BP神经网络的模糊改进及应用.pdfVIP

维普资讯 第22卷 第6期 重 庆 工 学 院 学 报 (自然科学) 2008年 6月 V01．22 No．6 JournalofChongqingInstituteofTechnology(NaturalScience) Jun．2008 BP神经网络的模糊改进及应用 周成容 (广西财经学院数学与统计系，南宁 530003) 摘要：描述了人工神经网络和模糊推理系统的基本原理，分析了基于人工神经网络和模糊推理方 法的故障诊断专家系统的设计思想 ，提出了一种人工神经网络和模糊推理技术相结合的故障诊 断方法— 模糊神经网络法、人工神经网络通过对部分测量数据的处理，输出故障出现的可信 度，实现系统的故障诊断．模糊推理部分通过对输入输出的模糊表示，结合神经网络的推理 ，给出 故障的程度，实现故障诊断． 关 键 词：神经网络；模糊 ；故障 中图分类号：TP183 文献标识码 ：A 文章编号：1671—0924(2008)06—0153—04 FuzzyImprovementandApplicationofBP NeuralNetwork ZHOU Cheng—rong (DepartmentofMathematicsandStatistics，GuaI1 UnivemityofFinancenadEconomics，Nanning530003，China) Abstract：Thispaperdescribesthebasicprinciplesofartificialneuralnetwork(ANN)and zyreasoning system，naalyzeshtedesignideasofthefaultdiagnosisexpertsystem basedonartificialneuralnewtorknad fuzzyreasoningsystem，nadworksoutcombinedfaultdiagnosismehtodofANN nadfuzzyreasoningtech— noloyg ：fuzzyneuralnewtorkmehtod，inwhichANNproduceshtereliabilityoffaultemergencebyprocess— ingpartof htemeasureddataSOas torealizefaultdiagnosisofhtesystem，whilehtefuzzyreasoningpart presentshtedegreeoffaultsbyfuzzilyexpressinginputnadoutputnadcomb iningfuzzyneuralreasoningto realizefaultdiagnosis． Keywords：artfiicial neuralnewtorks；fuzziness；fault 模糊逻辑和神经网络虽然都可以用于知识表 识 ．学习实例是以确定的输入输出模式表示的数 示和知识推理，但是两者的知识表示方式和推理 值集合 ．神经网络具备学习的能力 ，经过学习后获 方法有明显的区别．模糊逻辑要求把使用的知识 取的知识的表示形式是网络的互联结构及其相应 以模糊命题、模糊规则的形式显式地表达在知识 的连接权矩阵．模糊逻辑的推理是以模糊匹配和 库中，而且模糊知识只能通过领域专家提供或由 模糊集的运算方法为基础，得出的推理结论是模 其他途径获取，模糊系统本身不具备学习能力．神 糊概念之间的模糊逻辑关系．神经网络的推理则 经网络 以学习实例集的形式来隐含所需要的知