模糊感知器的实现及应用+文献综述
关键词 模糊神经网络 模糊感知器 算法 收敛性 应用
毕业论文设计说明书外文摘要
Title Fuzzy Perceptron Implementation and Application
Abstract
Since the neural network was established in the 1940s, its theory and applications have made tremendous development. "Neural Network Control" has been one of the frontiers since 1980s. The artificial neural network based on a breakthrough developed in the field of automatic control. This thesis in the second chapter details the advantages of fuzzy neural network, and gives a list of three common fuzzy systems (pure fuzzy system, TSK fuzzy systems, fuzzy and de-fuzzer fuzzy systems). Then it follows by perception of the learning algorithm and convergence theorem. Furthermore, several fuzzy perceptron algorithms are introduced. The paper concludes with a list in the applications of fuzzy perception in the real life, and introduces fuzzy perceptron methods for measuring the performance of the highway pavement.
Keywords Fuzzy Neural Network Fuzzy Perceptron Algorithm Convergence Application
目 次
1 引言（或绪论） 1
2 模糊神经网络 2
2.1 模糊系统 2
2.2 感知机 5
3 模糊感知器及其算法和收敛性 8
3.1 感知器 8
3.2 模糊感知器的学习算法 12
3.3 特征加权模糊感知器算法 12
3.4 直觉感知器的学习算法 14
4 模糊感知器的应用 16
4.1 一种根据模糊感知器的道路表面性能的预测方法16
4.2 其他的关于模糊感知器的实际应用 18
结论 19
致谢 20
参考文献21
1 引言（或绪论）
在信息科学中，信息运动与处理过程的基本特点是分布式，并行式和智能式。所谓的Fuzzy集，就是在模糊逻辑的集合论中的集合是模糊集。在查阅了大量的文献，期刊，资料后。对模糊感知器的应用及算法，收敛性，做出了详细的整理和阐述。
近年来，文献[1]提出了一些新的研究领域如神经网络，进化计算和模糊系统等，由于他们都是模拟人类的智能行为或进化过程而发展起来的，并且具有高度并行化与智能化等特征，因此引起了人们的极大兴趣。这些新方法通过“拟物”与“仿生”未解决默写复杂问题提供了新的方法和途径，因而能够得以迅速发展并成为人们研究的热点之一。
所谓的计算智能，是使用现代的计算的工具可以模拟出的属于人的智能机制，简单说就是在理论和方法[2]中，是有人的智能动作以及生命的进化过程而进行信息获取，处理，利用的。如果说计算智能信息处理系统是以什么为基础，那么肯定第一点就是模型，算法和实现的柔性交互式系统，其中又以仿生计算作为特征含数据。在现代，我们所说的计算智能可以用于计算科学与技术模拟人和生命，并且在智能及行为方面具有非常多的优点，可以在以下几方面表现：模拟智能计算的结构观点，用来模拟我们生命的产生进化过程，以及模拟智能表现与功能行为的逻辑观点。 而通过以上所述的观点，人工智能网络就慢慢在现代科学中就形成了，包括人工神经网络、计算中的演化、还有模糊逻辑为代表的三个典型分支。
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