神经网络是一种由神经元和连接权重构成的计算模型,它能够通过学习不断优化权重,从而实现对输入数据的自适应建模。神经网络在模式识别、预测和优化等方面表现出色。 模糊神经网络 模糊神经网络将模糊逻辑和神经网络相结合,利用神经网络的自适应学习能力和模糊逻辑的模糊描述能力,有效地处理模糊信息。FNN将模糊集合映射到神经网络,通
模糊神经网络的基本元素是神经元,它们连接组成了一个网络。每个神经元都有一个输入和一个输出,输入可以是模糊或者非模糊的。神经元的输出可以是逻辑值或者模糊值。模糊值是由神经元的激活函数决定的。激活函数通常是Sigmoid函数、ReLU函数或者其他类型的函数。与传统神经网络不同的是,模糊神经网络的权重和阈值可以是模糊...
模糊神经网络的基本概念: 模糊神经网络的设计主要包括如下几个方面: (1)选取模糊神经网络控制器输入端和输出端变量; (2)选取模糊神经网络控制器输入端和输出端变量相关参数; (3)计算模糊神经网络集隶属函数并总结模糊神经网络控制器控制规则; (4)确定模糊神经网络控制器模糊化和清晰化集体算法。 版权声明:本文内容由...
模糊神经网络(Fuzzy Neural Networks,FNN)具有高鲁棒性、高学习性以及高自适应性等特点。 模糊神经网络由输入层、模糊化层、模糊推理层和清晰化层组成,拓扑结构图如下图所示。 第一层:输入层。对应于模型的输入 第二层:模糊化层。对输入进行模糊化,对应于每 个输入有7个模糊语言集, {正大,正中,正小,零,负小...
一. 模糊PID原理 模糊PID控制流程如下图所示,把目标值Xtarget与输出值Xout的误差e与e的变化率de/dt作为模糊控制器的输入,模糊控制器先对输入进行模糊化处理,接着进行模糊推理,最后把模糊推理的结果进行去模糊处理输出PID控制器的三个参数kp, ki, kd,从而达到对PID控制器参数自适应整定的效果。
模糊神经网络的核心思想是利用模糊集合和神经网络相结合,通过模糊推理和神经网络学习的方式来处理复杂的问题。在模糊神经网络中,模糊集合用于表示输入和输出的模糊性,神经网络则用于学习和调整模糊集合之间的关系。 与传统的神经网络相比,模糊神经网络在处理模糊性数据和不确定性信息方面具有更强的表达能力和适应性。它能够...
模糊神经网络 “当系统的复杂性增加时，我们使它精确化的能力将减小。直到达到一个阈值，一旦超越它，复杂性和精确性将互相排斥。”——模糊数学创始人教授 互克性原理 天气冷热 雨的大小 风的强弱 人的胖瘦 年龄大小 个子高低 客观世界的模糊性反映在人脑中，便产生了概念上的模糊性；人巧妙地利用自已建立的模糊...
基于模糊神经网络(Fuzzy Neural Network, FNN)算法预测电价是一种将模糊逻辑与神经网络相结合的方法,旨在提高预测模型的准确性和鲁棒性。在电力市场中,电价受多种因素影响,包括供需关系、天气状况、经济活动、政策调整等,这些因素之间存在复杂的非线性关系和不确定性,使得电价预测成为一个典型的复杂问题。模糊神经网络通...
模糊神经网络的一般过程包括以下步骤: 1.确定输入变量和输出变量。输入变量是神经网络的输入特征,输出变量是神经网络的输出结果。 2.将输入变量映射到模糊集合中。这个过程称为模糊化。模糊化可以使用三角函数、梯形函数等不同的方法来实现。 3.确定模糊规则。模糊规则是指将输入变量和输出变量之间的关系用一些语言规则...
摘要:考虑到石油管道的封闭性和复杂性,很难识别环境特征,将基于模糊神经网络的多传感器信息融合用于解决管道中管道机器人的导航问题。采用CCD摄像头和距离传感器来识别管道中的障碍物和弯道,并根据环境信息制定控制决策。建立了机器人物理模型和模糊神经网络拓扑结构,并对神经网络进行了学习训练。最后,对其中一种环境类型...