模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點(diǎn)精選(九篇)

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第1篇：模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點(diǎn)范文

關(guān)鍵詞：公路工程；造價(jià)；估算；模糊

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對于公路工程建設(shè)企業(yè)來說，工程估價(jià)的準(zhǔn)確性與合理性，直接決定著項(xiàng)目投資決策的正確性，是分析工程項(xiàng)目可行性的主要環(huán)節(jié)，同時(shí)也是公路工程項(xiàng)目標(biāo)底編制的主要控制標(biāo)準(zhǔn)，因此工程造價(jià)估算的準(zhǔn)確性，是各建設(shè)單位研究的重點(diǎn)內(nèi)容，其對加強(qiáng)公路工程項(xiàng)目成本管理，有著積極的作用。

1公路工程造價(jià)估算的必要性

公路工程管理工作中，造價(jià)管理是主要內(nèi)容，此項(xiàng)工作直接影響著建設(shè)企業(yè)的效益與工程的質(zhì)量，歷來都是管理的核心部分。工程造價(jià)估算是項(xiàng)目前期管理的重要內(nèi)容，是實(shí)現(xiàn)項(xiàng)目成本控制目標(biāo)的基礎(chǔ)。造價(jià)估算能夠?yàn)轫?xiàng)目施工方提供成本控制方案編制的依據(jù)。在設(shè)計(jì)招標(biāo)前，明確工程預(yù)計(jì)造價(jià)，能夠避免招標(biāo)環(huán)節(jié)惡意行為的發(fā)生。

2模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用流程優(yōu)勢

2.1模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用流程。近年來，公路工程造價(jià)估算工作中，多采取模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來進(jìn)行估算。公路工程造價(jià)估算，多是通過輸入公路工程相關(guān)要求與特點(diǎn)，最后輸出估算結(jié)果，這與模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用原理極為相似，其具體流程如下。（1）構(gòu)建信息庫基于已有工程信息，包括工程特征因素與工程造價(jià)等材料，構(gòu)建造價(jià)信息庫。（2）取值結(jié)合公路工程施工要求，明確各類特征因素，包括評價(jià)指標(biāo)，確定數(shù)據(jù)取值。（3）選取輸入與輸出向量基于模糊神經(jīng)思想法，在造價(jià)信息庫內(nèi)，至少選擇3個(gè)已完成施工的項(xiàng)目，作為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，以供神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)與訓(xùn)練。輸入向量選擇為各類特征因素值，輸出向量為造價(jià)估算值。（4）迭達(dá)運(yùn)算基于系統(tǒng)內(nèi)的造價(jià)數(shù)據(jù)來編制算法程序，以供神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)，設(shè)計(jì)學(xué)習(xí)率，通過多次迭達(dá)運(yùn)算，保障造價(jià)估算的準(zhǔn)確性。2.2模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用優(yōu)勢。公路工程造價(jià)估算中，采取模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法，具有以下優(yōu)點(diǎn)。（1）造價(jià)模型化利用模糊數(shù)學(xué)，可以高效處理模糊信息。采取對比已建設(shè)和新建的公路工程，進(jìn)行定量化描述，使得相關(guān)問題可以模型化。（2）結(jié)果更為科學(xué)開展公路工程造價(jià)估算，應(yīng)用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，再通過構(gòu)建數(shù)學(xué)模型，進(jìn)行數(shù)學(xué)計(jì)算分析，能夠減少人為計(jì)算的誤差，計(jì)算結(jié)果的準(zhǔn)確性與科學(xué)性較高。（3）適應(yīng)性強(qiáng)公路工程造價(jià)具有動(dòng)態(tài)變化特性，模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型能夠很好地適應(yīng)此特性。此估算方法的應(yīng)用，主要是依靠計(jì)算機(jī)，不僅運(yùn)算速度快，而且運(yùn)算精度較高。

3模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在公路工程造價(jià)估算中的應(yīng)用

模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)估算方法較多，文中選擇BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法，是基于仿人腦的神經(jīng)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，具有較強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力，為非線性自適應(yīng)動(dòng)態(tài)系統(tǒng)[1]?，F(xiàn)對其在公路工程造價(jià)估算中的應(yīng)用，做以下的分析。3.1公路工程樣本描述與定量。公路工程構(gòu)件主要包括底層、基層、面層等，工程造價(jià)是由各構(gòu)件類型與價(jià)格等因素決定，實(shí)物工程量取決于工程結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)參數(shù)。已建工程造價(jià)變動(dòng)，主要是受到構(gòu)件因素的影響，被稱作是工程特征。基于工程特性，將公路工程劃分為不同類別，若按照路面形式劃分，主要包括瀝青路面和水泥路面等，為特征類目。對于工程定量化，是按照特征類目，依據(jù)定額水平與工程特征，填入相關(guān)數(shù)據(jù)，如表1所示。由表1能夠看出，每個(gè)公路工程模式均可以利用表格的形式來定量化描述，一個(gè)特征可以由多個(gè)類目組成，按照比例來計(jì)算量化結(jié)果。3.2BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法。在BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，需要將信息傳遞到網(wǎng)絡(luò)隱節(jié)點(diǎn)上，使用S型激活函數(shù)，把信息傳出，接著發(fā)揮激活函數(shù)的作用，成功輸出結(jié)果。在網(wǎng)絡(luò)隱節(jié)點(diǎn)以及輸出節(jié)點(diǎn)位置處，選擇S型激活函數(shù)，即f（x）=11+ex，若此結(jié)果未能按照正常程序開展，此時(shí)要轉(zhuǎn)變成反向傳播。假設(shè)存在N個(gè)樣本，定義描述為（Xk，yk)(k=1,2,⋯,N)，其中某個(gè)輸入值為Xk，對應(yīng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出值是yk，而隱層節(jié)點(diǎn)I的輸出值是Oj[2]。3.3工程造價(jià)估算模型?；贐P神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，構(gòu)建公路工程造價(jià)快速估算模型。針對以往工程案例，開展估算研究，將工程特征定量化數(shù)值，設(shè)為Xij(i=1,2,3,⋯,n;j=1,2,3,⋯,n)，將相應(yīng)的工程造價(jià)定額預(yù)算相關(guān)資料，設(shè)為yis(i=1,2,3,⋯,n;s=1,2,3...n)，不考慮市場價(jià)格調(diào)整。明確BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)系統(tǒng)參數(shù)，包括輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù)m、輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)n、隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)L。以Xij為輸入，以yis為輸出，開始神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，獲得新建工程的造價(jià)估算神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，反向估算新建工程造價(jià)[3]。3.4計(jì)算實(shí)例。以某省道一級公路和二級公路工程為例，其中一級公路使用的是瀝青混凝土路面，記為T19；二級公路使用的是水泥混凝土路面，記為T20，檢驗(yàn)18個(gè)樣本工程造價(jià)數(shù)據(jù)，基于檢驗(yàn)結(jié)果能夠了解，T19造價(jià)指數(shù)是0.98，T20造價(jià)指數(shù)為0.96，獲得預(yù)算資料如下：T19路面類型是半柔性路面；基層為水泥穩(wěn)定碎石；底層材料為石灰土；路面結(jié)構(gòu)為瀝青混凝土；面層厚度為15cm；基層厚度為14cm；底層厚度為10cm；T20路面類型是剛性路面；基層為工業(yè)廢渣穩(wěn)定土；底層材料為石灰土；路面結(jié)構(gòu)為水泥混凝土；面層厚度為12cm；基層厚度為16cm；底層厚度為12cm。將獲得的預(yù)算材料和表1資料進(jìn)行對比分析，能夠明確T19工程特征定量化描述是T19=(3,1,2,2,2,6,2.5)，T20工程特征定量化描述是T20=(5,4,7,3,4,3,4.1)，將T19與T20，輸入到經(jīng)過訓(xùn)練的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，獲得的結(jié)果為T19=(0.4029,0.4056,0.5005,0.4365),T20=(0.6277,0.6156,0.4290,0.5661)，經(jīng)過反算，獲得工程造價(jià)資料預(yù)測值，其中V19=(481.74,16.44,0.0046,145.85),V20=(1185.82,37.16,0.0033,247.07)，預(yù)測的相對誤差O19=(1.61%,4.65%,4.15%,1.40%)，O20=(3.76%,3.67%,5.70%,1.84%)，由此能夠看出，基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測的工程造價(jià)估算精度較高[4]。

4結(jié)語

模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用，主要是基于模糊數(shù)學(xué)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論，借助類似工程之間存在的相似性，采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法進(jìn)行公路工程造價(jià)估算，能夠快速獲得估算結(jié)果，具有較強(qiáng)的應(yīng)用優(yōu)勢。

作者:錢強(qiáng) 單位:中建路橋集團(tuán)有限公司

參考文獻(xiàn)：

[1]王運(yùn)琢.基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高速公路工程造價(jià)估算模型研究[J].石家莊鐵道大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2011，24（2）：61-64.

[2]劉湘雄.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在工程造價(jià)估算中的應(yīng)用[J].建筑，2012（12）：68-69.

第2篇：模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點(diǎn)范文

關(guān)鍵詞：液壓挖掘機(jī) 功率匹配 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) BP算法

中圖分類號：TU621 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1007-9416（2013）03-0038-03

1 引言

模糊控制是一種不依賴于被控對象數(shù)學(xué)模型的仿人思維的控制技術(shù)，它利用領(lǐng)域?qū)＜业南闰?yàn)知識進(jìn)行近似推理，而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對環(huán)境的變化具有很強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力。將二者有機(jī)結(jié)合起來，取長補(bǔ)短，就形成了既具有模糊推理能力，又具有很強(qiáng)學(xué)習(xí)能力的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（FNN）。模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融合了模糊邏輯和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點(diǎn)，既能表示定性知識，又具有自學(xué)習(xí)和處理定量數(shù)據(jù)的能力，具有邏輯性和透明性強(qiáng)的特點(diǎn)，從而提高了整個(gè)系統(tǒng)的學(xué)習(xí)能力和表達(dá)能力，并且可以很容易的利用先前已知的專家知識來確定網(wǎng)絡(luò)的初始參量，所以模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)廣泛地應(yīng)用在系統(tǒng)控制領(lǐng)域中[1]。本文將模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引入到液壓挖掘機(jī)節(jié)能控制系統(tǒng)。根據(jù)發(fā)動(dòng)機(jī)—變量泵功率匹配原理，研究了FNN控制器通過對變量泵的流量調(diào)節(jié)從而使發(fā)動(dòng)機(jī)和變量泵的功率匹配，達(dá)到節(jié)能的目的。

2 液壓挖掘機(jī)節(jié)能控制系統(tǒng)

2.1 發(fā)動(dòng)機(jī)—變量泵功率匹配原理

節(jié)能型液壓挖掘機(jī)多采用分工況控制[5]。工作時(shí)，在發(fā)動(dòng)機(jī)設(shè)定工況下，通過調(diào)節(jié)變量泵的排量，使發(fā)動(dòng)機(jī)輸出功率與變量泵吸收功率達(dá)到最佳匹配，從而穩(wěn)定發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速、減少燃油消耗，達(dá)到節(jié)能的目的。發(fā)動(dòng)機(jī)—變量泵的匹配關(guān)系如下：

發(fā)動(dòng)機(jī)的輸出功率為： （1）

泵的吸收功率為：

（2）

：發(fā)動(dòng)機(jī)輸出功率（KW）；：發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)矩（N·m）；：發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速（r/min）；：泵的吸收功率（KW）；：泵出口壓力（bar）；：泵出口流量（L/min）；：泵的排量（mL/r）；：泵的轉(zhuǎn)速（r/min）；：泵的吸收扭矩。

發(fā)動(dòng)機(jī)和泵是直接相聯(lián)的，所以。在不考慮機(jī)械傳動(dòng)效率時(shí)，若，則發(fā)動(dòng)機(jī)的輸出功率與泵的吸收功率相等，系統(tǒng)無功率損失（即功率最佳匹配）。挖掘機(jī)工作時(shí)負(fù)載變化比較大，又取決于負(fù)載，因此，如果不及時(shí)對泵的排量進(jìn)行控制，就會使發(fā)動(dòng)機(jī)的轉(zhuǎn)速下降，或者會出現(xiàn)泵不能完全吸收發(fā)動(dòng)機(jī)的輸出功率，造成功率損失。由式（2）可見，當(dāng)負(fù)載變化即發(fā)生變化時(shí)，實(shí)時(shí)調(diào)整泵的排量，使泵的吸收扭矩與發(fā)動(dòng)機(jī)的輸出扭矩相一致，維持發(fā)動(dòng)機(jī)運(yùn)行平穩(wěn)，從而實(shí)現(xiàn)發(fā)動(dòng)機(jī)與泵的功率匹配[5]。

2.2 節(jié)能控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

節(jié)能控制系統(tǒng)主要解決挖掘機(jī)發(fā)動(dòng)機(jī)和變量泵的功率匹配問題[3]，其控制思想是：挖掘機(jī)采用分工況控制。設(shè)定工作工況，在作業(yè)過程中，負(fù)載的變化引起發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速的改變，根據(jù)轉(zhuǎn)速的變化和變化率，了解挖掘機(jī)在作業(yè)過程中阻力的變化情況，通過模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)節(jié)能控制器的控制算法，實(shí)現(xiàn)對泵的流量的在線調(diào)整，從而穩(wěn)定發(fā)動(dòng)機(jī)的轉(zhuǎn)速，使發(fā)動(dòng)機(jī)始終工作在設(shè)定的最佳工作點(diǎn)，以達(dá)到較低的油耗和較高的工作效率，同時(shí)也降低了液壓系統(tǒng)的壓力和流量損失[4]?？刂葡到y(tǒng)的結(jié)構(gòu)框圖如（圖1）所示。

節(jié)能控制系統(tǒng)采用閉環(huán)控制，設(shè)定給定值轉(zhuǎn)速，由轉(zhuǎn)速傳感器測得發(fā)動(dòng)機(jī)實(shí)際轉(zhuǎn)速，形成偏差，通過設(shè)計(jì)好的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器輸出電壓信號控制控制液壓泵排量的比例閥，改變液壓泵的排量，使變量泵吸收扭矩始終追蹤發(fā)動(dòng)機(jī)輸出扭矩，穩(wěn)定發(fā)動(dòng)機(jī)的轉(zhuǎn)速，從而達(dá)到節(jié)能的目的。

3 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)節(jié)能控制器的設(shè)計(jì)

3.1 確定模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)節(jié)能控制器的輸入和輸出

模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)節(jié)能控制器選用發(fā)動(dòng)機(jī)的轉(zhuǎn)速誤差和誤差的變化率作為輸入語言變量，其中的基本模糊集取8個(gè)變量{NB，NM，NS，NO，PO，PS，PM，PB}，量化后的論域取{-6，-5，-4，-3，-2，-1，-0，+0，1，2，3，4，5，6}，量化因子。的基本模糊集取7個(gè)變量{NB，NM，NS，0，PS，PM，PB}，量化后的論域取{-6，-5，-4，-3，-2，-1，0，1，2，3，4，5，6}，量化因子。得到56條模糊規(guī)則；把控制變量泵斜盤傾角的電控量的變化量作為輸出語言變量，也將其模糊化為7個(gè)語言變量等級，等級劃分同，并且。

3.2 控制器結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)

本模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)節(jié)能控制器采用基于標(biāo)準(zhǔn)模型的結(jié)構(gòu)[2]，如（圖2）所示，分別是輸入層，模糊化層，規(guī)則層，規(guī)范化處理和輸出層，確定模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器各層如（圖2）

3.2.1 輸入層

以發(fā)動(dòng)機(jī)的轉(zhuǎn)速誤差和誤差變化率作為輸入，節(jié)點(diǎn)數(shù)為2。有

輸入

輸出 （3）

3.2.2 模糊化層

第二層為模糊化層。該層的每個(gè)節(jié)點(diǎn)代表一個(gè)語言變量值，如NB、NS等，作用是計(jì)算各輸入分量屬于各語言變量值模糊集合的隸屬度函數(shù)，由上所述可知，輸入量被分為8個(gè)語言變量，被分為7個(gè)語言變量，因此該層的節(jié)點(diǎn)數(shù)為15，采用高斯函數(shù)來求隸屬度，則該層的輸出為：

（4）

式中，和分別表示隸屬函數(shù)的中心和寬度。

3.2.3 規(guī)則層

第三層為規(guī)則層。該層共有56個(gè)神經(jīng)元，每個(gè)神經(jīng)元各代表1條結(jié)合挖掘機(jī)操作人員經(jīng)驗(yàn)得出的控制規(guī)則（見表1），是整個(gè)挖掘機(jī)節(jié)能控制系統(tǒng)的關(guān)鍵。

該層的作用是用來匹配模糊規(guī)則的前件，計(jì)算出每條規(guī)則的適用度，代表著模糊規(guī)則的規(guī)則強(qiáng)度，并將這些強(qiáng)度傳遞給下一層。計(jì)算時(shí)采用乘積法，即該層的輸出為：

（5）

其中，；；

3.2.4 規(guī)范化處理

第四層為規(guī)范化處理。本層的節(jié)點(diǎn)數(shù)為56，所實(shí)現(xiàn)的是歸一化計(jì)算，即

（6）

3.2.5 輸出層

第五層為輸出層。該層的作用是實(shí)現(xiàn)解模糊，輸出控制變量泵電磁閥的電壓值，這里采用中心平均反模糊方法進(jìn)行計(jì)算，計(jì)算公式為：

（7）

其中，為最后一層的權(quán)值，可通過學(xué)習(xí)算法進(jìn)行調(diào)整。

4 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法

本系統(tǒng)各輸入量的模糊分割數(shù)是預(yù)先確定的，需要學(xué)習(xí)的參數(shù)是最后一層的連接權(quán)以及模糊化層的隸屬度函數(shù)的中心值和寬度。采用BP算法調(diào)整以上各個(gè)參數(shù)[1，2]。定義誤差函數(shù)為

（8）

其中，是學(xué)習(xí)樣本數(shù)，是期望輸出，為被控對象的實(shí)際輸出。

學(xué)習(xí)算法如下：

（9）

（10）

（11）

5 系統(tǒng)仿真

為了驗(yàn)證基于此模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的挖掘機(jī)節(jié)能控制器的合理性，根據(jù)泵和發(fā)動(dòng)機(jī)所組成系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型，利用MATLAB7.4對其仿真。首先，對基于標(biāo)準(zhǔn)模型的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器進(jìn)行離線訓(xùn)練，所采用的樣本是根據(jù)表1所示的模糊控制規(guī)則推導(dǎo)出的基于各自論域的模糊控制查詢表。即將模糊控制查詢表中的每一組對應(yīng)關(guān)系轉(zhuǎn)化為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一組輸入、輸出樣本，共14×13=182個(gè)樣本。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最后一層的權(quán)值取[-1，+1]之間的隨機(jī)值，高斯函數(shù)的中心初始值取，，寬度一律取為4，網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)參數(shù)取。當(dāng)訓(xùn)練目標(biāo)誤差為0.01時(shí)停止訓(xùn)練，記錄下此時(shí)的權(quán)值和高斯函數(shù)的參數(shù)，根據(jù)以上所述模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)，將訓(xùn)練好的各個(gè)參數(shù)通過matlab語言編制成S函數(shù)模塊[7]。此模塊也就代表了所要設(shè)計(jì)的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器，在simlink中接入系統(tǒng)當(dāng)中（如圖1所示），輸出單位階躍響應(yīng)曲線如（圖3）所示。

由（圖3）和（圖4）比較可知：模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制變量泵反應(yīng)速度較快，超調(diào)較小，系統(tǒng)穩(wěn)定性優(yōu)于常規(guī)PID控制。當(dāng)負(fù)載突然變化，導(dǎo)致發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速變化時(shí)，該模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)節(jié)能控制器能快速改變泵的排量，使得變量泵的吸收扭矩始終追蹤發(fā)動(dòng)機(jī)的輸出扭矩，穩(wěn)定發(fā)動(dòng)機(jī)的轉(zhuǎn)速，最終實(shí)現(xiàn)節(jié)能。

6 結(jié)語

由于基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模糊控制主要是利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來記憶模糊控制表中的模糊規(guī)則，使得無需查表，節(jié)省內(nèi)存空間。同時(shí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有學(xué)習(xí)和聯(lián)想功能，所以在挖掘機(jī)節(jié)能控制過程中，當(dāng)誤差及其變化率與樣本點(diǎn)匹配時(shí)，控制器直接復(fù)現(xiàn)所記憶的“原則”；當(dāng)與樣本不匹配時(shí)，控制器通過聯(lián)想以相近的“原則”處理，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的連續(xù)模糊控制。將模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于液壓挖掘機(jī)節(jié)能控制系統(tǒng)中，大大提高了控制系統(tǒng)的智能化水平。

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第3篇：模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點(diǎn)范文

摘要：

空燃比在理論值附件時(shí)，汽油發(fā)動(dòng)機(jī)燃料才能得到充分的燃燒，發(fā)動(dòng)機(jī)發(fā)出最大的功率、尾氣排放得到有效的控制。針對汽油發(fā)動(dòng)機(jī)在瞬態(tài)工況下對空燃比控制的特殊要求，提出了基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對空燃比的控制策略，在MATLAB/Simulink平臺上建立了汽油機(jī)數(shù)學(xué)模型，設(shè)計(jì)了空燃比計(jì)算模塊、發(fā)動(dòng)機(jī)節(jié)氣門開度控制模型、模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器，并對汽油機(jī)的瞬態(tài)工況空燃比進(jìn)行控制仿真，驗(yàn)證了方案的可行性。

關(guān)鍵詞：

汽油機(jī)；瞬態(tài)工況；空燃比；模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

0引言

隨著社會經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，汽車保有量的大幅度增加，全球能源危機(jī)更加嚴(yán)峻、環(huán)境污染進(jìn)一步惡化。汽車在城市道路行駛時(shí)，受道路環(huán)境的影響，經(jīng)常不斷的啟動(dòng)、加速、減速和停車等情況，于此發(fā)動(dòng)機(jī)也伴隨有啟動(dòng)、加速、減速和怠速等工況，而這些轉(zhuǎn)速或負(fù)荷急劇變化的瞬態(tài)工況在發(fā)動(dòng)機(jī)的運(yùn)行過程中40%—70%為瞬態(tài)工況。從經(jīng)濟(jì)性和尾氣排放的角度得出同樣的結(jié)論，汽車有害排放和燃油消耗的50%--80%均來自瞬態(tài)工況，迫于日益嚴(yán)峻的環(huán)境污染問題，歐洲分別于2005年和2008年制定了歐Ⅲ、歐Ⅳ瞬態(tài)循環(huán)（ETC）排放法規(guī)，美國也制定了城市循環(huán)工況EPA瞬態(tài)循環(huán)法規(guī)，用以限制汽車的排放污染［1］。如此嚴(yán)格的排放控制要求，對發(fā)動(dòng)機(jī)的排放控制提出了更為嚴(yán)格的要求。為了達(dá)到汽車排放法規(guī)要求，全球都在加緊從事發(fā)動(dòng)機(jī)瞬態(tài)工況控制的研究。與此同時(shí)，各種瞬態(tài)工況下的發(fā)動(dòng)機(jī)空燃比控制策略和控制算法層出不窮。模糊控制是一種非線性控制，魯棒性強(qiáng)，該控制系統(tǒng)不要求知道被控對象精確的數(shù)學(xué)模型，所以控制系統(tǒng)不用建立數(shù)學(xué)模型，控制機(jī)理和控制策略設(shè)計(jì)簡單，方便應(yīng)用，參考工作人員的運(yùn)行經(jīng)驗(yàn)，就可對系統(tǒng)進(jìn)行實(shí)時(shí)控制，控制系統(tǒng)的適應(yīng)能力比較強(qiáng)，但是模糊控制系統(tǒng)控制精度不太高，自適應(yīng)能力比較有限，控制過程容易產(chǎn)生振蕩現(xiàn)象。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是模擬大腦思維運(yùn)行方式的數(shù)學(xué)模型，具有強(qiáng)大自我學(xué)習(xí)和記憶等功能。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制理論就是把神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融入到了控制理論中，隨著研究的不斷深入，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制理論被廣泛應(yīng)用到了生活和生產(chǎn)的各種控制過程中，并取得了巨大的成果。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制在解決難以精確描述的復(fù)雜的非線性對象進(jìn)行建模方面具有無可比擬的優(yōu)勢，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制使智能控制得到了極大的豐富和強(qiáng)大，并變得趨于人性化?；谏窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能模擬用于控制，是實(shí)現(xiàn)智能控制的一種重要形式，近年來獲得了迅速發(fā)展。本文在Matlab/Simulink平臺上，首先建立汽油機(jī)整體數(shù)學(xué)模型，結(jié)合模糊控制和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制兩者的有點(diǎn)，提出一種更優(yōu)的基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制發(fā)動(dòng)機(jī)空燃比的綜合控制策略，依據(jù)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制策略設(shè)計(jì)出汽油發(fā)動(dòng)機(jī)控制器，該控制器通過對進(jìn)入氣缸的燃油量、節(jié)氣門開度變化的精確控制，實(shí)現(xiàn)空燃比的波動(dòng)幅度在設(shè)計(jì)范圍之內(nèi)，最終實(shí)現(xiàn)發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速和污染物排放的最佳控制。采用模糊控制和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制合成的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)綜合控制策略實(shí)現(xiàn)對汽油發(fā)動(dòng)機(jī)系統(tǒng)進(jìn)行仿真研究，并對系統(tǒng)進(jìn)行無控制、模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制和模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制仿真，并對4種控制仿真結(jié)果進(jìn)行對比分析［2-5］。

1汽油車發(fā)動(dòng)機(jī)的數(shù)學(xué)模型

建立發(fā)動(dòng)機(jī)的數(shù)學(xué)模型是研究汽油機(jī)瞬態(tài)工況空燃比控制的基礎(chǔ)，當(dāng)今使用汽油機(jī)模型比較普遍的主要有兩種，一種是平均值發(fā)動(dòng)機(jī)模型（MeanValueEngineModel，MVEM）。該模型主要考慮發(fā)動(dòng)機(jī)的整體性能，而對各缸的差異性進(jìn)行了平均處理，大大降低了模型的運(yùn)算量，具有較高的整體精度。另一種是基于各缸控制的發(fā)動(dòng)機(jī)模型（CylinderbyCylinderEngineModel，CCEM）。該模型考慮到各缸的差異，采取對各缸單獨(dú)控制，模型較為精確，但是平均值發(fā)動(dòng)機(jī)模型在運(yùn)算量小的情況下足以滿足發(fā)動(dòng)機(jī)的工況預(yù)測和非線性控制。為了較好的模擬發(fā)動(dòng)機(jī)的動(dòng)態(tài)響應(yīng)和非穩(wěn)態(tài)工況控制，基于Matlab/Simulink平臺上建立汽油機(jī)平均值模型［2］。改模型包括5個(gè)子模型：燃油蒸發(fā)與動(dòng)態(tài)油膜子模型、進(jìn)氣系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)子模型、空燃比計(jì)算模塊、節(jié)氣門體開度變化控制子模型和發(fā)動(dòng)機(jī)動(dòng)力輸出子模型。為了使發(fā)動(dòng)機(jī)模型系統(tǒng)直觀明朗，依據(jù)各個(gè)子系統(tǒng)之間的關(guān)系進(jìn)行封裝，封裝后建立汽油機(jī)總成模型如圖1所示。

2汽油機(jī)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)

2.1汽油車發(fā)動(dòng)機(jī)空燃比計(jì)算模塊

汽油發(fā)動(dòng)機(jī)在工作的時(shí)候，燃油供給系統(tǒng)負(fù)責(zé)把一定量的燃油噴到進(jìn)氣道與空氣混合，使之形成燃油混合氣體，燃油混合氣體中的燃油與空氣質(zhì)量的比值成為空燃比（AFR=F/M）［6］，AFR=m.fm.ap空燃比是影響發(fā)動(dòng)機(jī)動(dòng)力性、排放性、經(jīng)濟(jì)性能的重要參數(shù)。依據(jù)汽油機(jī)燃燒理論可知，只有當(dāng)汽油機(jī)的空燃比在理論值14.7附近時(shí)，汽油燃料才能完全燃燒，發(fā)動(dòng)機(jī)在發(fā)出最大的功效的同時(shí)具有良好的排放特性［2］。但是當(dāng)發(fā)動(dòng)機(jī)處于瞬態(tài)工況運(yùn)行時(shí)，由于瞬態(tài)工況本身的復(fù)雜性和非線性的特點(diǎn)，發(fā)動(dòng)機(jī)的進(jìn)氣量、燃油噴射量等參數(shù)都有很大的波動(dòng)變化，導(dǎo)致空燃比難以保持在理論值附件，對發(fā)動(dòng)機(jī)的動(dòng)力性、經(jīng)濟(jì)性和排放性都會產(chǎn)生很大的影響，同時(shí)，三元催化器只有在空燃比保持在理論值（±3.5%）附近區(qū)域時(shí)才能對HC、NOX和CO這污染物都有很高的轉(zhuǎn)化效率，所以空燃比的控制對汽油機(jī)節(jié)能與排具有重大現(xiàn)實(shí)意義［3］。圖2所示為在Simulink平臺上建立的空燃比計(jì)算模塊。

2.2汽油車節(jié)氣門開度變化模型

汽油發(fā)動(dòng)機(jī)通常用節(jié)氣門的開度變化代表發(fā)動(dòng)機(jī)的工況變化，為了便于模擬汽油發(fā)動(dòng)機(jī)瞬態(tài)工況狀態(tài)，可以用節(jié)氣門開度減小來模擬減速工況，用節(jié)氣門開度增大來模擬加速工況，如果節(jié)氣門開度沒有變化則代表汽油機(jī)處于穩(wěn)態(tài)工況。圖3所示為在Simulink平臺建立汽油車節(jié)氣門開度變化模型。

2.3模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)整體設(shè)計(jì)

結(jié)合模糊系統(tǒng)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)各自的優(yōu)點(diǎn)進(jìn)行融合，建立模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)，在汽油機(jī)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中，把理論與實(shí)際空燃比的偏差設(shè)為e，偏差變化率設(shè)為ec，噴油脈寬的調(diào)整信號設(shè)為u，把e和ec定義為該控制器的兩個(gè)輸入?yún)?shù)，u作為模糊控制器的輸出，系統(tǒng)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)采用結(jié)構(gòu)，節(jié)氣門的開度設(shè)為a，發(fā)動(dòng)機(jī)的轉(zhuǎn)速設(shè)為n，并把a(bǔ)和n作為RBF網(wǎng)絡(luò)的輸入?yún)?shù)，模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)如圖4所示。

3汽油車發(fā)動(dòng)機(jī)空燃比控制仿真分析

通過Simulink可視化仿真，對汽油機(jī)在瞬態(tài)工況運(yùn)行時(shí)，采用不同的控制方法進(jìn)行仿真對比分析，得出如圖5-圖8結(jié)果。由以上仿真曲線比較可知：（1）圖5在沒有控制器的狀態(tài)下，空燃比值在加速和減速瞬態(tài)工況時(shí)分別達(dá)到16.31和12.50，空燃比的絕對誤差達(dá)到14.80，空燃比遠(yuǎn)遠(yuǎn)偏離了理論值14.7，而且調(diào)整時(shí)間比較長。（2）圖6在使用模糊控制器控制時(shí)，該控制系統(tǒng)經(jīng)3.6s就達(dá)到比較穩(wěn)定狀態(tài)。空燃比值在加速、減速瞬態(tài)工況時(shí)分別達(dá)到15.45和14.06，并分別在11.5s和24.3s左右就達(dá)到理論值，空燃比的絕對誤差為5.37%，瞬態(tài)空燃比控制較為理想。由于糊系統(tǒng)等級劃分較細(xì)，曲線在11s-19s間出現(xiàn)較小的振蕩。（3）圖7在使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制下，該系統(tǒng)在較短的時(shí)間3.9s左右就達(dá)到穩(wěn)定?？杖急戎翟诩铀佟p速瞬態(tài)工況時(shí)分別達(dá)到15.12和14.30，并分別在10.4s和25.4s左右就達(dá)到理論值，空燃比的絕對誤差為3.13%，瞬態(tài)空燃比控制范圍較為理想。（4）圖8在使用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制時(shí)，該系統(tǒng)在很短的時(shí)間3.1s左右就達(dá)到穩(wěn)定?？杖急戎翟诩铀?、減速瞬態(tài)工況時(shí)分別為14.93和14.49，并分別在9.4s和23.0s左右就達(dá)到理論值，空燃比的絕對誤差為1.85%，瞬態(tài)空燃比控制在一個(gè)非常理想的范圍。

4結(jié)論

汽油車發(fā)動(dòng)機(jī)控制系統(tǒng)非常復(fù)雜，發(fā)動(dòng)機(jī)瞬態(tài)工況空燃比的精確控制有利于提高汽油車的動(dòng)力性、燃油經(jīng)濟(jì)性以及排放性能。為了使空燃比保持在理論值附件，使燃油混合物得到充分的燃燒，提高發(fā)動(dòng)機(jī)的輸出功率，提高燃油經(jīng)濟(jì)性，降低尾氣排放。本文提出模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)，在MATLAB/Simulink平臺上建立汽油機(jī)數(shù)學(xué)模型，利用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器，通過調(diào)整節(jié)氣門開度來實(shí)現(xiàn)空燃比的控制。并對無控制、模糊控制器控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制、模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制4種情況進(jìn)行仿真分析。研究結(jié)果表明，使用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制時(shí)效果最好，能準(zhǔn)確、穩(wěn)定、快速的控制汽油機(jī)瞬態(tài)工況空燃比，比模糊控制和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制控制效果都好，從而有效的提高汽油發(fā)動(dòng)機(jī)的瞬態(tài)工況的動(dòng)力性和燃油經(jīng)濟(jì)性，有效的降低了尾氣排放。

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第4篇：模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點(diǎn)范文

1煤巖識別系統(tǒng)及特征參數(shù)分析

1.1煤巖識別系統(tǒng)采煤機(jī)截割煤巖的工況簡圖如圖1所示。采煤機(jī)截割的煤壁中，有時(shí)是均質(zhì)的煤層，有時(shí)煤壁是煤層與巖層共存，設(shè)定煤層與巖層以一定比例存在。研究的煤巖識別系統(tǒng)識別的煤壁中巖層的煤層與巖層的比例分別為：全煤層、煤巖比2∶1、煤巖比1∶2以及全巖層四種情況。使用多傳感器信息融合技術(shù)及模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法建立的煤巖識別系統(tǒng)主要分為兩大部分，第一部分是數(shù)據(jù)采集層，通過多傳感器信息融合技術(shù)對采煤機(jī)截割煤巖時(shí)的振動(dòng)、阻力矩以及電機(jī)電流等進(jìn)行監(jiān)測，并采集數(shù)據(jù)提取特征值。第二部分是識別模型，即使用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法建立煤巖識別模型。通過多傳感器采集并處理后的特征分為兩大類，第一類用于使用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法建立煤巖識別模型進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，使得識別模型具有相應(yīng)的泛化能力；第二類用于對所建立的煤巖識別模型進(jìn)行性能測試，測試識別模型泛化能力，識別能力能夠達(dá)到識別要求[9]。

1.2特征參數(shù)分析本文建立的煤巖識別采用多傳感器信息融合技術(shù)，主要對采煤機(jī)截割煤巖時(shí)的振動(dòng)、阻力矩以及電機(jī)電流等進(jìn)行監(jiān)測。由于采煤機(jī)在截割不同比例的煤巖時(shí)，z軸方向振動(dòng)量變化基本相同，因此提高識別效率，本文的多傳感器融合系統(tǒng)只對采煤機(jī)滾筒截齒的x軸和y軸振動(dòng)量進(jìn)行采集處理。圖2是采煤機(jī)截割全煤層、煤巖比2∶1、煤巖比1∶2以及全巖層，這四種情況時(shí)煤巖的振動(dòng)監(jiān)測值。圖3是采煤機(jī)截割四種情況煤巖時(shí)的阻力矩情況。圖4是采煤機(jī)截割四種情況煤巖時(shí)的電機(jī)電流監(jiān)測數(shù)據(jù)[10]。

2ANFIS原理及結(jié)構(gòu)

模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANFIS）的結(jié)構(gòu)如圖5所示，主要由前件網(wǎng)絡(luò)和后件網(wǎng)絡(luò)組成，其模糊系統(tǒng)采用Sugeno型。

2.1前件網(wǎng)絡(luò)前件網(wǎng)絡(luò)由4個(gè)層組成。前件網(wǎng)絡(luò)的第1個(gè)網(wǎng)絡(luò)層是整個(gè)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層，有n個(gè)節(jié)點(diǎn)，模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入的各個(gè)分量xi與輸入層的各個(gè)節(jié)點(diǎn)相連，將輸入向量傳遞到第2個(gè)網(wǎng)絡(luò)層。

2.2后件網(wǎng)絡(luò)后件網(wǎng)絡(luò)由r個(gè)同樣具有三個(gè)網(wǎng)絡(luò)層的并列的子網(wǎng)絡(luò)組成。各個(gè)子網(wǎng)絡(luò)具有一個(gè)輸出值。后件網(wǎng)絡(luò)子網(wǎng)絡(luò)第1層是將輸入量傳遞至第2層的輸入層。第1層的第0個(gè)節(jié)點(diǎn)輸入值為1，其用于提供模糊規(guī)則后件中的常數(shù)項(xiàng)。后件網(wǎng)絡(luò)子網(wǎng)絡(luò)第2層用于計(jì)算各個(gè)規(guī)則的后件，該層節(jié)點(diǎn)數(shù)為m，一個(gè)節(jié)點(diǎn)表示一個(gè)規(guī)則。ANFIS算法主要使用混合算法對前提和結(jié)論參數(shù)不斷更新。通常將一個(gè)初始值賦予給前提參數(shù)，結(jié)論參數(shù)由最小二乘估計(jì)算法得到。最終從最后一層反向向第一層由梯度下降算法傳遞系統(tǒng)的誤差，以不斷更新前提參數(shù)。本文研究的識別系統(tǒng)所建立的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型使用減法聚類算法對進(jìn)行歸一化處理后的流特征數(shù)據(jù)樣本空間進(jìn)行非線性規(guī)劃，選用三角函數(shù)型的隸屬度函數(shù)，模型的參數(shù)學(xué)習(xí)率設(shè)定為0.01，誤差上限[15]為10-3。

3實(shí)驗(yàn)分析

本文通過實(shí)驗(yàn)方法對所建立的基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)信息融合的采煤機(jī)煤巖識別系統(tǒng)的性能進(jìn)行測試分析。實(shí)驗(yàn)用的采煤機(jī)型號是雞西煤礦機(jī)械有限公司生產(chǎn)的MG300/701⁃WD型采煤機(jī)，其采高可達(dá)3.2m，截深為0.63m，截割速度為6m/min。對采煤機(jī)截割全煤層、煤巖比2∶1、煤巖比1∶2以及全巖層四種情況煤巖時(shí)的振動(dòng)、阻力矩以及電機(jī)電流等數(shù)據(jù)進(jìn)行監(jiān)測。通過建立的煤巖識別系統(tǒng)進(jìn)行識別，識別結(jié)果如圖6所示，同時(shí)與使用基于單一的振動(dòng)、阻力矩以及電機(jī)電流傳感器的識別系統(tǒng)的識別結(jié)果進(jìn)行對比。測試結(jié)果表明，使用基于單一的振動(dòng)、阻力矩以及電機(jī)電流傳感器的識別系統(tǒng)能夠?qū)γ簬r具有一定的識別能力，但是由于其使用單一傳感器的局限性，使得識別結(jié)果準(zhǔn)確度不夠高，而本文研究的基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)信息融合技術(shù)的識別系統(tǒng)能夠?qū)γ簩雍蛶r層的分界面進(jìn)行有效識別，識別的準(zhǔn)確度和穩(wěn)定性相比其他方法更高。

4結(jié)語

第5篇：模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點(diǎn)范文

關(guān)鍵詞: 火災(zāi)探測;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);模糊規(guī)則

DOI:10.3969/j.issn.1672-8289.2010.10.057

引言

火災(zāi)自動(dòng)報(bào)警系統(tǒng)領(lǐng)域中網(wǎng)絡(luò)化、自動(dòng)化技術(shù)雖已日臻完善,但火災(zāi)探測器還存在著誤報(bào)和漏報(bào)等問題。火災(zāi)探測器探測火災(zāi)的準(zhǔn)確性將直接影響整個(gè)自動(dòng)報(bào)警系統(tǒng)的性能。因此,火災(zāi)探測器技術(shù)已成為該領(lǐng)域的主要發(fā)展方向。

針對煙火探測非線性復(fù)雜系統(tǒng),本課題利用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)性對不同環(huán)境進(jìn)行學(xué)習(xí),自動(dòng)生成適應(yīng)與現(xiàn)場的隸屬度函數(shù)和模糊規(guī)則,從而提高探測器靈敏度、減少誤報(bào)率。

1.智能火災(zāi)探測系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

火災(zāi)探測系統(tǒng)硬件主要由單片機(jī),A/D轉(zhuǎn)換,煙霧傳感器,CO氣體傳感器,溫度傳感器,輸出顯示電路,報(bào)警電路以及穩(wěn)壓電路組成。

圖1 火災(zāi)探測系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

探測系統(tǒng)是一種復(fù)合式火災(zāi)探測系統(tǒng)。煙霧傳感器和CO氣體傳感器輸出模擬信號經(jīng)過放大器放大信號再由A/D轉(zhuǎn)換器為單片機(jī)提供數(shù)字信號。DS18B20數(shù)字溫度傳感器在與單片機(jī)連接時(shí)僅需要一條口線即可實(shí)現(xiàn)微處理器與DS18B20的雙向通訊,測量結(jié)果以9~12位數(shù)字量方式串行傳送,自帶高速暫存器RAM和可電擦除RAM。采用液晶顯示屏顯示當(dāng)前環(huán)境的煙霧,CO氣體和溫度值,并且在傳感器發(fā)生故障,單片機(jī)檢測不到輸入信號時(shí)會及時(shí)顯示故障和報(bào)警。探測系統(tǒng)檢測或預(yù)測到火災(zāi)發(fā)生立即驅(qū)動(dòng)蜂鳴器報(bào)警和輸出信號驅(qū)動(dòng)滅火裝置并顯示當(dāng)前情況。

1.1 溫度傳感器模塊

采用DALLAS公司生產(chǎn)的單線數(shù)字溫度傳感器DSI8B20為感溫模塊,它具有經(jīng)濟(jì)性好、抗干擾能力強(qiáng)和使用方便,測溫范圍寬,精度高等優(yōu)點(diǎn),而且它是數(shù)字式溫度值,可以直接讀取數(shù)值不需要再進(jìn)行AD轉(zhuǎn)換,這樣就大大簡化了外接電路。

1.2 煙霧傳感器模塊

采用國產(chǎn)型號HQ22 型氣敏元件,其結(jié)構(gòu)如圖3 所示。HQ22 氣敏管A～B 之間的電阻,在無煙環(huán)境下為幾十千歐,在有煙環(huán)境

圖2 煙霧探測電路圖

中阻值可下降到幾千歐,一旦氣敏管檢測到周圍環(huán)境中有煙霧存在,A～B 間電阻迅速減小。

1.3CO 探測電路

采用TGS813 型旁熱式SnO2 氣敏元件,它對co 有很高的靈敏度,有較好的選擇性、且穩(wěn)定性好。

圖3 CO探測電路圖

由于SnO2 氣敏元件易受環(huán)境濕度的影響,因此在使用時(shí),為了提高儀器和設(shè)備的可靠性,在電路中要加濕度補(bǔ)償,并選用溫濕度性能好的元件,溫濕度補(bǔ)償電路由RT 和R2～R6 組成,熱敏電阻RT 與氣敏元件共接于運(yùn)算放大器UI 的反相端,與Vr 、R7 、R8 構(gòu)成差動(dòng)放大電路,經(jīng)二階帶通濾波后輸入到AD7705 ,圖中要求熱敏電阻RT 的電阻溫度系數(shù)與氣敏元件溫度系數(shù)相同或相近,當(dāng)周圍環(huán)境溫度升高時(shí),絕對溫度升高,氣敏器件阻值降低,其分壓降低;此時(shí)熱敏電阻阻值降低,則R3 分壓增大,從而實(shí)現(xiàn)補(bǔ)償,這樣可以減少溫度對CO 傳感器輸出的影響,提高了電路的檢測精度。

2. 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法

網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖4所示

圖4 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖

首先對信號進(jìn)行歸一到[ 0 ,1 ]之間任一值,利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)和聯(lián)想能力對輸入的信號數(shù)據(jù)記憶、存儲、比較、分析、統(tǒng)計(jì)處理,并輸出相應(yīng)的無火、陰燃火、明火的隸屬度函數(shù);然后利用模糊推理系統(tǒng)對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出進(jìn)一步推理判斷、最后經(jīng)過非模糊化得到火災(zāi)或非火災(zāi)的最終判別輸出

2.1.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法

網(wǎng)絡(luò)隱含層與輸出層的神經(jīng)元均采用正切函數(shù)作為傳遞函數(shù),即

則隱層的輸出為:

網(wǎng)絡(luò)輸出為:

以上各式中 為輸入; 為輸入節(jié)點(diǎn)與隱含層節(jié)點(diǎn)間的網(wǎng)絡(luò)權(quán)值, 為隱含層節(jié)點(diǎn)與輸出層節(jié)點(diǎn)間的網(wǎng)絡(luò)權(quán)值; , 分別為隱含層和輸出層節(jié)點(diǎn)閾值; 為網(wǎng)絡(luò)的輸出。

誤差計(jì)算公式為

其中, t為網(wǎng)絡(luò)期望輸出值, 為網(wǎng)絡(luò)實(shí)際輸出值, 為平 方和誤差。采用標(biāo)準(zhǔn)的BP學(xué)習(xí)算法,通過學(xué)習(xí)訓(xùn)練修改權(quán)值 和閥值 最終使誤差達(dá)到最小,訓(xùn)練方法采用梯度下降法。

輸出層權(quán)值修正公式為

式中 為迭代次數(shù), 為輸出層權(quán)值修正值的函數(shù)誤差的梯度下降系數(shù), 為輸入節(jié)點(diǎn)誤差, 為隱層節(jié)點(diǎn)輸出。

輸出層閾值修正公式為

隱層節(jié)點(diǎn)各權(quán)值修正為:

式中 為隱含層權(quán)值修正值的函數(shù)誤差的梯度下降系數(shù),

為輸出節(jié)點(diǎn)誤差。

隱層節(jié)點(diǎn)閥值修正公式為

本系統(tǒng)采用三個(gè)輸入信號:CO濃度、煙霧濃度、溫度作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入層的神經(jīng)元;輸出為三個(gè)概率:明火的概率、火災(zāi)危險(xiǎn)性、陰燃火的概率,隱層神經(jīng)元個(gè)數(shù)根據(jù)經(jīng)驗(yàn)與反復(fù)試驗(yàn)確定為15個(gè)。因此,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)為 3-15-3。

2.1.3.模糊推理

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出時(shí)火災(zāi)和陰燃火發(fā)生的概率,它們只能表示火災(zāi)的可能性有多大。很容易看出,當(dāng)明火概率大于0.8時(shí),可以肯定發(fā)生了火災(zāi),而當(dāng)明火概率大于0.8時(shí),可以肯定發(fā)生了火災(zāi),而當(dāng)明火概率大于0.2,且陰燃火概率也很小時(shí),可以認(rèn)為沒有火出現(xiàn)。難于判決的是明火概率在0.5附近,特別是采用門限方法來判決時(shí),若門限限定為0.5,而網(wǎng)絡(luò)輸出為0.49和0.51時(shí)則很難做出判斷。為了更接近實(shí)際和模擬人得判斷,這里采用模糊推理方法對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出作進(jìn)一步處理。

首先對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出信號通過隸屬函數(shù)進(jìn)行模糊化,在模糊系統(tǒng)中,隸屬度函數(shù)的確定是比較困難的,這里采用最常用的指派法?？紤]到火災(zāi)概率最難判斷的區(qū)間在0.5附近,隸屬度函數(shù)應(yīng)對輸入值在0.5附近適當(dāng)展寬,因此可以采用一種正態(tài)分布作為模糊化隸屬度函數(shù)

式中 為明火或陰燃火概率;A(x)為其相應(yīng)的隸屬度的模糊量; 和 是用來調(diào)整隸屬函數(shù)的形狀( =0.2, =0.4)。

考慮到對火災(zāi)信號神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出的火災(zāi)概率通常都會長時(shí)間出現(xiàn)較大值,而干擾信號即使會引起較大輸出,一般也只是短時(shí)間的。為了增加系統(tǒng)的抗干擾能力,本文引入了火災(zāi)概率持續(xù)時(shí)間函數(shù)d(n)的概念

式中 為單位階躍函數(shù); 為判斷門限,這里取為0.5。

當(dāng)火災(zāi)概率 超過 ,則被累加,否則 =0, 為離散時(shí)間變量。模糊推理系統(tǒng)根據(jù)火災(zāi)模糊量和火災(zāi)概率持續(xù)時(shí)間進(jìn)行推理,若用A(xf)表示明火模糊量,表示陰燃模糊量,設(shè)明火或陰燃火模糊量大于0.5為“大”小于0.5時(shí)為“小”,持續(xù)時(shí)間大于8s為“大”,小于8s為“小”,則推理規(guī)則可以確定如下;

if[A(xf)為“大”]“與”[ 為“小”]“與”[為“小”]then[輸出為非火災(zāi)]。

“或”if[A(xf)為“小”]“與”[ 為“大”]“與”[ 為“小”]then[輸出為非火災(zāi)]。

“或”if[A(xf)為“大”]“與”[ 為“大”]then[輸出為火災(zāi)]

“或”if[A(xf)為“大”]“與”[ 為“大”]then[輸出為火災(zāi)]

2.1.4軟件設(shè)計(jì)

將煙霧、CO、溫度各傳感器在現(xiàn)場所采集的數(shù)據(jù)送入單片機(jī)內(nèi),通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算出陰燃火和明火的概率,若能明顯判斷出發(fā)生火災(zāi)則立即驅(qū)動(dòng)蜂鳴器報(bào)警,若不能夠明顯判斷是否發(fā)生火災(zāi),則通過模糊規(guī)則推理判斷出是否報(bào)警。軟件流程圖如圖所示:

圖5 火災(zāi)探測軟件程序流程圖 圖6 Matlab訓(xùn)練過程圖

3.實(shí)驗(yàn)仿真

將樣本值輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),采用軟件Matlab對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,訓(xùn)練過程如圖6所示:

表1.訓(xùn)練結(jié)果輸出與樣本值對比

由結(jié)果可見,訓(xùn)練后所得到的實(shí)際值與期望值相當(dāng)接近,因此訓(xùn)練效果良好,證明本系統(tǒng)可以采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)予以應(yīng)用。

4.結(jié) 語

本文設(shè)計(jì)的智能型火災(zāi)探測器,是現(xiàn)代智能控制理論在消防自動(dòng)化系統(tǒng)中的應(yīng)用,也是對目前消防自動(dòng)化系統(tǒng)的一種智能化改進(jìn)和完善。根據(jù)MATLAB軟件仿真及實(shí)測數(shù)據(jù),表明系統(tǒng)提出的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法基本達(dá)到了預(yù)期目標(biāo)。歸納起來,該系統(tǒng)從理論和技術(shù)上具有以下優(yōu)點(diǎn):1、多傳感器的信息融合

2、具有智能化判斷能力

3、具有高的可靠性、安全性、可維護(hù)性

4、將持續(xù)時(shí)間、明火概率、陰燃火概率作為決策因子

5、具有良好的人機(jī)界面和網(wǎng)絡(luò)通信功能

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資助項(xiàng)目:成都大學(xué)首屆創(chuàng)新性實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目

第6篇：模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點(diǎn)范文

關(guān)鍵詞經(jīng)濟(jì)活動(dòng)預(yù)測模型人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

經(jīng)濟(jì)活動(dòng)諸如商品價(jià)格走勢、生產(chǎn)活動(dòng)的產(chǎn)量預(yù)測、加工的投入產(chǎn)出分析、工廠的成本控制等方面都是重要的技術(shù)經(jīng)濟(jì)層面。定量化的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)分析是經(jīng)濟(jì)學(xué)研究的必由之路，而建模是量化分析的基礎(chǔ)，這是因?yàn)槟Ｐ蜑榭茖W(xué)分析和質(zhì)量、成本等控制提供了理論依據(jù)。本文針對經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中大多數(shù)研究對象都具有的非線性特點(diǎn)，給出了用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ArtificialNerveNetwork）模型建立經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的預(yù)測模型的原理和方法，并描述了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與各種先進(jìn)的建模方法相結(jié)合的模型化方法，為經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的分析、預(yù)測與控制提供了理論基礎(chǔ)。

1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型方法

現(xiàn)實(shí)的經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)是一個(gè)極其復(fù)雜的非線性系統(tǒng)，客觀上要求建立非線性模型。傳統(tǒng)上使用回歸與自回歸模型刻畫的都是線性關(guān)系，難于精確反映因變量的變化規(guī)律，也終將影響模型的擬合及預(yù)報(bào)效果。為揭示隱含于歷史記錄中的復(fù)雜非線性關(guān)系必須借助更先進(jìn)的方法———人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)方法。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有并行處理、自適應(yīng)、自組織、聯(lián)想記憶及源于神經(jīng)元激活函數(shù)的壓扁特性的容錯(cuò)和魯棒性等特點(diǎn)。數(shù)學(xué)上已經(jīng)證明，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以逼近所有函數(shù)，這意味著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能逼近那些刻畫了樣本數(shù)據(jù)規(guī)律的函數(shù)，且所考慮的系統(tǒng)表現(xiàn)的函數(shù)形式越復(fù)雜，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這種特性的作用就越明顯。

在各類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中，BP（Back－Propagation誤差后向傳播）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是最常用的也是最成熟的模型之一。本質(zhì)上，BP模型是對樣本集進(jìn)行建模，即建立對應(yīng)關(guān)系RmRn,xk∈Rm,ykRn。數(shù)學(xué)上，就是一個(gè)通過函數(shù)逼近擬合曲線/曲面的方法，并將之轉(zhuǎn)化為一個(gè)非線性優(yōu)化問題來求解。

對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，一般選用三層非循環(huán)網(wǎng)絡(luò)。假設(shè)每層有N個(gè)處理單元，通常選取連續(xù)可微的非線性作用函數(shù)如Sigmoid函數(shù)f(x)=1/(1+e-x)，訓(xùn)練集包括M個(gè)樣本模式{(xk,yk)}。對第P個(gè)訓(xùn)練樣本（P＝1，2，…，M），單元j的輸入總和記為apj，輸出記為Opj，則:

apj=WQ

Opj=f(apj)=1/(1+e-apj)（1）

對每個(gè)輸入模式P，網(wǎng)絡(luò)輸出與期望輸出（dpj）間誤差為：

E=Ep=((dpj-Opj)2)（2）

取BP網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值修正式：

Wji(t+1)=Wji(t)+?濁?啄pj+?琢(Wji(t)-Wji(t-1))（3）

其中，對應(yīng)輸出單元?啄pj=f’,(apj)(dpj-Opj)；對應(yīng)輸入單元?啄pj=f’,(apj)?啄pkWkj；

?濁是為加快網(wǎng)絡(luò)收斂速度而取值足夠大又不致產(chǎn)生振蕩的常數(shù)；?琢為一常數(shù)項(xiàng)，稱為趨勢因子，它決定上一次學(xué)習(xí)權(quán)值對本次權(quán)值的影響。

BP學(xué)習(xí)算法的步驟：初始化網(wǎng)絡(luò)及學(xué)習(xí)參數(shù)；提供訓(xùn)練模式并訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)直到滿足學(xué)習(xí)要求；前向傳播過程,對給定訓(xùn)練模式輸入，計(jì)算網(wǎng)絡(luò)的輸出模式，并與期望比較，如有誤差，則執(zhí)行下一步，否則返回第二步；后向傳播過程,計(jì)算同一層單元的誤差?啄pj,按權(quán)值公式（3）修正權(quán)值;返回權(quán)值計(jì)算公式（3）。BP網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)一般均需多周期迭代，直至網(wǎng)絡(luò)輸出與期望輸出間總體的均方根誤差ERMS達(dá)到一定要求方結(jié)束。

實(shí)踐中，BP網(wǎng)絡(luò)可能遇到如下問題：局部極小點(diǎn)問題；迭代收斂性及收斂速度引起低效率問題。此外還有，模型的逼近性質(zhì)差；模型的學(xué)習(xí)誤差大，記憶能力不強(qiáng)；與線性時(shí)序模型一樣，模型網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及節(jié)點(diǎn)作用函數(shù)不易確定；難以解決應(yīng)用問題的實(shí)例規(guī)模與網(wǎng)絡(luò)規(guī)模之間的矛盾等。為克服這樣的一些問題，同時(shí)為了更好地面向?qū)嶋H問題的特殊性，出現(xiàn)了各種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型或與之結(jié)合的模型創(chuàng)新方法。

2灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

灰色預(yù)測和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一樣是近年來用于非線性時(shí)間序列預(yù)測的引人注目的方法，兩種方法在建模時(shí)都不需計(jì)算統(tǒng)計(jì)特征，且理論上可以適用于任何非線性時(shí)間序列的建模?；疑A(yù)測由于其模型特點(diǎn)，更合用于經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中具有指數(shù)增長趨勢的問題，而對于其他變化趨勢，則可能擬合灰度較大，導(dǎo)致精度難于提高。

對于既有隨時(shí)間推移的增長趨勢，又有同一季節(jié)的相似波動(dòng)性趨勢，且增長趨勢和波動(dòng)性趨勢都呈現(xiàn)為一種復(fù)雜的非線性函數(shù)特性的一類現(xiàn)實(shí)問題，根據(jù)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有較好的描述復(fù)雜非線性函數(shù)能力特點(diǎn)，用其對季節(jié)性建模；最后根據(jù)最優(yōu)組合預(yù)測理論，建立了兼有GM（1，1）和ANN優(yōu)點(diǎn)的最優(yōu)組合預(yù)測模型。該模型能夠同時(shí)反映季節(jié)性時(shí)間序列的增長趨勢性和同季波動(dòng)性的雙重特性，適用于一般具有季節(jié)性特點(diǎn)的經(jīng)濟(jì)預(yù)測。

首先，建立GM（1，1）模型，設(shè)時(shí)間序列x(0)=(x(0)(1),x(0)(2),?撰,x(0)(n))，作一階累加生成：

x(1)=(x(1)(1),x(1)(2),?撰,x(1)(n))（4）

其中x(1)(k)=(x(0)(i),k=1,2,?撰,n

構(gòu)造一階線性灰色微分方程并得到該方程的白化微分方程：

+ax=u

用最小二乘法求解參數(shù)a，u，得到x(1)的灰色預(yù)測模型：

(1)(k+1)=(X(0)(1)-u/a)e-ak+u/a,(k=0,1,2,?撰)（5）

其次，根據(jù)上節(jié)方法建立BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

第三，將兩模型優(yōu)化組合。設(shè)f1是灰色預(yù)測值，f2是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測值，fc是最優(yōu)組合預(yù)測值，預(yù)測誤差分別為:e1,e2,ec，取w1和w2是相應(yīng)的權(quán)系數(shù)，且w1+w2=1,有fc=w1f1+w2f2，則誤差及方差分別為ec=w1e1+w2e2,Var(ec)=w21Var(e1)+w22Var(e2)+2w1w2cov(e1,e2)

對方差公式求關(guān)于w1的極小值，并取cov(e1,e2)=0，即可得到組合預(yù)測權(quán)系數(shù)的值。

2基于粗糙集理論的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

粗糙集理論與模糊集理論一樣是研究系統(tǒng)中知識不完全和不確定問題的方法。模糊集理論在利用隸屬函數(shù)表達(dá)不確定性時(shí)，為定義一個(gè)合適的隸屬函數(shù)，需要人工干預(yù)，因而有主觀性。而粗糙集理論由粗糙度表示知識的不完全程度，是通過表達(dá)知識不精確性的概念計(jì)算得到的，是客觀的，并不需要先驗(yàn)知識。粗糙集通過定義信息熵并進(jìn)而規(guī)定重要性判據(jù)以判斷某屬性的必要性、重要性或冗余性。

一般來說，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對模型輸入變量的選擇和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)確定等都基本憑經(jīng)驗(yàn)或通過反復(fù)試驗(yàn)確定，這種方法的盲目性會導(dǎo)致模型質(zhì)量變差。用粗糙集理論指導(dǎo)，先對各種影響預(yù)測的因素變量進(jìn)行識別，以此確定預(yù)測模型的輸入變量；再通過屬性約簡和屬性值約簡獲得推理規(guī)則集；然后以這些推理規(guī)則構(gòu)造神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型，并采用加動(dòng)量項(xiàng)的BP的學(xué)習(xí)算法對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行優(yōu)化。有效改善了模型特性，提高了模型質(zhì)量。其建模步驟為：由歷史數(shù)據(jù)及其相關(guān)信息歷史數(shù)據(jù)構(gòu)造決策表；初始化；對決策表的決策屬性變量按劃分值域?yàn)閚個(gè)區(qū)域的方式離散化；采用基于斷點(diǎn)重要性的粗糙集離散化算法選擇條件屬性變量和斷點(diǎn)（分點(diǎn)），同時(shí)計(jì)算決策表相容度，當(dāng)決策表相容度為1或不再增加時(shí)，則選擇條件屬性變量和分點(diǎn)過程結(jié)束；由選擇的條件屬性變量及其樣本離散化值構(gòu)造新的決策表，并對其約簡，得到推理規(guī)則集；由推理規(guī)則集建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練；若神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擬合誤差滿足要求，則結(jié)束，否則，增加n。必須指出，區(qū)間分劃n太小，會使得擬合不夠，n太大，即輸出空間分得太細(xì)，會導(dǎo)致過多的區(qū)域?qū)?yīng)，使網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)過于復(fù)雜，影響泛化（預(yù)測）能力。

3小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型存在的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及節(jié)點(diǎn)函數(shù)不易確定問題，結(jié)合小波分析優(yōu)良的數(shù)據(jù)擬合能力和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)特性建模，即用非線性小波基取代通常的非線性S型函數(shù)。

設(shè)非線性時(shí)間序列變化函數(shù)f(t)∈L2(R)，定義其小波變換為：

Wf(a,b)==f(t)?漬()dt（6）

式中，?漬ab(t)稱為由母小波?漬t（定義為滿足一定條件的平方可積函數(shù)?漬(t)∈L2(R)如Haar小波、Morlet小波、樣條小波等）生成的依賴于參數(shù)a、b的連續(xù)小波，也稱小波基。參數(shù)a的變化不僅改變小波基的頻譜結(jié)構(gòu)，還改變其窗口的大小和形狀。對于函數(shù)f(t)，其局部結(jié)構(gòu)的分辯可以通過調(diào)節(jié)參數(shù)a、b，即調(diào)節(jié)小波基窗口的大小和位置來實(shí)現(xiàn)。

用小波級數(shù)的有限項(xiàng)來逼近時(shí)序函數(shù)，即：

(t)=wk?漬()（7）

式中(t)，為時(shí)間序列y(t)的預(yù)測值序列；wk,bk,ak分別為權(quán)重系數(shù)，小波基的平移因子和伸縮因子；L為小波基的個(gè)數(shù)。參數(shù)wk,bk,ak采用最小均方誤差能量函數(shù)優(yōu)化得到，L通過試算得到。

4模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

模糊集合和模糊邏輯以人腦處理不精確信息的方法為基礎(chǔ)，而人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是以大量簡單神經(jīng)元的排列模擬人腦的生理結(jié)構(gòu)。二者的融合既具有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)大的計(jì)算能力、容錯(cuò)性和學(xué)習(xí)能力，又有對于不確定、不精確信息的處理能力，即同時(shí)具有底層的數(shù)據(jù)處理、學(xué)習(xí)能力和高層的推理、思考能力。

一種應(yīng)用模糊理論的方法是把模糊聚類用來確定模糊系統(tǒng)的最優(yōu)規(guī)則數(shù)，從而確定模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)。這樣確定的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)成為四層：第一層為直接輸入層；第二層為模糊化層，對輸入做模糊化處理；第三層為模糊推理層，對前層模糊結(jié)果做模糊推理；第四層為非模糊化層，可以采用重心非模糊化法，產(chǎn)生網(wǎng)絡(luò)輸出。該網(wǎng)絡(luò)采用動(dòng)態(tài)處理法，增強(qiáng)了其處理能力，且適用性強(qiáng)、精度高。

5結(jié)語

除上述幾種結(jié)合式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法之外，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在算法設(shè)計(jì)方面一直在取得巨大的進(jìn)步。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型方法是一種先進(jìn)的具有智能的非線性建模方法，其在自然科學(xué)、經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象、社會活動(dòng)等方面的應(yīng)用正在不斷深化，把神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法引入經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的分析和預(yù)測中，并緊密聯(lián)系諸多先進(jìn)的建模方法，是使工業(yè)經(jīng)濟(jì)、商業(yè)經(jīng)濟(jì)及其對經(jīng)濟(jì)本質(zhì)規(guī)律的研究等各項(xiàng)工作推向前進(jìn)的重要理論武器。

參考文獻(xiàn)

第7篇：模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點(diǎn)范文

再制造逆向物流過程中，影響廢舊產(chǎn)品回收水平的因素眾多，各定性因素、定量因素之間又相互影響，因此整個(gè)系統(tǒng)相當(dāng)復(fù)雜。要對這種復(fù)雜系統(tǒng)不完整的、無規(guī)律的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測，基于統(tǒng)計(jì)方法的定量預(yù)測建模技術(shù)無法解決，因?yàn)檫@類模型無法適應(yīng)環(huán)境變化或者由系統(tǒng)本身非線性引起的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的變化。因此，應(yīng)該研究采用非網(wǎng)絡(luò)模型參數(shù)調(diào)節(jié)的建模技術(shù)來預(yù)測其不確定性。為此，本文應(yīng)用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論對再制造逆向物流模型進(jìn)行研究，主要建立了廢舊產(chǎn)品回收時(shí)間間隔的預(yù)測模型和廢舊產(chǎn)品回收量的預(yù)測模型，兩個(gè)模型經(jīng)過數(shù)據(jù)修正調(diào)整，可以直接獲得對產(chǎn)品銷量、仿真回收量以及預(yù)測回收量隨時(shí)間的變化情況。

關(guān)鍵詞：

廢舊產(chǎn)品；再制造；逆向物流；模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

隨著經(jīng)濟(jì)水平的發(fā)展，人們對產(chǎn)品的需求呈現(xiàn)多樣化和個(gè)性化的特點(diǎn)，產(chǎn)品生命周期越來越短，產(chǎn)品換代的頻率越來越高，因此被淘汰和廢棄的產(chǎn)品越來越多?；诃h(huán)保和節(jié)能減排的需要，越來越多的國家對生產(chǎn)企業(yè)提出了更高的要求，要求生產(chǎn)企業(yè)提高對廢舊產(chǎn)品的回收處理。再制造作為可持續(xù)發(fā)展的企業(yè)生產(chǎn)方式，得到越來越多的關(guān)注和重視。再制造是通過一系列的分拆、檢修、更換、組裝等，將廢舊產(chǎn)品恢復(fù)、重塑成新產(chǎn)品的過程。再制造適用于汽車、計(jì)算機(jī)、手機(jī)、家電、輪胎、電路板等眾多產(chǎn)品，通過對廢舊產(chǎn)品進(jìn)行增值回收、再利用，可獲取相同資源環(huán)境下的最大經(jīng)濟(jì)效益。面對日益嚴(yán)重的全球資源匱乏、生態(tài)環(huán)境惡化，通過再制造實(shí)現(xiàn)資源更高效的優(yōu)化利用，已成為許多國家的研究重點(diǎn)，并作為當(dāng)前高效的可持續(xù)發(fā)展的方式進(jìn)行廣泛應(yīng)用和推廣。再制造的過程，可以看作將廢舊產(chǎn)品逆向運(yùn)輸至生產(chǎn)的環(huán)節(jié)，再制造作為一種逆向物流的存在，對其進(jìn)行物流層面的研究，將進(jìn)一步優(yōu)化再制造工作網(wǎng)絡(luò)，提升再制造運(yùn)作效率，提高企業(yè)再制造能力和再制造經(jīng)濟(jì)效益。

1再制造物流網(wǎng)絡(luò)概述

再制造物流網(wǎng)絡(luò)的流通過程是廢舊產(chǎn)品從用戶開始（或制造商廢舊集中地開始），到產(chǎn)品生產(chǎn)地進(jìn)行產(chǎn)品再制造的逆向物流，以及再制造出來的產(chǎn)品從生產(chǎn)地到用戶的再制造正向物流，逆向物流和正向物流組成了閉環(huán)的流通網(wǎng)絡(luò)。其中包括：廢舊產(chǎn)品收集、廢舊產(chǎn)品檢測、廢舊產(chǎn)品分類、產(chǎn)品再制造、產(chǎn)品再銷售等制造環(huán)節(jié)。再制造物流環(huán)節(jié)功能分析如下：1）廢舊產(chǎn)品收集。以多種方式將廢舊產(chǎn)品從用戶處收集起來，并運(yùn)至企業(yè)統(tǒng)一集中地，待廢舊產(chǎn)品檢測。包括：收購、運(yùn)輸、倉儲等。2）廢舊產(chǎn)品檢測。根據(jù)企業(yè)再制造標(biāo)準(zhǔn)，對廢舊產(chǎn)品進(jìn)行檢測，確定回收利用的價(jià)值、成本、效益。包括：分拆、檢測等。3）廢舊產(chǎn)品分類。根據(jù)企業(yè)再制造標(biāo)準(zhǔn)，對可利用的具有價(jià)值的產(chǎn)品或產(chǎn)品零部件進(jìn)行分類識別，確定不同的利用價(jià)值和再制造成本。4）產(chǎn)品再制造。根據(jù)企業(yè)再制造標(biāo)準(zhǔn)，對成功回收的產(chǎn)品或產(chǎn)品零部件進(jìn)行改造、更換、重組等工作，最終完成新的產(chǎn)品。5）產(chǎn)品再銷售。將再制造的新產(chǎn)品通過銷售渠道重新進(jìn)入市場，進(jìn)行銷售。

2模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述

模糊系統(tǒng)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都是非線性動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)，常用來處理不確定、非線性問題。兩者具有互補(bǔ)性的特點(diǎn)：模糊系統(tǒng)主要是模擬人類的思維方式來進(jìn)行知識獲取、基礎(chǔ)推理，缺乏自我學(xué)習(xí)、自我升級、自主適應(yīng)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可根據(jù)海量標(biāo)準(zhǔn)樣本進(jìn)行自我學(xué)習(xí)、自我糾錯(cuò)、自主適應(yīng)，但無法完成基于規(guī)則的知識表達(dá)，無法利用已有知識完成基礎(chǔ)推理。隨著模糊系統(tǒng)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究的不斷深入，將兩者進(jìn)行融合，可構(gòu)造出一種能夠“自動(dòng)”處理模糊信息的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（FuzzyNeuralNetwork，F(xiàn)NN）。1974年，Lee等［1］首次把模糊集和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)聯(lián)系在一起。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬了人腦的神經(jīng)元功能，具有強(qiáng)大的學(xué)習(xí)能力和直接處理數(shù)據(jù)的能力。模糊推理系統(tǒng)是通過事先掌握的一組推理規(guī)則實(shí)現(xiàn)從輸入到輸出的推理計(jì)算，它便于建立有人為干預(yù)的輸入數(shù)據(jù)空間的辨識系統(tǒng)［2］。應(yīng)用模糊推理系統(tǒng)的主要難點(diǎn)是建立模糊集，設(shè)計(jì)隸屬函數(shù)和尋找合適的模糊規(guī)則。

傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不適于表示基于規(guī)則的知識，模糊推理不具有自適應(yīng)和自學(xué)習(xí)能力，無法進(jìn)一步積累和修正診斷知識。FNN正是通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)的模糊邏輯系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，它具有模糊邏輯推理功能，同時(shí)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值也具有明確的模糊邏輯意義，從而達(dá)到以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及模糊邏輯各自的優(yōu)點(diǎn)彌補(bǔ)對方不足的目的。FNN的特點(diǎn)在于把模糊系統(tǒng)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合在一起，在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的幫助下，更好根據(jù)現(xiàn)有需求學(xué)習(xí)模糊系統(tǒng)的參數(shù)。本文采用的FNN是一個(gè)多輸入單輸出的5層網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，如圖1所示。圖1中各層神經(jīng)元的處理方法如下：第一層為輸入層，層中的每個(gè)節(jié)點(diǎn)代表一個(gè)輸入變量，輸入變量的各分量直接傳遞到下一層網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)中；第二層為模糊化層，將不同輸入分量的模糊語意轉(zhuǎn)化為對應(yīng)模糊集合的隸屬度函數(shù)，該層的規(guī)模由各模糊語意的模糊分區(qū)數(shù)決定；第三層為規(guī)則層，層中每個(gè)節(jié)點(diǎn)代表一條模糊規(guī)則，每條規(guī)則以“IFTHEN”的推理形式建立，該層對每個(gè)神經(jīng)元的輸入按規(guī)則的前件部分（IF部分）進(jìn)行組合配合，實(shí)現(xiàn)隸屬度的乘積運(yùn)算，相當(dāng)于模糊邏輯中的min操作；第四層為結(jié)論層，對所有激活了的模糊規(guī)則的后件部分（THEN部分）在不同的模糊分區(qū)取或運(yùn)算，相當(dāng)于模糊邏輯中的max操作，得到推理的結(jié)果，各條模糊規(guī)則的強(qiáng)度可通過權(quán)值參數(shù)來調(diào)節(jié)；第五層為輸出層，本層對神經(jīng)元及其與之關(guān)聯(lián)的權(quán)值一起進(jìn)行解模糊運(yùn)算，把模糊集映射成一個(gè)確定的清晰值，通常采用面積中心法實(shí)現(xiàn)解模糊。

3再制造逆向物流中的廢舊產(chǎn)品回收水平預(yù)測模型的建立

再制造的逆向物流環(huán)節(jié)包括廢舊產(chǎn)品收集、廢舊產(chǎn)品檢測、廢舊產(chǎn)品分類、產(chǎn)品再制造。相比于產(chǎn)品銷售量隨時(shí)間變化的曲線，產(chǎn)品回收量隨時(shí)間變化的曲線應(yīng)具備以下2個(gè)明顯特征：時(shí)間軸上延長和數(shù)量軸上壓縮?；谇拔牡幕厥沼绊懸蛩胤治龊虵NN的原理，建立如圖2所示的基于2個(gè)FNN的預(yù)測模型。對應(yīng)地，模型有2個(gè)輸出，首先預(yù)測產(chǎn)品的回收時(shí)間間隔，即產(chǎn)品自售出到開始回收時(shí)的時(shí)間段。在此基礎(chǔ)上，在每個(gè)計(jì)劃周期內(nèi)進(jìn)行產(chǎn)品回收量的預(yù)測。實(shí)際建模時(shí)，本文將這2個(gè)輸出結(jié)果看成是2個(gè)單輸出系統(tǒng)的簡單疊加，分別進(jìn)行相應(yīng)的建模和測試，再將2個(gè)子模型整合到一起。由于兩兩輸出系統(tǒng)是解藕的，因此先分解再整合后得到的結(jié)果與原結(jié)果保持一致。應(yīng)用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行回收水平預(yù)測有3個(gè)關(guān)鍵要素：建立模糊集合、設(shè)計(jì)隸屬函數(shù)以及尋找合適的模糊規(guī)則。為了簡化廢舊產(chǎn)品回收預(yù)測模型的復(fù)雜性，作出如下假設(shè)：1）不考慮未售出產(chǎn)品的商業(yè)回收，僅針對EOL產(chǎn)品的回收，假設(shè)產(chǎn)品的銷售量等于生產(chǎn)量；2）不考慮廢舊產(chǎn)品流入二手市場的情況，僅針對用于再利用的廢舊產(chǎn)品回收。

3、1廢舊產(chǎn)品回收時(shí)間間隔的預(yù)測模型如圖2所示，廢舊產(chǎn)品回收時(shí)間間隔預(yù)測模型中：3個(gè)輸入：產(chǎn)品的期望壽命、使用強(qiáng)度和消費(fèi)者的存儲習(xí)慣；1個(gè)輸出：廢舊產(chǎn)品回收時(shí)間間隔。各要素的具體分析和模糊化處理過程如下：1）期望壽命LE：確定值，在產(chǎn)品設(shè)計(jì)階段已經(jīng)確定。一般而言，只有少數(shù)產(chǎn)品較早失效，缺陷產(chǎn)品已被供應(yīng)商挑選出，極少流入市場，并且因事故而產(chǎn)生的失效狀況極少，極大多數(shù)產(chǎn)品一般到最小期望壽命時(shí)才會因磨損而可能產(chǎn)生失效，達(dá)到最大期望壽命后，基本全部失效。假定產(chǎn)品的最小期望壽命大約是Lmin，典型期望壽命大約是L，最大期望壽命大約是Lmax。劃分為“短”、“中”、“長”3個(gè)模糊子集。2）使用強(qiáng)度u：基于80／20法則我們提出以下假設(shè)。大多使用者（約80％）在單位時(shí)間內(nèi)低頻度使用產(chǎn)品，而極少數(shù)使用者（約20％）在單位時(shí)間內(nèi)高頻度使用產(chǎn)品。假定產(chǎn)品的設(shè)計(jì)使用頻率是a，實(shí)際平均使用頻率大約是b（0＜b＜2a）。劃分為“少”、“中”、“多”3個(gè)模糊子集。3）消費(fèi)者的存儲習(xí)慣ST：主要表現(xiàn)為對某種產(chǎn)品的使用習(xí)慣、更新速度等，這些因素影響產(chǎn)品在消費(fèi)者手中的儲藏期，即產(chǎn)品從失效到回收的時(shí)間段，不同的消費(fèi)者會呈現(xiàn)出的差距較大。假定產(chǎn)品的最短儲藏期大約是Smin，平均儲藏期大約是S，最長儲藏期大約是Smax，劃分為“短”、“中”、“長”3個(gè)模糊子集。4）模型輸出是廢舊產(chǎn)品回收時(shí)間間隔TI，假定最短回收時(shí)間間隔是Tmin，平均時(shí)間間隔是T，最長時(shí)間間隔是Tmax。將其劃分為“短”、“中”、“長”3個(gè)模糊子集。按照以上各輸入劃分的隸屬函數(shù)數(shù)量，推理系統(tǒng)可能的規(guī)則數(shù)為3×3×3＝27。對于最佳模糊規(guī)則庫的確定，主要分為3步：Stepl提取模糊規(guī)則，定義每條規(guī)則的置信度，統(tǒng)計(jì)每條規(guī)則出現(xiàn)的次數(shù)。Step2合并與優(yōu)化相互矛盾的規(guī)則。Step3剔除冗余規(guī)則，具體的流程如圖13所示。圖3中K為輸入樣本數(shù)據(jù)的總數(shù)，P為根據(jù)經(jīng)驗(yàn)和實(shí)際需要事先定義的用于判斷冗余標(biāo)準(zhǔn)的小常數(shù)。經(jīng)上述步驟提取后，本模型對應(yīng)的模糊規(guī)則如下：基于上述分析，對于具有5層結(jié)構(gòu)的FNN預(yù)測模型，設(shè)每層的輸入輸出分別用I和O表示，相應(yīng)的下標(biāo)表示層級，上標(biāo)表示層中的神經(jīng)元，如I132表示第2層中第3個(gè)神經(jīng)元的輸入，模型中對應(yīng)的是第一個(gè)輸入要素期望壽命LE的第三個(gè)模糊分量，O132表示第2層中第3個(gè)神經(jīng)元的輸出，模型中為相應(yīng)模糊分量的隸屬度函數(shù)。假定各模糊變量的隸屬度函數(shù)為高斯函數(shù)，應(yīng)用面積中心法進(jìn)行解模糊運(yùn)算，n為輸入變量的個(gè)數(shù)，每個(gè)模糊輸入變量均定義有m個(gè)模糊集合，表示與第k條規(guī)則相關(guān)的輸入變量的下標(biāo)集，Ih表示與第4層中第h個(gè)神經(jīng)元相連接的第3層的神經(jīng)元的下標(biāo)集，whk為模糊規(guī)則的強(qiáng)度，即第4層與第3層節(jié)點(diǎn)之間權(quán)值，Cij和σij分別表示第i個(gè)輸入的第j個(gè)隸屬函數(shù)的中心和寬度，Ch和σh分別為輸出y的第h個(gè)模糊分區(qū)的中心和寬度。廢舊產(chǎn)品回收時(shí)間間隔預(yù)測模型中各層神經(jīng)元之間的輸入輸出關(guān)系。

3、2廢舊產(chǎn)品回收量的預(yù)測模型對于廢舊產(chǎn)品回收量預(yù)測模型的輸入和輸出要素，給予與上一節(jié)類似的分析和模糊化處理，過程如下：銷售量SQ：一般指產(chǎn)品銷售給消費(fèi)者市場的量。圖5表示產(chǎn)品生命周期各階段的銷量狀況。一般可以由銷售部門以每月按天數(shù)、每年按月數(shù)或幾年內(nèi)按年份統(tǒng)計(jì)出不同的銷售值，同時(shí)也可以在此基礎(chǔ)上統(tǒng)計(jì)出一個(gè)消費(fèi)市場按地域劃分的銷售值，這樣，兩個(gè)維度的指標(biāo)可以建立一個(gè)二維的統(tǒng)計(jì)體系。本文以單位時(shí)間周期銷售出的產(chǎn)品數(shù)量來表示，根據(jù)有關(guān)實(shí)際銷售情況，行業(yè)內(nèi)平均銷售業(yè)績?yōu)镾臺／單位時(shí)間，因此其論域定為［0，2s］，劃分為“很少”、“少”、“中”、“多”和“很多”5個(gè)模糊子集。1）回收行業(yè)市場格局RS：當(dāng)產(chǎn)品處在一個(gè)完善的回收環(huán)境中，即回收行業(yè)的市場規(guī)模較大、回收網(wǎng)絡(luò)的分布廣而深、回收企業(yè)的設(shè)施規(guī)劃和布局合理時(shí)，產(chǎn)品的回收收益、回收便利性均會大大提高，這些都有益于廢舊產(chǎn)品的回收。在此以回收網(wǎng)絡(luò)從省會城市到地級市到普通縣市的分布深度與廣度將RS劃分為“差”、“中”、“好”3個(gè)模糊子集。2）回收激勵(lì)水平IL：當(dāng)一個(gè)健全的廢舊產(chǎn)品逆向物流體系建成后，必定存在一個(gè)合理科學(xué)、政府導(dǎo)向且符合市場經(jīng)濟(jì)特征的回收激勵(lì)機(jī)制，假定在此表現(xiàn)為一定的回收率，平均回收率為tb，其域定為［tb－u，tb＋v］，u、b分別為最大、最小回收率與平均回收率的差，劃分為“弱”、“中”、“強(qiáng)”3個(gè)模糊子集。3）輸出要素回收量RQ：由于無知、損壞、出口以及便利等原因，所有售出產(chǎn)品不可能盡數(shù)返回回收，所以輸出變量“產(chǎn)品回收量”的論域設(shè)為［0，2s－c］，c為未能回收的產(chǎn)品量。劃分為“很少”、“少”、“中”、“多”和“很多”5個(gè)模糊子集。

4應(yīng)用算例

下面以某企業(yè)回收廢舊打印機(jī)為例，對廢舊產(chǎn)品回收時(shí)間間隔的預(yù)測模型和廢舊產(chǎn)品回收量的預(yù)測模型的應(yīng)用進(jìn)行測算。對于廢舊產(chǎn)品回收時(shí)間間隔預(yù)測模型，假定產(chǎn)品的最小期望壽命大約是6萬頁，典型期望壽命大約是10萬頁，最大期望壽命大約是14萬頁，產(chǎn)品的設(shè)計(jì)使用頻率是03萬頁／月。對于業(yè)務(wù)、辦公以及家庭型用戶，其使用強(qiáng)度差別很大。產(chǎn)品的最短儲藏期大約是0月，平均儲藏期大約是1月，最長儲藏期大約是4月，產(chǎn)品回收時(shí)間間隔最短18月，平均是36月，最長時(shí)間間隔是48月。經(jīng)過模擬計(jì)算可以得到一個(gè)廢舊產(chǎn)品回收時(shí)間間隔預(yù)測模型各參數(shù)隸屬度函數(shù)。對于廢舊產(chǎn)品回收量預(yù)測模型，假定產(chǎn)品的平均銷量是1000臺／月，若回收網(wǎng)絡(luò)深入到普通縣市，則回收行業(yè)市場格局為“好”。若回收網(wǎng)絡(luò)僅涉及到省會城市，則回收行業(yè)市場格局為“差”?；厥占?lì)水平表現(xiàn)為一定回收率，假定平均回收率為60％，回收量論域設(shè)為［0，1200］。經(jīng)過模型的計(jì)算可以得到一個(gè)廢舊產(chǎn)品回收量預(yù)測模型各參數(shù)隸屬度函數(shù)，最后銷量數(shù)據(jù)設(shè)為預(yù)測模型中銷量的輸入，對回收時(shí)間間隔為24月的情形進(jìn)行預(yù)測，數(shù)據(jù)耦合經(jīng)Excel匯總后就可以獲得產(chǎn)品銷量、仿真回收量以及預(yù)測回收量隨時(shí)間的變化情況。產(chǎn)品生命周期約為72個(gè)月，考慮的回收的規(guī)模性，在上市后的48個(gè)月開始進(jìn)行廢舊產(chǎn)品的回收，回收高峰期在60～96個(gè)月，在144個(gè)月以后回收量明顯下降。該該預(yù)測模型的結(jié)果可以為企業(yè)在制定相應(yīng)產(chǎn)品回收策略時(shí)提供一定的依據(jù)。針對不同的產(chǎn)品，可根據(jù)產(chǎn)品的市場特征來調(diào)整相應(yīng)的輸入輸出參數(shù)，以擴(kuò)大模型的適用性。

5結(jié)語

廢棄產(chǎn)品回收水平的預(yù)測在再制造物流體系中具有十分重要的意義。由于廢棄產(chǎn)品回收量的影響因素較多，同時(shí)具有較大的不確定性，從而增大了廢舊產(chǎn)品回收水平的預(yù)測難度，從而較難獲得一個(gè)高信度的預(yù)測結(jié)果。本文運(yùn)用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理方法，建立廢舊產(chǎn)品回收水平預(yù)測模型，包括廢舊產(chǎn)品回收時(shí)間間隔的預(yù)測模型，以及廢舊產(chǎn)品回收量的預(yù)測模型。2個(gè)模型具有一定的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值，經(jīng)過數(shù)據(jù)修正調(diào)整，可以直接獲得對產(chǎn)品銷量、仿真回收量以及預(yù)測回收量隨時(shí)間的變化情況。模型計(jì)算在實(shí)際應(yīng)用中需要一個(gè)能涵蓋整個(gè)數(shù)據(jù)空間并具有代表性的數(shù)據(jù)集，若訓(xùn)練初期無法獲得大量的真實(shí)數(shù)據(jù)，可先將仿真結(jié)果作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)從而獲得初始FNN預(yù)測模型，隨后再不斷用真實(shí)數(shù)據(jù)來調(diào)整修正模型，以增強(qiáng)模型的實(shí)用性。

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第8篇：模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點(diǎn)范文

Abstract： With the continuous development of artificial intelligence technology， the expert system， fuzzy theory， artificial neural network and many other latest intelligent control achievements start to enter the field of motor control， and they provide a brand-new way for the further improvement of the brushless direct current motor controlling. This paper combines the research status of the controlling system of both domestic and foreign brushless direct current motor， explores optimization， which is the most cutting-edge modern computer applications， the intelligent control and traditional PID controller in combination. It is difficult for traditional PID controller to achieve satisfactory results when aiming at the controlled objects or processes with complicated nonlinear features. The research makes use of the optimization algorithm to optimize intelligent PID control， such as fuzzy-PID， BP-PID， adaptive-PID control， expert-PID and PID controller based on genetic algorithm setting）， to perfect the application of the intelligent control method in BLDCM controlling system.

關(guān)鍵詞： BLDCM；最優(yōu)化；智能控制

Key words： BLDCM；optimization；intelligent control

中圖分類號：F276.44 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1006-4311（2013）12-0036-02

0 引言

無刷直流電機(jī)（BLDCM）控制系統(tǒng)是集電機(jī)技術(shù)、電力電子技術(shù)、控制理論和計(jì)算機(jī)技術(shù)等現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)于一身的機(jī)電一體化系統(tǒng)。在傳統(tǒng)直流電機(jī)優(yōu)越的調(diào)速性能保持上，無刷直流電機(jī)在一定程度上克服了由機(jī)械換向和電刷引起的一系列問題，在現(xiàn)代社會的各個(gè)領(lǐng)域均有較好的應(yīng)用[1]。隨著新型稀土永磁材料的進(jìn)一步開發(fā)與利用，出現(xiàn)新一輪的無刷直流電機(jī)的研究熱潮，隨著研究熱潮的不斷深入，無刷直流電機(jī)的使用范圍不斷擴(kuò)大、應(yīng)用前景將更加廣闊。在工業(yè)控制系統(tǒng)方面，為了更好地解決無刷直流電機(jī)中存在的若干問題，無刷直流電機(jī)的研究工作主要體現(xiàn)在以下幾方面：

1 轉(zhuǎn)矩脈動(dòng)

當(dāng)前，無刷直流電機(jī)存在轉(zhuǎn)速低、精度高、調(diào)速范圍大等一系列復(fù)雜問題，轉(zhuǎn)矩脈動(dòng)直接影響著無刷直流電機(jī)速度控制性能。因此，無刷直流電機(jī)的轉(zhuǎn)矩脈動(dòng)成為當(dāng)前情況下亟待解決的問題。對于無刷直流電機(jī)的脈動(dòng)性能在一些視聽設(shè)備等比較精密的儀器設(shè)備中要求比較高，因此在提高無刷直流電機(jī)性能方面抑制或消除轉(zhuǎn)矩波動(dòng)至關(guān)重要。目前針對無刷直流電機(jī)轉(zhuǎn)矩脈動(dòng)產(chǎn)生的原因分析，研究人員正在努力尋找抑制或消除轉(zhuǎn)矩脈動(dòng)的各種方法和途徑。

分析無刷直流電機(jī)轉(zhuǎn)矩脈動(dòng)產(chǎn)生的主要原因有：①由齒槽效應(yīng)和渦流效應(yīng)引起的轉(zhuǎn)矩波動(dòng)，同其他電機(jī)一樣，無刷直流電機(jī)也同樣不能完全將齒槽效應(yīng)和渦流效應(yīng)避免。②無刷直流電機(jī)通常使用電子換相控制，電機(jī)繞組電感使電機(jī)相電流不可能為理想的方形電流。這就給系統(tǒng)帶來換相轉(zhuǎn)矩脈動(dòng)。③由轉(zhuǎn)矩諧波引起的脈動(dòng)。

為了提高無刷直流電機(jī)的性能，對無刷直流電機(jī)轉(zhuǎn)矩脈動(dòng)研究不斷深入，針對轉(zhuǎn)矩脈動(dòng)產(chǎn)生的不同原因，提出了抑制或削弱轉(zhuǎn)矩脈動(dòng)的不同觀點(diǎn)和建議，這些解決措施因?yàn)檠芯織l件的局限性只是在原有結(jié)構(gòu)上或者控制方案上進(jìn)行了一些修補(bǔ)和強(qiáng)化，沒有從根本上解決轉(zhuǎn)矩脈動(dòng)問題，因此對無刷直流電機(jī)轉(zhuǎn)矩脈動(dòng)的研究還有待于進(jìn)一步深入。

根據(jù)定子電流諧波的最優(yōu)權(quán)重的設(shè)計(jì)方法，美國的J.Y.Hung博士等人通過利用電流調(diào)節(jié)器等裝置，有效降低了由電磁轉(zhuǎn)矩及齒槽引起的轉(zhuǎn)矩脈動(dòng)。此外，還有英國的Y.S.Cen、Z.O.Zhu和David.Hower博士試制成功的無齒槽的無刷直流電機(jī)，其主要作用也是通過減少轉(zhuǎn)矩脈動(dòng)，提高電機(jī)效率[2]。

2 無位置傳感器

在電機(jī)控制中如果無位置傳感器，如果想獲得電機(jī)轉(zhuǎn)子的位置。在實(shí)際工作過程中必須對與電機(jī)轉(zhuǎn)子位置進(jìn)行檢測和計(jì)算，研究人員提出采用智能控制理論，順利實(shí)現(xiàn)了對電機(jī)轉(zhuǎn)子進(jìn)行的檢測和計(jì)算。這種控制方法通過智能方式來建立被測電壓、電流和轉(zhuǎn)子位置的相互關(guān)系。人工智能控制不要求控制電機(jī)有精確的數(shù)學(xué)模型，解決了電機(jī)運(yùn)行過程中的非線性和參數(shù)的不確定性，而且實(shí)現(xiàn)對無刷直流電機(jī)控制的精度高、運(yùn)行穩(wěn)。對無位置傳感器臺灣的HG Chen、C.M.Lian博士通過智能換向調(diào)節(jié)裝置實(shí)現(xiàn)了有效控制，其主要原理是：檢測電機(jī)端電壓，通過開關(guān)信號發(fā)生器對換向位置進(jìn)行粗略估計(jì)，然后給出最佳轉(zhuǎn)矩產(chǎn)生特性通過智能自調(diào)系統(tǒng)對換向瞬間進(jìn)行微調(diào)[3]。但是，由于人工智能控制應(yīng)用于無刷直流電機(jī)控制系統(tǒng)中的研究尚在起步階段，大部分研究只進(jìn)行到仿真階段。

3 速度調(diào)節(jié)

BLDCM本身具有平穩(wěn)的調(diào)速性能，同時(shí)還克服了有刷直流電機(jī)機(jī)械換向帶來的一系列缺點(diǎn)，在各個(gè)領(lǐng)域已經(jīng)得到廣泛應(yīng)用[4]。針對BLDCM本身具有時(shí)變性、非線性、強(qiáng)耦合等特征，無刷直流電機(jī)調(diào)速控制成為一個(gè)重要的研究方向。

在自動(dòng)控制領(lǐng)域，最常用的并且行之有效的控制方法就是PID控制，但是隨著工作環(huán)境改變，控制對象變得的越來越復(fù)雜，從而對控制技術(shù)要求變得越來越高。在實(shí)際工作過程中對電機(jī)控制的精度和性能的要求不斷提高，同時(shí)由于無刷直流電機(jī)控制系統(tǒng)本身具有的復(fù)雜非線性的特性，采用常規(guī)PID控制策略對無刷直流電機(jī)進(jìn)行控制難以達(dá)到滿意的效果。近年來通過對無刷直流電機(jī)的轉(zhuǎn)速調(diào)節(jié)研究中，現(xiàn)代的自適應(yīng)控制、模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制等控制方法也應(yīng)用于在這一領(lǐng)域，這些方法經(jīng)過研究人員研究實(shí)驗(yàn)得出結(jié)論現(xiàn)代控制理論中的智能控制比較適合電機(jī)控制，可以很好的提高系統(tǒng)的性能。本項(xiàng)目正是出這一角度出發(fā)，結(jié)合國內(nèi)外無刷直流電機(jī)控制系統(tǒng)的研究現(xiàn)狀，將現(xiàn)代計(jì)算機(jī)應(yīng)用中最前沿的最優(yōu)化與智能控制與傳統(tǒng)的PID控制器結(jié)合在一起解決實(shí)際問題。

模糊PID控制策略就是將模糊控制引入傳統(tǒng)的PID控制器，組合成Fuzzy一PID復(fù)合控制器，并通過模糊控制規(guī)則尋找符合智能控制器控制方法，再利用最優(yōu)化算法對復(fù)合模糊PID控制器控制參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)對無刷直流電機(jī)的速度控制，并且使無刷直流電機(jī)控制參數(shù)達(dá)到指定要求。

專家-PID復(fù)合控制器（ExpertControl），同樣也是將專家控制原理（即基于受控對象和控制規(guī)律的各種知識，并以智能的方式）與傳統(tǒng)PID控制結(jié)合在一起，利用專家經(jīng)驗(yàn)來設(shè)計(jì)PID參數(shù)便構(gòu)成了專家PID控制。同樣利用專家經(jīng)驗(yàn)控制傳統(tǒng)PID控制器參數(shù)事項(xiàng)對無刷直流電機(jī)的的速度控制，使各項(xiàng)控制參數(shù)達(dá)到指定要求。

遺傳-PID復(fù)合控制器（GeneticAlgorithms），是通過遺傳算法把“優(yōu)勝劣汰，適者生存”的生物進(jìn)化原理，引入待優(yōu)化參數(shù)進(jìn)而形成的編碼串群體中，按照一定的適配值函數(shù)和一系列遺傳操作對各個(gè)個(gè)體進(jìn)行選擇，從而使適配值高的個(gè)體被保存下來，組成新的群體。新的群體中包含了上一代的大量信息，并且引入了新的、優(yōu)于上一代的個(gè)體。通過周而復(fù)始的不斷循環(huán)，不斷提高群體中各個(gè)個(gè)體的適應(yīng)度，直至最后滿足一定的極限條件。這樣就達(dá)到了優(yōu)化遺傳的目的）與傳統(tǒng)的PID控制器結(jié)合起來。通過遺傳算法來找到適合無刷直流電機(jī)控制系統(tǒng)要求的PID控制器參數(shù)，實(shí)現(xiàn)對無刷直流帶等級速度的控制，使系統(tǒng)的控制參數(shù)達(dá)到制定要求[5]。

復(fù)合智能PID控制器。復(fù)合智能控制器是將多種智能控制發(fā)發(fā)結(jié)合起來，取長補(bǔ)短，解決現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)過程中單一的一種控制理論無法解決的控制難題。

模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器，是將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊控制兩種控制方法結(jié)合在一起，針對模糊控制系統(tǒng)中模糊規(guī)則不好指定的弊端，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有很強(qiáng)的非線性擬合能力，可映射任意復(fù)雜的非線性關(guān)系，而且學(xué)習(xí)規(guī)則簡單，便于計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)。具有很強(qiáng)的魯棒性、記憶能力、非線性映射能力以及強(qiáng)大的自學(xué)習(xí)能力，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更好的摸索和制定模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器對工業(yè)系統(tǒng)的控制。

遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器，同樣的道理遺傳算法以生物進(jìn)化為原型，具有很好的收斂性，在計(jì)算精度要求時(shí)，計(jì)算時(shí)間少，魯棒性高等都是它的優(yōu)點(diǎn)。在現(xiàn)在的工作中，遺傳算法（1972年提出）已經(jīng)不能很好的解決大規(guī)模計(jì)算量問題，它很容易陷入“早熟”。常用混合遺傳算法，合作型協(xié)同進(jìn)化算法等來替代，即本項(xiàng)目中提到的遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器。

相對于復(fù)合智能控制器而言，通過把復(fù)合智能控制與傳統(tǒng)的PID控制器進(jìn)行結(jié)合組成模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制器和遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制器，通過智能控制器更好地解決PID控制器控制參數(shù)問題，快速有效的尋找到工業(yè)控制系統(tǒng)中PID控制器Kp、Ki、Kd參數(shù)的最優(yōu)解，使控制系統(tǒng)達(dá)到設(shè)計(jì)技術(shù)要求。

針對復(fù)雜的工業(yè)控制系統(tǒng)優(yōu)化智能控制器參數(shù)是目前控制理論發(fā)展的最新方向，通過追隨當(dāng)前狀態(tài)的最優(yōu)參數(shù)值在參數(shù)空間搜索通過一系列迭代找到最優(yōu)解。本項(xiàng)目研究的粒子群優(yōu)化算法優(yōu)化復(fù)合智能控制器參數(shù)是通過模擬生物群體的行為來解決尋找控制器參數(shù)最優(yōu)點(diǎn)的問題，這種方法已經(jīng)成為智能控制領(lǐng)域新的研究熱點(diǎn)，粒子群優(yōu)化算法（Particle Swarm optimization，PSO）又翻譯為粒子群算法、微粒群算法、或微粒群優(yōu)化算法。該算法是通過模擬鳥群覓食行為而發(fā)展起來的一種基于群體協(xié)作的隨機(jī)搜索算法。通常認(rèn)為它是群集智能（Swarm intelligence，SI） 的一種。它可以被納入多主體優(yōu)化系統(tǒng)（Multiagent Optimization System，MAOS）。粒子群優(yōu)化算法是由Eberhart博士和kennedy博士發(fā)明。研究證明，優(yōu)化智能控制應(yīng)用在無刷直流電機(jī)控制系統(tǒng)中使無刷直流電機(jī)性能得到了顯著提高，也是當(dāng)前無刷直流電機(jī)控制系統(tǒng)研究的一個(gè)熱點(diǎn)方向，主要體現(xiàn)在將與其他智能控制方法和優(yōu)化算法相結(jié)合，通過PSO用于電機(jī)參數(shù)的在線辨識，并對無刷直流電機(jī)轉(zhuǎn)速進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)整，在電機(jī)控制系統(tǒng)中起優(yōu)化智能PID控制器控制參數(shù)。如PSO優(yōu)化PID控制參數(shù)（Proportion Integration、differential）與神經(jīng)網(wǎng)路，模糊控制，遺傳算法換等相融合中，為其提供非參數(shù)化的對象模型、優(yōu)化參數(shù)、推理模型及故障診斷等。利用粒子群優(yōu)化算法的并行處理、自學(xué)習(xí)、逼近任意非線性函數(shù)的特性，可以找到最優(yōu)的KP、KI、KD參數(shù)。隨著研究的不斷深入，智能控制在無刷直流電機(jī)控制系統(tǒng)中應(yīng)用將會越來越廣泛。[6]

參考文獻(xiàn)：

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[2]Kenndy J， Eberhart R C， Shi Y H. Swarm intelligence[M].San Francisco： Morgan Kaufmann，2001.

[3]王凌.智能優(yōu)化算法及其應(yīng)用[M].北京：清華大學(xué)出版社，施普林格出版社，2001.

[4]張海亮.無刷直流電機(jī)控制器及控制算法研究[C].杭州電子科技大學(xué)，2011.

第9篇：模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點(diǎn)范文

80年代初，在美國、日本、接著在我國國內(nèi)都掀起了一股研究神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論和神經(jīng)計(jì)算機(jī)的熱潮，并將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理應(yīng)用于圖象處理、模式識別、語音綜合及機(jī)器人控制等領(lǐng)域。近年來，美國等先進(jìn)國家又相繼投入巨額資金，制定出強(qiáng)化研究計(jì)劃，開展對腦功能和新型智能計(jì)算機(jī)的研究。

人腦是自生命誕生以來，生物經(jīng)過數(shù)十億年漫長歲月進(jìn)化的結(jié)果，是具有高度智能的復(fù)雜系統(tǒng)，它不必采用繁復(fù)的數(shù)字計(jì)算和邏輯運(yùn)算，卻能靈活處理各種復(fù)雜的，不精確的和模糊的信息，善于理解語言、圖象并具有直覺感知等功能。

人腦的信息處理機(jī)制極其復(fù)雜，從結(jié)構(gòu)上看它是包含有140億神經(jīng)細(xì)胞的大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)。單個(gè)神經(jīng)細(xì)胞的工作速度并不高（毫秒級），但它通過超并行處理使得整個(gè)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)處理的高速性和信息表現(xiàn)的多樣性。

因此，從信息處理的角度對人腦進(jìn)行研究，并由此研制出一種象人腦一樣能夠“思維”的智能計(jì)算機(jī)和智能信息處理方法，一直是人工智能追求的目標(biāo)。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是通過對人腦的基本單元---神經(jīng)元的建模和聯(lián)結(jié)，來探索模擬人腦神經(jīng)系統(tǒng)功能的模型，并研制一種具有學(xué)習(xí)、聯(lián)想、記憶和模式識別等智能信息處理功能的人工系統(tǒng)。本文介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)以及近年來有關(guān)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與混沌理論、模糊計(jì)算和遺傳算法等相結(jié)合的混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究的動(dòng)態(tài)。

一．神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和聯(lián)結(jié)主義

回顧認(rèn)知科學(xué)的發(fā)展，有所謂符號主義和聯(lián)結(jié)主義兩大流派。符號主義從宏觀層次上，撇開人腦的內(nèi)部結(jié)構(gòu)和機(jī)制，僅從人腦外在表現(xiàn)出來的智能現(xiàn)象出發(fā)進(jìn)行研究。例如，將記憶、判斷、推理、學(xué)習(xí)等心理活動(dòng)總結(jié)成規(guī)律、甚至編制成規(guī)則，然后用計(jì)算機(jī)進(jìn)行模擬，使計(jì)算機(jī)表現(xiàn)出各種智能。

符號主義認(rèn)為，認(rèn)識的基本元素是符號，認(rèn)知過程是對符號表示的運(yùn)算。人類的語言，文字的思維均可用符號來描述，而且思維過程只不過是這些符號的存儲、變換和輸入、輸出而已。以這種方法實(shí)現(xiàn)的系統(tǒng)具有串行、線性、準(zhǔn)確、簡潔、易于表達(dá)的特點(diǎn)，體現(xiàn)了邏輯思維的基本特性。七十年代的專家系統(tǒng)和八十年代日本的第五代計(jì)算機(jī)研究計(jì)劃就是其主要代表。

聯(lián)接主義則與其不同，其特點(diǎn)是從微觀出發(fā)。聯(lián)接主義認(rèn)為符號是不存在的，認(rèn)知的基本元素就是神經(jīng)細(xì)胞（神經(jīng)元），認(rèn)知過程是大量神經(jīng)元的聯(lián)接，以及這種聯(lián)接所引起的神經(jīng)元的不同興奮狀態(tài)和系統(tǒng)所表現(xiàn)出的總體行為。八十年代再度興起的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和神經(jīng)計(jì)算機(jī)就是這種聯(lián)接主義的代表。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主要特征是：大規(guī)模的并行處理和分布式的信息存儲，良好的自適應(yīng)、自組織性，以及很強(qiáng)的學(xué)習(xí)功能、聯(lián)想功能和容錯(cuò)功能。與當(dāng)今的馮．諾依曼式計(jì)算機(jī)相比，更加接近人腦的信息處理模式。主要表現(xiàn)如下：

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠處理連續(xù)的模擬信號。例如連續(xù)灰度變化的圖象信號。

能夠處理混沌的、不完全的、模糊的信息。

傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)能給出精確的解答，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)給出的是次最優(yōu)的逼近解答。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并行分布工作，各組成部分同時(shí)參與運(yùn)算，單個(gè)神經(jīng)元的動(dòng)作速度不高，但總體的處理速度極快。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)信息存儲分布于全網(wǎng)絡(luò)各個(gè)權(quán)重變換之中，某些單元障礙并不影響信息的完整，具有魯棒性。

傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)要求有準(zhǔn)確的輸入條件，才能給出精確解。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)只要求部分條件，甚至對于包含有部分錯(cuò)誤的輸入，也能得出較好的解答，具有容錯(cuò)性。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在處理自然語言理解、圖象模式識別、景物理解、不完整信息的處理、智能機(jī)器人控制等方面有優(yōu)勢。

符號主義和聯(lián)接主義兩者各有特色，學(xué)術(shù)界目前有一種看法：認(rèn)為基于符號主義得傳統(tǒng)人工智能和基于聯(lián)接主義得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是分別描述人腦左、右半腦的功能，反映了人類智能的兩重性：精確處理和非精確處理，分別面向認(rèn)識的理性和感性兩個(gè)方面，兩者的關(guān)系應(yīng)該是互補(bǔ)而非互相代替。理想的智能系統(tǒng)及其表現(xiàn)的智能行為應(yīng)是兩者相互結(jié)合的結(jié)果。

接下去的問題是，符號AI和聯(lián)接AI具體如何結(jié)合，兩者在智能系統(tǒng)中相互關(guān)系如何？分別扮演什么角色？目前這方面發(fā)表的文獻(xiàn)很多，大致有如下幾種類型：

1．松耦合模型：符號機(jī)制的專家系統(tǒng)與聯(lián)接機(jī)制的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過一個(gè)中間媒介（例如數(shù)據(jù)文件）進(jìn)行通訊。

2．緊耦合模型：與松耦合模型相比較，其通訊不是通過外部數(shù)據(jù)進(jìn)行，而是直接通過內(nèi)部數(shù)據(jù)完成，具有較高的效率。其主要類型有嵌入式系統(tǒng)和黑板結(jié)構(gòu)等。

3．轉(zhuǎn)換模型：將專家系統(tǒng)的知識轉(zhuǎn)換成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，或把神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)換成專家系統(tǒng)的知識，轉(zhuǎn)換前的系統(tǒng)稱為源系統(tǒng)，轉(zhuǎn)換后的系統(tǒng)稱為目標(biāo)系統(tǒng)，由一種機(jī)制轉(zhuǎn)成另一種機(jī)制。如果源系統(tǒng)是專家系統(tǒng)，目標(biāo)系統(tǒng)是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，則可獲得學(xué)習(xí)能力及自適應(yīng)性；反之，可獲得單步推理能力、解釋能力及知識的顯式表示。當(dāng)然，轉(zhuǎn)換需要在兩種的機(jī)制之間，確定結(jié)構(gòu)上的一致性，目前主要問題是還沒有一種完備而精確的轉(zhuǎn)換方法實(shí)現(xiàn)兩者的轉(zhuǎn)換。有待進(jìn)一步研究。

4．綜合模型：綜合模型共享數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和知識表示，這時(shí)聯(lián)接機(jī)制和符號機(jī)制不再分開，兩者相互結(jié)合成為一個(gè)整體，既具有符號機(jī)制的邏輯功能，又有聯(lián)接機(jī)制的自適應(yīng)和容錯(cuò)性的優(yōu)點(diǎn)和特點(diǎn)。例如聯(lián)接主義的專家系統(tǒng)等。

近年來神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究的另一個(gè)趨勢，是將它與模糊邏輯、混沌理論、遺傳進(jìn)化算法等相結(jié)合，即所謂“混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”方法。由于這些理論和算法都是屬于仿效生物體信息處理的方法，人們希望通過她們之間的相互結(jié)合，能夠獲得具有有柔性信息處理功能的系統(tǒng)。下面分別介紹。

二．混沌理論與智能信息處理

混沌理論是對貌似無序而實(shí)際有序，表面上看來是雜亂無章的現(xiàn)象中，找出其規(guī)律，并予以處理的一門學(xué)科。早在七十年代，美國和歐洲的一些物理學(xué)家、生物學(xué)家、數(shù)學(xué)家就致力于尋求在許許多多不同種類的不規(guī)則性之間的聯(lián)系。生物學(xué)家發(fā)現(xiàn)在人類的心臟中有混沌現(xiàn)象存在，血管在顯微鏡下交叉纏繞，其中也有驚人的有序性。在生物腦神經(jīng)系統(tǒng)中從微觀的神經(jīng)膜電位到宏觀的腦電波，都可以觀察到混沌的性態(tài)，證明混沌也是神經(jīng)系統(tǒng)的正常特性。

九十年代開始，則更進(jìn)一步將混沌和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合起來，提出多種混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，并探索應(yīng)用混沌理論的各種信息處理方法。例如，在神經(jīng)元模型中，引入神經(jīng)膜的不應(yīng)性，研究神經(jīng)元模型的混沌響應(yīng)，研究在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方程中，不應(yīng)性項(xiàng)的定標(biāo)參數(shù)，不定性時(shí)間衰減常數(shù)等參數(shù)的性質(zhì)，以及這些參數(shù)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)混沌響應(yīng)的關(guān)系，并確定混沌---神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型具有混沌解的參數(shù)空間。經(jīng)過試驗(yàn)，由這種混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型所繪出的輸出圖形和腦電圖極為相似。

現(xiàn)代腦科學(xué)把人腦的工作過程看成為復(fù)雜的多層次的混沌動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)。腦功能的物理基礎(chǔ)是混沌性質(zhì)的過程，腦的工作包含有混沌的性質(zhì)。通過混沌動(dòng)力學(xué)，研究、分析腦模型的信息處理能力，可進(jìn)一步探索動(dòng)態(tài)聯(lián)想記憶、動(dòng)態(tài)學(xué)習(xí)并應(yīng)用到模式識別等工程領(lǐng)域。例如：

對混沌的隨機(jī)不規(guī)則現(xiàn)象，可利用混沌理論進(jìn)行非線性預(yù)測和決策。

對被噪聲所掩蓋的微弱信號，如果噪聲是一種混沌現(xiàn)象，則可通過非線性辨識，有效進(jìn)行濾波。

利用混沌現(xiàn)象對初始值的敏銳依賴性，構(gòu)成模式識別系統(tǒng)。

研究基于混沌---神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)存儲檢索算法。該算法主要包括三個(gè)步驟，即：特征提取、自適應(yīng)學(xué)習(xí)和檢索。

模式特征提取采用從簡單的吸引子到混沌的層次分支結(jié)構(gòu)來描述，這種分支結(jié)構(gòu)有可能通過少數(shù)幾個(gè)系統(tǒng)參數(shù)的變化來加以控制，使復(fù)雜問題簡單化。自適應(yīng)學(xué)習(xí)采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的誤差反傳學(xué)習(xí)法。檢索過程是通過一個(gè)具有穩(wěn)定吸引子的動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)來完成，即利用輸入的初始條件與某個(gè)吸引子（輸出）之間的存在直接對應(yīng)關(guān)系的方法進(jìn)行檢索。利用這種方法可應(yīng)用于模式識別。例如黑白圖象的人臉識別。

三．模糊集理論與模糊工程

八十年代以來在模糊集理論和應(yīng)用方面，也有很大進(jìn)展。1983年美國西海岸AI研究所發(fā)表了稱為REVEAL的模糊輔助決策系統(tǒng)并投入市場，1986年美國將模糊邏輯導(dǎo)入OPS---5，并研究成功模糊專家系統(tǒng)外殼FLOPS，1987年英國發(fā)表采用模糊PROLOG的智能系統(tǒng)FRIL等。除此通用工具的研制以外，各國還開發(fā)一系列用于專用目的的智能信息處理系統(tǒng)并實(shí)際應(yīng)用于智能控制、模式識別、醫(yī)療診斷、故障檢測等方面。

模糊集理論和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)雖然都屬于仿效生物體信息處理機(jī)制以獲得柔性信息處理功能的理論，但兩者所用的研究方法卻大不相同，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)著眼于腦的微觀網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，通過學(xué)習(xí)、自組織化和非線性動(dòng)力學(xué)理論形成的并行分析方法，可處理無法語言化的模式信息。而模糊集理論則著眼于可用語言和概念作為代表的腦的宏觀功能，按照人為引入的隸屬度函數(shù)，邏輯的處理包含有模糊性的語言信息。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊集理論目標(biāo)相近而方法各異。因此如果兩者相互結(jié)合，必能達(dá)到取長補(bǔ)短的作用。將模糊和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的研究，約在15年前便已在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域開始，為了描述神經(jīng)細(xì)胞模型，開始采用模糊語言，把模糊集合及其運(yùn)算用于神經(jīng)元模型和描述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。目前，有關(guān)模糊---神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的研究大體上可分為兩類：一類是以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為主，結(jié)合模糊集理論。例如，將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)模糊化，采用模糊集合進(jìn)行模糊運(yùn)算。另一類以模糊集、模糊邏輯為主，結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自組織特性，達(dá)到柔性信息處理的目的。

與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比，模糊集理論和模糊計(jì)算是更接近實(shí)用化的理論，特別近年來美國和日本的各大公司都紛紛推出各種模糊芯片，研制了型號繁多的模糊推理板，并實(shí)際應(yīng)用于智能控制等各個(gè)應(yīng)用領(lǐng)域，建立“模糊工程”這樣一個(gè)新領(lǐng)域。日本更首先在模糊家電方面打開市場，帶有模糊控制，甚至標(biāo)以神經(jīng)---模糊智能控制的洗衣機(jī)、電冰箱、空調(diào)器、攝象機(jī)等已成為新一代家電的時(shí)髦產(chǎn)品。我國目前市場上也有許多洗衣機(jī)，例如榮事達(dá)洗衣機(jī)就是采用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)智能控制方式的洗衣機(jī)。

四．遺傳算法

遺傳算法（Genetic Algorithm ：GA）是模擬生物的進(jìn)化現(xiàn)象（自然、淘汰、交叉、突然變異）的一種概率搜索和最優(yōu)化方法。是模擬自然淘汰和遺傳現(xiàn)象的工程模型。

GA的歷史可追溯到1960年，明確提出遺傳算法的是1975年美國Michigan大學(xué)的Holland博士，他根據(jù)生物進(jìn)化過程的適應(yīng)現(xiàn)象，提出如下的GA模型方案：

1．將多個(gè)生物的染色體（Chromosmoe）組成的符號集合，按文字進(jìn)行編碼，稱為個(gè)體。

2．定義評價(jià)函數(shù)，表示個(gè)體對外部環(huán)境的適應(yīng)性。其數(shù)值大的個(gè)體表示對外部環(huán)境的適應(yīng)性高，它的生存（子孫的延續(xù)）的概率也高。

3．每個(gè)個(gè)體由多個(gè)“部分”組合而成，每個(gè)部分隨機(jī)進(jìn)行交叉及突然變異等變化，并由此產(chǎn)生子孫（遺傳現(xiàn)象）。

4．個(gè)體的集合通過遺傳，由選擇淘汰產(chǎn)生下一代。

遺傳算法提出之后，很快得到人工智能、計(jì)算機(jī)、生物學(xué)等領(lǐng)域科學(xué)家的高度重視，并在各方面廣泛應(yīng)用。1989年美國Goldberg博士發(fā)表一本專著：“Genetic Algorithms in Search，Optimization and Machine Learning”。出版后產(chǎn)生較大影響，該書對GA的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)理論，GA的基本定理、數(shù)理分析以及在搜索法、最優(yōu)化、機(jī)器學(xué)習(xí)等GA應(yīng)用方面進(jìn)行了深入淺出的介紹，并附有Pascal模擬程序。

1985年7月在美國召開第一屆“遺傳算法國際會議”（ICGA）。以后每隔兩年召開一次。近年來，遺傳算法發(fā)展很快，并廣泛應(yīng)用于信息技術(shù)的各個(gè)領(lǐng)域，例如：

智能控制：機(jī)器人控制。機(jī)器人路徑規(guī)劃。

工程設(shè)計(jì)：微電子芯片的布局、布線；通信網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)、濾波器設(shè)計(jì)、噴氣發(fā)動(dòng)機(jī)設(shè)計(jì)。

圖象處理：圖象恢復(fù)、圖象識別、特征抽取。

調(diào)度規(guī)劃：生產(chǎn)規(guī)劃、調(diào)度問題、并行機(jī)任務(wù)分配。

優(yōu)化理論：TSP問題、背包問題、圖劃分問題。

人工生命：生命的遺傳進(jìn)化以及自增殖、自適應(yīng)；免疫系統(tǒng)、生態(tài)系統(tǒng)等方面的研究。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊集理論和以遺傳算法為代表的進(jìn)化算法都是仿效生物信息處理模式以獲得智能信息處理功能的理論。三者目標(biāo)相近而方法各異；將它們相互結(jié)合，必能達(dá)到取長補(bǔ)短、各顯優(yōu)勢的效果。例如，遺傳算法與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊計(jì)算相結(jié)合方面就有：

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)連續(xù)權(quán)的進(jìn)化。

傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如BP網(wǎng)絡(luò)是通過學(xué)習(xí)，并按一定規(guī)則來改變數(shù)值分布。這種方法有訓(xùn)練時(shí)間過長和容易陷入局部優(yōu)化的問題。采用遺傳算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以克服這個(gè)缺點(diǎn)。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的進(jìn)化。

目前神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)全靠設(shè)計(jì)者的經(jīng)驗(yàn)，由人事先確定，還沒有一種系統(tǒng)的方法來確定網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，采用遺傳算法可用來優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)規(guī)則的進(jìn)化。

采用遺傳算法可使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過程能夠適應(yīng)不同問題和環(huán)境的要求。

基于遺傳算法的模糊推理規(guī)則的優(yōu)化，以及隸屬度函數(shù)的自適應(yīng)調(diào)整也都取得很好效果。

上述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊計(jì)算、遺傳算法和混沌理論等都是智能信息處理的基本理論和方法。近年來學(xué)術(shù)界將它們統(tǒng)稱為“計(jì)算智能”。有關(guān)這方面更詳細(xì)的內(nèi)容，可參閱我們編著的下列著作：

“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與神經(jīng)計(jì)算機(jī)”（1992年科學(xué)出版社出版）