模糊神經(jīng)網(wǎng)絡的優(yōu)點精選(九篇)
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第1篇：模糊神經(jīng)網(wǎng)絡的優(yōu)點范文
關鍵詞：公路工程；造價；估算；模糊
神經(jīng)網(wǎng)絡對于公路工程建設企業(yè)來說，工程估價的準確性與合理性，直接決定著項目投資決策的正確性，是分析工程項目可行性的主要環(huán)節(jié)，同時也是公路工程項目標底編制的主要控制標準，因此工程造價估算的準確性，是各建設單位研究的重點內(nèi)容，其對加強公路工程項目成本管理，有著積極的作用。
1公路工程造價估算的必要性
公路工程管理工作中，造價管理是主要內(nèi)容，此項工作直接影響著建設企業(yè)的效益與工程的質(zhì)量，歷來都是管理的核心部分。工程造價估算是項目前期管理的重要內(nèi)容，是實現(xiàn)項目成本控制目標的基礎。造價估算能夠為項目施工方提供成本控制方案編制的依據(jù)。在設計招標前，明確工程預計造價，能夠避免招標環(huán)節(jié)惡意行為的發(fā)生。
2模糊神經(jīng)網(wǎng)絡應用流程優(yōu)勢
2.1模糊神經(jīng)網(wǎng)絡應用流程。近年來，公路工程造價估算工作中，多采取模糊神經(jīng)網(wǎng)絡來進行估算。公路工程造價估算，多是通過輸入公路工程相關要求與特點，最后輸出估算結(jié)果，這與模糊神經(jīng)網(wǎng)絡應用原理極為相似，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等材料，構(gòu)建造價信息庫。（2）取值結(jié)合公路工程施工要求，明確各類特征因素，包括評價指標，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，在造價信息庫內(nèi)，至少選擇3個已完成施工的項目，作為基礎數(shù)據(jù)，以供神經(jīng)網(wǎng)絡學習與訓練。輸入向量選擇為各類特征因素值，輸出向量為造價估算值。（4）迭達運算基于系統(tǒng)內(nèi)的造價數(shù)據(jù)來編制算法程序，以供神經(jīng)網(wǎng)絡學習，設計學習率，通過多次迭達運算，保障造價估算的準確性。2.2模糊神經(jīng)網(wǎng)絡的應用優(yōu)勢。公路工程造價估算中，采取模糊神經(jīng)網(wǎng)絡法，具有以下優(yōu)點。（1）造價模型化利用模糊數(shù)學，可以高效處理模糊信息。采取對比已建設和新建的公路工程，進行定量化描述，使得相關問題可以模型化。（2）結(jié)果更為科學開展公路工程造價估算，應用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡，再通過構(gòu)建數(shù)學模型，進行數(shù)學計算分析，能夠減少人為計算的誤差，計算結(jié)果的準確性與科學性較高。（3）適應性強公路工程造價具有動態(tài)變化特性，模糊神經(jīng)網(wǎng)絡模型能夠很好地適應此特性。此估算方法的應用，主要是依靠計算機，不僅運算速度快，而且運算精度較高。
3模糊神經(jīng)網(wǎng)絡在公路工程造價估算中的應用
模糊神經(jīng)網(wǎng)絡估算方法較多，文中選擇BP神經(jīng)網(wǎng)絡法，是基于仿人腦的神經(jīng)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，具有較強的學習能力，為非線性自適應動態(tài)系統(tǒng)[1]?，F(xiàn)對其在公路工程造價估算中的應用，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，工程造價是由各構(gòu)件類型與價格等因素決定，實物工程量取決于工程結(jié)構(gòu)設計參數(shù)。已建工程造價變動，主要是受到構(gòu)件因素的影響，被稱作是工程特征?；诠こ烫匦裕瑢⒐饭こ虅澐譃椴煌悇e，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，填入相關數(shù)據(jù)，如表1所示。由表1能夠看出，每個公路工程模式均可以利用表格的形式來定量化描述，一個特征可以由多個類目組成，按照比例來計算量化結(jié)果。3.2BP神經(jīng)網(wǎng)絡學習算法。在BP神經(jīng)網(wǎng)絡中，需要將信息傳遞到網(wǎng)絡隱節(jié)點上，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)絡隱節(jié)點以及輸出節(jié)點位置處，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，此時要轉(zhuǎn)變成反向傳播。假設存在N個樣本，定義描述為（Xk，yk)(k=1,2,⋯,N)，其中某個輸入值為Xk，對應的神經(jīng)網(wǎng)絡輸出值是yk，而隱層節(jié)點I的輸出值是Oj[2]。3.3工程造價估算模型?；贐P神經(jīng)網(wǎng)絡，構(gòu)建公路工程造價快速估算模型。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，設為Xij(i=1,2,3,⋯,n;j=1,2,3,⋯,n)，將相應的工程造價定額預算相關資料，設為yis(i=1,2,3,⋯,n;s=1,2,3...n)，不考慮市場價格調(diào)整。明確BP神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)系統(tǒng)參數(shù)，包括輸入層節(jié)點數(shù)m、輸出層節(jié)點數(shù)n、隱層節(jié)點數(shù)L。以Xij為輸入，以yis為輸出，開始神經(jīng)網(wǎng)絡訓練，獲得新建工程的造價估算神經(jīng)網(wǎng)絡，反向估算新建工程造價[3]。3.4計算實例。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18個樣本工程造價數(shù)據(jù)，基于檢驗結(jié)果能夠了解，T19造價指數(shù)是0.98，T20造價指數(shù)為0.96，獲得預算資料如下：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。將獲得的預算材料和表1資料進行對比分析，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)過訓練的BP神經(jīng)網(wǎng)絡中，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，獲得工程造價資料預測值，其中V19=(481.74,16.44,0.0046,145.85),V20=(1185.82,37.16,0.0033,247.07)，預測的相對誤差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)絡預測的工程造價估算精度較高[4]。
4結(jié)語
模糊神經(jīng)網(wǎng)絡的應用，主要是基于模糊數(shù)學與神經(jīng)網(wǎng)絡理論，借助類似工程之間存在的相似性，采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡法進行公路工程造價估算，能夠快速獲得估算結(jié)果，具有較強的應用優(yōu)勢。
作者:錢強 單位:中建路橋集團有限公司
參考文獻：
[1]王運琢.基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的高速公路工程造價估算模型研究[J].石家莊鐵道大學學報（自然科學版），2011，24（2）：61-64.
[2]劉湘雄.人工神經(jīng)網(wǎng)絡在工程造價估算中的應用[J].建筑，2012（12）：68-69.
第2篇：模糊神經(jīng)網(wǎng)絡的優(yōu)點范文
關鍵詞：液壓挖掘機 功率匹配 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡 BP算法
中圖分類號：TU621 文獻標識碼：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)學模型的仿人思維的控制技術，它利用領域?qū)＜业南闰炛R進行近似推理，而神經(jīng)網(wǎng)絡對環(huán)境的變化具有很強的學習能力。將二者有機結(jié)合起來，取長補短，就形成了既具有模糊推理能力，又具有很強學習能力的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡（FNN）。模糊神經(jīng)網(wǎng)絡融合了模糊邏輯和神經(jīng)網(wǎng)絡的優(yōu)點，既能表示定性知識，又具有自學習和處理定量數(shù)據(jù)的能力，具有邏輯性和透明性強的特點，從而提高了整個系統(tǒng)的學習能力和表達能力，并且可以很容易的利用先前已知的專家知識來確定網(wǎng)絡的初始參量，所以模糊神經(jīng)網(wǎng)絡已經(jīng)廣泛地應用在系統(tǒng)控制領域中[1]。本文將模糊神經(jīng)網(wǎng)絡引入到液壓挖掘機節(jié)能控制系統(tǒng)。根據(jù)發(fā)動機—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)動機和變量泵的功率匹配，達到節(jié)能的目的。
2 液壓挖掘機節(jié)能控制系統(tǒng)
2.1 發(fā)動機—變量泵功率匹配原理
節(jié)能型液壓挖掘機多采用分工況控制[5]。工作時，在發(fā)動機設定工況下，通過調(diào)節(jié)變量泵的排量，使發(fā)動機輸出功率與變量泵吸收功率達到最佳匹配，從而穩(wěn)定發(fā)動機轉(zhuǎn)速、減少燃油消耗，達到節(jié)能的目的。發(fā)動機—變量泵的匹配關系如下：
發(fā)動機的輸出功率為： （1）
泵的吸收功率為：
（2）
：發(fā)動機輸出功率（KW）；：發(fā)動機轉(zhuǎn)矩（N·m）；：發(fā)動機轉(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)動機和泵是直接相聯(lián)的，所以。在不考慮機械傳動效率時，若，則發(fā)動機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）。挖掘機工作時負載變化比較大，又取決于負載，因此，如果不及時對泵的排量進行控制，就會使發(fā)動機的轉(zhuǎn)速下降，或者會出現(xiàn)泵不能完全吸收發(fā)動機的輸出功率，造成功率損失。由式（2）可見，當負載變化即發(fā)生變化時，實時調(diào)整泵的排量，使泵的吸收扭矩與發(fā)動機的輸出扭矩相一致，維持發(fā)動機運行平穩(wěn)，從而實現(xiàn)發(fā)動機與泵的功率匹配[5]。
2.2 節(jié)能控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)
節(jié)能控制系統(tǒng)主要解決挖掘機發(fā)動機和變量泵的功率匹配問題[3]，其控制思想是：挖掘機采用分工況控制。設定工作工況，在作業(yè)過程中，負載的變化引起發(fā)動機轉(zhuǎn)速的改變，根據(jù)轉(zhuǎn)速的變化和變化率，了解挖掘機在作業(yè)過程中阻力的變化情況，通過模糊神經(jīng)網(wǎng)絡節(jié)能控制器的控制算法，實現(xiàn)對泵的流量的在線調(diào)整，從而穩(wěn)定發(fā)動機的轉(zhuǎn)速，使發(fā)動機始終工作在設定的最佳工作點，以達到較低的油耗和較高的工作效率，同時也降低了液壓系統(tǒng)的壓力和流量損失[4]。控制系統(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，設定給定值轉(zhuǎn)速，由轉(zhuǎn)速傳感器測得發(fā)動機實際轉(zhuǎn)速，形成偏差，通過設計好的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡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)動機輸出扭矩，穩(wěn)定發(fā)動機的轉(zhuǎn)速，從而達到節(jié)能的目的。
3 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡節(jié)能控制器的設計
3.1 確定模糊神經(jīng)網(wǎng)絡節(jié)能控制器的輸入和輸出
模糊神經(jīng)網(wǎng)絡節(jié)能控制器選用發(fā)動機的轉(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個語言變量等級，等級劃分同，并且。
3.2 控制器結(jié)構(gòu)設計
本模糊神經(jīng)網(wǎng)絡節(jié)能控制器采用基于標準模型的結(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)絡控制器各層如（圖2）
3.2.1 輸入層
以發(fā)動機的轉(zhuǎn)速誤差和誤差變化率作為輸入，節(jié)點數(shù)為2。有
輸入
輸出 （3）
3.2.2 模糊化層
第二層為模糊化層。該層的每個節(jié)點代表一個語言變量值，如NB、NS等，作用是計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個語言變量，被分為7個語言變量，因此該層的節(jié)點數(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個神經(jīng)元，每個神經(jīng)元各代表1條結(jié)合挖掘機操作人員經(jīng)驗得出的控制規(guī)則（見表1），是整個挖掘機節(jié)能控制系統(tǒng)的關鍵。
該層的作用是用來匹配模糊規(guī)則的前件，計算出每條規(guī)則的適用度，代表著模糊規(guī)則的規(guī)則強度，并將這些強度傳遞給下一層。計算時采用乘積法，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)點數(shù)為56，所實現(xiàn)的是歸一化計算，即
（6）
3.2.5 輸出層
第五層為輸出層。該層的作用是實現(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行計算，計算公式為：
（7）
其中，為最后一層的權(quán)值，可通過學習算法進行調(diào)整。
4 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡的學習算法
本系統(tǒng)各輸入量的模糊分割數(shù)是預先確定的，需要學習的參數(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)整以上各個參數(shù)[1，2]。定義誤差函數(shù)為
（8）
其中，是學習樣本數(shù)，是期望輸出，為被控對象的實際輸出。
學習算法如下：
（9）
（10）
（11）
5 系統(tǒng)仿真
為了驗證基于此模糊神經(jīng)網(wǎng)絡的挖掘機節(jié)能控制器的合理性，根據(jù)泵和發(fā)動機所組成系統(tǒng)的數(shù)學模型，利用MATLAB7.4對其仿真。首先，對基于標準模型的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡控制器進行離線訓練，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關系轉(zhuǎn)化為神經(jīng)網(wǎng)絡的一組輸入、輸出樣本，共14×13=182個樣本。神經(jīng)網(wǎng)絡最后一層的權(quán)值取[-1，+1]之間的隨機值，高斯函數(shù)的中心初始值取，，寬度一律取為4，網(wǎng)絡的學習參數(shù)取。當訓練目標誤差為0.01時停止訓練，記錄下此時的權(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)絡的結(jié)構(gòu)，將訓練好的各個參數(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計的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡控制器，在simlink中接入系統(tǒng)當中（如圖1所示），輸出單位階躍響應曲線如（圖3）所示。
由（圖3）和（圖4）比較可知：模糊神經(jīng)網(wǎng)絡控制變量泵反應速度較快，超調(diào)較小，系統(tǒng)穩(wěn)定性優(yōu)于常規(guī)PID控制。當負載突然變化，導致發(fā)動機轉(zhuǎn)速變化時，該模糊神經(jīng)網(wǎng)絡節(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)動機的輸出扭矩，穩(wěn)定發(fā)動機的轉(zhuǎn)速，最終實現(xiàn)節(jié)能。
6 結(jié)語
由于基于神經(jīng)網(wǎng)絡的模糊控制主要是利用神經(jīng)網(wǎng)絡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。同時神經(jīng)網(wǎng)絡具有學習和聯(lián)想功能，所以在挖掘機節(jié)能控制過程中，當誤差及其變化率與樣本點匹配時，控制器直接復現(xiàn)所記憶的“原則”；當與樣本不匹配時，控制器通過聯(lián)想以相近的“原則”處理，實現(xiàn)系統(tǒng)的連續(xù)模糊控制。將模糊神經(jīng)網(wǎng)絡應用于液壓挖掘機節(jié)能控制系統(tǒng)中，大大提高了控制系統(tǒng)的智能化水平。
參考文獻
[1]孫增圻等.智能控制理論與技術[M].北京：清華大學出版社，2007.
[2]劉金琨.智能控制[M].北京：電子工業(yè)出版社，2008.
[3]何清華，郝鵬，常毅華.基于功率協(xié)調(diào)控制的液壓挖掘機節(jié)能系統(tǒng)研究[J].機械科學與技術，2007，26（2）：188-191.
[4]國香恩，趙丁選，尚濤，張紅彥.模糊控制在液壓挖掘機節(jié)能中的應用[J].吉林大學學報，2004，34（2）：217-221.
[5]吳彤峰，謝國進，謝冰.液壓挖掘機單雙泵功率匹配控制策略[J].廣西工學院學報，2008，19（1）：30-33.
第3篇：模糊神經(jīng)網(wǎng)絡的優(yōu)點范文
摘要：
空燃比在理論值附件時，汽油發(fā)動機燃料才能得到充分的燃燒，發(fā)動機發(fā)出最大的功率、尾氣排放得到有效的控制。針對汽油發(fā)動機在瞬態(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)絡對空燃比的控制策略，在MATLAB/Simulink平臺上建立了汽油機數(shù)學模型，設計了空燃比計算模塊、發(fā)動機節(jié)氣門開度控制模型、模糊神經(jīng)網(wǎng)絡控制器，并對汽油機的瞬態(tài)工況空燃比進行控制仿真，驗證了方案的可行性。
關鍵詞：
汽油機；瞬態(tài)工況；空燃比；模糊神經(jīng)網(wǎng)絡
0引言
隨著社會經(jīng)濟的快速發(fā)展，汽車保有量的大幅度增加，全球能源危機更加嚴峻、環(huán)境污染進一步惡化。汽車在城市道路行駛時，受道路環(huán)境的影響，經(jīng)常不斷的啟動、加速、減速和停車等情況，于此發(fā)動機也伴隨有啟動、加速、減速和怠速等工況，而這些轉(zhuǎn)速或負荷急劇變化的瞬態(tài)工況在發(fā)動機的運行過程中40%—70%為瞬態(tài)工況。從經(jīng)濟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］。如此嚴格的排放控制要求，對發(fā)動機的排放控制提出了更為嚴格的要求。為了達到汽車排放法規(guī)要求，全球都在加緊從事發(fā)動機瞬態(tài)工況控制的研究。與此同時，各種瞬態(tài)工況下的發(fā)動機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，該控制系統(tǒng)不要求知道被控對象精確的數(shù)學模型，所以控制系統(tǒng)不用建立數(shù)學模型，控制機理和控制策略設計簡單，方便應用，參考工作人員的運行經(jīng)驗，就可對系統(tǒng)進行實時控制，控制系統(tǒng)的適應能力比較強，但是模糊控制系統(tǒng)控制精度不太高，自適應能力比較有限，控制過程容易產(chǎn)生振蕩現(xiàn)象。神經(jīng)網(wǎng)絡是模擬大腦思維運行方式的數(shù)學模型，具有強大自我學習和記憶等功能。神經(jīng)網(wǎng)絡控制理論就是把神經(jīng)網(wǎng)絡融入到了控制理論中，隨著研究的不斷深入，神經(jīng)網(wǎng)絡控制理論被廣泛應用到了生活和生產(chǎn)的各種控制過程中，并取得了巨大的成果。神經(jīng)網(wǎng)絡控制在解決難以精確描述的復雜的非線性對象進行建模方面具有無可比擬的優(yōu)勢，神經(jīng)網(wǎng)絡控制使智能控制得到了極大的豐富和強大，并變得趨于人性化?；谏窠?jīng)網(wǎng)絡的智能模擬用于控制，是實現(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，首先建立汽油機整體數(shù)學模型，結(jié)合模糊控制和神經(jīng)網(wǎng)絡控制兩者的有點，提出一種更優(yōu)的基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡控制發(fā)動機空燃比的綜合控制策略，依據(jù)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡控制策略設計出汽油發(fā)動機控制器，該控制器通過對進入氣缸的燃油量、節(jié)氣門開度變化的精確控制，實現(xiàn)空燃比的波動幅度在設計范圍之內(nèi)，最終實現(xiàn)發(fā)動機轉(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)絡控制合成的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡綜合控制策略實現(xiàn)對汽油發(fā)動機系統(tǒng)進行仿真研究，并對系統(tǒng)進行無控制、模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡控制和模糊神經(jīng)網(wǎng)絡控制仿真，并對4種控制仿真結(jié)果進行對比分析［2-5］。
1汽油車發(fā)動機的數(shù)學模型
建立發(fā)動機的數(shù)學模型是研究汽油機瞬態(tài)工況空燃比控制的基礎，當今使用汽油機模型比較普遍的主要有兩種，一種是平均值發(fā)動機模型（MeanValueEngineModel，MVEM）。該模型主要考慮發(fā)動機的整體性能，而對各缸的差異性進行了平均處理，大大降低了模型的運算量，具有較高的整體精度。另一種是基于各缸控制的發(fā)動機模型（CylinderbyCylinderEngineModel，CCEM）。該模型考慮到各缸的差異，采取對各缸單獨控制，模型較為精確，但是平均值發(fā)動機模型在運算量小的情況下足以滿足發(fā)動機的工況預測和非線性控制。為了較好的模擬發(fā)動機的動態(tài)響應和非穩(wěn)態(tài)工況控制，基于Matlab/Simulink平臺上建立汽油機平均值模型［2］。改模型包括5個子模型：燃油蒸發(fā)與動態(tài)油膜子模型、進氣系統(tǒng)動力學子模型、空燃比計算模塊、節(jié)氣門體開度變化控制子模型和發(fā)動機動力輸出子模型。為了使發(fā)動機模型系統(tǒng)直觀明朗，依據(jù)各個子系統(tǒng)之間的關系進行封裝，封裝后建立汽油機總成模型如圖1所示。
2汽油機模糊神經(jīng)網(wǎng)絡控制系統(tǒng)設計
2.1汽油車發(fā)動機空燃比計算模塊
汽油發(fā)動機在工作的時候，燃油供給系統(tǒng)負責把一定量的燃油噴到進氣道與空氣混合，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)動機動力性、排放性、經(jīng)濟性能的重要參數(shù)。依據(jù)汽油機燃燒理論可知，只有當汽油機的空燃比在理論值14.7附近時，汽油燃料才能完全燃燒，發(fā)動機在發(fā)出最大的功效的同時具有良好的排放特性［2］。但是當發(fā)動機處于瞬態(tài)工況運行時，由于瞬態(tài)工況本身的復雜性和非線性的特點，發(fā)動機的進氣量、燃油噴射量等參數(shù)都有很大的波動變化，導致空燃比難以保持在理論值附件，對發(fā)動機的動力性、經(jīng)濟性和排放性都會產(chǎn)生很大的影響，同時，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節(jié)能與排具有重大現(xiàn)實意義［3］。圖2所示為在Simulink平臺上建立的空燃比計算模塊。
2.2汽油車節(jié)氣門開度變化模型
汽油發(fā)動機通常用節(jié)氣門的開度變化代表發(fā)動機的工況變化，為了便于模擬汽油發(fā)動機瞬態(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)絡系統(tǒng)整體設計
結(jié)合模糊系統(tǒng)和神經(jīng)網(wǎng)絡各自的優(yōu)點進行融合，建立模糊神經(jīng)網(wǎng)絡控制系統(tǒng)，在汽油機模糊神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)中，把理論與實際空燃比的偏差設為e，偏差變化率設為ec，噴油脈寬的調(diào)整信號設為u，把e和ec定義為該控制器的兩個輸入?yún)?shù)，u作為模糊控制器的輸出，系統(tǒng)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)采用結(jié)構(gòu)，節(jié)氣門的開度設為a，發(fā)動機的轉(zhuǎn)速設為n，并把a和n作為RBF網(wǎng)絡的輸入?yún)?shù)，模糊神經(jīng)網(wǎng)絡控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)如圖4所示。
3汽油車發(fā)動機空燃比控制仿真分析
通過Simulink可視化仿真，對汽油機在瞬態(tài)工況運行時，采用不同的控制方法進行仿真對比分析，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)工況時分別達到16.31和12.50，空燃比的絕對誤差達到14.80，空燃比遠遠偏離了理論值14.7，而且調(diào)整時間比較長。（2）圖6在使用模糊控制器控制時，該控制系統(tǒng)經(jīng)3.6s就達到比較穩(wěn)定狀態(tài)?？杖急戎翟诩铀?、減速瞬態(tài)工況時分別達到15.45和14.06，并分別在11.5s和24.3s左右就達到理論值，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，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)絡控制下，該系統(tǒng)在較短的時間3.9s左右就達到穩(wěn)定?？杖急戎翟诩铀?、減速瞬態(tài)工況時分別達到15.12和14.30，并分別在10.4s和25.4s左右就達到理論值，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)絡控制時，該系統(tǒng)在很短的時間3.1s左右就達到穩(wěn)定?？杖急戎翟诩铀佟p速瞬態(tài)工況時分別為14.93和14.49，并分別在9.4s和23.0s左右就達到理論值，空燃比的絕對誤差為1.85%，瞬態(tài)空燃比控制在一個非常理想的范圍。
4結(jié)論
汽油車發(fā)動機控制系統(tǒng)非常復雜，發(fā)動機瞬態(tài)工況空燃比的精確控制有利于提高汽油車的動力性、燃油經(jīng)濟性以及排放性能。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)動機的輸出功率，提高燃油經(jīng)濟性，降低尾氣排放。本文提出模糊神經(jīng)網(wǎng)絡控制系統(tǒng)，在MATLAB/Simulink平臺上建立汽油機數(shù)學模型，利用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡控制器，通過調(diào)整節(jié)氣門開度來實現(xiàn)空燃比的控制。并對無控制、模糊控制器控制、神經(jīng)網(wǎng)絡控制、模糊神經(jīng)網(wǎng)絡控制4種情況進行仿真分析。研究結(jié)果表明，使用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡控制時效果最好，能準確、穩(wěn)定、快速的控制汽油機瞬態(tài)工況空燃比，比模糊控制和神經(jīng)網(wǎng)絡控制控制效果都好，從而有效的提高汽油發(fā)動機的瞬態(tài)工況的動力性和燃油經(jīng)濟性，有效的降低了尾氣排放。
參考文獻：
［2］李薛，汽油機瞬態(tài)工況空燃比控制策略仿真研究［D］.長沙：長沙理工大學，2010.
［3］呂玉江.汽油發(fā)動機空燃比閉環(huán)控制及監(jiān)測系統(tǒng)［D］.石家莊：河北農(nóng)業(yè)大學大學.2001:4-8.
［4］劉恒.基于MATLAB/RTW的空燃比控制［D］.成都：西華大學.2007:1-12.
［5］申允德，摩托車發(fā)動機空燃比控制策略研究與仿真［J］，小型內(nèi)燃機與車輛技術，2015（5）：12-16.
第4篇：模糊神經(jīng)網(wǎng)絡的優(yōu)點范文
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)采煤機截割煤巖的工況簡圖如圖1所示。采煤機截割的煤壁中，有時是均質(zhì)的煤層，有時煤壁是煤層與巖層共存，設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及模糊神經(jīng)網(wǎng)絡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對采煤機截割煤巖時的振動、阻力矩以及電機電流等進行監(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)絡算法建立煤巖識別模型進行網(wǎng)絡訓練，使得識別模型具有相應的泛化能力；第二類用于對所建立的煤巖識別模型進行性能測試，測試識別模型泛化能力，識別能力能夠達到識別要求[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，主要對采煤機截割煤巖時的振動、阻力矩以及電機電流等進行監(jiān)測。由于采煤機在截割不同比例的煤巖時，z軸方向振動量變化基本相同，因此提高識別效率，本文的多傳感器融合系統(tǒng)只對采煤機滾筒截齒的x軸和y軸振動量進行采集處理。圖2是采煤機截割全煤層、煤巖比2∶1、煤巖比1∶2以及全巖層，這四種情況時煤巖的振動監(jiān)測值。圖3是采煤機截割四種情況煤巖時的阻力矩情況。圖4是采煤機截割四種情況煤巖時的電機電流監(jiān)測數(shù)據(jù)[10]。
2ANFIS原理及結(jié)構(gòu)
模糊神經(jīng)網(wǎng)絡（ANFIS）的結(jié)構(gòu)如圖5所示，主要由前件網(wǎng)絡和后件網(wǎng)絡組成，其模糊系統(tǒng)采用Sugeno型。
2.1前件網(wǎng)絡前件網(wǎng)絡由4個層組成。前件網(wǎng)絡的第1個網(wǎng)絡層是整個模糊神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入層，有n個節(jié)點，模糊神經(jīng)網(wǎng)絡輸入的各個分量xi與輸入層的各個節(jié)點相連，將輸入向量傳遞到第2個網(wǎng)絡層。
2.2后件網(wǎng)絡后件網(wǎng)絡由r個同樣具有三個網(wǎng)絡層的并列的子網(wǎng)絡組成。各個子網(wǎng)絡具有一個輸出值。后件網(wǎng)絡子網(wǎng)絡第1層是將輸入量傳遞至第2層的輸入層。第1層的第0個節(jié)點輸入值為1，其用于提供模糊規(guī)則后件中的常數(shù)項。后件網(wǎng)絡子網(wǎng)絡第2層用于計算各個規(guī)則的后件，該層節(jié)點數(shù)為m，一個節(jié)點表示一個規(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。通常將一個初始值賦予給前提參數(shù)，結(jié)論參數(shù)由最小二乘估計算法得到。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)絡模型使用減法聚類算法對進行歸一化處理后的流特征數(shù)據(jù)樣本空間進行非線性規(guī)劃，選用三角函數(shù)型的隸屬度函數(shù)，模型的參數(shù)學習率設定為0.01，誤差上限[15]為10-3。
3實驗分析
本文通過實驗方法對所建立的基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡信息融合的采煤機煤巖識別系統(tǒng)的性能進行測試分析。實驗用的采煤機型號是雞西煤礦機械有限公司生產(chǎn)的MG300/701⁃WD型采煤機，其采高可達3.2m，截深為0.63m，截割速度為6m/min。對采煤機截割全煤層、煤巖比2∶1、煤巖比1∶2以及全巖層四種情況煤巖時的振動、阻力矩以及電機電流等數(shù)據(jù)進行監(jiān)測。通過建立的煤巖識別系統(tǒng)進行識別，識別結(jié)果如圖6所示，同時與使用基于單一的振動、阻力矩以及電機電流傳感器的識別系統(tǒng)的識別結(jié)果進行對比。測試結(jié)果表明，使用基于單一的振動、阻力矩以及電機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)果準確度不夠高，而本文研究的基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡信息融合技術的識別系統(tǒng)能夠?qū)γ簩雍蛶r層的分界面進行有效識別，識別的準確度和穩(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)絡的優(yōu)點范文
關鍵詞: 火災探測;神經(jīng)網(wǎng)絡;模糊規(guī)則
DOI:10.3969/j.issn.1672-8289.2010.10.057
引言
火災自動報警系統(tǒng)領域中網(wǎng)絡化、自動化技術雖已日臻完善,但火災探測器還存在著誤報和漏報等問題?；馂奶綔y器探測火災的準確性將直接影響整個自動報警系統(tǒng)的性能。因此,火災探測器技術已成為該領域的主要發(fā)展方向。
針對煙火探測非線性復雜系統(tǒng),本課題利用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡的自適應性對不同環(huán)境進行學習,自動生成適應與現(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、減少誤報率。
1.智能火災探測系統(tǒng)結(jié)構(gòu)
火災探測系統(tǒng)硬件主要由單片機,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,報警電路以及穩(wěn)壓電路組成。
圖1 火災探測系統(tǒng)結(jié)構(gòu)
探測系統(tǒng)是一種復合式火災探測系統(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)換器為單片機提供數(shù)字信號。DS18B20數(shù)字溫度傳感器在與單片機連接時僅需要一條口線即可實現(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,單片機檢測不到輸入信號時會及時顯示故障和報警。探測系統(tǒng)檢測或預測到火災發(fā)生立即驅(qū)動蜂鳴器報警和輸出信號驅(qū)動滅火裝置并顯示當前情況。
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)濟性好、抗干擾能力強和使用方便,測溫范圍寬,精度高等優(yōu)點,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,為了提高儀器和設備的可靠性,在電路中要加濕度補償,并選用溫濕度性能好的元件,溫濕度補償電路由RT 和R2～R6 組成,熱敏電阻RT 與氣敏元件共接于運算放大器UI 的反相端,與Vr 、R7 、R8 構(gòu)成差動放大電路,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,當周圍環(huán)境溫度升高時,絕對溫度升高,氣敏器件阻值降低,其分壓降低;此時熱敏電阻阻值降低,則R3 分壓增大,從而實現(xiàn)補償,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)絡算法
網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)如圖4所示
圖4 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)圖
首先對信號進行歸一到[ 0 ,1 ]之間任一值,利用神經(jīng)網(wǎng)絡學習和聯(lián)想能力對輸入的信號數(shù)據(jù)記憶、存儲、比較、分析、統(tǒng)計處理,并輸出相應的無火、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)絡的輸出進一步推理判斷、最后經(jīng)過非模糊化得到火災或非火災的最終判別輸出
2.1.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡算法
網(wǎng)絡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)絡輸出為:
以上各式中 為輸入; 為輸入節(jié)點與隱含層節(jié)點間的網(wǎng)絡權(quán)值, 為隱含層節(jié)點與輸出層節(jié)點間的網(wǎng)絡權(quán)值; , 分別為隱含層和輸出層節(jié)點閾值; 為網(wǎng)絡的輸出。
誤差計算公式為
其中, t為網(wǎng)絡期望輸出值, 為網(wǎng)絡實際輸出值, 為平 方和誤差。采用標準的BP學習算法,通過學習訓練修改權(quán)值 和閥值 最終使誤差達到最小,訓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)點誤差, 為隱層節(jié)點輸出。
輸出層閾值修正公式為
隱層節(jié)點各權(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)點誤差。
隱層節(jié)點閥值修正公式為
本系統(tǒng)采用三個輸入信號:CO濃度、煙霧濃度、溫度作為神經(jīng)網(wǎng)絡輸入層的神經(jīng)元;輸出為三個概率:明火的概率、火災危險性、陰燃火的概率,隱層神經(jīng)元個數(shù)根據(jù)經(jīng)驗與反復試驗確定為15個。因此,神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)為 3-15-3。
2.1.3.模糊推理
神經(jīng)網(wǎng)絡的輸出時火災和陰燃火發(fā)生的概率,它們只能表示火災的可能性有多大。很容易看出,當明火概率大于0.8時,可以肯定發(fā)生了火災,而當明火概率大于0.8時,可以肯定發(fā)生了火災,而當明火概率大于0.2,且陰燃火概率也很小時,可以認為沒有火出現(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,若門限限定為0.5,而網(wǎng)絡輸出為0.49和0.51時則很難做出判斷。為了更接近實際和模擬人得判斷,這里采用模糊推理方法對神經(jīng)網(wǎng)絡輸出作進一步處理。
首先對神經(jīng)網(wǎng)絡輸出信號通過隸屬函數(shù)進行模糊化,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]到火災概率最難判斷的區(qū)間在0.5附近,隸屬度函數(shù)應對輸入值在0.5附近適當展寬,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)。
考慮到對火災信號神經(jīng)網(wǎng)絡輸出的火災概率通常都會長時間出現(xiàn)較大值,而干擾信號即使會引起較大輸出,一般也只是短時間的。為了增加系統(tǒng)的抗干擾能力,本文引入了火災概率持續(xù)時間函數(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。
當火災概率 超過 ,則被累加,否則 =0, 為離散時間變量。模糊推理系統(tǒng)根據(jù)火災模糊量和火災概率持續(xù)時間進行推理,若用A(xf)表示明火模糊量,表示陰燃模糊量,設明火或陰燃火模糊量大于0.5為“大”小于0.5時為“小”,持續(xù)時間大于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]。
“或”if[A(xf)為“小”]“與”[ 為“大”]“與”[ 為“小”]then[輸出為非火災]。
“或”if[A(xf)為“大”]“與”[ 為“大”]then[輸出為火災]
“或”if[A(xf)為“大”]“與”[ 為“大”]then[輸出為火災]
2.1.4軟件設計
將煙霧、CO、溫度各傳感器在現(xiàn)場所采集的數(shù)據(jù)送入單片機內(nèi),通過神經(jīng)網(wǎng)絡計算出陰燃火和明火的概率,若能明顯判斷出發(fā)生火災則立即驅(qū)動蜂鳴器報警,若不能夠明顯判斷是否發(fā)生火災,則通過模糊規(guī)則推理判斷出是否報警。軟件流程圖如圖所示:
圖5 火災探測軟件程序流程圖 圖6 Matlab訓練過程圖
3.實驗仿真
將樣本值輸入神經(jīng)網(wǎng)絡,采用軟件Matlab對神經(jīng)網(wǎng)絡進行訓練,訓練過程如圖6所示:
表1.訓練結(jié)果輸出與樣本值對比
由結(jié)果可見,訓練后所得到的實際值與期望值相當接近,因此訓練效果良好,證明本系統(tǒng)可以采用神經(jīng)網(wǎng)絡予以應用。
4.結(jié) 語
本文設計的智能型火災探測器,是現(xiàn)代智能控制理論在消防自動化系統(tǒng)中的應用,也是對目前消防自動化系統(tǒng)的一種智能化改進和完善。根據(jù)MATLAB軟件仿真及實測數(shù)據(jù),表明系統(tǒng)提出的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡的算法基本達到了預期目標。歸納起來,該系統(tǒng)從理論和技術上具有以下優(yōu)點: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、可維護性
4、將持續(xù)時間、明火概率、陰燃火概率作為決策因子
5、具有良好的人機界面和網(wǎng)絡通信功能
參考文獻
1. 王曄,涂強; 曹承屬;數(shù)據(jù)中心極早期火災探測及火災探測器的選擇[J]. 建筑電氣,2009(12):3-6
2. 高萍. 火災自動報警系統(tǒng)誤報原因及對策分析[J]. 中國高新技術企業(yè),2009(2):84-85
3. 陳倬. 淺析火災自動報警控制系統(tǒng)的組成及發(fā)展[J]. 學術論壇,2009(21):253
4. 謝維成, 楊加國. 單片機原理與應用及C51程序設計(第2版). 北京:清華大學出版社,2009.7
5. 郁有文, 常健, 程繼紅. 傳感器原理及工程應用(第3版). 西安: 西安電子科技大學出版社,2008.7
6. 張紅劍, 葉敦范, 倪效勇. 可燃氣體傳感器TGS813在多路數(shù)據(jù)采集電路中應用[J]. 國外電子元器件, 2007(11):61-63
7. 郭偉偉, 趙聰. 基于TGS813 的家用可燃氣體泄漏報警裝置的設計[J]. 現(xiàn)代電子技術, 2009(24):177-179
資助項目:成都大學首屆創(chuàng)新性實驗項目
第6篇：模糊神經(jīng)網(wǎng)絡的優(yōu)點范文
關鍵詞經(jīng)濟活動預測模型人工神經(jīng)網(wǎng)絡
經(jīng)濟活動諸如商品價格走勢、生產(chǎn)活動的產(chǎn)量預測、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經(jīng)濟層面。定量化的經(jīng)濟活動分析是經(jīng)濟學研究的必由之路，而建模是量化分析的基礎，這是因為模型為科學分析和質(zhì)量、成本等控制提供了理論依據(jù)。本文針對經(jīng)濟活動中大多數(shù)研究對象都具有的非線性特點，給出了用人工神經(jīng)網(wǎng)絡（ArtificialNerveNetwork）模型建立經(jīng)濟活動的預測模型的原理和方法，并描述了神經(jīng)網(wǎng)絡與各種先進的建模方法相結(jié)合的模型化方法，為經(jīng)濟活動的分析、預測與控制提供了理論基礎。
1神經(jīng)網(wǎng)絡模型方法
現(xiàn)實的經(jīng)濟系統(tǒng)是一個極其復雜的非線性系統(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報效果。為揭示隱含于歷史記錄中的復雜非線性關系必須借助更先進的方法———人工神經(jīng)網(wǎng)絡(ANN)方法。
人工神經(jīng)網(wǎng)絡具有并行處理、自適應、自組織、聯(lián)想記憶及源于神經(jīng)元激活函數(shù)的壓扁特性的容錯和魯棒性等特點。數(shù)學上已經(jīng)證明，神經(jīng)網(wǎng)絡可以逼近所有函數(shù)，這意味著神經(jīng)網(wǎng)絡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)形式越復雜，神經(jīng)網(wǎng)絡這種特性的作用就越明顯。
在各類神經(jīng)網(wǎng)絡模型中，BP（Back－Propagation誤差后向傳播）神經(jīng)網(wǎng)絡模型是最常用的也是最成熟的模型之一。本質(zhì)上，BP模型是對樣本集進行建模，即建立對應關系RmRn,xk∈Rm,ykRn。數(shù)學上，就是一個通過函數(shù)逼近擬合曲線/曲面的方法，并將之轉(zhuǎn)化為一個非線性優(yōu)化問題來求解。
對BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型，一般選用三層非循環(huán)網(wǎng)絡。假設每層有N個處理單元，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)，訓練集包括M個樣本模式{(xk,yk)}。對第P個訓練樣本（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）
對每個輸入模式P，網(wǎng)絡輸出與期望輸出（dpj）間誤差為：
E=Ep=((dpj-Opj)2)（2）
取BP網(wǎng)絡的權(quán)值修正式：
Wji(t+1)=Wji(t)+?濁?啄pj+?琢(Wji(t)-Wji(t-1))（3）
其中，對應輸出單元?啄pj=f’,(apj)(dpj-Opj)；對應輸入單元?啄pj=f’,(apj)?啄pkWkj；
?濁是為加快網(wǎng)絡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，稱為趨勢因子，它決定上一次學習權(quán)值對本次權(quán)值的影響。
BP學習算法的步驟：初始化網(wǎng)絡及學習參數(shù)；提供訓練模式并訓練網(wǎng)絡直到滿足學習要求；前向傳播過程,對給定訓練模式輸入，計算網(wǎng)絡的輸出模式，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)值計算公式（3）。BP網(wǎng)絡的學習一般均需多周期迭代，直至網(wǎng)絡輸出與期望輸出間總體的均方根誤差ERMS達到一定要求方結(jié)束。
實踐中，BP網(wǎng)絡可能遇到如下問題：局部極小點問題；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；模型的學習誤差大，記憶能力不強；與線性時序模型一樣，模型網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)及節(jié)點作用函數(shù)不易確定；難以解決應用問題的實例規(guī)模與網(wǎng)絡規(guī)模之間的矛盾等。為克服這樣的一些問題，同時為了更好地面向?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)絡模型
灰色預測和神經(jīng)網(wǎng)絡一樣是近年來用于非線性時間序列預測的引人注目的方法，兩種方法在建模時都不需計算統(tǒng)計特征，且理論上可以適用于任何非線性時間序列的建模?；疑A測由于其模型特點，更合用于經(jīng)濟活動中具有指數(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，導致精度難于提高。
對于既有隨時間推移的增長趨勢，又有同一季節(jié)的相似波動性趨勢，且增長趨勢和波動性趨勢都呈現(xiàn)為一種復雜的非線性函數(shù)特性的一類現(xiàn)實問題，根據(jù)人工神經(jīng)網(wǎng)絡具有較好的描述復雜非線性函數(shù)能力特點，用其對季節(jié)性建模；最后根據(jù)最優(yōu)組合預測理論，建立了兼有GM（1，1）和ANN優(yōu)點的最優(yōu)組合預測模型。該模型能夠同時反映季節(jié)性時間序列的增長趨勢性和同季波動性的雙重特性，適用于一般具有季節(jié)性特點的經(jīng)濟預測。
首先，建立GM（1，1）模型，設時間序列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)絡模型。
第三，將兩模型優(yōu)化組合。設f1是灰色預測值，f2是神經(jīng)網(wǎng)絡預測值，fc是最優(yōu)組合預測值，預測誤差分別為:e1,e2,ec，取w1和w2是相應的權(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)
對方差公式求關于w1的極小值，并取cov(e1,e2)=0，即可得到組合預測權(quán)系數(shù)的值。
2基于粗糙集理論的神經(jīng)網(wǎng)絡模型
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)表達不確定性時，為定義一個合適的隸屬函數(shù)，需要人工干預，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，是通過表達知識不精確性的概念計算得到的，是客觀的，并不需要先驗知識。粗糙集通過定義信息熵并進而規(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)絡模型對模型輸入變量的選擇和網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)確定等都基本憑經(jīng)驗或通過反復試驗確定，這種方法的盲目性會導致模型質(zhì)量變差。用粗糙集理論指導，先對各種影響預測的因素變量進行識別，以此確定預測模型的輸入變量；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)絡預測模型，并采用加動量項的BP的學習算法對網(wǎng)絡進行優(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為n個區(qū)域的方式離散化；采用基于斷點重要性的粗糙集離散化算法選擇條件屬性變量和斷點（分點），同時計算決策表相容度，當決策表相容度為1或不再增加時，則選擇條件屬性變量和分點過程結(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)絡模型；對神經(jīng)網(wǎng)絡進行訓練；若神經(jīng)網(wǎng)絡擬合誤差滿足要求，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，會導致過多的區(qū)域?qū)?，使網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)過于復雜，影響泛化（預測）能力。
3小波神經(jīng)網(wǎng)絡模型
人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型存在的網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)及節(jié)點函數(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)絡的自學習、自適應特性建模，即用非線性小波基取代通常的非線性S型函數(shù)。
設非線性時間序列變化函數(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現(xiàn)。
用小波級數(shù)的有限項來逼近時序函數(shù)，即：
(t)=wk?漬()（7）
式中(t)，為時間序列y(t)的預測值序列；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，而人工神經(jīng)網(wǎng)絡是以大量簡單神經(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)絡強大的計算能力、容錯性和學習能力，又有對于不確定、不精確信息的處理能力，即同時具有底層的數(shù)據(jù)處理、學習能力和高層的推理、思考能力。
一種應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)絡的結(jié)構(gòu)。這樣確定的網(wǎng)絡結(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)絡輸出。該網(wǎng)絡采用動態(tài)處理法，增強了其處理能力，且適用性強、精度高。
5結(jié)語
除上述幾種結(jié)合式神經(jīng)網(wǎng)絡方法之外，人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型在算法設計方面一直在取得巨大的進步。神經(jīng)網(wǎng)絡模型方法是一種先進的具有智能的非線性建模方法，其在自然科學、經(jīng)濟現(xiàn)象、社會活動等方面的應用正在不斷深化，把神經(jīng)網(wǎng)絡方法引入經(jīng)濟活動的分析和預測中，并緊密聯(lián)系諸多先進的建模方法，是使工業(yè)經(jīng)濟、商業(yè)經(jīng)濟及其對經(jīng)濟本質(zhì)規(guī)律的研究等各項工作推向前進的重要理論武器。
參考文獻
第7篇：模糊神經(jīng)網(wǎng)絡的優(yōu)點范文
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，因此整個系統(tǒng)相當復雜。要對這種復雜系統(tǒng)不完整的、無規(guī)律的數(shù)據(jù)進行預測，基于統(tǒng)計方法的定量預測建模技術無法解決，因為這類模型無法適應環(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，應該研究采用非網(wǎng)絡模型參數(shù)調(diào)節(jié)的建模技術來預測其不確定性。為此，本文應用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡理論對再制造逆向物流模型進行研究，主要建立了廢舊產(chǎn)品回收時間間隔的預測模型和廢舊產(chǎn)品回收量的預測模型，兩個模型經(jīng)過數(shù)據(jù)修正調(diào)整，可以直接獲得對產(chǎn)品銷量、仿真回收量以及預測回收量隨時間的變化情況。
關鍵詞：
廢舊產(chǎn)品；再制造；逆向物流；模糊神經(jīng)網(wǎng)絡
隨著經(jīng)濟水平的發(fā)展，人們對產(chǎn)品的需求呈現(xiàn)多樣化和個性化的特點，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、重塑成新產(chǎn)品的過程。再制造適用于汽車、計算機、手機、家電、輪胎、電路板等眾多產(chǎn)品，通過對廢舊產(chǎn)品進行增值回收、再利用，可獲取相同資源環(huán)境下的最大經(jīng)濟效益。面對日益嚴重的全球資源匱乏、生態(tài)環(huán)境惡化，通過再制造實現(xiàn)資源更高效的優(yōu)化利用，已成為許多國家的研究重點，并作為當前高效的可持續(xù)發(fā)展的方式進行廣泛應用和推廣。再制造的過程，可以看作將廢舊產(chǎn)品逆向運輸至生產(chǎn)的環(huán)節(jié)，再制造作為一種逆向物流的存在，對其進行物流層面的研究，將進一步優(yōu)化再制造工作網(wǎng)絡，提升再制造運作效率，提高企業(yè)再制造能力和再制造經(jīng)濟效益。
1再制造物流網(wǎng)絡概述
再制造物流網(wǎng)絡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。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，并運至企業(yè)統(tǒng)一集中地，待廢舊產(chǎn)品檢測。包括：收購、運輸、倉儲等。2）廢舊產(chǎn)品檢測。根據(jù)企業(yè)再制造標準，對廢舊產(chǎn)品進行檢測，確定回收利用的價值、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)再制造標準，對可利用的具有價值的產(chǎn)品或產(chǎn)品零部件進行分類識別，確定不同的利用價值和再制造成本。4）產(chǎn)品再制造。根據(jù)企業(yè)再制造標準，對成功回收的產(chǎn)品或產(chǎn)品零部件進行改造、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入市場，進行銷售。
2模糊神經(jīng)網(wǎng)絡概述
模糊系統(tǒng)和神經(jīng)網(wǎng)絡都是非線性動力學系統(tǒng)，常用來處理不確定、非線性問題。兩者具有互補性的特點：模糊系統(tǒng)主要是模擬人類的思維方式來進行知識獲取、基礎推理，缺乏自我學習、自我升級、自主適應。神經(jīng)網(wǎng)絡可根據(jù)海量標準樣本進行自我學習、自我糾錯、自主適應，但無法完成基于規(guī)則的知識表達，無法利用已有知識完成基礎推理。隨著模糊系統(tǒng)和神經(jīng)網(wǎng)絡研究的不斷深入，將兩者進行融合，可構(gòu)造出一種能夠“自動”處理模糊信息的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡（FuzzyNeuralNetwork，F(xiàn)NN）。1974年，Lee等［1］首次把模糊集和神經(jīng)網(wǎng)絡聯(lián)系在一起。神經(jīng)網(wǎng)絡模擬了人腦的神經(jīng)元功能，具有強大的學習能力和直接處理數(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)則實現(xiàn)從輸入到輸出的推理計算，它便于建立有人為干預的輸入數(shù)據(jù)空間的辨識系統(tǒng)［2］。應用模糊推理系統(tǒng)的主要難點是建立模糊集，設計隸屬函數(shù)和尋找合適的模糊規(guī)則。
傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡不適于表示基于規(guī)則的知識，模糊推理不具有自適應和自學習能力，無法進一步積累和修正診斷知識。FNN正是通過神經(jīng)網(wǎng)絡實現(xiàn)的模糊邏輯系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，它具有模糊邏輯推理功能，同時網(wǎng)絡的權(quán)值也具有明確的模糊邏輯意義，從而達到以神經(jīng)網(wǎng)絡及模糊邏輯各自的優(yōu)點彌補對方不足的目的。FNN的特點在于把模糊系統(tǒng)和神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)合在一起，在神經(jīng)網(wǎng)絡的幫助下，更好根據(jù)現(xiàn)有需求學習模糊系統(tǒng)的參數(shù)。本文采用的FNN是一個多輸入單輸出的5層網(wǎng)絡系統(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，層中的每個節(jié)點代表一個輸入變量，輸入變量的各分量直接傳遞到下一層網(wǎng)絡節(jié)點中；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，層中每個節(jié)點代表一條模糊規(guī)則，每條規(guī)則以“IFTHEN”的推理形式建立，該層對每個神經(jīng)元的輸入按規(guī)則的前件部分（IF部分）進行組合配合，實現(xiàn)隸屬度的乘積運算，相當于模糊邏輯中的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)取或運算，相當于模糊邏輯中的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)元及其與之關聯(lián)的權(quán)值一起進行解模糊運算，把模糊集映射成一個確定的清晰值，通常采用面積中心法實現(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)品銷售量隨時間變化的曲線，產(chǎn)品回收量隨時間變化的曲線應具備以下2個明顯特征：時間軸上延長和數(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FNN的預測模型。對應地，模型有2個輸出，首先預測產(chǎn)品的回收時間間隔，即產(chǎn)品自售出到開始回收時的時間段。在此基礎上，在每個計劃周期內(nèi)進行產(chǎn)品回收量的預測。實際建模時，本文將這2個輸出結(jié)果看成是2個單輸出系統(tǒng)的簡單疊加，分別進行相應的建模和測試，再將2個子模型整合到一起。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。應用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡進行回收水平預測有3個關鍵要素：建立模糊集合、設計隸屬函數(shù)以及尋找合適的模糊規(guī)則。為了簡化廢舊產(chǎn)品回收預測模型的復雜性，作出如下假設：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)品回收時間間隔的預測模型如圖2所示，廢舊產(chǎn)品回收時間間隔預測模型中：3個輸入：產(chǎn)品的期望壽命、使用強度和消費者的存儲習慣；1個輸出：廢舊產(chǎn)品回收時間間隔。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)品設計階段已經(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才會因磨損而可能產(chǎn)生失效，達到最大期望壽命后，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個模糊子集。2）使用強度u：基于80／20法則我們提出以下假設。大多使用者（約80％）在單位時間內(nèi)低頻度使用產(chǎn)品，而極少數(shù)使用者（約20％）在單位時間內(nèi)高頻度使用產(chǎn)品。假定產(chǎn)品的設計使用頻率是a，實際平均使用頻率大約是b（0＜b＜2a）。劃分為“少”、“中”、“多”3個模糊子集。3）消費者的存儲習慣ST：主要表現(xiàn)為對某種產(chǎn)品的使用習慣、更新速度等，這些因素影響產(chǎn)品在消費者手中的儲藏期，即產(chǎn)品從失效到回收的時間段，不同的消費者會呈現(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個模糊子集。4）模型輸出是廢舊產(chǎn)品回收時間間隔TI，假定最短回收時間間隔是Tmin，平均時間間隔是T，最長時間間隔是Tmax。將其劃分為“短”、“中”、“長”3個模糊子集。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13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)驗和實際需要事先定義的用于判斷冗余標準的小常數(shù)。經(jīng)上述步驟提取后，本模型對應的模糊規(guī)則如下：基于上述分析，對于具有5層結(jié)構(gòu)的FNN預測模型，設每層的輸入輸出分別用I和O表示，相應的下標表示層級，上標表示層中的神經(jīng)元，如I132表示第2層中第3個神經(jīng)元的輸入，模型中對應的是第一個輸入要素期望壽命LE的第三個模糊分量，O132表示第2層中第3個神經(jīng)元的輸出，模型中為相應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)，應用面積中心法進行解模糊運算，n為輸入變量的個數(shù)，每個模糊輸入變量均定義有m個模糊集合，表示與第k條規(guī)則相關的輸入變量的下標集，Ih表示與第4層中第h個神經(jīng)元相連接的第3層的神經(jīng)元的下標集，whk為模糊規(guī)則的強度，即第4層與第3層節(jié)點之間權(quán)值，Cij和σij分別表示第i個輸入的第j個隸屬函數(shù)的中心和寬度，Ch和σh分別為輸出y的第h個模糊分區(qū)的中心和寬度。廢舊產(chǎn)品回收時間間隔預測模型中各層神經(jīng)元之間的輸入輸出關系。
3、2廢舊產(chǎn)品回收量的預測模型對于廢舊產(chǎn)品回收量預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)計出不同的銷售值，同時也可以在此基礎上統(tǒng)計出一個消費市場按地域劃分的銷售值，這樣，兩個維度的指標可以建立一個二維的統(tǒng)計體系。本文以單位時間周期銷售出的產(chǎn)品數(shù)量來表示，根據(jù)有關實際銷售情況，行業(yè)內(nèi)平均銷售業(yè)績?yōu)镾臺／單位時間，因此其論域定為［0，2s］，劃分為“很少”、“少”、“中”、“多”和“很多”5個模糊子集。1）回收行業(yè)市場格局RS：當產(chǎn)品處在一個完善的回收環(huán)境中，即回收行業(yè)的市場規(guī)模較大、回收網(wǎng)絡的分布廣而深、回收企業(yè)的設施規(guī)劃和布局合理時，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個模糊子集。2）回收激勵水平IL：當一個健全的廢舊產(chǎn)品逆向物流體系建成后，必定存在一個合理科學、政府導向且符合市場經(jīng)濟特征的回收激勵機制，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”3個模糊子集。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個模糊子集。
4應用算例
下面以某企業(yè)回收廢舊打印機為例，對廢舊產(chǎn)品回收時間間隔的預測模型和廢舊產(chǎn)品回收量的預測模型的應用進行測算。對于廢舊產(chǎn)品回收時間間隔預測模型，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)品的設計使用頻率是03萬頁／月。對于業(yè)務、辦公以及家庭型用戶，其使用強度差別很大。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)品回收時間間隔最短18月，平均是36月，最長時間間隔是48月。經(jīng)過模擬計算可以得到一個廢舊產(chǎn)品回收時間間隔預測模型各參數(shù)隸屬度函數(shù)。對于廢舊產(chǎn)品回收量預測模型，假定產(chǎn)品的平均銷量是1000臺／月，若回收網(wǎng)絡深入到普通縣市，則回收行業(yè)市場格局為“好”。若回收網(wǎng)絡僅涉及到省會城市，則回收行業(yè)市場格局為“差”?；厥占钏奖憩F(xiàn)為一定回收率，假定平均回收率為60％，回收量論域設為［0，1200］。經(jīng)過模型的計算可以得到一個廢舊產(chǎn)品回收量預測模型各參數(shù)隸屬度函數(shù)，最后銷量數(shù)據(jù)設為預測模型中銷量的輸入，對回收時間間隔為24月的情形進行預測，數(shù)據(jù)耦合經(jīng)Excel匯總后就可以獲得產(chǎn)品銷量、仿真回收量以及預測回收量隨時間的變化情況。產(chǎn)品生命周期約為72個月，考慮的回收的規(guī)模性，在上市后的48個月開始進行廢舊產(chǎn)品的回收，回收高峰期在60～96個月，在144個月以后回收量明顯下降。該該預測模型的結(jié)果可以為企業(yè)在制定相應產(chǎn)品回收策略時提供一定的依據(jù)。針對不同的產(chǎn)品，可根據(jù)產(chǎn)品的市場特征來調(diào)整相應的輸入輸出參數(shù)，以擴大模型的適用性。
5結(jié)語
廢棄產(chǎn)品回收水平的預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)品回收水平的預測難度，從而較難獲得一個高信度的預測結(jié)果。本文運用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡處理方法，建立廢舊產(chǎn)品回收水平預測模型，包括廢舊產(chǎn)品回收時間間隔的預測模型，以及廢舊產(chǎn)品回收量的預測模型。2個模型具有一定的實際應用價值，經(jīng)過數(shù)據(jù)修正調(diào)整，可以直接獲得對產(chǎn)品銷量、仿真回收量以及預測回收量隨時間的變化情況。模型計算在實際應用中需要一個能涵蓋整個數(shù)據(jù)空間并具有代表性的數(shù)據(jù)集，若訓練初期無法獲得大量的真實數(shù)據(jù)，可先將仿真結(jié)果作為訓練數(shù)據(jù)從而獲得初始FNN預測模型，隨后再不斷用真實數(shù)據(jù)來調(diào)整修正模型，以增強模型的實用性。
參考文獻：
［1］LEESC，LEEET．Fuzzysetsandneuralnetworks［J］．JournalofCybemetics．1974（4）：83－103．
［2］MAMDANIEH，ASSILIANS．Anexperimentinlinguisticsynthesiswithafuzzylogiccontroller［J］．IntemmionJoumalofMan－MachineStudies．1975，7（1）：1－13．
［3］陳果．不確定環(huán)境下再制造逆向物流網(wǎng)絡優(yōu)化設計問題研究［D］．長沙：中南大學，2008．
［4］張玲．不確定環(huán)境下逆向物流系統(tǒng)的構(gòu)建與優(yōu)化［D］．杭州：浙江大學，2014．
［5］游金松．廢舊產(chǎn)品再制造逆向物流管理策略研究［D］．武漢：武漢理工大學，2007．
［6］劉運，趙嚴，周肖，等．考慮不同產(chǎn)品的再制造決策系統(tǒng)設計初探［J］．物流工程與管理，2014（9）：97－99．
［7］王華強，程智超．模糊神經(jīng)網(wǎng)絡控制器在DMF回收系統(tǒng)的設計與應用［J］．化工自動化及儀表，2015（3）：292－295，309．
［8］束慧敏．逆向物流的價值分析及運作模式［J］．智富時代，2015（3）：27．
［9］曹西京，張婕．我國廢品回收物流有效化管理建議［J］．物流科技，2009（5）：122－124．
［10］伍星華，王旭，代應，等．再制造閉環(huán)物流網(wǎng)絡的多周期優(yōu)化設計模型［J］．計算機集成制造系統(tǒng)，2011（9）：2015－2021．
［11］馬祖軍，代穎，劉飛．制造／再制造混合系統(tǒng)中集成物流網(wǎng)絡優(yōu)化設計模型研究［J］．計算機集成制造系統(tǒng)，2005（11）：1551－1557．
［12］馬祖軍，張殿業(yè)，代穎．再制造逆向物流網(wǎng)絡優(yōu)化設計模型研究［J］．交通運輸工程與信息學報，2004（2）：53－58．
［13］孫焰．現(xiàn)代物流管理技術———建模理論及算法設計［M］．上海：同濟大學出版社，2004．
［14］謝家平，趙忠．基于GERT隨機網(wǎng)絡的廢棄回收預測模型研究［J］．管理學報，2010（2）：294－300．
［15］謝家平，葛夫財．基于Markov鏈的逆向物流回流預測［J］．科技進步與對策，2007（10）：37－40．
［16］吳玉朝，蔡啟明，李斌．基于灰色－馬爾柯夫模型的逆向物流量預測［J］．物流科技，2008（10）：19－22．
［17］徐劍，張云里，金玉然．廢舊電子產(chǎn)品逆向物流的模式?jīng)Q策研究［J］．物流科技，2006（4）：14－16．
［18］易余胤．基于再制造的閉環(huán)供應鏈博弈模型［J］．系統(tǒng)工程理論與實踐，2009（8）：28－35．
［19］張穎，陳莎，張敦信．廢舊家電及電子產(chǎn)品污染現(xiàn)狀及回收治理對策的探討［C］／／．中國環(huán)境科學學會．中國環(huán)境保護優(yōu)秀論文集（2005）（下冊）．北京：中國環(huán)境科學出版社，2005．
第8篇：模糊神經(jīng)網(wǎng)絡的優(yōu)點范文
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 文獻標識碼：A 文章編號：1006-4311（2013）12-0036-02
0 引言
無刷直流電機（BLDCM）控制系統(tǒng)是集電機技術、電力電子技術、控制理論和計算機技術等現(xiàn)代科學技術于一身的機電一體化系統(tǒng)。在傳統(tǒng)直流電機優(yōu)越的調(diào)速性能保持上，無刷直流電機在一定程度上克服了由機械換向和電刷引起的一系列問題，在現(xiàn)代社會的各個領域均有較好的應用[1]。隨著新型稀土永磁材料的進一步開發(fā)與利用，出現(xiàn)新一輪的無刷直流電機的研究熱潮，隨著研究熱潮的不斷深入，無刷直流電機的使用范圍不斷擴大、應用前景將更加廣闊。在工業(yè)控制系統(tǒng)方面，為了更好地解決無刷直流電機中存在的若干問題，無刷直流電機的研究工作主要體現(xiàn)在以下幾方面：
1 轉(zhuǎn)矩脈動
當前，無刷直流電機存在轉(zhuǎn)速低、精度高、調(diào)速范圍大等一系列復雜問題，轉(zhuǎn)矩脈動直接影響著無刷直流電機速度控制性能。因此，無刷直流電機的轉(zhuǎn)矩脈動成為當前情況下亟待解決的問題。對于無刷直流電機的脈動性能在一些視聽設備等比較精密的儀器設備中要求比較高，因此在提高無刷直流電機性能方面抑制或消除轉(zhuǎn)矩波動至關重要。目前針對無刷直流電機轉(zhuǎn)矩脈動產(chǎn)生的原因分析，研究人員正在努力尋找抑制或消除轉(zhuǎn)矩脈動的各種方法和途徑。
分析無刷直流電機轉(zhuǎn)矩脈動產(chǎn)生的主要原因有：①由齒槽效應和渦流效應引起的轉(zhuǎn)矩波動，同其他電機一樣，無刷直流電機也同樣不能完全將齒槽效應和渦流效應避免。②無刷直流電機通常使用電子換相控制，電機繞組電感使電機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。③由轉(zhuǎn)矩諧波引起的脈動。
為了提高無刷直流電機的性能，對無刷直流電機轉(zhuǎn)矩脈動研究不斷深入，針對轉(zhuǎn)矩脈動產(chǎn)生的不同原因，提出了抑制或削弱轉(zhuǎn)矩脈動的不同觀點和建議，這些解決措施因為研究條件的局限性只是在原有結(jié)構(gòu)上或者控制方案上進行了一些修補和強化，沒有從根本上解決轉(zhuǎn)矩脈動問題，因此對無刷直流電機轉(zhuǎn)矩脈動的研究還有待于進一步深入。
根據(jù)定子電流諧波的最優(yōu)權(quán)重的設計方法，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。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，其主要作用也是通過減少轉(zhuǎn)矩脈動，提高電機效率[2]。
2 無位置傳感器
在電機控制中如果無位置傳感器，如果想獲得電機轉(zhuǎn)子的位置。在實際工作過程中必須對與電機轉(zhuǎn)子位置進行檢測和計算，研究人員提出采用智能控制理論，順利實現(xiàn)了對電機轉(zhuǎn)子進行的檢測和計算。這種控制方法通過智能方式來建立被測電壓、電流和轉(zhuǎn)子位置的相互關系。人工智能控制不要求控制電機有精確的數(shù)學模型，解決了電機運行過程中的非線性和參數(shù)的不確定性，而且實現(xiàn)對無刷直流電機控制的精度高、運行穩(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)裝置實現(xiàn)了有效控制，其主要原理是：檢測電機端電壓，通過開關信號發(fā)生器對換向位置進行粗略估計，然后給出最佳轉(zhuǎn)矩產(chǎn)生特性通過智能自調(diào)系統(tǒng)對換向瞬間進行微調(diào)[3]。但是，由于人工智能控制應用于無刷直流電機控制系統(tǒng)中的研究尚在起步階段，大部分研究只進行到仿真階段。
3 速度調(diào)節(jié)
BLDCM本身具有平穩(wěn)的調(diào)速性能，同時還克服了有刷直流電機機械換向帶來的一系列缺點，在各個領域已經(jīng)得到廣泛應用[4]。針對BLDCM本身具有時變性、非線性、強耦合等特征，無刷直流電機調(diào)速控制成為一個重要的研究方向。
在自動控制領域，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雜，從而對控制技術要求變得越來越高。在實際工作過程中對電機控制的精度和性能的要求不斷提高，同時由于無刷直流電機控制系統(tǒng)本身具有的復雜非線性的特性，采用常規(guī)PID控制策略對無刷直流電機進行控制難以達到滿意的效果。近年來通過對無刷直流電機的轉(zhuǎn)速調(diào)節(jié)研究中，現(xiàn)代的自適應控制、模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡控制等控制方法也應用于在這一領域，這些方法經(jīng)過研究人員研究實驗得出結(jié)論現(xiàn)代控制理論中的智能控制比較適合電機控制，可以很好的提高系統(tǒng)的性能。本項目正是出這一角度出發(fā)，結(jié)合國內(nèi)外無刷直流電機控制系統(tǒng)的研究現(xiàn)狀，將現(xiàn)代計算機應用中最前沿的最優(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)化算法對復合模糊PID控制器控制參數(shù)進行優(yōu)化，實現(xiàn)對無刷直流電機的速度控制，并且使無刷直流電機控制參數(shù)達到指定要求。
專家-PID復合控制器（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)驗來設計PID參數(shù)便構(gòu)成了專家PID控制。同樣利用專家經(jīng)驗控制傳統(tǒng)PID控制器參數(shù)事項對無刷直流電機的的速度控制，使各項控制參數(shù)達到指定要求。
遺傳-PID復合控制器（GeneticAlgorithms），是通過遺傳算法把“優(yōu)勝劣汰，適者生存”的生物進化原理，引入待優(yōu)化參數(shù)進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個體進行選擇，從而使適配值高的個體被保存下來，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)于上一代的個體。通過周而復始的不斷循環(huán)，不斷提高群體中各個個體的適應度，直至最后滿足一定的極限條件。這樣就達到了優(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控制系統(tǒng)要求的PID控制器參數(shù)，實現(xiàn)對無刷直流帶等級速度的控制，使系統(tǒng)的控制參數(shù)達到制定要求[5]。
復合智能PID控制器。復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)絡控制器，是將神經(jīng)網(wǎng)絡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)絡具有很強的非線性擬合能力，可映射任意復雜的非線性關系，而且學習規(guī)則簡單，便于計算機實現(xiàn)。具有很強的魯棒性、記憶能力、非線性映射能力以及強大的自學習能力，利用神經(jīng)網(wǎng)絡更好的摸索和制定模糊神經(jīng)網(wǎng)絡控制器對工業(yè)系統(tǒng)的控制。
遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡控制器，同樣的道理遺傳算法以生物進化為原型，具有很好的收斂性，在計算精度要求時，計算時間少，魯棒性高等都是它的優(yōu)點。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)同進化算法等來替代，即本項目中提到的遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡控制器。
相對于復合智能控制器而言，通過把復合智能控制與傳統(tǒng)的PID控制器進行結(jié)合組成模糊神經(jīng)網(wǎng)絡PID控制器和遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡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)達到設計技術要求。
針對復雜的工業(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。本項目研究的粒子群優(yōu)化算法優(yōu)化復合智能控制器參數(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)點的問題，這種方法已經(jīng)成為智能控制領域新的研究熱點，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)作的隨機搜索算法。通常認為它是群集智能（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)化智能控制應用在無刷直流電機控制系統(tǒng)中使無刷直流電機性能得到了顯著提高，也是當前無刷直流電機控制系統(tǒng)研究的一個熱點方向，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用于電機參數(shù)的在線辨識，并對無刷直流電機轉(zhuǎn)速進行自適應調(diào)整，在電機控制系統(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、自學習、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控制系統(tǒng)中應用將會越來越廣泛。[6]
參考文獻：
[1]夏長亮.無刷直流電機控制系統(tǒng)[M].北京：科學出版社，2009.
[2]Kenndy J， Eberhart R C， Shi Y H. Swarm intelligence[M].San Francisco： Morgan Kaufmann，2001.
[3]王凌.智能優(yōu)化算法及其應用[M].北京：清華大學出版社，施普林格出版社，2001.
[4]張海亮.無刷直流電機控制器及控制算法研究[C].杭州電子科技大學，2011.
第9篇：模糊神經(jīng)網(wǎng)絡的優(yōu)點范文
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)絡理論和神經(jīng)計算機的熱潮，并將神經(jīng)網(wǎng)絡原理應用于圖象處理、模式識別、語音綜合及機器人控制等領域。近年來，美國等先進國家又相繼投入巨額資金，制定出強化研究計劃，開展對腦功能和新型智能計算機的研究。
人腦是自生命誕生以來，生物經(jīng)過數(shù)十億年漫長歲月進化的結(jié)果，是具有高度智能的復雜系統(tǒng)，它不必采用繁復的數(shù)字計算和邏輯運算，卻能靈活處理各種復雜的，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。
人腦的信息處理機制極其復雜，從結(jié)構(gòu)上看它是包含有140億神經(jīng)細胞的大規(guī)模網(wǎng)絡。單個神經(jīng)細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系統(tǒng)實現(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行研究，并由此研制出一種象人腦一樣能夠“思維”的智能計算機和智能信息處理方法，一直是人工智能追求的目標。
神經(jīng)網(wǎng)絡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，并研制一種具有學習、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)絡的特點以及近年來有關神經(jīng)網(wǎng)絡與混沌理論、模糊計算和遺傳算法等相結(jié)合的混合神經(jīng)網(wǎng)絡研究的動態(tài)。
一．神經(jīng)網(wǎng)絡和聯(lián)結(jié)主義
回顧認知科學的發(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)和機制，僅從人腦外在表現(xiàn)出來的智能現(xiàn)象出發(fā)進行研究。例如，將記憶、判斷、推理、學習等心理活動總結(jié)成規(guī)律、甚至編制成規(guī)則，然后用計算機進行模擬，使計算機表現(xiàn)出各種智能。
符號主義認為，認識的基本元素是符號，認知過程是對符號表示的運算。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。以這種方法實現(xiàn)的系統(tǒng)具有串行、線性、準確、簡潔、易于表達的特點，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算機研究計劃就是其主要代表。
聯(lián)接主義則與其不同，其特點是從微觀出發(fā)。聯(lián)接主義認為符號是不存在的，認知的基本元素就是神經(jīng)細胞（神經(jīng)元），認知過程是大量神經(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)絡和神經(jīng)計算機就是這種聯(lián)接主義的代表。
神經(jīng)網(wǎng)絡的主要特征是：大規(guī)模的并行處理和分布式的信息存儲，良好的自適應、自組織性，以及很強的學習功能、聯(lián)想功能和容錯功能。與當今的馮．諾依曼式計算機相比，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)的計算機能給出精確的解答，神經(jīng)網(wǎng)絡給出的是次最優(yōu)的逼近解答。
神經(jīng)網(wǎng)絡并行分布工作，各組成部分同時參與運算，單個神經(jīng)元的動作速度不高，但總體的處理速度極快。
神經(jīng)網(wǎng)絡信息存儲分布于全網(wǎng)絡各個權(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)計算機要求有準確的輸入條件，才能給出精確解。神經(jīng)網(wǎng)絡只要求部分條件，甚至對于包含有部分錯誤的輸入，也能得出較好的解答，具有容錯性。
神經(jīng)網(wǎng)絡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，學術界目前有一種看法：認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，分別面向認識的理性和感性兩個方面，兩者的關系應該是互補而非互相代替。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)中相互關系如何？分別扮演什么角色？目前這方面發(fā)表的文獻很多，大致有如下幾種類型：
1．松耦合模型：符號機制的專家系統(tǒng)與聯(lián)接機制的神經(jīng)網(wǎng)絡通過一個中間媒介（例如數(shù)據(jù)文件）進行通訊。
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，或把神經(jīng)網(wǎng)絡轉(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)稱為目標系統(tǒng)，由一種機制轉(zhuǎn)成另一種機制。如果源系統(tǒng)是專家系統(tǒng)，目標系統(tǒng)是神經(jīng)網(wǎng)絡，則可獲得學習能力及自適應性；反之，可獲得單步推理能力、解釋能力及知識的顯式表示。當然，轉(zhuǎn)換需要在兩種的機制之間，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)換方法實現(xiàn)兩者的轉(zhuǎn)換。有待進一步研究。
4．綜合模型：綜合模型共享數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和知識表示，這時聯(lián)接機制和符號機制不再分開，兩者相互結(jié)合成為一個整體，既具有符號機制的邏輯功能，又有聯(lián)接機制的自適應和容錯性的優(yōu)點和特點。例如聯(lián)接主義的專家系統(tǒng)等。
近年來神經(jīng)網(wǎng)絡研究的另一個趨勢，是將它與模糊邏輯、混沌理論、遺傳進化算法等相結(jié)合，即所謂“混合神經(jīng)網(wǎng)絡”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科。早在七十年代，美國和歐洲的一些物理學家、生物學家、數(shù)學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，則更進一步將混沌和神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)合起來，提出多種混沌神經(jīng)網(wǎng)絡模型，并探索應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)膜的不應性，研究神經(jīng)元模型的混沌響應，研究在神經(jīng)網(wǎng)絡的方程中，不應性項的定標參數(shù)，不定性時間衰減常數(shù)等參數(shù)的性質(zhì)，以及這些參數(shù)于神經(jīng)網(wǎng)絡混沌響應的關系，并確定混沌---神經(jīng)網(wǎng)絡模型具有混沌解的參數(shù)空間。經(jīng)過試驗，由這種混沌神經(jīng)網(wǎng)絡模型所繪出的輸出圖形和腦電圖極為相似。
現(xiàn)代腦科學把人腦的工作過程看成為復雜的多層次的混沌動力學系統(tǒng)。腦功能的物理基礎是混沌性質(zhì)的過程，腦的工作包含有混沌的性質(zhì)。通過混沌動力學，研究、分析腦模型的信息處理能力，可進一步探索動態(tài)聯(lián)想記憶、動態(tài)學習并應用到模式識別等工程領域。例如：
對混沌的隨機不規(guī)則現(xiàn)象，可利用混沌理論進行非線性預測和決策。
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)絡自適應存儲檢索算法。該算法主要包括三個步驟，即：特征提取、自適應學習和檢索。
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)幾個系統(tǒng)參數(shù)的變化來加以控制，使復雜問題簡單化。自適應學習采用神經(jīng)網(wǎng)絡的誤差反傳學習法。檢索過程是通過一個具有穩(wěn)定吸引子的動力學系統(tǒng)來完成，即利用輸入的初始條件與某個吸引子（輸出）之間的存在直接對應關系的方法進行檢索。利用這種方法可應用于模式識別。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用方面，也有很大進展。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)并實際應用于智能控制、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)絡雖然都屬于仿效生物體信息處理機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)絡著眼于腦的微觀網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)，通過學習、自組織化和非線性動力學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)絡和模糊集理論目標相近而方法各異。因此如果兩者相互結(jié)合，必能達到取長補短的作用。將模糊和神經(jīng)網(wǎng)絡相結(jié)合的研究，約在15年前便已在神經(jīng)網(wǎng)絡領域開始，為了描述神經(jīng)細胞模型，開始采用模糊語言，把模糊集合及其運算用于神經(jīng)元模型和描述神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)。目前，有關模糊---神經(jīng)網(wǎng)絡模型的研究大體上可分為兩類：一類是以神經(jīng)網(wǎng)絡為主，結(jié)合模糊集理論。例如，將神經(jīng)網(wǎng)絡參數(shù)模糊化，采用模糊集合進行模糊運算。另一類以模糊集、模糊邏輯為主，結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡方法，利用神經(jīng)網(wǎng)絡的自組織特性，達到柔性信息處理的目的。
與神經(jīng)網(wǎng)絡相比，模糊集理論和模糊計算是更接近實用化的理論，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，并實際應用于智能控制等各個應用領域，建立“模糊工程”這樣一個新領域。日本更首先在模糊家電方面打開市場，帶有模糊控制，甚至標以神經(jīng)---模糊智能控制的洗衣機、電冰箱、空調(diào)器、攝象機等已成為新一代家電的時髦產(chǎn)品。我國目前市場上也有許多洗衣機，例如榮事達洗衣機就是采用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡智能控制方式的洗衣機。
四．遺傳算法
遺傳算法（Genetic Algorithm ：GA）是模擬生物的進化現(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大學的Holland博士，他根據(jù)生物進化過程的適應現(xiàn)象，提出如下的GA模型方案：
1．將多個生物的染色體（Chromosmoe）組成的符號集合，按文字進行編碼，稱為個體。
2．定義評價函數(shù)，表示個體對外部環(huán)境的適應性。其數(shù)值大的個體表示對外部環(huán)境的適應性高，它的生存（子孫的延續(xù)）的概率也高。
3．每個個體由多個“部分”組合而成，每個部分隨機進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、計算機、生物學等領域科學家的高度重視，并在各方面廣泛應用。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)學基礎理論，GA的基本定理、數(shù)理分析以及在搜索法、最優(yōu)化、機器學習等GA應用方面進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，并廣泛應用于信息技術的各個領域，例如：
智能控制：機器人控制。機器人路徑規(guī)劃。
工程設計：微電子芯片的布局、布線；通信網(wǎng)絡設計、濾波器設計、噴氣發(fā)動機設計。
圖象處理：圖象恢復、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、并行機任務分配。
優(yōu)化理論：TSP問題、背包問題、圖劃分問題。
人工生命：生命的遺傳進化以及自增殖、自適應；免疫系統(tǒng)、生態(tài)系統(tǒng)等方面的研究。
神經(jīng)網(wǎng)絡、模糊集理論和以遺傳算法為代表的進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。三者目標相近而方法各異；將它們相互結(jié)合，必能達到取長補短、各顯優(yōu)勢的效果。例如，遺傳算法與神經(jīng)網(wǎng)絡和模糊計算相結(jié)合方面就有：
神經(jīng)網(wǎng)絡連續(xù)權(quán)的進化。
傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡如BP網(wǎng)絡是通過學習，并按一定規(guī)則來改變數(shù)值分布。這種方法有訓練時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)絡可以克服這個缺點。
神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)的進化。
目前神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)的設計全靠設計者的經(jīng)驗，由人事先確定，還沒有一種系統(tǒng)的方法來確定網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)，采用遺傳算法可用來優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)。
神經(jīng)網(wǎng)絡學習規(guī)則的進化。
采用遺傳算法可使神經(jīng)網(wǎng)絡的學習過程能夠適應不同問題和環(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)的自適應調(diào)整也都取得很好效果。
上述神經(jīng)網(wǎng)絡、模糊計算、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。近年來學術界將它們統(tǒng)稱為“計算智能”。有關這方面更詳細的內(nèi)容，可參閱我們編著的下列著作：
“神經(jīng)網(wǎng)絡與神經(jīng)計算機”（1992年科學出版社出版）
