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1998年中国智能自动化学术会议
1998年中国智能自动化学术会议
召开年:
1998
召开地:
上海
出版时间:
1998-05
主办单位:
中国自动化学会
会议文集:
1998年中国智能自动化学术会议论文集
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1.
有界积与强制积生成的模糊推理系统的逼近性质
杨亚炜
;
张明廉
《1998年中国智能自动化学术会议》
|
1998年
摘要:
该文主要讨论了由有界积和强制积生成的模糊系统的逼近性质。首先,研究人员分析比较了所讨论了模糊系统与由代数积和Min推理生成的模糊系统的结构特点。注意到这些系统的模糊基本函数的结构共性所导致的共同性质。并给出所讨论系统的较为一般的基本逼近性质和一致逼近性质,结论表明实践中常用的四种T模运算生成的模糊系统在一定条件下都是可以逼近任意连续函数的。
模糊推理;
逼近;
有界积;
强制积;
2.
动态系统的模糊辨识
张平安
;
李人厚
;
唐昱新
《1998年中国智能自动化学术会议》
|
1998年
摘要:
对于具有输入输出数据的动态系统,该文提出了一种通用模糊辨识方法。这种方法在选择系统的输入变量阶段,既不需要辨识模型的参数,也不需要确定模糊模型的规则数;运用基于线性簇的模糊聚类方法确定模糊模型的规则数;运用正交估计器估计模糊模型的结论参数。与其它方法相比,该文的方法具有简单、实用的优点。最后,用熟知的Box-Jenkins的煤气炉数据验证了该文辨识方法的性能。仿真结果表明,该文的方法比已有的方法优越。
系统辨识;
模糊模型;
模糊辨识;
模糊聚类;
3.
仿人智能控制与模糊控制神经网络融合技术
章兢
《1998年中国智能自动化学术会议》
|
1998年
摘要:
该文在分析了仿人智能控制器(HIC)的特性基础上,针对其不足,提出将仿人智能控制器与模糊控制相融合的仿人智能模糊控制器(HIFC),实践表明HIFC的性能大大优于基本HIC和一般模糊控制器。文章最后提出一种正交基函数神经网络模型实现HIFC的方法,为HIFC的自学习提供了一条有效途径。
人工智能;
神经网络;
模糊控制;
4.
倒立摆系统控制方法概述
方雷
;
陈伟基
《1998年中国智能自动化学术会议》
|
1998年
摘要:
该文概述了倒立摆系统的一般问题和倒立摆系统传统控制、预测控制、变结构控制、智能控制及其进化及诸方法之间交叉综合的研究现状,提出了倒立摆系统控制方法的发展趋势和研究的一般意义。
倒立摆;
非线性系统;
交叉综合;
遗传算法;
控制系统;
5.
利用动态模糊神经网络的系统辩识
晏雄伟
;
邓志东
;
孙增圻
《1998年中国智能自动化学术会议》
|
1998年
摘要:
提出的动态模糊神经网络(DFNN)是模糊推理系统的一种网络实现。模糊规则的后件是一个线性子系统,整个动态网络综合各规则的子系统而成为一个非线性动态系统。动态网络是一种递归网络。文章给出了动态网络在系统辩识中的应用,并推导了相应的动态B学习算法。仿真结果表明,动态网络具有很强的辩识能力,泛化能力和学习能力。
动态递归神经网络;
模糊推理系统;
系统辩识;
神经网络;
6.
BP网络学习算法的改进方案探析
朱双东
;
艾智斌
;
阎夏
《1998年中国智能自动化学术会议》
|
1998年
摘要:
BP网络是目前应用最广的神经网络,但基于梯度下降法的BP算法存在固有的收敛速度慢及局部极小等问题,从而影响了BP网络的有效应用。该文针对基本BP算法的收敛速度慢这一主要缺陷,对多种改进方案按改进原理进行了分类综述,并通过仿真实验对部分改进方案进行了实验性评价。
神经网络BP算法收敛速度局部极小;
7.
P网络学习算法的改进方案探析?
朱双东
《1998年中国智能自动化学术会议》
|
1998年
摘要:
BP网络是目前应用最广的神经网络,但基于梯度下降法的BP算法存在固有的收敛速度慢及局部极小等问题,从而影响了BP网络的有效应用。
神经网络;
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