模糊推理神经网络诊断模型案例
模糊推理系统在人工智能咨询中的应用分析
模糊推理系统在人工智能咨询中的应用分析人工智能（Artificial Intelligence，AI）的发展已经深入到各个领域，其中咨询服务领域也不例外。
模糊推理系统作为一种重要的人工智能技术，在人工智能咨询中发挥着重要作用。
本文将从模糊推理系统的基本原理、在人工智能咨询中的应用案例以及未来发展方向等方面进行深入分析。
一、模糊推理系统的基本原理模糊推理系统是一种基于模糊逻辑原理构建的推理系统。
与传统逻辑不同，传统逻辑只有真假两个取值，而模糊逻辑则引入了“可能性”的概念，使得取值可以是一个连续的区间。
在模糊推理系统中，输入数据经过隶属度函数进行隶属度计算，然后通过规则库进行规则匹配和融合，在经过去隶属度函数计算后得到最终输出结果。
二、模糊推理系统在人工智能咨询中的应用案例1. 模糊分类与预测在人工智能咨询中，对于一些复杂的问题，往往很难用传统的分类和预测方法进行准确的判断。
而模糊推理系统可以通过模糊分类和预测，对问题进行更准确的判断。
例如，在金融咨询中，可以通过模糊推理系统对股票市场进行预测，从而提供更准确的投资建议。
2. 模糊决策支持在人工智能咨询中，决策支持是一个重要的环节。
传统的决策支持方法往往需要建立复杂的数学模型和规则，而模糊推理系统则可以通过对问题进行隶属度计算和规则匹配，在不需要建立复杂数学模型和规则库的情况下提供有效的决策支持。
例如，在人力资源咨询中，可以通过模糊推理系统对候选人进行综合评价，并提供最佳人选。
3. 模糊风险评估在风险评估领域中，传统方法主要依赖于精确度高但计算量大、数据需求高等特点。
而在人工智能咨询中，由于数据不完备或者不精确等原因导致风险评估变得困难。
而模糊推理系统则可以通过对数据进行模糊化处理，从而提供更准确的风险评估结果。
例如，在保险咨询中，可以通过模糊推理系统对保险风险进行评估，并提供相应的保险建议。
三、模糊推理系统在人工智能咨询中的优势1. 灵活性模糊推理系统可以处理不确定性和不完备性的问题，对于一些复杂、模糊的问题具有较强的适应能力。
模糊神经网络
0
O(
x)
1
x
5 5
0
2
1
0 x 50 50 x 100
随着x增加，O(x)增大 O(50) 0, O(60) 0.8 O(90) 0.985
1
0.8 50 60 90
例2 Y 年轻， Y : X [0,1]规定为：
1
Y
(
x)
1
x
25 5
2
(—2)—梯模形糊或数半学梯创形按始分人布照教授常见的形式，模糊推理系统可分为:
“Edit”—“Membership functions”进行输入输出变量隶属函数的定义。 1 典型模糊神经网络的结构 同其他模糊神经系统相比，ANFIS具有便捷高效的特点。 subplot(222),mesh(x111,x112,y111);title('实际输出'); （权值代表了每条规则的置信度，
(5)运用评价数据对训练好的模糊神经系统进行验证，观察仿真结果。 典型的一阶Sugeno型模糊规则形式如下：
x111=reshape(x11,41,21); （1）将选取的训练样本和评价样本分别写入两个. 1 模糊系统的构成 注：(a、b为待定参数) %对训练好的模糊神经推理系统进行验证 自适应模糊神经推理系统，也称为基于神经网络的自适应模糊推理系统(Adaptive Network-based Fuzzy Inference System)，简称 ANFIS，1993年由学者Jang Roger提出。 典型的模糊神经网络结构
纯模糊逻辑系统
纯模糊逻辑系统仅由知识库和模糊推理机组成。 其输入输出均是模糊集合。
×
×
纯模糊逻辑系统结构图
纯模糊逻辑系统的优点：提供了一种量化专辑
模糊逻辑系统介绍课件
02
模糊分类器设计：利用模糊逻辑对数据进行分类和识别
03
模糊聚类分析：通过模糊逻辑对数据进行聚类分析
04
模糊决策分析：利用模糊逻辑进行决策分析和优化
模糊逻辑系统的 应用案例
模糊逻辑系统在控制领域的应用
01
模糊逻辑控制 器：用于控制 复杂系统的输 出，提高系统 的稳定性和准
确性
02
03
模糊逻辑自适 应控制：根据 系统状态和输 入信号的变化， 自动调整控制 参数，实现最
04
并、交、补等。
模糊关系
01
模糊关系是一种 描述事物之间关 系的概念，它允 许事物之间存在 一定程度的不确 定性和模糊性。
02
模糊关系可以用 一个模糊集合来 表示，其中包含 了事物之间关系 的各种可能性。
03
模糊关系的程度可 以通过隶属度函数 来衡量，隶属度函 数是一个定义在模 糊集合上的函数， 它表示一个元素属 于该集合的程度。
模糊逻辑系统的应用领域
控制领域：模糊逻辑系统 可以用于控制系统的设计 和优化，提高系统的稳定 性和准确性。
医疗领域：模糊逻辑系统 可以用于医疗诊断和治疗， 帮助医生做出更准确的诊 断和治疗方案。
交通领域：模糊逻辑系统 可以用于交通控制系统的 设计和优化，提高交通系 统的效率和安全性。
工业领域：模糊逻辑系统 可以用于工业控制系统的 设计和优化，提高工业生 产的效率和稳定性。
模糊推理的应用广 泛，包括控制、决 策、模式识别等领 域。
模糊逻辑系统的 设计方法
模糊逻辑系统的设计步骤
确定模糊逻辑系 统的目标：明确 系统的功能、性 能和需求
建立模糊逻辑模 型：根据目标， 建立模糊逻辑模 型，包括输入、 输出和模糊规则
基于模糊推理的模糊原型网络
图 1 带有模糊推理的特征提取器
Fig. 1 Feature extractor with fuzzy reasoning
本文的主要工作总结如下：1）将模糊神经网络系统应用 于小样本学习以获取图像的模糊知识，相比传统 CNN 结构， 带有模糊推理的模型效果更优；2）本文方法在基于度量的小 样本学习方法上取得了很大的性能提升，如原型网络；3）本文 模型仅在特征提取阶段做出改进，极易推广，可以推广到其他 相关任务中；4）在小样本分类的多个数据集上验证了模型的 有效性。
DOI：10. 11772/j. issn. 1001-9081. 2020091482
基于模糊推理的模糊原型网络
杜 炎，吕良福*，焦一辰
（天津大学 数学学院，天津 300350） （ ∗ 通信作者电子邮箱 liangfulv@tju. edu. cn）
摘 要：针对真实数据具有的模糊性和不确定性会严重影响小样本学习分类结果这一问题，改进并优化了传统的 小样本学习原型网络，提出了基于模糊推理的模糊原型网络（FPN）。首先，从卷积神经网络（CNN）和模糊神经网络两 个方向分别获取图像特征信息；然后，对获得的两部分信息进行线性知识融合，得到最终的图像特征；最后，度量各个 类别原型到查询集的欧氏距离，得到最终的分类效果。在小样本学习分类的主流数据集 Omniglot 和 miniImageNet 上 进行一系列实验。实验结果显示：在 miniImageNet 数据集上，所提模型在 5 类 1 样本的实验设置下精度达到 49. 38%， 在 5 类 5 样本的实验设置下精度达到 67. 84%，在 30 类 1 样本的实验设置下精度达到 51. 40%；在 Omniglot 数据集上该 模型的精度相较于传统的原型网络同样有较大提升。
青霉素发酵过程的粒子群模糊神经网络软测量
模 糊神 经网络 的软 测量建 模方 法 。采用模 糊径 向基 函数－ 经 网络 （ Ｂ —Ｎ） 建 青霉 素 发 酵 的软测 量 模 型 ， 神 Ｒ ＦＮ 构 同时 ， 合改 进 粒 子群 结
优化训 练算 法 （ Ｓ ） 建立 了青霉 素反 应过程 的软 测量模 型 ， ＰＯ ， 并对发 酵工 艺进 行 了仿 真试 验研 究 。仿 真试 验结 果 表 明 ， 建立 的软 测 所
第二层为模糊化 层 ， 模糊 化层 的每 个节点 具有 隶 属 函数 的功能 ， 采用 高斯 函数作 为 隶 属 函数 。对 第
专 业在读 硕 士研 究生 ； 从 事 微 生物 反 应 过 程 参数 检 测 、 制与 数 字 主要 控
化 实现 方面 的研 究。
４ ６
ＰＲＯＣＥＳ Ｓ ＡＵＴ ＯＭ ＡＴＩ ＯＮ ＮＳ Ｉ ＴＲＵＭ Ｅ ＡＴＩ ＮＴ ＯＮ １３ ． ａ ０ １ Ｖｏ． ２ Ｎｏ ５ Ｍ ｙ ２ １
ｆ ｒＰ ｉｉｉ ｅ ｍ ｅｎ ａ ｉ ｒ ｃ ｓ ｏ ｅｎｃｌｎ Ｆ ｒ ｌ ｔｔ ｏｎ Ｐ ｏ ｅ ｓ
房 慧
． 砷 嵇 辅 玉
２２ １） １０ ３
（ 苏大 学 电气信 息工程 学院 ， 苏 镇 江 江 江
摘
要 ：针对 青霉 素发酵 过程 中 的基 质浓 度 、 体浓度 、 物浓度 等关 键生 物参数 难 以在线 实时 测量 的 问题 ， 出 了一种 基 于粒 子群 菌 产 提
Ｒ ｂｒａｔ １９ ．Ｅ ｅ ｒ 于 ９ ５年提 出的进化计算算法 ， ｈ 是一种
基 于群智 能的全局优化技术 。它通过粒子间 的相互作
用， 对解 空间进行智能搜索 ， 从而获得最优解 。
设在一个 Ｄ维 的 目标搜索空 间中， ｍ个粒子组 有 成一个群 落 ， 粒子 的飞行 速度 为 ＝（ ， ， ） … ， 。 ， 第 ｉ 粒子在 Ｄ维搜索 空 间中 的位 置为 ＝（ 个
基于T-S模糊神经网络的模型在台风灾情预测中的应用——以海南为例
灾
害
学
Ｖ ０ １ ． ２ ８ ＮＯ ． ２ Ａｐ ｒ ． ２ ０１ ３
Ｊ ＯＵＲＮＡＬ ＯＦ ＣＡＴ ＡＳ Ｔ ＲＯＰ ＨＯＬ ＯＧＹ
基于 Ｔ — Ｓ模 糊 神 经 网络 的模 型 在 台风 灾 情 预 测 中 的 应 用
关 键 词 ：台 风灾 害 ；预测 模 型 ；Ｔ — Ｓ模 糊 神 经 网络 ；海 南 中 图 分 类 号 ：Ｘ ４ ３ ；Ｐ ４ ４ ４ 文献 标 志码 ：Ａ 文 章 编 号 ：１ ０ ０ ０— ８ １ １ Ｘ（ ２ ０ １ ３ ） ０ ２—０ ０ ８ ６— ０ ４
台风是 我 国 自然 灾 害 中影 响最 为 严 重 的灾 害 之一 ，具 有发 生 频 次 高 、影 响 范 围广 、突发 性 强 、 成灾 强度 大 等 特 征 。近 年 来 ，随 着 社 会 经 济 的发 展 ， 自然 灾 害 风 险 分 析 及 评 估 方 法 的 研 究 日益 受 到 重视 ，针 对 台风 灾 害 损 失 评 估 也 做 了一 些 研 究 和探 索 ，相关 的模 型 及 应 用 也 日益 成 熟 。梁 必 骐 等¨ 采用 模 糊 数 学 方 法 提 出 了灾 害评 估 模 型 ，计 算 出历 次 登 陆 热 带 气 旋 的 综 合 灾 害 指 数 。 樊 琦 等 采用 模 糊 数 学 方 法 提 出 了 灾 害 评 估 模 型 。孙 伟 等 运 用 可 拓 理 论 建 立 海 南 岛 台风 灾 害评 估 可
拓模 型 。钱 燕 珍 等 采 用 数 理 统 计 方 法 进 行 定 量 的计 算 ，建 立 灾 情 指 数 序 列 并 划 分 了 灾 情 等 级 。 陈惠芬 等 通 过 多 元 线 性 回归 建 立 了灾 害 指 数 计 算 方程 。 张忠 伟 等 利 用 Ｇ Ｉ Ｓ技 术 绘 制 海 南 岛 台 风 灾害 致灾 因子 危 险性 区 划 图 ，并进 行 等 级 划分 。
【微计算机信息】_模糊推理_期刊发文热词逐年推荐_20140722
2009年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40
科研热词 模糊推理 神经网络 模糊神经网络 模糊控制 pid控制器 高木-关野 高斯基函数 隶属函数 遗传算法 过热汽温 边缘判决 负载 贝叶斯学习 自适应模糊神经推理系统(anfis) 自整定 自动谈判 永磁同步电机 水下机器人 水下作业系统 模糊逻辑 模糊pid 模型参考 晶闸管投切电容器 无功补偿 无刷直流电机 故障诊断 图像增强 分层设计 函数拟合 内模控制 偏微分方程 仿真 任务优先冗余逆解 中长期负荷预测 vhdl t-s模糊模型 matlab ga fpga anfis-ga
53 c8051f单片机 54 atmega8 55 anfis
1 1 1
推荐指数 4 2 2 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2010年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32
科研热词 推荐指数 模糊推理 4 隶属函数 2 模糊控制 2 逼近误差 1 迭代学习控制 1 语义检索 1 规则集 1 自适应神经模糊推理系统 1 聚类算法 1 聚类分析 1 经验数据库 1 精度 1 病虫害 1 特征点 1 特征匹配 1 温室 1 模糊神经网络 1 查询扩展 1 本体 1 数据冗余 1 小波分析 1 多传感器 1 地理本体 1 启发式搜索 1 初始控制 1 光学数字识别 1 信息融合 1 信息检索 1 二型模糊系统 1 matlab 1 b样条基函数 1 ao*算法 1
基于模糊神经网络智能预测模型的设计与实现
基于模糊神经网络智能预测模型的设计与实现作者：严鸿瑞马礼举来源：《现代电子技术》2008年第02期摘要：针对智能决策支持系统中经常遇到的预测类问题，根据人工神经网络和模糊逻辑系统的各自特点，设计一种模糊神经网络模型，将模糊系统用类似于神经网络的结构表示，再用相应的学习算法训练模糊系统实现模糊推理。
并对此模型进行预测验证和编程实现。
关键词：智能决策支持系统；人工神经网络；模糊逻辑系统；模糊神经网络中图分类号：TP183 文献标识码：B文章编号：1004-373X(2008)02-084-03]Abstract：For the predicting problems that the intelligent decision support system often encounters,according to the characters of artificial neural network and fuzzy logic system,a kind of fuzzy neural network model is designed.Firstly,the fuzzy logic system for realizing fuzzy prediction is expressed by the construction of artificial neural network.Then the fuzzy logic system is trained by associate studying algorithms.At last,the model of fuzzy neural network has been proved by practice and reaKeywords：intelligent decision support system;artificial neural network;fuzzy logicsystem;fuzzy neural network智能决策支持系统\[1\]（Intelligent Decision Support System,IDSS）是以管理科学、运筹学、控制论和行为科学为基础，以计算机技术、仿真技术和信息技术为手段，面对半结构化的决策问题，辅助支持中、高层次策者决策活动的、具有智能作用的计算机网络系统。
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模糊推理神经网络诊断模型案例
[摘要]本文基于通用神经网络的自适应性和诊断的建模方法，建立了一种新的故障诊断模型一模糊神经网络诊断模型，并对它的智能诊断机理和突出特点进行了深入分析。
最后，将该诊断模型应用于某大型汽轮发电机组故障诊断中，分析得出它具有明显的提高诊断精确度的优越性。
[关键词]神经网络故障诊断智能诊断
1模糊推理神经网络诊断模型建立
1．1通用网络模型自适应动态特性
比较两类典型的神经网络一前向BP网络与反馈Hopfied网络，可以发现其核心是单层神经网络，则两类网络可以用一个通用神经网络模型来描述。
根据点集拓扑理论和人工神经网络空间概念，对这个通用神经网络模型的特征进行分析得出以下两个结论，证明从略。
定理1神经网络空间在紧集上的连续函数空间C上以及按L2范数在平方可积函数空间I上都是稠密的。
推论1由通用神经网络模型所生成的任何开集可以一致逼近紧集上的连续映射函数f∈C(Rn。
Rm)。
由推论1表明，通用网络模型所概括的任何开集(如BP网络、Hopfied网络、BAM网络)通过自学习都能一致逼近紧集上的连续映射函数f∈(Rn，Rm)，因而具有良好的自学习、自适应动态特性。
1．2诊断建模方法
设xjn(j=1，2，...，k)对应反映设备运行状态第n个观测样本的k个特征参数，yin，(i=1，2，...l)对应第n个样本的1种故障模式，共有N个样本xjn∈RN，yin∈RN，[n=1，2，...，N)，则故障模式向量Y={yin，i=1，2，...，l}与特征参数向量x={xin，i=1，2，...，k}间的内在关系用函数P表示，有：X=P(Y)。
当N→∞时，函数P的逆函数存在，以函数S表示，有：Y=S(X)
诊断问题建模的实质就是根据有限的样本集，确定函数S(X)的一等价映射关系SS(X)，使得对于任意的ε>0，满足：
|| S(X)-SS(X)||=||y-YY||0)=(Y0)
x→x0
则映射SS建立了诊断问题的数学模型。
推论3若映射SS(X)一致逼近定义在紧集[0，1]k上的实连续函数，则映射SS建立了诊断问题的数学模型。
1．3模糊神经网络诊断模型
基于通用神经网络模型的自适应动态特性，根据推论3的结论。
通用网络模型所概括的任何开集都能作为诊断问题的数学模型。
即对某一具体诊断问题，配以相应的网络模型，通过网络自学习就能逼近诊断问题本身的映射关系。
同时考虑诊断问题存在着不可逆性，须采用模糊方法予以处理，本文建立了如图1所示的模糊神经网络诊断模型。
该模型实际上由原始知识产生(Fundamental Knowlege Produced，简记为FKP)、学习样本模糊组织(Learning Sample Fuzzy Set，简记为LSFS)、人工神经网络(Artifical Neural Network，简记为ANN)和特征提取(Chameteristies Extraeted，简记为CE)4个数学模型有机地组成，实现机组的故障诊断。
它的工作过程如下：(1)通过对经验和案例知识的汇编或对机组转子系统故障振动机理进行分析计算、试验测试等产生原始知识(Y，X)(FKP模型也相应地包括汇编、计算机数字仿真、试验测试三类模型)。
(2)产生了足够可用的原始知识，将之输入到LSFS 模型中，进行学习样本的模糊重构，输出训练样本(X，Y)集。
(3)将训练样本集输入到ANN模型中，学习训练使之收敛到一定精度，即：E≤ε(Emin)。
(4)从运行机组上拾取监测信号XM，输入到CE模型中，完成信号检测与特征提取，输出特征参数数据XM。
(5)将反映机组运行状态的特征参数XM输入到学习收敛后的ANN模型中，进行信息分类处理，给出诊断结果YM。
(6)将ANN模型的分类处理信息对(XM，YM)归入训练样本集，动态增强ANN模型的自适应能力。
2模糊推理神经网络诊断模型的基本属性
模糊神经网络诊断模型是一种基于知识的诊断，它属于人工智能诊断的范畴。
一般地，人工智能诊断系统应包含有以下几个方面的内容：(1)对诊断领域的现有知识进行学习、抽象、概括，以形成该领域的特有知识，并按一定存贮方式存入知识库；(2)在对具体对象进行诊断识别时，应对该对象进行了解以获得足够的关于该对象的故障征兆信息，并对这些信息进行分析，提出以形成有价值的特征；(3)将该诊断对象的特征模式与知识库中的模式相匹配，并进行推理分析，以得出是否存在故障，故障的性质、部位、严重程度怎样等。
从上所述的模糊神经网络诊断模型建立，足以表明它具有人工智能诊断的一般属性和基本内容，而且在知识产生、表达、获取及推理诸方面具有自己的独特之处。
在知识产生方面。
它不仅含有对诊断领域现有知识的汇编，而且包括了计算机数字仿真生成知识的内容。
可以用传递矩阵法建立机组振动响应力学模型，通过数值模拟得到常见故障的振动响应分布，再引入转子系统传递函数的概念，生成反映机组故障作用位置的传递函数矩阵，最后通过转置变换。
即得到知识集。
在知识表达方面，它表现为浅层和深层两种形式，面向专家、知识工程师和用户的原始知识，经过LSFS模型的数学处理后得到一些学习范例，本文称之为浅知识。
这种知识形式易于表达模糊性和不确定性；浅知识通过网络自学习转化为网络的内部编码，分布在网络结构上，最终是用大量神经元的互连方式及对备连接权重的分布来表达特定的概念或知识，这种形式是一种深层的隐含表达方式，本文称之为深知识或隐含知识。
3工程应用
为了考核模糊神经网络诊断模型理论的正确性和优越性，将之与传统BP网络同时应用于某大型汽轮发电机组的故障类型识别中进行比较。
这里，首先估计机组可能存在不平衡，碰摩，不对中，轴裂纹，联轴器不正，紧固件松动及油膜涡动7种故障。
传统BP网络在进行诊断时，先人为组织网络训练样本，且训练样本的输出取为0，1值，即在表达自身频谱的故障位置赋1。
否则赋0；而模糊神经网络诊断模型则通过LSFS模型(本文为了获得明显的诊断效果，其采用改进模糊贴近度法，且贴近度系数CONST=2[3])组织网络训练样本，其结果训练样本的输出取值于区间[0，1]。
在初始条件完全相同的情况下，将各自的训练样本集分别输入
同一结构的网络进行训练得出如图2所示的训练误差曲线比较图。
由图可以发现，在一个误差精度要求不高的区域里，即系统误差error>0.002时，传统BP网络的收敛速度低于模糊神经网络诊断模型，由于此精度区域一般没有工程意义，故不做分析讨论；而在误差精度要求高的区域里，传统BP网络的收敛速度却高于模糊神经网络诊断模型。
这是因为传统BP网络的训练样本输出仅简单取为0，1值。
而模糊神经网络诊断模型训练样本的输出取值于区间[0，1]。
此相当于对输出进行了编码，从而增加了隐层节点的附加工作来完成这种编码功能，甚至需要增加隐层节点数或增加隐层才能满足要求。
4绪论
基于以上的分析、论述表明，本文所建立的模糊神经网络诊断模型理论，无论从建立的理论基础、方法体系，还是从建立的结果看，它都是正确的；且它在原始知识的产生方式、学习样本的合理组织以及在网络模型的自适应选取方面都具有突出特点。
通过理论分析和工程实际应用表明，该模型理论的应用能提高诊断精度。
具有诊断功能强、智能化程度高、便于实用推广的特点。