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adapterSystemPaper
- 论文标题:自适应模糊系统在手写体数字识别中的应用研究 作者:张镭 作者专业:计算机软件人工智能 导师姓名:黄战 授予学位:硕士 授予单位:暨南大学 授予学位时间:19990501 论文页数:59页 文摘语种:中文文摘 分类号:TP18 TP391.4 关键词:手写体数字 自适应 模糊逻辑 神经网络 模式识别 摘要:该文针对模式识别的特点,构造了适合于模式识别问题的自适应模糊系统,对三种不同学习算法加以改进,在手写全数字识别上对分类器进行了实现,
ANN_PPT
- 人工神经网络PPT,包括各种神经网络算法及模糊神经网络算法原理及实现
mohushengjin
- 模糊神经网络控制方法研究，属于控制理论的研究
FuzzyNeuralNetwork
- 本论文在较为系统地分析模糊神经网络理论和遗传算法基本原理的基础上，，提出一种基于补偿模糊神经网络的控制方法，通过补偿模糊推理和快速学习算法的引入，构造补偿模糊神经网络控制器，实现模糊网络结构和参数的优化及matlab仿真。
ONlineIdentifyBaseOnFuzzyNeural
- 发表于一个核心刊物的博士论文，利用模糊神经网络构建了一个表面粗糙度的辨识系统
MATLABFNN
- 这是一个模糊神经网络的训练程序，希望能从中作出改进。
FuzzyInferenceSystemThesis
- 基于模糊神经网络的软件质量预测模型研究深刻阐述了模糊逻辑推理的全过程，从输入层到隐含层再到输出层。-The thesis expounded the whole process of fuzzy logic reasoning, from the input layer to hidden layer to output layer.
Matlab_and_auto_adapted_neural_network_fuzzy_reaso
- 本书着重介绍MATLAB在工程数据数学处理中应用的基础知识和计算方式，其内容涉及MATLAB主包和部分工具箱内容。本书另外涉及MATLAB系统的模糊逻辑工具箱的自适应神经网络模糊推理系统，对自适应神经网络模糊推理系统的数学原理、功能使用和程序调用进行了较详细的论述。-This book focuses on MATLAB mathematical treatment in the application of engineering data, the basic knowledge and m
A-semi-active-suspension-
- 车辆半主动控制的神经网络与模糊控制，对车辆的半主动控制研究是个很好的参考-Vehicle semi-active control of neural network and fuzzy control of semi-active control of the vehicle is a good reference
fuzzy-neuro--network
- 摘要：为了减少先验知识对统一潮流控制器中模糊规则的设计和电力系统参数的变化对统一潮流控制器性能的影响， 文中采用模糊神经网络来设计统一潮流控制器-Abstract: In order to reduce a priori knowledge of the unified power flow controller in the fuzzy rules in the design and power system parameters on the unified power flow contr
Map-matching-algorithm
- 提出了基于模糊神经网络的新的地图匹配算法． 该算法综合了数字道路信息和GPS /DR 定位信息， 提取两个重要参数作为输入变量， 即定位点到候选路段的投影距离及定位航向与候选路段方位角差． 设计出了四层模糊神经网络及改进的收敛学习规则． 实验结果表明所提出的算法能很好地匹配车辆行驶路段位置．-Map matching algorithm based on fuzzy neural network
BTT-missile
- 针对不确定非线性 BTT 导弹控制系统, 提出了一种基于模糊高斯基函数神经网络的自适应控制设计方法。在设计过程中将不确定部分合为一项, 应用模糊神经网络的万能逼近性质来逼近系统不确定项, 然后利用滑模控制和自适应模糊神经网络理论设计了控制器, 应用 Ly apunov 稳定性理论保证闭环系统的稳定性,并推导出自适应律,最后通过仿真结果验证该方法的有效性。-BTT missile based on fuzzy neural network adaptive control
Intelligent-controller
- PID控制算法简单、鲁棒性强，但其参数整定过程繁琐，整定时需要控制对象的精确数学模型，而且整定往往是针对某一种具体工况进行的，缺乏自学习和自适应能力。模糊神经网络则兼备了模糊逻辑和神经网络的优点，具有函数逼近功能，具有较强的自适应、自学习能力、容错能力和泛化能力。借助于遗传算法对全局性参数进行优化设计，借助于BP算法对局部性参数进行优化，将模糊神经网络和遗传算法引入PID控制参数的整定过程，构造出一种基于模糊神经网络和遗传算法的智能PID控制器-Intelligent controller ba
Ant-particle-swarm
- 基于蚁群粒子群的模糊神经网络交通流量预测，是做毕业设计参考的文献，希望对做交通流预测的同学有帮助-Ant particle swarm-based fuzzy neural network traffic flow forecasts, is doing graduate design reference literature, and help students to do traffic flow forecasting
A-hybrid
- 针对传统的ＢＰ或ＧＡ对模糊神经网络的识别应用存在收敛容易陷入局部极小 识别率低下等问题 提出一 种基于ＢＦＧＳ的混合遗传算法 其基本思想为 首先构造一种前馈型模糊神经网络结构 然后用遗传算法进化若干代 后 当目标函数的梯度或者范数小于预先设定值 则改用ＢＦＧＳ算法进行优化识别 仿真实验表明 对比ＧＡ该算法 收敛速度较快 识别精度提高了约７％ 能够较好地应用于一类模糊神经网络的识别-In traditional BP or GA to identify the application
085321
- 基于模糊神经网络模型，RBF神经网络控制研究 -RBF Control Research based on Fuzzy Neural Model
7856453
- 一种新的PID型模糊神经网络控制器的研究, 带Smith预估器的改进遗传算法 -A New PID-type Fuzzy Neural Network Controller based on Genetic Algorithm with improved Smith Predictor
64328
- 基因优化的模糊神经网络的船舶控制器 仿真实验得到-A Genetically Optimized Fuzzy Neural Network for Ship Controllers
muhushenjing
- 模糊神经网络可用于模糊回归、模糊控制器.-Fuzzy neural network can be used for fuzzy regression, fuzzy controller
Subtractive-Clustering
- 基于减法聚类及自适应模糊神经网络的 短期电价预测.-Short-term price forecasting Subtractive Clustering and Adaptive Fuzzy Neural Network.