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基于模糊神经网络的电动机的故障诊断_芦斌

基于模糊神经网络的电动机的故障诊断_芦斌
基于模糊神经网络的电动机的故障诊断_芦斌

模糊聚类分析报告例子

1. 模糊聚类分析模型 环境区域的污染情况由污染物在4个要素中的含量超标程度来衡量。设这5个环境区域的污染数据为1x =(80, 10, 6, 2), 2x =(50, 1, 6, 4), 3x =(90, 6, 4, 6), 4x =(40, 5, 7, 3), 5x =(10, 1, 2, 4). 试用模糊传递闭包法对X 进行分类。 解 : 由题设知特性指标矩阵为: * 80106250164906464057310124X ????????=???????? 数据规格化:最大规格化' ij ij j x x M = 其中: 12max(,,...,)j j j nj M x x x = 00.8910.860.330.560.1 0.860.671 0.60.5710.440.510.50.11 0.1 0.290.67X ????????=?? ?????? 构造模糊相似矩阵: 采用最大最小法来构造模糊相似矩阵55()ij R r ?=, 1 0.540.620.630.240.5410.550.700.530.62 0.5510.560.370.630.700.5610.380.240.530.370.381R ?? ??? ???=?? ?????? 利用平方自合成方法求传递闭包t (R ) 依次计算248,,R R R , 由于84R R =,所以4()t R R =

2 10.630.620.630.530.6310.560.700.530.62 0.5610.620.530.630.700.6210.530.530.530.530.531R ?? ??????=?? ??????, 4 10.630.620.630.530.6310.620.700.530.62 0.6210.620.530.630.700.6210.530.53 0.530.530.531R ????????=?? ?????? =8R 选取适当的置信水平值[0,1]λ∈, 按λ截矩阵进行动态聚类。把()t R 中的元素从大到小的顺序编排如下: 1>0.70>0.63>062>053. 依次取λ=1, 0.70, 0.63, 062, 053,得 11 000001000()0 010******* 0001t R ????? ? ??=?? ??????,此时X 被分为5类:{1x },{2x },{3x },{4x },{5x } 0.7 1000001010()001000101000001t R ?????? ??=?? ??????,此时X 被分为4类:{1x },{2x ,4x },{3x },{5x } 0.63 1101011010()001001101000001t R ?????? ??=?? ??????,此时X 被分为3类:{1x ,2x ,4x },{3x },{5x } 0.62 1111011110()11110111100 0001t R ?????? ??=?? ?????? ,此时X 被分为2类:{1x ,2x ,4x ,3x },{5x }

模糊神经网络讲义

模糊神经网络(备课笔记) 参考书: 杨纶标,高英仪。《模糊数学原理及应用》(第三版),广 州:华南理工大学出版社 彭祖赠。模糊数学及其应用。武汉:武汉科技大学 胡宝清。模糊理论基础。武汉:武汉大学出版社 王士同。模糊系统、模糊神经网络及应用程序设计。 《模糊系统、模糊神经网络及应用程序设计》 本书全面介绍了模糊系统、模糊神经网络的基本要领概念与原理,并以此为基础,介绍了大量的应用实例及编程实现实例。 顾名思义,模糊神经网络就是模糊系统和神经网络的结合,本质上就是将常规的神经网络(如前向反馈神经网络,Hopfield神经网络)赋予模糊输入信号和模糊权值。 选自【模糊神经网络P17】 预备知识 复杂的东西是难以精确化的,这使得人们所需要的精确性和问题的复杂性间形成了尖锐的矛盾。 正如模糊数学的创始人L.A.Zadeh(查德)教授(美国加利福尼亚大学)所说:“当系统的复杂性增加时,我们使它精确化的能力将减小。直到达到一个阈值,一旦超越它,复杂性和精确性将相互排斥。”这就是著名的“互克性原理”。 该原理告诉我们,复杂性越高,有意义的精确化能力就越低;而复杂性意味着因素众多,以致人们往往不可能同时考察所有因素,只能把研究对象适当简化或抽象成模型,即抓住其中的主要部分而忽略掉次要部分。当在一个被压缩了的低维因素空间考虑问题时,即使本来是明确的概念,也会变得模糊起来。或者某些抽象简化模型本身就带有概念的不清晰,如“光滑铰链”这个力学模型,什么叫“光滑”、什么叫“粗糙”就没有一个明确的定义,客观上两者之间没有绝对分明的界限;主观上,决策者对此类非程序化决策做出判断时,主要是根据他的经验、能力和直观感觉等模糊概念进行决策的。 或者判断一个人的好坏,本来有很多因素,比如人品、性格、相貌

模糊神经网络技术研究的现状及展望

模糊神经网络技术研究的现状及展望 摘要:本文对模糊神经网络技术研究的现状进行了综述,首先介绍了模糊控制技术和神经网络技术的发展,然后结合各自的特点讨论了模糊神经网络协作体的产生以及优越性,接着对模糊神经网络的常见算法、结构确定、规则的提取等进行了阐述,指出了目前模糊神经网络的研究发展中还存在的一些问题,并对模糊神经网络的发展进行了展望。 关键字:模糊控制;神经网络;模糊神经网络 引言 系统的复杂性与所要求的精确性之间存在尖锐的矛盾。为此,通过模拟人类学习和自适应能力,人们提出了智能控制的思想。控制理论专家Austrom(1991)在IFAC大会上指出:模糊逻辑控制、神经网络与专家控制是三种典型的智能控制方法。通常专家系统建立在专家经验上,并非建立在工业过程所产生的操作数据上,且一般复杂系统所具有的不精确性、不确定性就算领域专家也很难把握,这使建立专家系统非常困难。而模糊逻辑和神经网络作为两种典型的智能控制方法,各有优缺点。模糊逻辑与神经网络的融合——模糊神经网络由于吸取了模糊逻辑和神经网络的优点,避免了两者的缺点,已成为当今智能控制研究的热点之一了。 1 模糊神经网络的提出 模糊集理论由美国著名控制论专家L.A.Zadeh于1965年创立[1]。1974年,英国著名学者E.H.Mamdani将模糊逻辑和模糊语言用于工业控制,提出了模糊控制论。至今,模糊控制已成功应用在被控对象缺乏精确数学描述及系统时滞、非线性严重的场合。 人工神经网络理论萌芽于上世纪40年代并于80年代中后期重掀热潮,其基本思想是从仿生学的角度对人脑的神经系统进行功能化模拟。人工神经网络可实现联想记忆,分类和优化计算等功能,在解决高度非线性和严重不确定系统的控制问题方面,显示了巨大的优势和潜力模糊控制系统与神经网络系统具有整体功能的等效性[2],两者都是无模型的估计器,都不需要建立任何的数学模型,只需要根据输入的采样数据去估计其需要的决策:神经网络根据学习算法,而模糊控制系统则根据专家提出的一些语言规则来进行推理决策。实际上,两者具有相同的正规数学特性,且共享同一状态空间[3]。 另一方面,模糊控制系统与神经网络系统具有各自特性的互补性[。神经网络系统完成的是从输入到输出的“黑箱式”非线性映射,但不具备像模糊控制那样的因果规律以及模糊逻辑推理的将强的知识表达能力。将两者结合,后者正好弥补前者的这点不足,而神经网络的强大自学习能力则可避免模糊控制规则和隶属函数的主观性,从而提高模糊控制的置信度。因此,模糊逻辑和神经网络虽然有着本质上的不同,但由于两者都是用于处理不确定性问题,不精确性问题,两者又有着天然的联系。Hornik和White(1989)证明了神经网络的函数映射能力[4];Kosko(1992)证明了可加性模糊系统的模糊逼近定理(FAT,Fuzzy Approximation Theorem)[5];Wang和Mendel(1992)、Buckley和Hayashi(1993)、Dubots和Grabish(1993)、Watkins(1994)证明了各种可加性和非可加性模糊系统的模糊逼近定理[6]。这说明模糊逻辑和神经网络有着密切联系,正是由于这类理论上的共性,才使模糊逻辑和神经网络的结合成为可能。 2 模糊神经网络的学习算法 各种类型的模糊神经网络学习算法的共同方面是结构学习和参数学习两部分。结构学习是指按照一定的性能要求确定模糊系统的推理规则的条数,每条规则的前提和结论的隶属度函数以及由清晰化得到具体的规则数。参数学习是指进一步细化各隶属函数的参数以及模糊规则的其他参数,以使系统达到最优。结构学习主要是从输入输出数据中提取规则或由输入空间模糊划分获得规则,主要有启发式搜索、模糊网格法、树形划分法、基于模糊聚类的学习算

(完整word版)模糊神经网络的预测算法在嘉陵江水质评测中的应用2

模糊神经网络的预测算法 ——嘉陵江水质评价 一、案例背景 1、模糊数学简介 模糊数学是用来描述、研究和处理事物所具有的模糊特征的数学,“模糊”是指他的研究对象,而“数学”是指他的研究方法。 模糊数学中最基本的概念是隶属度和模糊隶属度函数。其中,隶属度是指元素μ属于模糊子集f的隶属程度,用μf(u)表示,他是一个在[0,1]之间的数。μf(u)越接近于0,表示μ属于模糊子集f的程度越小;越接近于1,表示μ属于f的程度越大。 模糊隶属度函数是用于定量计算元素隶属度的函数,模糊隶属度函数一般包括三角函数、梯形函数和正态函数。 2、T-S模糊模型 T-S模糊系统是一种自适应能力很强的模糊系统,该模型不仅能自动更新,还能不断修正模糊子集的隶属函数。T-S模糊系统用如下的“if-then”规则形式来定义,在规则为R i 的情况下,模糊推理如下: R i:If x i isA1i,x2isA2i,…x k isA k i then y i =p0i+p1i x+…+p k i x k 其中,A i j为模糊系统的模糊集;P i j(j=1,2,…,k)为模糊参数;y i为根据模糊规则得到的输出,输出部分(即if部分)是模糊的,输出部分(即then部分)是确定的,该模糊推理表示输出为输入的线性组合。 假设对于输入量x=[x1,x2,…,x k],首先根据模糊规则计算各输入变量Xj的隶属度。 μA i j=exp(-(x j-c i j)/b i j)j=1,2,…,k;i=1,2,…,n式中,C i j,b i j分别为隶属度函数的中心和宽度;k为输入参数数;n为模糊子集数。 将各隶属度进行模糊计算,采用模糊算子为连乘算子。 ωi=μA1j(x1)*μA2j(x2)*…*μA k j i=1,2,…,n 根据模糊计算结果计算模糊型的输出值y i。 Y I=∑n i=1ωi(P i0+P i1x1+…+P i k xk)/ ∑n i=1ωi 3、T-S模糊神经网络模型 T-S模糊神经网络分为输入层、模糊化层、模糊规则计划层和输出层四层。输入层与输入向量X I连接,节点数与输入向量的维数相同。模糊化层采用隶属度函数对输入值进行模

神经网络与模糊控制考试题及答案

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)混合控制系统 10.智能控制的不确定性的模型包括两类:(1); (2)。 10、(1)模型未知或知之甚少;(2)模型的结构和参数可能在很大范围内变化。11.控制论的三要素是:信息、反馈和控制。 12.建立一个实用的专家系统的步骤包括三个方面的设计,它们分别是、 和。知识库的设计推理机的设计人机接口的设计 13.专家系统的核心组成部分为和。知识库、推理机 14.专家系统中的知识库包括了3类知识,它们分别为、、 和。判断性规则控制性规则数据

一种基于遗传算法的模糊神经网络结构和参数优化

华南理工大学学报(自然科学版) 第27卷第1期Journal of South China University of Technology Vol.27No.1 1999年1月 (Natural Science)January 1999 一种基于遗传算法的模糊神经 网络结构和参数优化3 周志坚 毛宗源 (华南理工大学自动控制工程系 广州 510641) 摘 要 提出一种基于遗传算法的三阶段优化策略.在给定初始参数基础上,利用基于十进制编 码的遗传算法实现模糊神经网络的结构优化,用基于二进制编码的遗传算法实现模糊神经网络的 参数优化.仿真结果表明上述优化策略是有效的. 关键词 模糊神经网络;遗传算法;结构优化;参数优化 中图资料分类号 TP18 模糊逻辑系统和神经网络作为模型无关估计器,被广泛地应用于控制领域,但两者都具有一定的局限性.模糊逻辑系统缺乏学习和自适应能力,隶属函数的选取具有主观性.神经网络虽具有很好的学习能力,但网络中映射规则是不可见的和难理解的,不适合于表达基于规则的知识.如果将二者有机地结合,相互取长补短,新构成的系统将具有两者的优点. 遗传算法作为建立在生物进化原理基础上的统计启发式组合优化搜索技术,已被广泛地应用于控制、神经网络结构及参数优化和模糊问题求解等众多领域.近年来,遗传算法用于模糊神经网络的研究也成为“热点”[1]. 针对给定的模糊神经网络,本文提出一种基于遗传算法的三阶段优化策略来实现对网络结构和参数的训练,并将其用于系统辨识仿真之中. 1 模糊神经网络 考虑具有n个输入、单个输出的模糊逻辑系统,模糊规则具有如下形式: R l∶IF x1is F l1and...and x n is F l n THEN y is G l.(1)式中,R l表示第l条规则,l=1,2,…,L;x1,x2,…,x n为输入语言变量,y为输出语言变量;F l i和G l分别为第l条规则中输入语言变量和输出语言变量的模糊子集. 若采用乘积推理规则和重心法去模糊化,则其基本形式的数学描述如下: 模糊合成: ^μG l(y)=μG l(y)7n l=1μF l i(x i);(2) 模糊判决:  收稿日期:1998-02-18 修改稿收到日期:1998-05-14  3广东省自然科学基金项目(950206)资助课题  周志坚,女,1970年生,博士生;主要研究方向:模糊控制、神经网络控制及遗传算法的交叉研究.

数学建模之模糊评价与模糊聚类()

一、模糊评价 模糊评价法是应用模糊理论和模糊关系合成的原理,通过多个因素对被评 价事物隶属等级状况进行综合性评价的一种方法。运用模糊评价法,通过多因素 或多指标,既对被评价事物的变化区间作出某种划分,又对事物属于各评价等级 的程度作出分析,从而更深入和客观地对被评价事物进行描述。 特点: ①模糊评价法的结果是一个向量,而不是一个数值,即被评价事物的状况是通过被评价事物的等级隶属度来表示。 ②模糊评价法可以是一种多层的评价,即可以先对被评价事物的某一层面进行模糊评价,再将各层面的模糊评价结果进行模糊合成,得出总的模糊评价结果。 ③模糊评价法具有指标或因素的自然可综合性。由于模糊评价法只需确定各指标的等级隶属度,既可用于主观指标,又可用于客观指标,以此而无需专门对指标进行无量纲处理。 1.1模糊评价的应用 ①人事考核中的应用, ②单位员工的年终评定, ③昆山公安信息化建设效绩的评估(下载文档), ④我国商业银行内部控制评价体系研究(下载文档), ⑤石化行业业绩评价(下载文档)等。 1.2一级模糊综合评判模型的建立步骤 ①确定因素集及评语集 确定被评价对象的因素集U ,{}12=,, ,n U u u u ,评语集{}12,,,m V v v v =; ②构造模糊关系矩阵R ,进行单因素评判。 用ij r 表示U 中的因素i u 对应于V 中等级j v 的隶属关系,则有 ③确定各因素的权重 用i a 表示第i 个因素的权重,11n i i a ==∑,则评价因素权向量A 为 ()12,,,n A a a a =。 ④综合评判 由模糊关系矩阵R 得到一个模糊变换为 则评判的综合结果为 () 11121212221212,,,m m n n n nm r r r r r r B A R a a a r r r ?? ? ? == ? ??? 。 1.3多层次模糊综合评判模型的建立步骤

自适应神经网络模糊推理系统最优参数的研究

第22卷 第8期计 算 机 仿 真2005年8月 文章编号:1006-9348(2005)08-0140-04 自适应神经网络模糊推理系统最优参数的研究 翁玉麟,邓长虹 (武汉大学电气工程学院,湖北武汉,430072) 摘要:模糊规则的提取和隶属度函数的学习是模糊系统设计中重要而困难的问题。自适应神经网络模糊推理系统(ANF IS) 能基于数据建模,无须专家经验,自动产生模糊规则和调整隶属度函数。在建立一个初始系统进行训练时,其隶属度函数的 类型、隶属度函数的数目以及训练次数都是待定的,这三个参数的选择直接影响系统训练后的效果,它们的确定方法有待研 究。该文应用自适应神经网络模糊推理系统的方法对一个典型系统进行建模仿真,并阐述这三个参数的寻优方法。 关键词:自适应神经网络;模糊系统;隶属度函数 中图分类号:TP3 文献标识码:A Research on Best Param eters i n Adaptive Neura l-Fuzzy I nference System W EN G Yu-lin,D EN G Chang-hong (Electrical Engineering School,W uhan University,W uhan Hubei430072,China) ABSTRACT:Extraction of fuzzy rules and learning of parameters of membership functions are vital but difficult when designing a fuzzy system.App lying Adap tive Neural-Fuzzy Inference System(ANF IS)can p roduce fuzzy rules and adjust membership functions automatically based on data w ithout experience of experts.W hen setting up an initialized system to train,the type of membership functions,the number of membership functions and the ti m e of training are all variables,and the choice of these parameters w ill directly affect the result of modeling, but the method for ensuring these parameters still needs research.This paper gives the si mulation examp le for modeling a typ ical system w ith Adap tive Neural-Fuzzy Inference System and expatiates the method for choosing these three parameters. KEYWO RD S:Adap tive neural net work;Fuzzy system;M embership functions 1 引言 自从M amdani和A ssilian利用模糊控制理论为一简单动力过程构造模糊控制器以来,模糊控制在实际问题中的应用日益广泛。但是,模糊理论在实际应用中也存在一些问题,如隶属度函数的确立目前还没有一套成熟有效的方法,在很难或无法获得专家经验的情况下,隶属度函数的确定是十分困难的[1]。自适应神经网络模糊推理系统(ANF IS)能基于数据建模,自动产生模糊规则和隶属度函数,而不是基于经验或直觉给定。这对于那些特性还不被人们所完全了解或者特性非常复杂的系统是十分有效的。许多学者在应用自适应神经网络模糊推理系统建模方面已经进行了探索并获得很多有益的成果,但在建立一个初始系统进行训练时,其隶属度函数的类型、隶属度函数的数目以及训练次数都是待定的,这三个参数的选择直接影响系统训练后的效果,可是选择怎样的参数可以使建立的模型最佳,至今没有学者进行深入的研究。本文应用ANF IS的方法对一个典型系统进行建模仿真,并阐述这三个参数的选择方法。 2 自适应神经网络模糊系统 学者Roger Jang提出了与一阶Sugeno模型模糊推理系统功能相同的自适应神经模糊推理系统(Adap tive Net work-based Fuzzy Inference System,ANF IS)[2][3],它是模糊逻辑和神经网络的结合产物。ANF IS结构的构造见图1,其同一层的每个节点具有相似的功能(这里用O 1,i 表示第一层的第i个节点的输出)。 第一层:该层每个节点i是以节点函数表示的方形节点(该层参数是可变的): 收稿日期:2004-03-17

神经网络预测控制综述

神经网络预测控制综述 摘要:近年来,神经网络预测控制在工业过程控制中不仅得到广泛的应用,而且其理论研究也取得了很大进展。对当前各种神经刚络预测控制方法的现状及其工业应用进行了较深入地分析,并对其存在的问题和今后可能的发展趋势作了进一步探讨。 关键词:神经网络;预测控制:非线性系统;工业过程控制 Abstract: In recent years, neural network predictive control has not only been widely used in industrial process control, but also has made great progress in theoretical research. The current status of various neural network prediction control methods and their industrial applications are analyzed in depth, and the existing question and possible future development trends are further discussed. Keywords: neural network; predictive control: nonlinear system; industrial process control

20世纪70年代以来,人们从工业过程的特点出发,寻找对模型精度要去不高而同样能实现高质量控制性能的方法,预测控制就是在这种背景下发展起的[1]。预测控制技术最初山Richalet和Cutler提出[2],具有多步预测、滚动优化、反馈校正等机理,因此能够克服过程模型的不确定性,体现出优良的控制性能,在工业过程控制中取得了成功的应用。如Shell公司、Honeywell公司、Centum 公司,都在它们的分布式控制系统DCS上装备了商业化的预测控制软件包.并广泛地将其应用于石油、化工、冶金等工业过程中[3]。但是,预测函数控制是以被控对象的基函数的输出响应可以叠加为前提的,因而只适用于线性动态系统控制。对于实际中大量的复杂的非线性工业过程。不能取得理想的控制效果。而神经网络具有分布存储、并行处理、联想记忆、自组织和自学习等功能,以神经元组成的神经网络可以逼近任意的:线性系统。使控制系统具有智能化、鲁棒性和适应性,能处理高维数、非线性、干扰强、难建模的复杂工业过程。因此,将神经网络应用于预测控制,既是实际应用的需要,同时也为预测控制理论的发展开辟了广阔的前景。本文对基于神经网络的预测控制的研究现状进行总结,并展望未来的发展趋势。 l神经网络预测控制的基本算法的发展[4] 实际中的控制对象都带有一定的菲线性,大多数具有弱非线性的对象可用线性化模型近似,并应用已有的线性控制理论的研究成果来获得较好的控制效果。而对具有强非线性的系统的控制则一直是控制界研究的热点和难点。 就预测控制的基本原理而言,只要从被控对象能够抽取出满足要求的预测模型,它便可以应用于任何类型的系统,包括线性和非线性系统。 由于神经网络理论在求解非线性方面的巨大优势,很快被应用于非线性预测控制中。其主要设计思想是:利用一个或多个神经刚络,对非线性系统的过程信息进行前向多步预测,然后通过优化一个含有这些预测信息的多步优化目标函数,获得非线性预测控制律。在实际应用与理论研究中形成了许多不同的算法。如神经网络的内模控制、神经网络的增量型模型算法控制等,近来一些学者对有约束神经网络的预测控制也作了相应的研究。文献[5]设计了多层前馈神经网络,使控制律离线求解。文献[6]采用两个网络进行预测,但结构复杂,距离实际应用还有一定的距离,文献[7]利用递阶遗传算法,经训练得出离线神经网络模型.经多步预测得出对象的预测模型,给出了具有时延的非线性系统的优化预测控制。将神经网络用于GPC的研究成果有利用Tank.Hopfield网络处理GPC矩阵求逆的算法,基于神经网络误差修正的GPC算法、利用小脑模型进行提前计算的GPC 算法、基于GPC的对角递归神经网络控制方法以及用神经网络处理约束情形的预

模糊C均值聚类算法及实现

模糊C均值聚类算法及实现

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模糊C均值聚类算法及实现 摘要:模糊聚类是一种重要数据分析和建模的无监督方法。本文对模糊聚类进行了概述,从理论和实验方面研究了模糊c均值聚类算法,并对该算法的优点及存在的问题进行了分析。该算法设计简单,应用范围广,但仍存在容易陷入局部极值点等问题,还需要进一步研究。关键词:模糊c均值算法;模糊聚类;聚类分析 Fuzzy c-Means Clustering Algorithm and Implementation Abstract: Fuzzy clustering is a powerful unsupervised method for the analysis of data and construction of models.This paper presents an overview of fuzzy clustering and do some study of fuzzy c-means clustering algorithm in terms of theory and experiment.This algorithm is simple in design,can be widely used,but there are still some problems in it,and therefore,it is necessary to be studied further. Key words: fuzzy c-Mean algorithm;fuzzy clustering;clustering analysis 1 引言 20世纪90年代以来,随着信息技术和数据库技术的迅猛发展,人们可以非常方便地获取和存储大量的数据。但是,面对大规模的数据,传统的数据分析工具只能进行一些表层的处理,比如查询、统计等,而不能获得数据之间的内在关系和隐含的信息。为了摆脱“数据丰富,知识贫乏”的困境,人们迫切需要一种能够智能地、自动地把数据转换成有用信息和知识的技术和工具,这种对强有力数据分析工具的迫切需求使得数据挖掘技术应运而生。 将物理或抽象对象的集合分组成由类似的对象组成的多个类的过程称为聚类。由聚类所生成的簇是一组数据对象的集合,这些对象与同一个簇中的对象彼此相似,与其它簇中的对象相异。 聚类是一种重要的数据分析技术,搜索并且识别一个有限的种类集合或簇集合,进而描述数据。聚类分析作为统计学的一个分支,己经被广泛研究了许多年。

评估模型研究_模糊聚类

2.2 模糊聚类 2.2.1 模糊聚类分析方法简介及基本概念 聚类分析是近代发展起来的一种数学分类方法,它的数学基础是数理统计的多元分析方法。任何一门学科都要通过分类来建立若干概念,也要通过分类来发现和总结规律。分类是建立和识别模型的重要基础和手段。分类的方法有多种,这里介绍的聚类分析是根据事物间的不同特征、亲疏程度和相似性等关系、对它们进行分类的一种数学方法。 在现实世界中,一组事物根据某亲疏程度和相似性是否形成一个类群,或一个事物是否属于某一个类别,其界限往往是不分明的,具有很大程度的模糊性,模糊集合理论正是刻画和解决这类聚类问题的数学方法。模糊聚类分析是依据客观事物的特征、亲疏程度和相似性,通过建立模糊关系对客观事物进行分类的数学方法。用聚类分析方法处理带有模糊性的聚类问题更为客观、灵活、直观和计算更加简捷。 下面介绍模糊聚类分析方法中的一些基本概念。 (1)模糊矩阵 如果对于任意=i 1,2,…,m ;=j 1,2,…,n ,都有∈ij r [0,1],则称矩阵n m ij r R ?=)(为模糊矩阵。例如: ?? ????=3.07.05.01.001 R 就是一个2?3模糊矩阵。若∈ij r {0,1},则模糊矩阵变成布尔矩阵。 为了方便,我们用n m ?μ表示n m ?模糊矩阵全体,若R 是一个n m ?模糊矩阵, 则记为n m R ?∈μ。 (2)-λ截矩阵 设n m ij a A ?∈=μ)(,对于任意的∈λ[0,1],称)(λλij a A =为模糊矩阵)(ij a A =的 -λ截矩阵,其中 ?? ???<≥=。λλλij ij ij a a a ,0,,1) ( (5)

基于神经网络的模糊控制

基于神经网络的仿真实验 一、实验目的 1.熟悉神经网络的结构、特征及学习算法 2.通过实验掌握利用神经网络进行样本学习与训练的方法。 3.通过实验了解神经网络的结构、权值、学习速率、动量因子对控制效果的影响。 4.通过实验掌握用Matlab 实现神经网络控制系统仿真的方法 二、实验内容 1.给出仿真系统的设计过程和程序清单。 2.记录实验数据和曲线 三、实验步骤 1.在Matlab 下依据原理编写仿真程序并调试。 2.给定输入信号,或训练样本,运行程序,记录实验数据和控制曲线 3.修改神经网络结构参数,如权值、学习速率、动量因子、隐含层神经元个数等,重复步骤(2) 四、实验要求 1. 使用BP 网络逼近对象: 采样时间取2ms,输入信号为u(k)=2sin(10πt),神经网络为3-10-2结构,权值W1,W2的初始取值取[-1,+1]之间的随机值,取η=0.80,α=0.06。 2.取标准样本为3 神经网络为3-12-2结构,权值的初始取值取[-1,+1]之间的随机值,取η =0.70,α=0.05,训练最终目标为 。 3.被控对象为 输入指令为一方波信号:))4sgn(sin(8.0)(t k rin π=,采样时间为1ms ,η=0.60,采用有监督Hebb 学习实现权值的学习,初始权值取 [][]2.0,15.015.015.0321===K w w w W 五、实验程序 1.clear all; 清除所有文件; close all; 关闭所有已开文件; xite=0.80; 惯性系数为0.8; alfa=0.06; 学习速率为0.06; w2=rands(6,1); 初始化隐含层与输出层6行1列的权值矩阵; s t k y k y k u k yout 5.0) 1(1)1()()(2 3 ≤-+-+=) 2(632.0)1(10.0)2(26.0)1(368.0)(-+-+-+-=k u k u k y k y k y 1010-=E

模糊推理神经网络诊断模型案例

模糊推理神经网络诊断模型案例 [摘要]本文基于通用神经网络的自适应性和诊断的建模方法,建立了一种新的故障诊断模型一模糊神经网络诊断模型,并对它的智能诊断机理和突出特点进行了深入分析。最后,将该诊断模型应用于某大型汽轮发电机组故障诊断中,分析得出它具有明显的提高诊断精确度的优越性。 [关键词]神经网络故障诊断智能诊断 1模糊推理神经网络诊断模型建立 1.1通用网络模型自适应动态特性 比较两类典型的神经网络一前向BP网络与反馈Hopfied网络,可以发现其核心是单层神经网络,则两类网络可以用一个通用神经网络模型来描述。根据点集拓扑理论和人工神经网络空间概念,对这个通用神经网络模型的特征进行分析得出以下两个结论,证明从略。 定理1神经网络空间在紧集上的连续函数空间C上以及按L2范数在平方可积函数空间I上都是稠密的。 推论1由通用神经网络模型所生成的任何开集可以一致逼近紧集上的连续映射函数f∈C(Rn。Rm)。 由推论1表明,通用网络模型所概括的任何开集(如BP网络、Hopfied网络、BAM网络)通过自学习都能一致逼近紧集上的连续映射函数f∈(Rn,Rm),因而具有良好的自学习、自适应动态特性。 1.2诊断建模方法 设xjn(j=1,2,...,k)对应反映设备运行状态第n个观测样本的k个特征参数,yin,(i=1,2,...l)对应第n个样本的1种故障模式,共有N个样本xjn∈RN,yin∈RN,[n=1,2,...,N),则故障模式向量Y={yin,i=1,2,...,l}与特征参数向量x={xin,i=1,2,...,k}间的内在关系用函数P表示,有:X=P(Y)。当N→∞时,函数P的逆函数存在,以函数S表示,有:Y=S(X) 诊断问题建模的实质就是根据有限的样本集,确定函数S(X)的一等价映射关系SS(X),使得对于任意的ε>0,满足:

模糊神经网络的基本原理与应用概述

模糊神经网络的基本原理与应用概述 摘要:模糊神经网络(FNN)是将人工神经网络与模糊逻辑系统相结合的一种具有强大的自学习和自整定功能的网络,是智能控制理论研究领域中一个十分活跃的分支,因此模糊神经网络控制的研究具有重要的意义。本文旨在分析模糊神经网络的基本原理及相关应用。 关键字:模糊神经网络,模糊控制,神经网络控制,BP算法。 Abstract:A fuzzy neural network is a neural network and fuzzy logic system with the combination of a powerful. The self-learning and self-tuning function of the network, is a very intelligent control theory research in the field of active branches. So the fuzzy neural network control research has the vital significance. The purpose of this paper is to analysis the basic principle of fuzzy neural networks and related applications. Key Words: Fuzzy Neural Network, Fuzzy Control, Neural Network Control, BP Algorithm.

1人工神经网络的基本原理与应用概述 人工神经网络的概念 人工神经网络(Artificial Neural Network,简称ANN)是由大量神经元通过极其丰富和完善的联接而构成的自适应非线性动态系统,它使用大量简单的相连的人工神经元来模仿生物神经网络的能力,从外界环境或其它神经元获得信息,同时加以简单的运算,将结果输出到外界或其它人工神经元。神经网络在输入信息的影响下进入一定状态,由于神经元之间相互联系以及神经元本身的动力学特性,这种外界刺激的兴奋模式会自动地迅速演变成新的平衡状态,这样具有特定结构的神经网络就可定义出一类模式变换即实现一种映射关系。由于人工神经元在网络中不同的联接方式,就形成了不同的人工神经网络模式,其中误差反向传播网络(Back-Propagation Network,简称BP网络)是目前人工神经网络模式中最具代表性,应用得最广泛的一种模型【1,2】。 人工神经网络研究的发展简史 人工神经网络的研究己有近半个世纪的历史但它的发展并不是一帆风顺的,神经网络的研究大体上可分为以下五个阶段[3]。 (1) 孕育期(1956年之前):1943年Mcculloch与Pitts共同合作发表了“A logical calculus of ideas immanent in Nervous Activity”一文,提出了神经元数学模型(即MP模型)。1949年Hebb提出Hebb学习法则,对神经网络的发展做出了重大贡献。可以说,MP模型与学习规则为神经科学与电脑科学之间架起了沟通的桥梁,也为后来人工神经网络的迅速发展奠定了坚实的基础。 (2)诞生期(1957年一1968年):1960年Widrow提出了自适应线性元件模型,Rossenbaltt在1957年提出了第一种人工神经网络模式一感知机模式,由二元值神经元组成,该模式的产生激起了人工神经网络研究的又一次新高潮。(3)挫折期(1969年一1981年):1969年Minsky等人写的《感知机》一书以数学方法证明了当时的人工神经网络模式的学习能力受到很大限制。之后,人工神经网络的研究一直处于低潮。

智能控制导论报告BP神经网络模糊控制

智能控制导论实验报告 2012-01-09 姓名:_______________ 常青_________ 学号:0815321002 班级:____________ 08自动化 指导老师:___________ 方慧娟________

实验一:模糊控制器设计与实现 一、实验目的 1. 模糊控制的特征、结构以及学习算法 2. 通过实验掌握模糊自整定PID 的工作原理 二、实验内容 已知系统的传递函数为:1/(10s+1)*e(-0.5s) 。假设系统给定为阶跃值r=30 ,系统初始值r0=0. 试分别设计 (1) 常规的PID 控制器; (2) 常规的模糊控制器; (3) 比较两种控制器的效果; (4) 当通过改变模糊控制器的比例因子时,系统响应有什么变化? 三、实验设备 Matlab 7.0 软件/SIMULINK 四、实验原理 1.模糊控制 模糊逻辑控制又称模糊控制,是以模糊集合论,模糊语言变量和模糊逻辑推理为基础的一类计算机控制策略,模糊控制是一种非线性控制。图1-1 是模糊控制系统基本结构,由图可知模糊控制器由模糊化,知识库,模糊推理和清晰化(或去模糊化)四个功能模块组成。

控制的。其传递函数的形式是: G(s) k p(1 T I S T D S),PID控制原理 针对模糊控制器每个输入,输出,各自定义一个语言变量。因为对控制输出的判断,往往不仅根据误差的变化,而且还根据误差的变化率来进行综合评判。所以在模糊控制器的设计中,通常取系统的误差值e和误差变化率ec为模糊控制器的两个输入,则在e的论域上定义语言变量“误差 E ” ,在ec的论域上定义语言变量“误差变化EC ” ;在控制量u的论域上定义语言变量“控制量U”。 通过检测获取被控制量的精确值,然后将此量与给定值比较得到误差信号e,对误差取微分得到误差变化率ec,再经过模糊化处理把分明集输入量转换为模糊集输入量,模糊输入变量根据预先设定的模糊规则,通过模糊逻辑推理获得模糊控制输出量,该模糊输出变量再经过去模糊化处理转换为分明集控制输出量。 2.PID控制 在模拟控制系统中,控制器最常用的控制规律是PID控制。PID 控制器是一种线性控制器。它根据给定值与实际输出值之间的偏差来 框图如图1-2所示。

模糊C均值聚类算法的C++实现代码

模糊C均值聚类算法的实现 研究背景 模糊聚类分析算法大致可分为三类 1)分类数不定,根据不同要求对事物进行动态聚类,此类方法是基于模糊等价矩阵聚类的,称为模糊等价矩阵动态聚类分析法。 2)分类数给定,寻找出对事物的最佳分析方案,此类方法是基于目标函数聚类的,称为模糊C均值聚类。 3)在摄动有意义的情况下,根据模糊相似矩阵聚类,此类方法称为基于摄动的模糊聚类分析法 聚类分析是多元统计分析的一种,也是无监督模式识别的一个重要分支,在模式分类图像处理和模糊规则处理等众多领域中获得最广泛的应用。它把一个没有类别标记的样本按照某种准则划分为若干子集,使相似的样本尽可能归于一类,而把不相似的样本划分到不同的类中。硬聚类把每个待识别的对象严格的划分某类中,具有非此即彼的性质,而模糊聚类建立了样本对类别的不确定描述,更能客观的反应客观世界,从而成为聚类分析的主流。 模糊聚类算法是一种基于函数最优方法的聚类算法,使用微积分计算技术求最优代价函数,在基于概率算法的聚类方法中将使用概率密度函数,为此要假定合适的模型,模糊聚类算法的向量可以同时属于多个聚类,从而摆脱上述问题。 我所学习的是模糊C均值聚类算法,要学习模糊C均值聚类算法要先了解虑属度的含义,隶属度函数是表示一个对象x隶属于集合A的程度的函数,通常记做μ A (x),其自变量范围是所有可能属于集合A的对象(即集合A所在空间中的 所有点),取值范围是[0,1],即0<=μ A (x)<=1。μ A (x)=1表示x完全隶属于集合 A,相当于传统集合概念上的x∈A。一个定义在空间X={x}上的隶属度函数就定义了一个模糊集合A,或者叫定义在论域X={x}上的模糊子集 ~ A。对于有限个对 象x 1,x 2 ,……,x n 模糊集合 ~ A可以表示为: } |) ), ( {( ~ X x x x A i i i A ∈ =μ (6.1) 有了模糊集合的概念,一个元素隶属于模糊集合就不是硬性的了,在聚类的问题中,可以把聚类生成的簇看成模糊集合,因此,每个样本点隶属于簇的隶属度就是[0,1]区间里面的值。 FCM算法需要两个参数一个是聚类数目C,另一个是参数m。一般来讲C要远远小于聚类样本的总个数,同时要保证C>1。对于m,它是一个控制算法的柔性的参数,如果m过大,则聚类效果会很次,而如果m过小则算法会接近HCM 聚类算法。 算法的输出是C个聚类中心点向量和C*N的一个模糊划分矩阵,这个矩阵表示的是每个样本点属于每个类的隶属度。根据这个划分矩阵按照模糊集合中的最大隶属原则就能够确定每个样本点归为哪个类。聚类中心表示的是每个类的平均

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