临淮岗姜唐湖进洪闸工程模糊网络施工优化

本文从模糊随机性的角度分析了建井施工组织中的网络方法，给出了相应的算法，增强了解决实际问题的能力。

为了有效解决网络系统可能出现的故障,结合模糊神经网络提出了一种新的故障检测算法fdd-fnn(failuredetectionalgorithmbasedonfuzzyneuralnetwork).该算法根据特征信息熵建立了故障检测评价方法和最小偏差的优化模型,设计了模糊神经网络中输入层、模糊化层、模糊规则层和解模糊层,并且给出了具体的算法流程.通过建立网络仿真平台,深入分析了影响fdd-fnn算法的关键因素,同时对比研究了fdd-fnn算法与其他算法的性能情况,结果表明fdd-fnn算法具有较好的适应性.

针对深基坑变形控制系统中的不确定性、模糊性因素多的问题,将模糊控制理论与神经网络技术相结合,采用非线性神经元构成的神经网络结构,把对应的网络输入、输出表达为输入、输出信息的模糊数隶属度,建立了一种基于模糊神经网络的深基坑施工变形预测模型.结果表明,利用模糊度隶属函数对基坑施工进行动态控制具有较好的实用效果.

基于模糊神经网络的深基坑变形预测——针对深基坑变形控制系统中的不确定性、模糊性因素多的问题，将模糊控制理论与神经网络技术相结合，采用非线性神经元构成的神经网络结构，把对应的网络输入、输出表达为输入、输出停息的模糊数隶属度，建立了一种基于模糊神...

在对影响建筑工程造价因素分析和标准模糊神经网络结构分析的基础上,通过增加输入层与模糊层之间的权值v,加入规则的重要度γ,对标准模糊神经网络进行了改进,并建立基于改进的标准模糊神经网络的工程造价快速估算模型。将基于这种结构的模糊神经网络的工程造价快速估算模型应用于建筑工程的投标报价中,从仿真结果可以看出该网络模型学习时间较短,学习速率较快,精度较高。

现如今市场经济竞争十分激烈,实际招投标工作要求能快速准确地进行工程造价的估算。无论业主还是承包商确定工程造价都要求快速、准确,完善的快速估价系统能够很好地解决这个问题。模糊技术与神经网络结合是一种把经验与数学模型结合,这种研究打破了过去人们所进行的各种学科在逻辑上的独立性,预示了人工智能的光明前景和希望。

本文探讨了模糊神经网络在确定工程造价中的应用方法和途径。分析影响工程造价的因素,提取特征值,利用madalines网络和rbf网络估测工程造价,通过实例计算,表明运用模糊神经网络估测土建工程造价和工程工料消耗量是可行和有效的。

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通过对多级泵站老化情况的调研,利用模糊优化法和bp神经网络模型对多级泵站老化进行了评价,并比较两种方法的优缺点。

文章提出一种基于模糊神经网络的控制算法应用于ｉｂ系统的联动控制，有效地解决了传统单一阈值控制逄法难以达到的复杂控制问题。这种ｆｎｎｃ控制器可以根据实际需要进行学习，具有很强的适应能力。

智能家居中的环境因素对人体有着不容忽视的影响,智能家居环境舒适度已成为智能家居评估指标中重要的一项,通过对智能家居监测系统信息融合技术进行研究,运用结合模糊推理和神经网络算法优点的模糊神经网络对智能家居监测系统采集的各环境因素进行处理分析,从而能够智能有效的提高人们的室内生活质量。

基于模糊神经网络的房地产价格评估问题研究——提出了一种基于神经模糊揄系统的商品住宅价格评估模型，分析了影响商品住宅价格的因素，给出了商品住宅价格评估指标体系，探讨了模型建立的原理及算法步骤。计算实例说明了该模型用于商品住宅价格准确评估的有效性...

本文给出了网络设备优选方案评价指标体系,通过对模糊层次法分析,建立模糊层次分析法评价模型。它采用模糊一致关系去实现模糊推导,利用模糊一致矩阵实现动态自适应。评价模型具有根据具体问题情况进行调节的能力,优于传统ahp法的特点。模糊层次评价模型不仅用于设备优选方案,也可达到实现最大费效比目的。

本文对常见的电梯智能群控算法进行了分析比较,重点研究了模糊神经网络算法。本文首先对大厦客流的特征进行长期统计分析,进而对电梯群交通模式进行分类,利用模糊神经网络对电梯群的交通模式进行了识别。根据系统的识别结果判定电梯群当前处于的交通模式。然后再次利用模糊神经网络对派梯算法中各电梯响应呼梯信号的可信度进行计算,选取可信度最大的电梯响应呼梯信号,最终完成派梯。

本文对常见的电梯智能群控算法进行了分析比较,重点研究了模糊神经网络算法。本文首先对大厦客流的特征进行长期统计分析,进而对电梯群交通模式进行分类,利用模糊神经网络对电梯群的交通模式进行了识别。根据系统的识别结果判定电梯群当前处于的交通模式。然后再次利用模糊神经网络对派梯算法中各电梯响应呼梯信号的可信度进行计算,选取可信度最大的电梯响应呼梯信号,最终完成派梯。

介绍了模糊综合评判和人工神经网络原理,分析了一般bp神经网络在研究复杂性问题时存在的局限性,根据模糊人工神经网络模型的构建方法,探讨了该模型在矿井构造定量评价中的应用,结合鲍店煤矿的实际资料,对建立的模糊人工神经网络模型进行了学习训练,对未采区的构造复杂程度进行了预测,结果表明:模糊人工神经网络较一般bp神经网络具有更快的收敛速度和更准确的预测效果.

基于补偿模糊神经网络的制冷系统故障诊断研究——选择反映制冷系统故障状态的热力参数集组成特征向量，并对其进行模糊化处理，利用补偿模糊神经网络建立故障状态与热力参数特征向量之间的映射关系。将神经网络和补偿模糊逻辑相结合，采用动态、全局优化的运算，...

针对变频空调常规模糊控制系统的隶属函数和控制规则的获取受限于专家经验的问题,根据神经网络自学习能力强的特点,将模糊控制与神经网络相结合,对空调的控制系统进行改进,并据此设计模糊神经网络控制器,在此基础上进行了理论分析和模拟实验,验证了这一控制系统的有效性。

本文提出一种基于模糊神经网络和建筑结构系统辨识方法。利用模糊神经网络强大的非线性映射能力与学习能力以实测的结构动力响应数据建立起结构的动力特性模型。不但可以克服以往传统与智能辨识方法中存在的种种弊病，而且还将土一结构相互作用以及结构自身非线性对结构动力特性的影响考虑在内，使得结构系统辨识更具客观性。具有物理意义明确，可扩展性强，能够用于实时在线控制与健康诊断等优点。

提出了一种基于神经模糊推理系统的商品住宅价格评估模型,分析了影响商品住宅价格的因素,给出了商品住宅价格评估指标体系,探讨了模型建立的原理及算法步骤。计算实例说明了该模型用于商品住宅价格准确评估的有效性和可行性,为房地产价格评估提供了科学的方法。

红外图像中的微弱目标检测与跟踪是数字图像处理领域中的研究热点。针对红外图像中微弱目标灰度的统计特点以及模糊神经网络在自适应噪声消除的应用,提出一种基于增强型动态模糊神经网络算法用于红外图像噪声消除。经过自适应噪声消除后,可有效的有自动阈值门限分割法进行微弱目标检测。