模糊神经网络模型及其应用研究

本项目主要研究模糊逻辑和神经网络相结合的建模方法，以及基于神经网络的模糊推理。并探索将它应用于解决工程控制问题的可行性。在模糊神经网络模型的研究方面，研究了一种由模糊量表示的神经网络模型和实行模糊推理的神经网络方法，以及基于神经网络的模糊推理算法。并引入强化结构/参数学习方法，用以解决自适应控制问题，提出了一种有引导的逐层学习算法和提高学习效率的学习方法，改善了学习收敛速度。在模糊神经网络与遗传算法相结合方面。主要研究自进化模糊系统和基于遗传算法的神经模糊专家系统。基于上述模糊神经网络模型的研究，将它应用于电弧冶炼炉的智能控制系统，解决了工业控制中的实际问题，取得了良好的效果和明显的经济效益。