一种模糊推理过程神经网络及其应用研究
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作者:
作者单位:

1. 北京大学;东北石油大学
2.
3. 北京大学

作者简介:

许少华

通讯作者:

中图分类号:

基金项目:

国家自然科学基金项目;中国石油科技创新基金


Research on fuzzy reasoning process neural network and its
application
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    摘要:

    针对带有过程性模糊信息或动态领域规则的时变信息处理问题, 提出一种模糊推理过程神经网络. 该模型
    将模糊过程推理规则与数值型过程神经网络的动态信息处理机制相结合, 将推理规则表示为过程神经元. 利用过程
    神经网络的学习性质来实现对过程性定量与定性混合信息的自适应处理. 分析了模糊推理过程神经网络的信息处理
    机制, 并给出了相应的学习算法. 以抽油机平衡诊断为例, 实验结果验证了所提出模型和算法的有效性.

    Abstract:

    For dynamic information processing problems with process fuzzy information and dynamic domain rules, a
    fuzzy reasoning process neural network(FRPNN) is proposed in the paper. FRPNN combines fuzzy process reasoning rules
    with dynamic information processing mechanism of numerical PNN, representing reasoning rules as process neurons, and
    implements self-adaptive processing to the process quantitative and qualitative mixed information using learning mechanism
    of PNN. The information processing mechanism of FRPNN is analyzed, and the learning algorithm is given. Taking pumping
    unit balance diagnosis as example, application results show the effectiveness of the model and the algorithm.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

许少华, 庞跃武, 何新贵.一种模糊推理过程神经网络及其应用研究[J].控制与决策,2012,27(6):933-936

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  • 收稿日期:2010-11-04
  • 最后修改日期:2011-02-13
  • 录用日期:
  • 在线发布日期: 2012-06-20
  • 出版日期:
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