平表現為一定回收率，假定平均回收率為60％，回收量論域設為［0，1200］。經過模型的計算可以得到一個廢舊產品回收量預測模型各參數隸屬度函數，最后銷量數據設為預測模型中銷量的輸入，對回收時間間隔為24月的情形進行預測，數據耦合經Excel匯總后就可以獲得產品銷量、仿真回收量以及預測回收量隨時間的變化情況。產品生命周期約為72個月，考慮的回收的規模性，在上市后的48個月開始進行廢舊產品的回收，回收高峰期在60～96個月，在144個月以后回收量明顯下降。該該預測模型的結果可以為企業在制定相應產品回收策略時提供一定的依據。針對不同的產品，可根據產品的市場特征來調整相應的輸入輸出參數，以擴大模型的適用性。

5結語

廢棄產品回收水平的預測在再制造物流體系中具有十分重要的意義。由于廢棄產品回收量的影響因素較多，同時具有較大的不確定性，從而增大了廢舊產品回收水平的預測難度，從而較難獲得一個高信度的預測結果。本文運用模糊神經網絡處理方法，建立廢舊產品回收水平預測模型，包括廢舊產品回收時間間隔的預測模型，以及廢舊產品回收量的預測模型。2個模型具有一定的實際應用價值，經過數據修正調整，可以直接獲得對產品銷量、仿真回收量以及預測回收量隨時間的變化情況。模型計算在實際應用中需要一個能涵蓋整個數據空間并具有代表性的數據集，若訓練初期無法獲得大量的真實數據，可先將仿真結果作為訓練數據從而獲得初始FNN預測模型，隨后再不斷用真實數據來調整修正模型，以增強模型的實用性。

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第8篇：模糊神經網絡的優點范文

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.

關鍵詞： BLDCM；最優化；智能控制

Key words： BLDCM；optimization；intelligent control

中圖分類號：F276.44 文獻標識碼：A 文章編號：1006-4311（2013）12-0036-02

0 引言

無刷直流電機（BLDCM）控制系統是集電機技術、電力電子技術、控制理論和計算機技術等現代科學技術于一身的機電一體化系統。在傳統直流電機優越的調速性能保持上，無刷直流電機在一定程度上克服了由機械換向和電刷引起的一系列問題，在現代社會的各個領域均有較好的應用[1]。隨著新型稀土永磁材料的進一步開發與利用，出現新一輪的無刷直流電機的研究熱潮，隨著研究熱潮的不斷深入，無刷直流電機的使用范圍不斷擴大、應用前景將更加廣闊。在工業控制系統方面，為了更好地解決無刷直流電機中存在的若干問題，無刷直流電機的研究工作主要體現在以下幾方面：

1 轉矩脈動

當前，無刷直流電機存在轉速低、精度高、調速范圍大等一系列復雜問題，轉矩脈動直接影響著無刷直流電機速度控制性能。因此，無刷直流電機的轉矩脈動成為當前情況下亟待解決的問題。對于無刷直流電機的脈動性能在一些視聽設備等比較精密的儀器設備中要求比較高，因此在提高無刷直流電機性能方面抑制或消除轉矩波動至關重要。目前針對無刷直流電機轉矩脈動產生的原因分析，研究人員正在努力尋找抑制或消除轉矩脈動的各種方法和途徑。

分析無刷直流電機轉矩脈動產生的主要原因有：①由齒槽效應和渦流效應引起的轉矩波動，同其他電機一樣，無刷直流電機也同樣不能完全將齒槽效應和渦流效應避免。②無刷直流電機通常使用電子換相控制，電機繞組電感使電機相電流不可能為理想的方形電流。這就給系統帶來換相轉矩脈動。③由轉矩諧波引起的脈動。

為了提高無刷直流電機的性能，對無刷直流電機轉矩脈動研究不斷深入，針對轉矩脈動產生的不同原因，提出了抑制或削弱轉矩脈動的不同觀點和建議，這些解決措施因為研究條件的局限性只是在原有結構上或者控制方案上進行了一些修補和強化，沒有從根本上解決轉矩脈動問題，因此對無刷直流電機轉矩脈動的研究還有待于進一步深入。

根據定子電流諧波的最優權重的設計方法，美國的J.Y.Hung博士等人通過利用電流調節器等裝置，有效降低了由電磁轉矩及齒槽引起的轉矩脈動。此外，還有英國的Y.S.Cen、Z.O.Zhu和David.Hower博士試制成功的無齒槽的無刷直流電機，其主要作用也是通過減少轉矩脈動，提高電機效率[2]。

2 無位置傳感器

在電機控制中如果無位置傳感器，如果想獲得電機轉子的位置。在實際工作過程中必須對與電機轉子位置進行檢測和計算，研究人員提出采用智能控制理論，順利實現了對電機轉子進行的檢測和計算。這種控制方法通過智能方式來建立被測電壓、電流和轉子位置的相互關系。人工智能控制不要求控制電機有精確的數學模型，解決了電機運行過程中的非線性和參數的不確定性，而且實現對無刷直流電機控制的精度高、運行穩。對無位置傳感器臺灣的HG Chen、C.M.Lian博士通過智能換向調節裝置實現了有效控制，其主要原理是：檢測電機端電壓，通過開關信號發生器對換向位置進行粗略估計，然后給出最佳轉矩產生特性通過智能自調系統對換向瞬間進行微調[3]。但是，由于人工智能控制應用于無刷直流電機控制系統中的研究尚在起步階段，大部分研究只進行到仿真階段。

3 速度調節

BLDCM本身具有平穩的調速性能，同時還克服了有刷直流電機機械換向帶來的一系列缺點，在各個領域已經得到廣泛應用[4]。針對BLDCM本身具有時變性、非線性、強耦合等特征，無刷直流電機調速控制成為一個重要的研究方向。

在自動控制領域，最常用的并且行之有效的控制方法就是PID控制，但是隨著工作環境改變，控制對象變得的越來越復雜，從而對控制技術要求變得越來越高。在實際工作過程中對電機控制的精度和性能的要求不斷提高，同時由于無刷直流電機控制系統本身具有的復雜非線性的特性，采用常規PID控制策略對無刷直流電機進行控制難以達到滿意的效果。近年來通過對無刷直流電機的轉速調節研究中，現代的自適應控制、模糊控制、神經網絡控制等控制方法也應用于在這一領域，這些方法經過研究人員研究實驗得出結論現代控制理論中的智能控制比較適合電機控制，可以很好的提高系統的性能。本項目正是出這一角度出發，結合國內外無刷直流電機控制系統的研究現狀，將現代計算機應用中最前沿的最優化與智能控制與傳統的PID控制器結合在一起解決實際問題。

模糊PID控制策略就是將模糊控制引入傳統的PID控制器，組合成Fuzzy一PID復合控制器，并通過模糊控制規則尋找符合智能控制器控制方法，再利用最優化算法對復合模糊PID控制器控制參數進行優化，實現對無刷直流電機的速度控制，并且使無刷直流電機控制參數達到指定要求。

專家-PID復合控制器（ExpertControl），同樣也是將專家控制原理（即基于受控對象和控制規律的各種知識，并以智能的方式）與傳統PID控制結合在一起，利用專家經驗來設計PID參數便構成了專家PID控制。同樣利用專家經驗控制傳統PID控制器參數事項對無刷直流電機的的速度控制，使各項控制參數達到指定要求。

遺傳-PID復合控制器（GeneticAlgorithms），是通過遺傳算法把“優勝劣汰，適者生存”的生物進化原理，引入待優化參數進而形成的編碼串群體中，按照一定的適配值函數和一系列遺傳操作對各個個體進行選擇，從而使適配值高的個體被保存下來，組成新的群體。新的群體中包含了上一代的大量信息，并且引入了新的、優于上一代的個體。通過周而復始的不斷循環，不斷提高群體中各個個體的適應度，直至最后滿足一定的極限條件。這樣就達到了優化遺傳的目的）與傳統的PID控制器結合起來。通過遺傳算法來找到適合無刷直流電機控制系統要求的PID控制器參數，實現對無刷直流帶等級速度的控制，使系統的控制參數達到制定要求[5]。

復合智能PID控制器。復合智能控制器是將多種智能控制發發結合起來，取長補短，解決現代工業生產過程中單一的一種控制理論無法解決的控制難題。

模糊神經網絡控制器，是將神經網絡和模糊控制兩種控制方法結合在一起，針對模糊控制系統中模糊規則不好指定的弊端，神經網絡具有很強的非線性擬合能力，可映射任意復雜的非線性關系，而且學習規則簡單，便于計算機實現。具有很強的魯棒性、記憶能力、非線性映射能力以及強大的自學習能力，利用神經網絡更好的摸索和制定模糊神經網絡控制器對工業系統的控制。

遺傳神經網絡控制器，同樣的道理遺傳算法以生物進化為原型，具有很好的收斂性，在計算精度要求時，計算時間少，魯棒性高等都是它的優點。在現在的工作中，遺傳算法（1972年提出）已經不能很好的解決大規模計算量問題，它很容易陷入“早熟”。常用混合遺傳算法，合作型協同進化算法等來替代，即本項目中提到的遺傳神經網絡控制器。

相對于復合智能控制器而言，通過把復合智能控制與傳統的PID控制器進行結合組成模糊神經網絡PID控制器和遺傳神經網絡PID控制器，通過智能控制器更好地解決PID控制器控制參數問題，快速有效的尋找到工業控制系統中PID控制器Kp、Ki、Kd參數的最優解，使控制系統達到設計技術要求。

針對復雜的工業控制系統優化智能控制器參數是目前控制理論發展的最新方向，通過追隨當前狀態的最優參數值在參數空間搜索通過一系列迭代找到最優解。本項目研究的粒子群優化算法優化復合智能控制器參數是通過模擬生物群體的行為來解決尋找控制器參數最優點的問題，這種方法已經成為智能控制領域新的研究熱點，粒子群優化算法（Particle Swarm optimization，PSO）又翻譯為粒子群算法、微粒群算法、或微粒群優化算法。該算法是通過模擬鳥群覓食行為而發展起來的一種基于群體協作的隨機搜索算法。通常認為它是群集智能（Swarm intelligence，SI） 的一種。它可以被納入多主體優化系統（Multiagent Optimization System，MAOS）。粒子群優化算法是由Eberhart博士和kennedy博士發明。研究證明，優化智能控制應用在無刷直流電機控制系統中使無刷直流電機性能得到了顯著提高，也是當前無刷直流電機控制系統研究的一個熱點方向，主要體現在將與其他智能控制方法和優化算法相結合，通過PSO用于電機參數的在線辨識，并對無刷直流電機轉速進行自適應調整，在電機控制系統中起優化智能PID控制器控制參數。如PSO優化PID控制參數（Proportion Integration、differential）與神經網路，模糊控制，遺傳算法換等相融合中，為其提供非參數化的對象模型、優化參數、推理模型及故障診斷等。利用粒子群優化算法的并行處理、自學習、逼近任意非線性函數的特性，可以找到最優的KP、KI、KD參數。隨著研究的不斷深入，智能控制在無刷直流電機控制系統中應用將會越來越廣泛。[6]

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第9篇：模糊神經網絡的優點范文

80年代初，在美國、日本、接著在我國國內都掀起了一股研究神經網絡理論和神經計算機的熱潮，并將神經網絡原理應用于圖象處理、模式識別、語音綜合及機器人控制等領域。近年來，美國等先進國家又相繼投入巨額資金，制定出強化研究計劃，開展對腦功能和新型智能計算機的研究。

人腦是自生命誕生以來，生物經過數十億年漫長歲月進化的結果，是具有高度智能的復雜系統，它不必采用繁復的數字計算和邏輯運算，卻能靈活處理各種復雜的，不精確的和模糊的信息，善于理解語言、圖象并具有直覺感知等功能。

人腦的信息處理機制極其復雜，從結構上看它是包含有140億神經細胞的大規模網絡。單個神經細胞的工作速度并不高（毫秒級），但它通過超并行處理使得整個系統實現處理的高速性和信息表現的多樣性。

因此，從信息處理的角度對人腦進行研究，并由此研制出一種象人腦一樣能夠“思維”的智能計算機和智能信息處理方法，一直是人工智能追求的目標。

神經網絡就是通過對人腦的基本單元---神經元的建模和聯結，來探索模擬人腦神經系統功能的模型，并研制一種具有學習、聯想、記憶和模式識別等智能信息處理功能的人工系統。本文介紹神經網絡的特點以及近年來有關神經網絡與混沌理論、模糊計算和遺傳算法等相結合的混合神經網絡研究的動態。

一．神經網絡和聯結主義

回顧認知科學的發展，有所謂符號主義和聯結主義兩大流派。符號主義從宏觀層次上，撇開人腦的內部結構和機制，僅從人腦外在表現出來的智能現象出發進行研究。例如，將記憶、判斷、推理、學習等心理活動總結成規律、甚至編制成規則，然后用計算機進行模擬，使計算機表現出各種智能。

符號主義認為，認識的基本元素是符號，認知過程是對符號表示的運算。人類的語言，文字的思維均可用符號來描述，而且思維過程只不過是這些符號的存儲、變換和輸入、輸出而已。以這種方法實現的系統具有串行、線性、準確、簡潔、易于表達的特點，體現了邏輯思維的基本特性。七十年代的專家系統和八十年代日本的第五代計算機研究計劃就是其主要代表。

聯接主義則與其不同，其特點是從微觀出發。聯接主義認為符號是不存在的，認知的基本元素就是神經細胞（神經元），認知過程是大量神經元的聯接，以及這種聯接所引起的神經元的不同興奮狀態和系統所表現出的總體行為。八十年代再度興起的神經網絡和神經計算機就是這種聯接主義的代表。

神經網絡的主要特征是：大規模的并行處理和分布式的信息存儲，良好的自適應、自組織性，以及很強的學習功能、聯想功能和容錯功能。與當今的馮．諾依曼式計算機相比，更加接近人腦的信息處理模式。主要表現如下：

神經網絡能夠處理連續的模擬信號。例如連續灰度變化的圖象信號。

能夠處理混沌的、不完全的、模糊的信息。

傳統的計算機能給出精確的解答，神經網絡給出的是次最優的逼近解答。

神經網絡并行分布工作，各組成部分同時參與運算，單個神經元的動作速度不高，但總體的處理速度極快。

神經網絡信息存儲分布于全網絡各個權重變換之中，某些單元障礙并不影響信息的完整，具有魯棒性。

傳統計算機要求有準確的輸入條件，才能給出精確解。神經網絡只要求部分條件，甚至對于包含有部分錯誤的輸入，也能得出較好的解答，具有容錯性。

神經網絡在處理自然語言理解、圖象模式識別、景物理解、不完整信息的處理、智能機器人控制等方面有優勢。

符號主義和聯接主義兩者各有特色，學術界目前有一種看法：認為基于符號主義得傳統人工智能和基于聯接主義得神經網絡是分別描述人腦左、右半腦的功能，反映了人類智能的兩重性：精確處理和非精確處理，分別面向認識的理性和感性兩個方面，兩者的關系應該是互補而非互相代替。理想的智能系統及其表現的智能行為應是兩者相互結合的結果。

接下去的問題是，符號AI和聯接AI具體如何結合，兩者在智能系統中相互關系如何？分別扮演什么角色？目前這方面發表的文獻很多，大致有如下幾種類型：

1．松耦合模型：符號機制的專家系統與聯接機制的神經網絡通過一個中間媒介（例如數據文件）進行通訊。

2．緊耦合模型：與松耦合模型相比較，其通訊不是通過外部數據進行，而是直接通過內部數據完成，具有較高的效率。其主要類型有嵌入式系統和黑板結構等。

3．轉換模型：將專家系統的知識轉換成神經網絡，或把神經網絡轉換成專家系統的知識，轉換前的系統稱為源系統，轉換后的系統稱為目標系統，由一種機制轉成另一種機制。如果源系統是專家系統，目標系統是神經網絡，則可獲得學習能力及自適應性；反之，可獲得單步推理能力、解釋能力及知識的顯式表示。當然，轉換需要在兩種的機制之間，確定結構上的一致性，目前主要問題是還沒有一種完備而精確的轉換方法實現兩者的轉換。有待進一步研究。

4．綜合模型：綜合模型共享數據結構和知識表示，這時聯接機制和符號機制不再分開，兩者相互結合成為一個整體，既具有符號機制的邏輯功能，又有聯接機制的自適應和容錯性的優點和特點。例如聯接主義的專家系統等。

近年來神經網絡研究的另一個趨勢，是將它與模糊邏輯、混沌理論、遺傳進化算法等相結合，即所謂“混合神經網絡”方法。由于這些理論和算法都是屬于仿效生物體信息處理的方法，人們希望通過她們之間的相互結合，能夠獲得具有有柔性信息處理功能的系統。下面分別介紹。

二．混沌理論與智能信息處理

混沌理論是對貌似無序而實際有序，表面上看來是雜亂無章的現象中，找出其規律，并予以處理的一門學科。早在七十年代，美國和歐洲的一些物理學家、生物學家、數學家就致力于尋求在許許多多不同種類的不規則性之間的聯系。生物學家發現在人類的心臟中有混沌現象存在，血管在顯微鏡下交叉纏繞，其中也有驚人的有序性。在生物腦神經系統中從微觀的神經膜電位到宏觀的腦電波，都可以觀察到混沌的性態，證明混沌也是神經系統的正常特性。

九十年代開始，則更進一步將混沌和神經網絡結合起來，提出多種混沌神經網絡模型，并探索應用混沌理論的各種信息處理方法。例如，在神經元模型中，引入神經膜的不應性，研究神經元模型的混沌響應，研究在神經網絡的方程中，不應性項的定標參數，不定性時間衰減常數等參數的性質，以及這些參數于神經網絡混沌響應的關系，并確定混沌---神經網絡模型具有混沌解的參數空間。經過試驗，由這種混沌神經網絡模型所繪出的輸出圖形和腦電圖極為相似。

現代腦科學把人腦的工作過程看成為復雜的多層次的混沌動力學系統。腦功能的物理基礎是混沌性質的過程，腦的工作包含有混沌的性質。通過混沌動力學，研究、分析腦模型的信息處理能力，可進一步探索動態聯想記憶、動態學習并應用到模式識別等工程領域。例如：

對混沌的隨機不規則現象，可利用混沌理論進行非線性預測和決策。

對被噪聲所掩蓋的微弱信號，如果噪聲是一種混沌現象，則可通過非線性辨識，有效進行濾波。

利用混沌現象對初始值的敏銳依賴性，構成模式識別系統。

研究基于混沌---神經網絡自適應存儲檢索算法。該算法主要包括三個步驟，即：特征提取、自適應學習和檢索。

模式特征提取采用從簡單的吸引子到混沌的層次分支結構來描述，這種分支結構有可能通過少數幾個系統參數的變化來加以控制，使復雜問題簡單化。自適應學習采用神經網絡的誤差反傳學習法。檢索過程是通過一個具有穩定吸引子的動力學系統來完成，即利用輸入的初始條件與某個吸引子（輸出）之間的存在直接對應關系的方法進行檢索。利用這種方法可應用于模式識別。例如黑白圖象的人臉識別。

三．模糊集理論與模糊工程

八十年代以來在模糊集理論和應用方面，也有很大進展。1983年美國西海岸AI研究所發表了稱為REVEAL的模糊輔助決策系統并投入市場，1986年美國將模糊邏輯導入OPS---5，并研究成功模糊專家系統外殼FLOPS，1987年英國發表采用模糊PROLOG的智能系統FRIL等。除此通用工具的研制以外，各國還開發一系列用于專用目的的智能信息處理系統并實際應用于智能控制、模式識別、醫療診斷、故障檢測等方面。

模糊集理論和神經網絡雖然都屬于仿效生物體信息處理機制以獲得柔性信息處理功能的理論，但兩者所用的研究方法卻大不相同，神經網絡著眼于腦的微觀網絡結構，通過學習、自組織化和非線性動力學理論形成的并行分析方法，可處理無法語言化的模式信息。而模糊集理論則著眼于可用語言和概念作為代表的腦的宏觀功能，按照人為引入的隸屬度函數，邏輯的處理包含有模糊性的語言信息。

神經網絡和模糊集理論目標相近而方法各異。因此如果兩者相互結合，必能達到取長補短的作用。將模糊和神經網絡相結合的研究，約在15年前便已在神經網絡領域開始，為了描述神經細胞模型，開始采用模糊語言，把模糊集合及其運算用于神經元模型和描述神經網絡系統。目前，有關模糊---神經網絡模型的研究大體上可分為兩類：一類是以神經網絡為主，結合模糊集理論。例如，將神經網絡參數模糊化，采用模糊集合進行模糊運算。另一類以模糊集、模糊邏輯為主，結合神經網絡方法，利用神經網絡的自組織特性，達到柔性信息處理的目的。

與神經網絡相比，模糊集理論和模糊計算是更接近實用化的理論，特別近年來美國和日本的各大公司都紛紛推出各種模糊芯片，研制了型號繁多的模糊推理板，并實際應用于智能控制等各個應用領域，建立“模糊工程”這樣一個新領域。日本更首先在模糊家電方面打開市場，帶有模糊控制，甚至標以神經---模糊智能控制的洗衣機、電冰箱、空調器、攝象機等已成為新一代家電的時髦產品。我國目前市場上也有許多洗衣機，例如榮事達洗衣機就是采用模糊神經網絡智能控制方式的洗衣機。

四．遺傳算法

遺傳算法（Genetic Algorithm ：GA）是模擬生物的進化現象（自然、淘汰、交叉、突然變異）的一種概率搜索和最優化方法。是模擬自然淘汰和遺傳現象的工程模型。

GA的歷史可追溯到1960年，明確提出遺傳算法的是1975年美國Michigan大學的Holland博士，他根據生物進化過程的適應現象，提出如下的GA模型方案：

1．將多個生物的染色體（Chromosmoe）組成的符號集合，按文字進行編碼，稱為個體。

2．定義評價函數，表示個體對外部環境的適應性。其數值大的個體表示對外部環境的適應性高，它的生存（子孫的延續）的概率也高。

3．每個個體由多個“部分”組合而成，每個部分隨機進行交叉及突然變異等變化，并由此產生子孫（遺傳現象）。

4．個體的集合通過遺傳，由選擇淘汰產生下一代。

遺傳算法提出之后，很快得到人工智能、計算機、生物學等領域科學家的高度重視，并在各方面廣泛應用。1989年美國Goldberg博士發表一本專著：“Genetic Algorithms in Search，Optimization and Machine Learning”。出版后產生較大影響，該書對GA的數學基礎理論，GA的基本定理、數理分析以及在搜索法、最優化、機器學習等GA應用方面進行了深入淺出的介紹，并附有Pascal模擬程序。

1985年7月在美國召開第一屆“遺傳算法國際會議”（ICGA）。以后每隔兩年召開一次。近年來，遺傳算法發展很快，并廣泛應用于信息技術的各個領域，例如：

智能控制：機器人控制。機器人路徑規劃。

工程設計：微電子芯片的布局、布線；通信網絡設計、濾波器設計、噴氣發動機設計。

圖象處理：圖象恢復、圖象識別、特征抽取。

調度規劃：生產規劃、調度問題、并行機任務分配。

優化理論：TSP問題、背包問題、圖劃分問題。

人工生命：生命的遺傳進化以及自增殖、自適應；免疫系統、生態系統等方面的研究。

神經網絡、模糊集理論和以遺傳算法為代表的進化算法都是仿效生物信息處理模式以獲得智能信息處理功能的理論。三者目標相近而方法各異；將它們相互結合，必能達到取長補短、各顯優勢的效果。例如，遺傳算法與神經網絡和模糊計算相結合方面就有：

神經網絡連續權的進化。

傳統神經網絡如BP網絡是通過學習，并按一定規則來改變數值分布。這種方法有訓練時間過長和容易陷入局部優化的問題。采用遺傳算法優化神經網絡可以克服這個缺點。

神經網絡結構的進化。

目前神經網絡結構的設計全靠設計者的經驗，由人事先確定，還沒有一種系統的方法來確定網絡結構，采用遺傳算法可用來優化神經網絡結構。

神經網絡學習規則的進化。

采用遺傳算法可使神經網絡的學習過程能夠適應不同問題和環境的要求。

基于遺傳算法的模糊推理規則的優化，以及隸屬度函數的自適應調整也都取得很好效果。

上述神經網絡、模糊計算、遺傳算法和混沌理論等都是智能信息處理的基本理論和方法。近年來學術界將它們統稱為“計算智能”。有關這方面更詳細的內容，可參閱我們編著的下列著作：

“神經網絡與神經計算機”（1992年科學出版社出版）