简介：AnewapproachtogenerateAself-organizingfuzzyneuralnetworkmodel.Anonlinearcombiningforecastmethodbasedonfuzzyneuralnetwork.Anovelclustermethodinfrizzyneuralnetworks.AnovelrobustPIDcontrollerdesignbyfuzzyneuralnetwork.Arecurrentfuzzyneuralnetwork:learningandapplication.Astudyofchatterpredictioninendmillingprocess(fuzzyneuralnetworkmodelwithinputsofcuttingconditionsandsound.Aweightedfuzzyreasoninganditscorrespondingneuralnetwork.

简介：

简介：Anti-controlofchaosbasedonfuzzyneuralnetworksinversesystemmethod；ApplicationofArtificialIntelligenceTechniquesforClassificationandLocationofFaultsonThyristor-ControlledSeries-CompensatedLine；AutonomousNavigationinaKnownDynamicEnvironment；BETAFUZZYNEURALNETWORKAPPLICATIONINRECOGNITIONOFSPOKENISOLATEDARABICWORDS；Controlsystemusingfuzzifiedinputneuralnetwork；CoordinatedcontrolofEGRandVNTinturbochargeddieselenginebasedonintakeairmassobserver；DesignofIntelligentOptimalTrackingControlforRobotManipulator。

简介：AConcurrentFuzzy-NeuralNetworkApproachforDecisionSupportSystems，Adynamicallygeneratedfuzzyneuralnetworkanditsapplicationtotorsionalvibrationcontroloftandemcoldrollingmillspindles，Afuzzymodelingofactivemagneticbearingsystemandslidingmodecontrolwithrobusthyperplaneusinμ-synthesistheory……

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简介：本文系统的论述了模糊控制，神经网络以及模糊神经网络的发展及现状，探讨了模糊神经网络发展当中的一些问题，指出了模糊神经网络现阶段存在的不足与发展方向。

简介：本文对本世纪80年代中期兴起并紧密结合现代科学技术进步的一门新兴学科--模糊神经网络进行了综述,分析了所取得的主要成果及其特点,并指出了今后模糊神经网络研究中有待解决的许多问题.针对这些问题,介绍了笔者的工作--模糊逼近神经网络摄动系统,对开展模糊神经网络的研究将具有启迪作用和现实意义.

简介：摘要院本文主要通过建立Lyapunov函数在T-S模糊控制系统中的应用得到控制系统全局指数稳定性判据，得到同时具有多时滞或者时滞对时间变化的模糊控制系统的反馈控制器设计准则，并利用M矩阵确保该系统存在稳定周期解。

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简介：简要叙述数据挖掘的概念及几种主要的数据挖掘方法,提出一种基于模糊神经网络的数据挖掘算法,把模糊理论和神经网络结合起来构造、训练模糊神经网络,弥补神经网络结构复杂、网络训练时间长、结果表示不易理解等不足。

简介：摘要本文利用人工神经网络理论在模糊控制技术上的运用，设计以洗涤水浑浊度和浑浊度变化率为输入参量，实时控制洗涤时间的洗衣机，并用MATLAB进行模拟

简介：随着环保意识的增强，绿色包装越来越人们及政府机构的重视，对绿色保证的优劣评价，则成为一项关键的工作。本文运用模糊神经网络，对已建立的绿色包装指标体系进行评价，最后得到一个合理的评价结果，实例表明该方法可以作为绿色包装评价的理论研究内容，可以为政府以及其他检测部门提供一种可行的理论依据。

简介：将模糊控制和神经网络控制相结合设计出模糊神经网络控制器，应用于交流伺服系统的调速控制中，可以克服交流伺服电机中参数变化、非线性和耦合等不确定因素的影响。针对模糊神经网络控制器运算量大、收敛慢的特点，硬件采用DSP芯片作为其控制器运算单元，成功地完成了其控制器的DSP实现，提高了交流调速系统的控制性能。

简介：针对无人动力伞在执行任务时常常在低空、城市上空等复杂气流环境飞行，无人动力伞的响应特性受到飞行速度、航向角和各种风的综合影响，具有的非线性和不确定性．导致事先设计的控制规则不再适合，对此基于PID的控制算法难以达到满意的控制效果．本文提出了一种模糊神经网络控制无人动力伞航向控制策略，利用RBF神经网络所特有的局部逼近能力，对模糊控制规则进行在线推理并获得连续输出，采用GA算法对神经网络参数进行调整来实现对模糊控制器规则库的优化和模糊规则的自动生成．使控制器能够进一步适应无人动力伞实时控制中的时变性和不确定性，保持良好的控制性能；仿真表明算法是可行的．

简介：提出了一种基于模糊观测数据的RBF神经网络（FORBFNN），用于解决一类输出不可精确测量但可用模糊隶属度来表征的非线性系统建模问题．神经网络模型中各隐层神经单元的权重系数采用一种新的模糊EM算法辨识获得；隐层神经单元的数量及径向基函数的中心和宽度基于一种数据驱动的方法自适应确定，即首先初始生成一个隐层单元，然后根据一定的规则逐步加入新的单元，该过程不断迭代直到模型满足预设要求．该方法同时考虑了模型的复杂度及预测精度．数值模拟实验结果表明该建模方法是有效的，且建立的模型具有较高的预测精度．

简介：为研究各种理化因子与赤潮藻类浓度间的非线性对应规律和有效预测赤潮藻类浓度,构建了基于BP算法的一个四层模糊神经网络模型.将模糊神经网络（FNN）技术引入赤潮预测研究,并与普通BP网络、RBF网络的结果作比较,结果表明,该模型能够较好地反演出各种理化因子与夜光藻密度的非线性对应变化规律,有更好的预测功能.

简介：摘要：为解决作战博弈对抗中由于策略集较大，变量多出现的求解难度指数型增长等问题，如何在复杂条件下有效获取作战博弈对抗中的混合策略解还需进一步研究。本文提出一种基于Hopfield神经网络的作战对策模糊决策方法，利用Hopfield神经网络模型进行混合策略的求解；并将作战对策的双边冲突局势下的决策问题，转化为单边风险决策问题，通过模糊决策方法来对作战对策问题进行处理，选出最优策略。

简介：染色温度控制系统中存在着严重的非线性、较大的时变性和时滞性,难以用数学方法建立精确的数学模型,用传统的常规控制很难达到较好的控制效果,本文将人工智能中的神经网络控制技术和模糊控制技术结合,采用闭环控制方式实现染色缸染色温度控制.

简介：摘要锅炉主蒸汽温度是火电厂锅炉运行的重要参数，对火电厂的经济效益、安全生产产生重大影响。由于当前火电厂机组容量大、参数高、效率高，控制汽温对象又具有大迟延、非线性、时变等诸多特点，常规PID串级控制系统往往很难保证系统最优状态运行，满足不了生产的需求。提出了基于模糊神经网络的主汽温系统PID控制，实现对过热蒸汽的有效控制，通过系统仿真表明，基于模糊神经网络的主汽温系统PID控制效果良好，因此该系统是切实可行的。