【摘 要】
:
该文对GMDH(Group Method of Data Handing)进行了拓展,提出一类模糊GMDH(Fuzzy GMDH,FGMDH)网络及其学习算法。该网络结合模糊逻辑模型,提高了原有GMDH的非线性拟合能力。并基于此模糊逻辑模型与RBF(Radial Basis Function)网络的函数等价性,应用RBF 网络学习算法对该模糊逻辑模型的参数进行学习。数值示例和工业应用仿真结果表明,
论文部分内容阅读
该文对GMDH(Group Method of Data Handing)进行了拓展,提出一类模糊GMDH(Fuzzy GMDH,FGMDH)网络及其学习算法。该网络结合模糊逻辑模型,提高了原有GMDH的非线性拟合能力。并基于此模糊逻辑模型与RBF(Radial Basis Function)网络的函数等价性,应用RBF 网络学习算法对该模糊逻辑模型的参数进行学习。数值示例和工业应用仿真结果表明,FGMDH网络用于模型化工业生产过程是切实可行的。
其他文献
本文研究了抗氧化微量营养素(AM)对1型糖尿病鼠胰岛细胞的保护作用。应用小剂量多次注射链脲佐茵素(MLDS)方法制备IDDM模型,将C57BL小鼠随机分成MLDS模型组(MLDS)、联合添加微量营养素组(AM)、及正常对照组(Control),给药7周后处死动物。制备小鼠胰腺HE切片,观察形态学变化,测定胰岛面积与胰腺面积比(Isl.A/Panc.A)、胰岛平均面积(Isl.A)、胰岛形状因子(I
目的:研究辐射引起的伤口愈合延迟的病理学变化和凋亡特征。方法:用光、电镜,原位末端标记并结合图像分析技术观察大鼠单纯创伤组和放射复合创伤组病理形态学、伤口面积和伤口区细胞数量、细胞凋亡等方面的变化。结果:(1)照射后伤口愈合早期,炎症反应明显受抑,创面渗出物减少,出血,坏死明显;中期肉芽组织生长成熟减慢,伤口收缩受到抑制;后期上皮覆盖滞后,与单伤组相比愈合时间明显延长。伤口面积测定也表明,在伤口愈
目的:探讨羟基磷灰石义眼座植入后肉芽组织增生的发病机理及有效的治疗方法。方法:对19例羟基磷灰石眼座植入后结膜囊肉芽组织过度增生的组织切除后采用常规病理检查以及CD20,CD45RO和PCNA的免疫组化及图像定量分析研究。结果:肉芽组织及正常对照组中淋巴细胞CD20的阳性表达数密度均高于CD45RO,其差异有非常显著性。且肉芽组织组的CD20及CD45RO的阳性表达数密度均高于正常对照组,其差异亦
目的:动态观察高场强电磁脉冲辐射(HEMP)对小鼠肝细胞核DNA含量及倍体的影响,探讨电磁辐射的生物学效应。方法:应用HEMP发射源对二级昆明小鼠进行全身辐照,场强分别选用8×103V/m、2×104Wm和6×104V/m,发射源相关技术参数:脉冲上升时间20ns,脉宽30μs,频率为5次/2min;采用Feulgen染色动态观察小鼠肝细胞核内DNA含量的变化,观察时间1年,共设十个时相点(n=6
本文对生物医学图像信息技术的应用和发展进行了阐述。生物医学图像信息技术是将生物医学和计算机技术结合进行研究的边缘学科,它是医学信息学中的一个分支,它围绕生物体通过不同光源、应用不同的设备所呈现的各类图像,通过现代信息处理技术收集、整理、储存、分析、检索、传播和利用这些信息。生物医学图像信息技术包括生物医学图像成像技术、生物医学图像处理技术、生物医学图像分析技术和生物医学图像管理技术、生物医学图像传
该文介绍了神经元非模型控制方法及其在液压电梯速度控制中的应用研究。神经元非模型控制器无需建立对象的数学模型,通过神经元的在线自学习不断调整控制量,以达到系统设计要求的各项性能指标。对某液压电梯的仿真实验研究结果表明,神经元非模型控制方法具有很强的适应性和鲁棒性,能有效地对液压电梯这类具有严重非线性和不确定性的复杂系统进行控制。
根据当前流程工业CIMS中实际包含的各种软件接口情况,进行了接口类型的汇总,提出从数据源的角度进行接口技术划分。并针对具体的应用,提出了应用接口的解决方案。
随着市场竞争的日趋激烈,生产的计划调度在现代工业生产中扮演越来越重要的角色。以往的计划调度策略着重于正常状况下的生产调度,而在实际生产中,外部突发事件往往使正常的生产调度策略不能适应新的生产工况。该文提出一种基于时延Petri Net的生产计划调度结构,在该结构中,参考Petri Net模型融合了资源约束的影响,监控Petri Net模型实时临视外部突发事件的发生,生产管理人员可以根据实时信息动态
该文针对RBF神经网络存在的基函数中心确定尚无有效方法、网络神经元数多给实际应用带来困难以及收敛速度慢等问题,提出了一种基于综合优化方法的RBF神经网络,该网络综合了遗传算法(GA),模拟退火等优化方法的优点,采取了误差反馈策略,使网络在保证训练精度的前提下,收敛速度加快,神经元个数减少。仿真结果证明了其有效性。
对如何建立复杂过程模糊推理规则模型这一模糊系统研究中的关键问题进行了研究。给出一种通过实验数据获取MIMO复杂过程模糊规则模型的方法,即将每一维输入变量的论域进行等间隔分割后确定出模糊规则的前件参数和规则总数,然后,由于要建立的模糊模型可以表示为一个前馈模糊神经网络,因此利用BP学习算法求得模糊规则模型的后件参数。仿真举例验证了所述模糊建模方法的有效性并说明了所建模糊规则模型有效较好的泛化能力。