基于模糊感知器的路面性能预测方法 被引量：5

1

作者 李志刚 邓学钧 洪锋 《东南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第2期104-106,共3页

利用模糊感知器人工神经元网络尝试建立一个智能型路面性能预测模型 ,对神经网络原理和模型结构进行了系统的理论分析 ,给出了详细的算法 ,并以平整度历年调查资料为数据基础 ,对该模型进行了实例分析 ,证明了模型的理论与实际运用的可... 利用模糊感知器人工神经元网络尝试建立一个智能型路面性能预测模型 ,对神经网络原理和模型结构进行了系统的理论分析 ,给出了详细的算法 ,并以平整度历年调查资料为数据基础 ,对该模型进行了实例分析 ,证明了模型的理论与实际运用的可行性 .该方法利用神经网络与模糊方法各自的优点 ,针对不同性能指标 ,建立对应的神经网络预测模型 ,来对今后的指标值进行预测 ,较好地解决了路面性能预测中的模糊性和不确定性 . 展开更多

关键词 路面性能 模糊感知器 预测方法 人工神经网络

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利用模糊感知器解决模糊可分样本的分类问题 被引量：1

2

作者 刘燕 阎慧臻 刘超 《大连工业大学学报》 CAS 北大核心 2009年第1期66-68,共3页

针对一类用于解决分类问题的模糊感知器,提出完全随机输入的模糊δ-规则,并给出训练样本模糊可分的定义。实例表明,利用该算法可以有效地解决模糊可分样本的分类问题,在有限步迭代后就达到收敛,即有限步训练后网络能将所有样本正确分类。

关键词 模糊感知器 模糊可分 分类

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带递归单元的模糊感知器的δ-规则的有限收敛性

3

作者 刘燕 阎慧臻 +2 位作者 刘超 姜行健 杨开兵 《大连工业大学学报》 CAS 北大核心 2012年第5期376-378,共3页

针对带递归的模糊感知器,提出模糊δ-规则,其中样本以完全随机顺序输入。证明了若训练样本模糊可分,在一定条件下,算法有限收敛,即有限步训练后网络能将所有样本正确分类,可以准确完成模糊可分样本的分类问题。

关键词 递归 模糊感知器 模糊可分

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带递归的模糊感知器有限收敛性

4

作者 刘燕 杨洁 李龙 《大连理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第6期933-936,共4页

模糊感知器的主要功能是通过权值的学习来判别样本所属的类别.对一种基于模糊逻辑运算的带递归的模糊感知器进行了研究,其网络结构类似于内部运算基于加法-乘法的传统感知器,并加入了动态递归项.设定网络的初始权值均为常数0,证明了若... 模糊感知器的主要功能是通过权值的学习来判别样本所属的类别.对一种基于模糊逻辑运算的带递归的模糊感知器进行了研究,其网络结构类似于内部运算基于加法-乘法的传统感知器,并加入了动态递归项.设定网络的初始权值均为常数0,证明了若训练样本的输入向量维数为2,在样本模糊可分条件下,学习算法有限收敛,即有限步后权值的训练停止;若训练样本的输入向量维数大于2,在稍强的条件下,学习算法也有限收敛. 展开更多

关键词 模糊感知器 递归 有限收敛性 模糊可分

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直觉模糊感知器及其收敛性

5

作者 李龙 赵蓉 《衡阳师范学院学报》 2014年第6期5-10,共6页

将直觉模糊集与感知器网络相结合,提出了一种用来分类的直觉模糊感知器模型,同时构造了一种新的学习算法,并证明了在训练样本直觉模糊可分和相应的条件下,该学习算法是有限收敛。

关键词 直觉模糊感知器 有限收敛 学习算法

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一种基于模糊感知器的模糊神经分类器 被引量：1

6

作者 许丽净 余英林 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第1期131-134,共4页

隶属函数应能客观反映模式的不确定性分布情况 ,模糊神经分类器中为每个输入特征划分相同数量的模糊变量显然是不合理的 .针对这一问题 ,根据模糊积分的思想 ,本文通过分析隶属函数的变化曲线来确定模糊密度 ,以此为依据为输入特征划分... 隶属函数应能客观反映模式的不确定性分布情况 ,模糊神经分类器中为每个输入特征划分相同数量的模糊变量显然是不合理的 .针对这一问题 ,根据模糊积分的思想 ,本文通过分析隶属函数的变化曲线来确定模糊密度 ,以此为依据为输入特征划分合适的模糊变量 。 展开更多

关键词 模糊感知器 模糊密度 模糊神经分类器 隶属函数 神经网络

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基于模糊感知器的神经模糊分类器

7

作者 许丽净 余英林 《华南理工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第9期40-44,共5页

针对一类基于模糊感知器的神经模糊分类器 ,分析了隶属函数限制条件对分类结果的影响 .并根据模糊密度的概念 ,提出一种为输入特征选择合适的模糊划分的方法 .

关键词 模糊感知器 神经模糊分类器 模糊密度 隶属函数 模糊识别

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用粗糙集构造基于知识的模糊多层感知器 被引量：2

8

作者 杭小树 熊范纶 王振宇 《中国科学技术大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2001年第1期85-91,共7页

提出了用粗糙集理论构造模糊多层感知器的方法 .使用粗糙集从样本信息表中抽出关于领域的规则以及规则的精确度和覆盖度 .网络的结构由已经抽取的规则映射而成 ,初始连接权由规则的精确度和覆盖度确定 .论文给出了基于信息熵的知识约简... 提出了用粗糙集理论构造模糊多层感知器的方法 .使用粗糙集从样本信息表中抽出关于领域的规则以及规则的精确度和覆盖度 .网络的结构由已经抽取的规则映射而成 ,初始连接权由规则的精确度和覆盖度确定 .论文给出了基于信息熵的知识约简算法 .运用于水稻虫害分类的试验结果表明 :这种基于知识的模糊多层感知器与传统感知器相比 ,具有较少的隐层节点 ,并能做出正确的特征分类 . 展开更多

关键词 粗糙集 模糊多层感知器 数据约简 信息熵 人工智能 人工神经网络 规则提取

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基于知识的模糊多层感知器

9

作者 史慧敏 张帆 孙即祥 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2003年第1期99-102,共4页

通过与标准模糊多层感知器的对比文章描述了基于知识的模糊多层感知器的具体结构,讲述了如何利用先验知识对连接权进行初始化以及如何从已经过训练的网络中抽取推理规则,文章最后指出这种网络在训练效率和识别性能上优于标准模糊多层感... 通过与标准模糊多层感知器的对比文章描述了基于知识的模糊多层感知器的具体结构,讲述了如何利用先验知识对连接权进行初始化以及如何从已经过训练的网络中抽取推理规则,文章最后指出这种网络在训练效率和识别性能上优于标准模糊多层感知器。 展开更多

关键词 知识 模糊多层感知器 规则抽取 学习算法 神经网络

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自主移动机器人的模糊智能导航 被引量：5

10

作者 高峰 黄玉美 +2 位作者 林义忠 刘鸿雁 史恩秀 《西安理工大学学报》 CAS 2005年第4期337-341,共5页

移动机器人在运动过程中所获得的传感器信息是动态且不确定的。移动机器人的控制采用了基于行为的结构,它能够克服环境的不确定性,可靠地完成复杂任务,且效率高,鲁棒性好。为了实现机器人在未知、动态、复杂环境下具有一定智能的自我决... 移动机器人在运动过程中所获得的传感器信息是动态且不确定的。移动机器人的控制采用了基于行为的结构,它能够克服环境的不确定性,可靠地完成复杂任务,且效率高,鲁棒性好。为了实现机器人在未知、动态、复杂环境下具有一定智能的自我决策的能力,利用模糊控制器来完成移动机器人的各种自主行为,所有被激活的行为采用分划方法来融合,可以很好地处理不确定的情况。最后通过仿真验证了该方法对移动机器人导航的有效性和可行性。 展开更多

关键词 自主移动机器人 智能导航 模糊感知器

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基于特定随机输入样本的模糊δ规则的收敛性

11

作者 刘燕 姚明臣 《黑龙江大学自然科学学报》 CAS 北大核心 2013年第1期39-43,共5页

讨论在样本模糊可分条件下,基于特定随机输入样本的模糊δ规则的收敛性。基于特定随机输入是指样本按轮次输入网络,每一轮按照随机排序选取样本。证明在训练过程中权值单调下降,并最终达到收敛,给出了学习步长的选取范围。

关键词 模糊感知器 模糊可分 有限收敛 特定随机输入

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路堤边坡冲刷量预测方法研究 被引量：5

12

作者 李志刚 刘建民 《华东公路》 北大核心 2003年第6期24-26,共3页

影响边坡冲刷的因素很多 ,而基于模糊感知器建立一个通用的公路边坡冲刷预报模型是一个较好的解决途径。该方法结合了神经网络与模糊方法的优点 ,它可以模拟影响因素之间复杂的非线性关系 ,较好地解决了公路边坡冲刷预报中的模糊性和不... 影响边坡冲刷的因素很多 ,而基于模糊感知器建立一个通用的公路边坡冲刷预报模型是一个较好的解决途径。该方法结合了神经网络与模糊方法的优点 ,它可以模拟影响因素之间复杂的非线性关系 ,较好地解决了公路边坡冲刷预报中的模糊性和不确定性。模糊感知器网络将冲刷影响因子序列分成学习样本 (30min降雨强度、降雨历时、降雨量、坡度坡长 ) ,表示冲刷外因和学习目标样本 (土压实度、径流流速、径流流量、土颗粒粘聚力、植被指数 ) ,表示冲刷内因。通过模糊感知器特有的算法训练学习样本得到目标样本 ,最终得出冲刷预报值。为了验证模型 ,在连徐高速公路路堤边坡用SR型人工降雨设施进行冲刷试验 ,得到冲刷量实测资料 ,将通过模型计算的冲刷量值与之比较 ,显示了模型具有较好的预报效果。 展开更多

关键词 公路工程 路堤边坡 边坡冲刷 边坡加固 模糊感知器 冲刷预报 土压实度 径流流速 植被指数

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多元线性回归的一种神经计算实现及其优点 被引量：1

13

作者 成卫青 《南京邮电学院学报（自然科学版）》 2002年第4期33-38,共6页

给出了用模糊感知器学习算法和(ε,δ)准则估计多元线性回归模型回归系数的详细算法,讨论了学习速率、ε和δ的设定;并与经典的回归系数估计方法最小二乘法作比较,发现总体拟合最好的特性对于含异常数据(noisydata)的情况反而会使预测... 给出了用模糊感知器学习算法和(ε,δ)准则估计多元线性回归模型回归系数的详细算法,讨论了学习速率、ε和δ的设定;并与经典的回归系数估计方法最小二乘法作比较,发现总体拟合最好的特性对于含异常数据(noisydata)的情况反而会使预测值背离事实更远,而基于模糊感知器的学习算法实现线性回归具有编程简单、对数据无特殊要求而且对数据的容错性较高的优点,可用来实现数据挖掘所需要的预测和异常检测功能。 展开更多

关键词 多元线性回归 模糊感知器 (ε δ)准则 学习速率 异常数据 神经计算法 数据库 数据挖掘

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