模糊神经网络优缺点

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

????

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

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

《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

一、填空题

1、模糊控制器由模糊化接口、解模糊接口、知识库和模糊推理机组成

2、一个单神经元的输入是 1.0 ，其权值是 1.5，阀值是-2，则其激活函数的净输入是-0.5 ，当激活函数是阶跃函数，则神经元的输出是 1

3、神经网络的学习方式有导师监督学习、无导师监督学习

和灌输式学习

4、清晰化化的方法有三种：平均最大隶属度法、最大隶属度取最小/最大值法和中位数法，加权平均法

5、模糊控制规则的建立有多种方法，是：基于专家经验和控制知识、基于操作人员的实际控制过程和基于过程的模糊模型，基于学习

6、神经网络控制的结构归结为神经网络监督控制、神经网络直接逆动态控制、神网自适应控制、神网自适应评判控制、神网内模控制、神网预测控制六类

7．傅京逊首次提出智能控制的概念，并归纳出的3种类型智能控制系统是、和。

7、人作为控制器的控制系统、人机结合作为控制器的控制系统、无人参与的自主控

制系统

8、智能控制主要解决传统控制难以解决的复杂系统的控制问题，其研究的对象具备的3个特点为、和。

8、不确定性、高度的非线性、复杂的任务要求

9．智能控制系统的主要类型有、、、

、和。

9、分级递阶控制系统，专家控制系统，神经控制系统，模糊控制系统，学习控制系统，集成或者（复合）混

一、填空题

1、模糊控制器由模糊化接口、解模糊接口、知识库和模糊推理机组成

2、一个单神经元的输入是 1.0 ，其权值是 1.5，阀值是-2，则其激活函数的净输入是-0.5 ，当激活函数是阶跃函数，则神经元的输出是 1

3、神经网络的学习方式有导师监督学习、无导师监督学习

和灌输式学习

4、清晰化化的方法有三种：平均最大隶属度法、最大隶属度取最小/最大值法和中位数法，加权平均法

5、模糊控制规则的建立有多种方法，是：基于专家经验和控制知识、基于操作人员的实际控制过程和基于过程的模糊模型，基于学习

6、神经网络控制的结构归结为神经网络监督控制、神经网络直接逆动态控制、神网自适应控制、神网自适应评判控制、神网内模控制、神网预测控制六类

7．傅京逊首次提出智能控制的概念，并归纳出的3种类型智能控制系统是、和。

7、人作为控制器的控制系统、人机结合作为控制器的控制系统、无人参与的自主控

制系统

8、智能控制主要解决传统控制难以解决的复杂系统的控制问题，其研究的对象具备的3个特点为、和。

8、不确定性、高度的非线性、复杂的任务要求

9．智能控制系统的主要类型有、、、

、和。

9、分级递阶控制系统，专家控制系统，神经控制系统，模糊控制系统，学习控制系统，集成或者（复合）混

人工神经网络学习心得

时间如白马过隙，很快八周的人工神经网络学习即将结束，仿佛昨天才刚刚开始学习这门课程，在这段时间的学习中，我有起初对神经网络的不了解到现在的熟悉和掌握，这其中的变化，是我知识提高的过程。我在这个过程中有一些自己的体会和感想。

我是一名学习控制科学和工程的研究生，起初对于神经网络的认识很肤浅，由于我相应知识的欠缺，想要理解神经网络的结构会很不容易。在开始的几节课中，老师给我们讲了神经网络的发展史、结构和原理，当时感觉有压力、紧张。因为我感觉和生物的神经学差不多，一开始接触觉得它不是一门智能控制学，而是一门生物学，所以只能慢慢学习和理解，最终完成课程的学习。虽然相比于其他学过的课程，我对这门学科的了解稍微逊色点，但我还不是一个害怕困难的人，越是困难我越是会迎头前进的，不会倒下，去努力掌握这些知识。

接下来的几周，是老师的授课过程，说实话老师讲的论文我听的不太懂，讲的软件的应用也是一知半解……有种痛苦的感觉，好像什么也没学到，问了其他同学，他们也有同样的感觉，哦，原来都一样啊，没事，那就继续坚持吧……

过了这个彷徨期，该是呐喊的时候了，该写期末作业了，开始做题的时候还挺紧张，害怕题很难做，找了很多资料，照葫芦画瓢，硬着头皮写，写

历 年 题 库

一 、填空题

1、模糊控制器由 模糊化接口、解模糊接口 、 知识库 和 模糊推理机 组成

2、一个单神经元的输入是1.0 ，其权值是1.5，阀值是-2，则其激活函数的净输入是 -0.5 ，当激活函数是阶跃函数，则神经元的输出是 1 3、神经网络的学习方式有 导师监督学习 、 无导师监督学习 和 灌输式学习

4、清晰化化的方法有三种： 平均最大隶属度法 、 最大隶属度取最小/最大值法 和 中位数法，加权平均法

5、模糊控制规则的建立有多种方法，是： 基于专家经验和控制知识 、 基于操作人员的实际控制过程 和 基于过程的模糊模型，基于学习 6、神经网络控制的结构归结为 神经网络监督控制 、 神经网络直接逆动态控制 、 神网自适应控制 、神网自适应评判控制 、神网内模控制、

计算机算法设计与分析

收稿日期：2012-4-8 修改日期：2012-4-10

作者简介：刘康康 安徽蚌埠人 安徽中医学院本科生 医药信息工程学院 09医软一班 09713026 扩展卡尔曼滤波的模糊神经网络算法

刘康康

（安徽中医学院 医药信息工程学院 09医软一班 09713026 安徽 合肥230031）

摘 要:为了快速地构造一个有效的模糊神经网络,提出一种基于扩展卡尔曼滤波(EKF)的模糊神经网络自组织学习算法。在本算法中,按照提出的无须经过修剪过程的生长准则增加规则,加速了网络在线学习过程;使用EKF 算法更新网络的自由参数,增强了网络的鲁棒性。仿真结果表明,该算法具有快速的学习速度和泛化能力。

关键词:模糊神经网络;扩展卡尔曼滤波;自组织学习

中图分类号：TP301.6

Fast self-organizing learning algorithm based on for fuzzy

neural network

LIU kang-kang

(Anhui University of Traditional Chinese Medicine, Medical Information Engineering, Hefei 230031, Chin