自适应模糊神经推理系统 人工神经网络有较强的自学习和自适应能力，但它类似一个黑箱，缺少透明度，不能很好地表达人脑的推理功能，而模糊系统本身没有自适应能力，限制了其应用。 自适应模糊神经推理系统(Adaptive Neuro-FuzzyInference System)也称为基于网络的自适应模糊推理系统(Adaptive Network-based
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2023-11-02 11:30:38
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1 简介一种基于模糊小波神经网络的水质评价预测方法,目的在于解决BP神经网络在进行水质预测时收敛速度较慢,逼近效果差,预测结果不精准的问题,以已知水质分析指标个数为,预测指标个数,模糊规则数构建模糊小波神经网络预测模型,模糊小波神经网络预测模型包括输入层,隶属层,模糊规则层,小波层,输出层和解模糊层;对隶属函数参数,小波层的小波参数进行调整,并定义代价函数,使用以梯度下降法为基础的BP算法进行参数
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2023-09-26 06:03:59
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由于模糊控制是建立在专家经验的基础之上的，但这有很大的局限性，而人工神经网络可以充分逼近任意复杂的时变非线性系统，采用并行分布处理方法，可学习和自适应不确定系统。利用神经网络可以帮助模糊控制器进行学习，模糊逻辑可以帮助神经网络初始化及加快学习过程。
原创
2022-10-18 17:22:00
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图像获取功能：该模块的功能是从图像库中获取图片，获取的图像必须能够在开发环境中可以显示，以便进行图像的处理和识别。图像预处理功能：该模块的功能包括图像光线强弱的补偿，图像的灰度化处理，去噪，均衡化后的直方图，以此达到图像对比后增强的目的。 图像特征提取功能：改模块的功能是在处理后的图像进行训练，然后将训练后的图像的眼睛，鼻子，嘴巴等生物特征提取出来。图像识别功能：该模块部分是将需要进行检测的图
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2023-10-17 23:01:21
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Python 深度学习-神经网络入门第一次写博客，也是刚刚接触神经网络的小白，所以想将自己的学习到的一点点知识分享给大家，同时也可以加深对神经网络的理解详细信息语言:python 框架：Keras IDE：jupyter notebook 处理问题：电影评论分类（二分类）、新闻主题分类（多分类）、预测房价（回归问题）一、 电影评论分类（二分类）： 本节使用IMDB数据集，它包含来自互联网电影数据库
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2023-10-16 00:24:22
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深度学习基本概念 一、实验介绍 1.1 实验内容深度学习并没有你想象的那么难，本课程将会一边讲解深度学习中的基本理论，一边通过动手使用python实现一个简单的深度神经网络去验证这些理论，让你从原理上真正入门深度学习。深度学习中的一些最基本的概念，本次实验很重要，理解这些概念是继续深入学习的基础。 1.2 实验知识点如何让机器“学习”神经网络的概念有监督与无监督学习的区别回归与分类的区别损失函数
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2023-08-29 10:11:31
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Audio-visual emotion recognition using FCBF feature selection method and particle swarm optimization for fuzzy ARTMAP neural networks基于FCBF特征选择和粒子群优化的模糊ARTMAP神经网络视听情感识别摘要：人类使用面部、言语和身体手势等多种方式来表达自己的情感。因
目录1 控制框图2 概述3 基本原理3.1 一些基本的概念、定义3.2 模糊化3.3 模糊推理3.4 清晰化（解模糊、反模糊化）3.5 模糊PID3.6 使用.fis文件4 利用matlab模糊控制工具箱设计模糊控制器 1 控制框图2 概述模糊控制PID又叫模糊自适应PID，因为三个PID参数能够实时调整。 模糊PID控制，即利用模糊逻辑并根据一定的模糊规则对PID的参数进行实时的优化，以克服传
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2023-10-19 12:14:08
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1、模糊神经网络原理 模糊神经网络（Fuzzy Neural Networks，FNN）具有高鲁棒性、高学习性以及高自适应性等特点。 模糊神经网络由输入层、模糊化层、模糊推理层和清晰化层组成，拓扑结构图如下图所示。 第一层:输入层。对应于模型的输入 &nb
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2023-07-29 19:54:12
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目录1.算法仿真效果2.算法涉及理论知识概要3.MATLAB核心程序4.完整算法代码文件1.算法仿真效果matlab2013b仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 基于Simulink的神经网络模糊PID控制器的控制原理和工作步骤。首先，我们将介绍模糊控制和神经网络控制的基本原理，然后介绍如何将这两种控制策略结合起来实现更好的控制
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2023-09-21 20:45:57
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在模糊系统中，模糊集、隶属函数，和模糊规则的设计是建立在经验知识基础上的。这种分析方法存在很大的主观性。将学习机制引入到模糊系统中，使模糊系统能够通过不断学习来修改和完善隶属函数和模糊规则，这是模糊系统的发展方向。模糊系统和模糊神经网络既有联系又有区别，其联系表现为模糊神经网络在本质上是模糊系统的实现，其区别表现为模糊神经网络又具有神经网络的特征。 系统模糊系统神经系统获取知识专家经验算
前两篇文章对多传感融合进行了总结，可以看出，数据融合各种方法之间具有一定的联系。将两种或者两种以上的方法结合起来从而形成新的方法，往往能够得到互相补充的目的，比仅仅使用一种方法得到的结果更优。今天主要讲讲方法结合进行优化，可能方法也比较多，所以举例说明即可。1.融合方法结合-模糊逻辑推理与神经网络相结合
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2023-10-11 14:31:54
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今天我们来做一个神经网络学习的实战。这是一套可以说是神奇的操作 —— 因为它简直是出乎意料地简单。你会感慨，为什么这么复杂的问题，居然能用这么一个简单粗暴的方法就解决了。在我看来这绝对是一个工程上的幸运发现。很多发明创造都是工程师偶然鼓捣出来的。喷气式发动机到底是什么原理？到现在人们也没说清楚。阿司匹林为什么有这样和那样的疗效？医学研究还得继续做实验。神经网络计算就是这么一种发明，计算机科
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2023-10-20 15:04:14
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摘要：该文首先,综合神经网络理论和CSCAD技术的最新进展,运用VB语言和C语言联合开发了一个基于Windows图形界面通用型机电神经控制仿真软件包.该软件具有完善的服务功能,全新的多窗口外观和直观的"拖放"操作机制,结构定义,训练仿真可实现一体化解决.同时,对神经网络的方法、学习算法、网络结构的定义、初值的定义、学习参数的选择、以及导入导出规则的建立等神经理论问题进行了深入讨论.其次,通过对永磁
模糊系统 模糊逻辑控制系统，简称模糊控制系统或模糊系统，是一种基于模糊数学理论的新型控制方法。 模糊控制由于模仿人对复杂事物的抽象思维方式，利用模糊信息处理对被控对象执行控制。所以，它不需要知道系统的精确数学模型。对不确定的非线性的系统来说是一种有效的控制途径。但是，模糊控制对信息的简单模糊化导致系统的控制精度下降。为了提高精度，往往要在模糊化时增加模糊量的个数
????欢迎来到本博客❤️❤️???博主优势：???博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。???本文目录如下：???目录?1 概述?2 运行结果?3 参考文献?4 Matlab代码实现?1 概述模糊控制（Fuzzy Control）是 1965 年，由美国的 Zadeh 率先创立了模糊集合论，后来又提出了模糊逻辑控制器的概念和有关定
目录1.算法仿真效果2.MATLAB核心程序3.算法涉及理论知识概要4.完整MATLAB1.算法仿真效果matlab2017b仿真结果如下： 2.MATLAB核心程序 ...............................................................
[x1,mf1] = plotmf(patient,'input',1)
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2023-09-01 13:13:55
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目录1.算法描述2.仿真效果预览3.MATLAB核心程序4.完整MATLAB1.算法描述 CMAC神经网络具有小脑的机能，因而，被广泛应用于机器人的运动控制。或者反过来说，正是为了机器人的运动控制，Albus构造了CMAC神经系统，以模拟脊椎动物的小脑机能。 正如Albus所说的：“然而，对我来说，CMAC最重要的特征是，它提供了一种认识和理解脑
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2023-09-29 21:32:36
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第一：隶属函数的设计 隶属函数的设计，可以通过模糊编辑器，也可以通过如上的代f (...
原创
2022-10-10 15:28:00
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模糊PID控制本文主要由三部分构成：模糊PID控制器的原理，模糊PID控制器C++的实现与测试。一. 模糊PID原理模糊PID控制流程如下图所示，把目标值 Xtarget 与输出值 Xout 的误差 e 与 e 的变化率 de/dt 作为模糊控制器的输入，模糊控制器先对输入进行模糊化处理，接着进行模糊推理，最后把模糊推理的结果进行去模糊处理输出PID控制器的三个参数 kp, ki, kd，从而达到
