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1、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:Afuzzyneuralnetworkisaneuralnetworkandfuzzylogicsystemwiththecombinationofapowerful.Theself-learningandself-tu
2、ningfunctionofthenetwork,isaveryintelligentcontroltheoryresearchinthefieldofactivebranches.Sothefuzzyneuralnetworkcontrolresearchhasthevitalsignificance.Thepurposeofthispaperistoanalysisthebasicprincipleoffuzzyneuralnetworksandrelatedapplications.KeyWords:FuzzyNeuralNetwork,FuzzyCo
3、ntrol,NeuralNetworkControl,BPAlgorithm.1人工神经网络的基本原理与应用概述1.1人工神经网络的概念人工神经网络(ArtificialNeuralNetwork,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
4、,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-PropagationNetwork,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】。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“Alogicalcalculusofi
5、deasimmanentinNervousActivity”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):
6、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。（4）重生期（1982年一1986年）：1982年Hopfield提出了Hopfield网络,此模式证明了人工神经网络处理单元间的交互作用,可自动使人工神经网络中所定义的能量函数收敛到一个局部最小值,并可用此模式去求解自联想记忆问题。随后,Hopfield与Tank两位研究者又提出了Hopfield一Tank网络,这为许多组合最优化的问题提供了新的研究途径。1986年Rumelhart等人出版的《ParallelDi
7、stributedProcessing》一书更是激发了人们研究神经网络的积极性,再次掀起了人工神经网络的研究热潮。该书详细介绍了反向传播网络原理,这可能是到1990年为止被引用得最多的人工神经网络文献。这是人工神经网络研究史上最重大的事件。(5)成熟期(1987年迄):1987年第一届正式的国际人工神经网络研讨会召开,标志着人工神经网络研究成熟期的到来。1989年后,国际电子电气工程师协会（IEEE）与国际神经网络学会(INNS),举办的国际联合神经网络大会(IJCNN)已成为目前最重要的人工神经网络研讨会。各个科技发达国家正进行许多大型的研究计划,展开了对
8、人工神经网络的基本理论、模式及应用等多方面的研究。大
