【摘 要】
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针对目前单一人工智能方法难以满足复杂系统控制与诊断需要的现状,该文探讨基于模糊神经网络的智能集成新方法,主要进行以下几方面的研究:首先,分析人工智能及其集成现状,研
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针对目前单一人工智能方法难以满足复杂系统控制与诊断需要的现状,该文探讨基于模糊神经网络的智能集成新方法,主要进行以下几方面的研究:首先,分析人工智能及其集成现状,研究基于模糊神经网络的智能集成框架,强调人机互补,知识融合.其次,探讨人工智能方法集成中存在的问题,并在一般意义上讨论节点函数、目标函数对网络性能的影响,给出满意度和模糊性定义,提出控制和诊断的满意度概念,基于Lyapunov理论证明在给定目标函数下,网络学习的收敛条件.第三,认为模糊区间划分和网络初始权值的确定是模糊神经网络构造的关键问题;基于RBF网络与模糊推理系统的一致性探讨模糊区间的划分方法;提出基于人工免疫系统的网络权值优化策略.第四,通过模糊神经网络与RBF网络的结合,基于智能整合集成思想,设计一种新的控制器,有效克服控制系统中理想控制量难以确定的问题,探讨系统控制中控制量约束问题,成功地实现了复杂电液伺服系统(飞机动力模拟系统)的控制.第五,针对多级往复式压缩机故障系统,提出基于模糊神经网络与粗糙集集成的诊断策略,其次,利用人工免疫机理,对样本进行浓缩处理,再借助模糊神经网络实现诊断推理.
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