模糊神经网络应用实例

人工神经网络在蕨类植物生长中的应用

摘要：人工神经网络(ARTIFICIAL NEURAL NETWORK，简称ANN)是目前国际上一门发展迅速的前沿交叉学科。为了模拟大脑的基本特性，在现代神经科学研究的基础上，人们提出来人工神经网络的模型。根据此特点结合蕨类植物的生长过程进行了蕨类植物生长的模拟。结果表明，人工神经网络的模拟结果是完全符合蕨类植物的生长的，可有效的应用于蕨类植物的生长预测。

关键词：人工神经网络；蕨类植物；MATLAB应用 一 人工神经网络的基本特征

1、并行分布处理：人工神经网络具有高度的并行结构和并行处理能力。这特别适于实时控制和动态控制。各组成部分同时参与运算，单个神经元的运算速度不高，但总体的处理速度极快。 2、非线性映射：人工神经网络具有固有的非线性特性，这源于其近似任意非线性映射(变换)能力。只有当神经元对所有输入信号的综合处理结果超过某一门限值后才输出一个信号。因此人工神经网络是一种具有高度非线性的超大规模连续时间动力学系统。

3、信息处理和信息存储合的集成：在神经网络中，知识与信息都等势分布贮存于网络内的各神经元，他分散地表示和存储于整个网络内的各神经元及其连线上，表现为神经元之间分布式的物理联系。作为神经

模糊神经网络

模糊经神络网及在温其度控中的应制用主要容：内1模糊控技术及制其温在中控应的 用经网络控制神术技模糊神网络的经应用 传算遗法模糊神对经网的优化

络234

模糊神经网络

模神糊网经络其及在温度控中制的应用 .1 1模糊逻辑数学基的础从论U域中意指定一任元素x,及U个上集的A合 果x如集是合的一A元个，素那么做记∈A x果如x是集合A不的一元素，个那么记x做A x与合集A的系关:要是x么于A属，么x不属要于,A二者居必其一，不允许 有属既A又不于于A的属棱两可模的况发生。情模糊集 合的念概：基其本想是把经典集思中的绝合隶对属系模关 糊，化隶从属数方面来看就函:是素元x对A隶属度不再局于0限 或1而，可以取是0从到1任的一何个值

数模糊

模糊神经网络

神经络网其在温度及制中的控应用1.1 模逻辑糊数的基础学所谓域U上的论一个模糊子集(称简模糊集),A是 指于对任意x∈U ,定指一了数u个(A)x [∈0,1] 叫做u,对A的隶属度程。映射u叫A做 A的属隶函。 隶属数函的数类有型以三种类型下( )1大偏型属隶函数(型)S()2偏小隶属型数函(Z型)3()中型隶间属函数π()型

模糊神经网络

模糊经神络网其在及度温制控中的用 1.1 应糊逻辑模数的学础

?

clementine神经网路应用-我该选择哪些产品做促销活动 - [数据挖掘]

2010-06-30

版权声明：转载时请以超链接形式标明文章原始出处和作者信息及本声明 http://analyst-gavin.blogbus.com/logs/67573202.html

假如公司在某季度要冲业绩销量，准备进行大型促销活动。业务部门经理找到你：小P，我该选哪些产品做促销，才能使销量最大化？当然你完全可以说东西卖得好与不好管我什么事，那是采购和市场该管的。但作为有着高度职业责任心和团队合作精神的你和我来说，这点互助精神还是有的。我将从数据挖掘角度出发，阐述促销产品选型的一般思路，希望各位多多指点。

哪些产品适合做促销，肯定是那些促销后销量增加最明显的产品。基于这样一个思路，根据以往促销活动的历史数据，字段大致如下：产品ID，品类，成本，推广促销费用，促销前销售额，促销后销售额等，建立预测模型来预测目前产品的促销效果。（1、字段类型根据业务不同也相应会有所不同2、如果以前没做过促销，这个思路也就不能继续下去，只能根据产品经理自己的经验了）。

预测模型过程如下：以促销前后的销售变化比率为输出变量（因变量），影响其变化的因素（产品类别、成本、促销费

BP神经网络实例与工具箱应用

1 人工神经网络简介 1.1生物神经元模型

神经系统的基本构造是神经元（神经细胞），它是处理人体内各部分之间相 互信息传递的基本单元。据神经生物学家研究的结果表明，人的大脑一般有

1010?1011个神经元。每个神经元都由一个细胞体，一个连接其他神经元的轴突

和一些向外伸出的其它较短分支——树突组成。轴突的功能是将本神经元的输出信号（兴奋）传递给别的神经元。其末端的许多神经末梢使得兴奋可以同时送给多个神经元。树突的功能是接受来自其它神经元的兴奋。神经元细胞体将接受到的所有信号进行简单地处理后由轴突输出。神经元的树突与另外的神经元的神经末梢相连的部分称为突触。

1.2人工神经元模型

神经网络是由许多相互连接的处理单元组成。这些处理单元通常线性排列成 组，称为层。每一个处理单元有许多输入量，而对每一个输入量都相应有一个相关

联的权重。处理单元将输入量经过加权求和，并通过传递函数的作用得到输出量， 再传给下一层的神经元。目前人们提出的神经元模型已有很多，其中提出最早且影

响最大的是1943年心理学家McCulloch和数学家Pitts在分析总结神经元基本特

性的基础上首先提出的M-P模型，它是大多数神经网络模型的基础。

Yj

该代码为基于模糊神经网络的水质评价代码

清空环境变量 参数初始化 网络训练 网络预测

嘉陵江实际水质预测 清空环境变量 clc clear

参数初始化

xite=0.001; alfa=0.05;

%网络节点

I=6; %输入节点数 M=12; %隐含节点数 O=1; %输出节点数

%系数初始化

p0=0.3*ones(M,1);p0_1=p0;p0_2=p0_1; p1=0.3*ones(M,1);p1_1=p1;p1_2=p1_1; p2=0.3*ones(M,1);p2_1=p2;p2_2=p2_1; p3=0.3*ones(M,1);p3_1=p3;p3_2=p3_1; p4=0.3*ones(M,1);p4_1=p4;p4_2=p4_1; p5=0.3*ones(M,1);p5_1=p5;p5_2=p5_1; p6=0.3*ones(M,1);p6_1=p6;p6_2=p6_1;

%参数初始化

c=1+rands(M,I);c_1=c;c_2=c_1; b=1+rands(M,I);b_1=b;b_2=b_1;

maxgen=100; %进化次数

%网络测试数据，并对数据归一化

load data1 i

实验名称

一. 实验目的

1. 了解掌握传统PID控制原理及其基本的参数整定方法； 2. 了解掌握模糊控制原理及其优缺点； 3. 了解掌握神经网络原理及其优缺点；

4. 掌握将传统PID控制与模糊控制结合、传统PID控制与神经网络控制结合以及将传统PID控制、模糊控制与神经网络控制三者结合起来有效地解决控制问题。

二. 实验内容

1. 分别改变PID参数中的Kp,Ti,Td,比较PID参数对控制系统的影响； 2. 选取Ziegler-Nichols法则对传统PID经行参数整定； 3. 选取合适的隶属度函数设计模糊控制PID；

4. 选取一种合适方式，设计神经网络与模糊控制结合的PID控制器。

三. 实验原理

1. 常规PID原理

常规PID控制系统框图如图3-1所示。控制系统由PID控制器和被对象组成。

比例 r 积分 微分 被控对象 y

图3-1.传统PID控制系统原理图

PID控制器是一种线性控制器，它根据给定值r(t)与实际输出值y(t)构成

控制偏差

e(t)=r(t)一y(t)

将偏差的比例(P)、积分(I)和微分(D)通过线性组合构成控制量，对被控对象进行控制，其控制规律为

u t =????(?? ?? +

1

????

《自动化技术与应用》2003年第22卷第9期

控制理论与应用

Control Theary and Applications

基于模糊神经网络的智能火灾报警系统

姜国强,孟庆春,汪玉凤

(辽宁工程技术大学电气工程系,辽宁　阜新　123000)

摘要:本文介绍了基于模糊神经网络智能火灾报警系统,在系统中应用了模糊控制理论既提高了系统的精度又最大限度的减少了

系统的误报率,解决了火灾报警系统中长期存在的问题。结合具有自学习功能的神经网络算法,提高了系统的智能化程度,是现代智能控制理论在消防自动化系统中的应用。

关键词:神经网络;模糊控制;智能

中图分类号:TP277　文献标识码:B 　文章编号:100327241(2003)0920012203

Intelligent Fire Alarm System Ba sed on Fuzzy

Neural Networks

JIANG G uo -qiang ,MENG Q ing -chun ,WANG Yu -feng

(Electrical Engineering Department o f Liaoning Technical Univer sity ,Fuxin 123000,China )

Abstract :An

《自动化技术与应用》2003年第22卷第9期

控制理论与应用

Control Theary and Applications

基于模糊神经网络的智能火灾报警系统

姜国强,孟庆春,汪玉凤

(辽宁工程技术大学电气工程系,辽宁　阜新　123000)

摘要:本文介绍了基于模糊神经网络智能火灾报警系统,在系统中应用了模糊控制理论既提高了系统的精度又最大限度的减少了

系统的误报率,解决了火灾报警系统中长期存在的问题。结合具有自学习功能的神经网络算法,提高了系统的智能化程度,是现代智能控制理论在消防自动化系统中的应用。

关键词:神经网络;模糊控制;智能

中图分类号:TP277　文献标识码:B 　文章编号:100327241(2003)0920012203

Intelligent Fire Alarm System Ba sed on Fuzzy

Neural Networks

JIANG G uo -qiang ,MENG Q ing -chun ,WANG Yu -feng

(Electrical Engineering Department o f Liaoning Technical Univer sity ,Fuxin 123000,China )

Abstract :An

摘要：根据水质现象的特点,提出了一种基于T-S模糊神经网络建模方法,该方法通过对水质标准模糊系统的结构辨识和参数辨识,从而达到精确建模的目的。并将建好的模式通过实例应用与文献[3]方法比较,显示出本法更具有客观性和实用性。

T-S模糊神经网络在水质评价中的应用

韩波

（北海市环境监测中心站 广西北海 53600）

摘要：根据水质现象的特点，提出了一种基于T-S模糊神经网络建模方法，该方法通过对水质标准模糊系统的结构辨识和参数辨识，从而达到精确建模的目的。并将建好的模式通过实例应用与文献[3]方法比较，显示出本法更具有客观性和实用性。 关键词：模糊神经网络 水质评价 模糊识别

1

T-S Fuzzy Neural Network Applications in Water Quality Assessment

Han Bo

(Beihai Environmental Monitoring Center, Beihai, Guangxi 536000)

Abstract: According to the water quality characteristics of the phenomenon, we propose a neural network

BP神经网络原理及应用

1 人工神经网络简介

1.1生物神经元模型

神经系统的基本构造是神经元（神经细胞），它是处理人体内各部分之间相 互信息传递的基本单元。据神经生物学家研究的结果表明，人的大脑一般有1010 1011个神经元。每个神经元都由一个细胞体，一个连接其他神经元的轴突和一些向外伸出的其它较短分支——树突组成。轴突的功能是将本神经元的输出信号（兴奋）传递给别的神经元。其末端的许多神经末梢使得兴奋可以同时送给多个神经元。树突的功能是接受来自其它神经元的兴奋。神经元细胞体将接受到的所有信号进行简单地处理后由轴突输出。神经元的树突与另外的神经元的神经末梢相连的部分称为突触。

1.2人工神经元模型

神经网络是由许多相互连接的处理单元组成。这些处理单元通常线性排列成 组，称为层。每一个处理单元有许多输入量，而对每一个输入量都相应有一个相关联的权重。处理单元将输入量经过加权求和，并通过传递函数的作用得到输出量，再传给下一层的神经元。目前人们提出的神经元模型已有很多，其中提出最早且影响最大的是1943年心理学家McCulloch和数学家Pitts在分析总结神经元基本特性的基础上首先提出的M-P模型，它是大多数神经网络模型的基础。

Yj(t) f( wjixi