检索结果-内蒙古大学图书馆

中国电机工程学报 2007年第3期27卷 7-11页

作者：张建民王科俊哈尔滨工程大学自动化学院黑龙江省哈尔滨市150001

采用模糊混沌神经网络建立了具有混沌特性的永磁同步电机(PMSM)模型。永磁同步电机在一定工作情况下呈现混沌运动,根据PMSM的数学模型得出其混沌特性曲线。将混沌神经网络与模糊理论相结合设计出协作型模糊混沌神经网络,并据此网络建立... 详细信息

采用模糊混沌神经网络建立了具有混沌特性的永磁同步电机(PMSM)模型。永磁同步电机在一定工作情况下呈现混沌运动,根据PMSM的数学模型得出其混沌特性曲线。将混沌神经网络与模糊理论相结合设计出协作型模糊混沌神经网络,并据此网络建立了永磁同步电机的模糊混沌神经网络结构模型,该模型在结构上为神经网络,具有混沌特性,在功能上是模糊系统；确定了模型的输出函数,并推导了模型的学习算法,仿真结果表明永磁同步电机的模糊混沌神经网络模型与原系统是等价的。

关键词：永磁同步电机模糊混沌神经网络混沌神经网络模糊混沌神经网络模糊混沌神经网络建模

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模糊混沌神经网络的研究

模糊混沌神经网络的研究

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作者：唐墨哈尔滨工程大学

学位级别：硕士

人脑是是具有高度智能的复杂系统，它能灵活处理各种复杂的、不精确的和模糊的信息，并具有混沌回想能力。从信息处理的角度对人脑进行研究，并由此研制出一种像人脑一样能够“思维”的智能计算机和智能信息处理方法，一直是人工智能追... 详细信息

人脑是是具有高度智能的复杂系统，它能灵活处理各种复杂的、不精确的和模糊的信息，并具有混沌回想能力。从信息处理的角度对人脑进行研究，并由此研制出一种像人脑一样能够“思维”的智能计算机和智能信息处理方法，一直是人工智能追求的目标。模糊逻辑，混沌理论和人工神经网络技术应运而生，三者都致力于对人脑某一结构或功能的模拟，并取得了一定成就。然而将这三者相融合的研究还刚刚起步，值得我们深入探讨。已有的模糊神经网络多为静态网络，不存在混沌特性，因而对非线性系统尤其是混沌系统逼近能力较差。将混沌机制引入到模糊神经网络中构成模糊混沌神经网络是一个新的思路和课题。本论文在前人研究的基础上，对模糊、混沌、神经网络的融合技术进行研究，并提出新的构想。具体内容及结果如下： 1．介绍混沌神经网络和模糊神经网络的研究现状，以及动力学系统的相关理论和分析方法。对动力学系统的不同形式分别给出了计算Lyapunov指数的方法，并针对混沌系统着重介绍了小数量法。 2．分析带时延的神经网络的动力学行为。探讨了时延神经元系统的Hopf分岔现象和混沌现象。通过数值仿真和对最大Lyapunov指数的计算，验证了参数取特定值时混沌现象的存在性。 3．介绍T-S型模糊神经网络和递归模糊神经网络模型的结构和参数调整方法。分别对普通非线性系统和混沌系统进行仿真，发现T-S型模糊神经网络容易陷入局部极小点，递归模糊神经网络对混沌系统的逼近能力有限。 4．将混沌机制引入到模糊神经网络中。验证基于混沌BP算法的模糊混沌神经网络的性能。提出基于Logistic映射的模糊混沌神经网络模型，即把Logistic映射引入到动态递归模糊神经网络中。仿真结果表明，模糊混沌神经网络能够提高对普通非线性系统和混沌系统的逼近能力。 5．介绍构成模糊混沌神经网络的其他方法，并提出新的设想。

关键词：模糊混沌神经网络 Logistic映射混沌BP算法时延神经网络递归模糊神经网络

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混沌神经网络及模糊混沌神经网络的研究与应用

混沌神经网络及模糊混沌神经网络的研究与应用

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作者：郑丽颖哈尔滨工程大学

学位级别：博士

尽管人工智能领域经过几十年的发展已经取得了显著的成果，但是就目前来说我们对于大脑—思维—计算之间关系的研究还刚刚起步，关于脑的计算原理及其复杂性，关于学习、联想和记忆过程的机理及其模拟等方面的研究还处于初级阶段。为了... 详细信息

尽管人工智能领域经过几十年的发展已经取得了显著的成果，但是就目前来说我们对于大脑—思维—计算之间关系的研究还刚刚起步，关于脑的计算原理及其复杂性，关于学习、联想和记忆过程的机理及其模拟等方面的研究还处于初级阶段。为了更好的理解人脑信息处理的过程，我们有必要以人工的方法模拟人脑的某些功能。这些方法主要包括：模糊逻辑、人工神经网络和混沌动力学等等。这些学科都属于新兴起的边缘科学，当多种边缘学科发展起来之后，人们往往会注意研究各学科之间的联系，找出其共同的本质。对于模糊逻辑、人工神经网络和混沌动力学的研究也应如此。模糊逻辑、人工神经网络和混沌动力学都能够反映人脑实现信息处理机理的某一方面，而现存的各种人工神经网络都只能反映这三方面中的一个或者两个方面，也就是说它们没有同时从这三方面考虑建立一种实现人工智能的新方法。本论文从模糊逻辑、人工神经网络和混沌动力学三方面出发，探索它们之间的相互交叉和融合，在对现有的各类混沌神经网络进行深入研究和改进的基础上，对三者结合方面即模糊混沌神经网络进行研究，试图从另一侧面更加全面的了解人脑处理信息的过程，从而推动人工智能科学向前发展。本文所作的工作主要有：首先，简要介绍Wang-Smith混沌神经网络模型并深入分析该模型的动力学特性，这主要包括两个方面：一方面是分析只含有一个神经元时系统的Lyapunov特征指数、分岔现象以及系统的耗散性；另一方面是分析含有多个神经元时系统的Lyapunov特征指数和系统的耗散性。在此基础上，提出一种改进的Wang-Smith混沌神经网络模型，并且从单个神经元和神经网络两个方面深入分析该模型的动力学特性。仿真结果进一步证明了对于以上两种模型理论分析所得结果的正确性，并且表明了改进后的Wang-Smith混沌神经网络的性能优于以前的Wang-Smith混沌神经网络。由于现存的各种神经网络很难逼近非线性动态系统特别是混沌系统，本文提出两种基于混沌映射的神经网络模型，其中一种是基于多层前向神经网络提出的，而另一种是基于对角递归神经网络提出的。仿真结果表明，与以前的神经网络模型相比，这两种模型具有较强的逼近动态非线性系统的能力。本文提出一种基于混沌映射生成纹理图像的新方法，该方法具有实现简单、可以生成大量纹理图像、节省存储空间等优点。基于模糊数神经网络的实现方法，本文提出一种模糊混沌神经元模型，详细分析了其特性，并且给出了构建模糊混沌神经网络以及确定混沌神经网络联接权值的方法。

关键词：混沌神经网络模糊混沌神经网络对角递归神经网络混沌映射组合优化问题纹理图像

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协作型模糊混沌神经网络研究

协作型模糊混沌神经网络研究

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作者：张建民哈尔滨工程大学

学位级别：博士

本论文是结合教育部骨干教师培养计划项目“模糊混沌神经网络研究”完成的，选题具有重要的理论意义与实际应用价值。尽管人工智能领域经过几十年的发展已经取得了显著的成果，但是就目前来说我们对于大脑—思维—计算之间关系的研... 详细信息

本论文是结合教育部骨干教师培养计划项目“模糊混沌神经网络研究”完成的，选题具有重要的理论意义与实际应用价值。尽管人工智能领域经过几十年的发展已经取得了显著的成果，但是就目前来说我们对于大脑—思维—计算之间关系的研究还刚刚起步，关于脑的计算原理及其复杂性，关于学习、联想和记忆过程的机理及其模拟等方面的研究还处于初级阶段。为了更好的理解人脑信息处理的过程，我们有必要以人工的方法模拟人脑的某些功能。这些方法主要包括：模糊逻辑、人工神经网络和混沌动力学等等。这些学科都属于新兴起的边缘科学，当多种边缘学科发展起来之后，人们往往会注意研究各学科之间的联系，找出其共同的本质。对于模糊逻辑、人工神经网络和混沌动力学的研究也应如此。模糊逻辑、人工神经网络和混沌动力学都能够反映人脑实现信息处理机理的某一方面，而现存的各种人工神经网络都只能反映这三方面中的一个或者两个方面，也就是说它们没有同时从这三方面考虑建立一种实现人工智能的新方法。本论文从模糊逻辑、人工神经网络和混沌动力学三方面出发，探索它们之间的相互交叉和融合，对三者结合即模糊混沌神经网络进行研究，试图从另一侧面更加全面的了解人脑处理信息的过程，从而推动人工智能科学向前发展。本文设计了一种模糊混沌神经网络模型，将其命名为协作型模糊混沌神经网络，推导了协作型模糊混沌神经网络的数学模型，给出了该网络的训练算法。分析了它的混沌特征。该网络在结构上为神经网络，具有混沌特性，在功能上是模糊系统。并利用此网络进行了建模研究。本文所做的工作主要有：首先，简要介绍Sigmoid混沌神经网络模型并深入分析该模型的动力学特性，这主要包括分析只含有一个神经元时系统的Lyapunov特征指数、分岔现象以及系统的耗散性。并提出相关定理。

关键词：混沌混沌神经网络模糊混沌神经网络永磁同步电动机

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新型模糊混沌神经网络模型及特性研究

新型模糊混沌神经网络模型及特性研究

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作者：唐墨哈尔滨工程大学

学位级别：博士

近年来,人们对人脑局部功能的认识有所提高,但是对人脑完整工作过程仍缺乏认识。模糊逻辑和混沌动力学都是人脑所具有的特征,将现有的人工神经网络、模糊逻辑和混沌动力学相融合构成模糊混沌神经网络是一个新的方法和思路,对于模拟人脑... 详细信息

近年来,人们对人脑局部功能的认识有所提高,但是对人脑完整工作过程仍缺乏认识。模糊逻辑和混沌动力学都是人脑所具有的特征,将现有的人工神经网络、模糊逻辑和混沌动力学相融合构成模糊混沌神经网络是一个新的方法和思路,对于模拟人脑整体功能,处理非线性系统建模和联想记忆等问题具有理论和现实的意义。目前模糊混沌神经网络技术的研究尚处于一个初步探索阶段。本文基于几种模糊神经网络模型和混沌神经网络模型,对模糊混沌神经网络新模型的构成方法和实际应用进行研究。首先,针对模糊径向基函数神经网络,提出了一种新型的混合混沌BP算法。针对几种典型的混沌映射函数进行混沌特性和概率密度分析,为构造混沌BP算法时混沌映射函数的选取提供了依据。给出了模糊径向基函数神经网络两阶段学习方法的步骤,提出一种能够根据可调参数的值进行自动调节,并由退火系数控制算法收敛性的混沌BP算法。用所提出的算法对混沌时间序列建模,验证了算法的有效性。其次,基于现有的递归模糊神经网络模型,构造了一种混沌递归模糊神经网络模型。推导了网络的数学模型和基于动态BP算法的权值训练公式。在此基础上,对学习算法的收敛性进行分析,推导出学习速率调整的范围。分别用自适应模糊推理系统、递归模糊神经网络、混沌递归模糊神经网络和变学习速率的混沌递归模糊神经网络对两个典型的非线性混沌系统建模,仿真结果验证了所提模型和算法的有效性。再次,分析了一种带有微分环节的动态模糊神经元和动态模糊神经网络的混沌特性。通过对耗散性和Lyapunov特征指数的分析,推导出了单个动态模糊神经元具有耗散性的必要条件、Lvapunov特征指数大于0的必要条件;以及动态模糊神经网络具有耗散性的充分条件、Lyapunov特征指数大于0的必要条件。最后,根据模糊Hopfield神经网络模型的构成方法和自发展混沌神经网络的工作原理,构造了一个自发展模糊混沌神经网络模型。首先分析了自发展混沌神经网络的周期特性和混沌特性。然后将自发展混沌神经网络模型进行模糊化处理,构成了自发展模糊混沌神经网络模型。证明了该模型在模糊聚类时的收敛性和稳定性,分析了其联想记忆特性。仿真实验结果表明,自发展模糊混沌神经网络不但能够完成模糊聚类功能,还能对聚类结果进行联想记忆。

关键词：模糊混沌神经网络混沌BP算法混沌递归模糊神经网络动态模糊神经网络自发展模糊混沌神经网络

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The study of fuzzy chaotic neural network based on chaotic method

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哈尔滨工程大学学报 2006年第B7期27卷 64-70页

作者： WANG Ke-jun TANG Mo ZHANG Yan College of Automation Harbin Engineering University Harbin 150001 China

This paper proposes a type of Fuzzy Chaotic Neural Network (FCNN). Firstly, the model of recurrent fuzzy neural network (RFNN) is considered, which adds a feedback in the second layer to realize dynamic map. Then, the Logistic map is introduced into the recurrent fuzzy neural network, so as to build a Fuzzy Chaotic Neural Network (FCNN). Its chaotic character is analyzed, and then the training algorithm and associate memory ability are studied subsequently. And then, a chaotic system is approximated using FCNN; the simulation results indicate that FCNN could approach dynamic system preferably. And owing to the introducing of chaotic map, the chaotic recollect capacity of FCNN is increased.

关键词：模糊混沌神经网络数理逻辑图递归模糊神经网络混沌方法

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