基于混合评价指标的自组织模糊神经网络设计研究

针对在无增长和修剪阈值时模糊神经网络结构难以自适应问题,提出一种基于混合评价指标(hybridevaluation index, HEI)的结构设计方法。首先,通过模糊C均值聚类算法(fuzzy C-means clustering, FCM)确定初始规则层神经元数目及其中心与宽度。其次,基于戴维森堡丁指数(Davies bouldin index, DBI)和邓恩指数(Dunn index, DI)提出一种新的相关性评价指标(relevance evaluation index, REI)来计算规则层各神经元输出之间的相关性,同时根据训练过程中网络输出均方根误差(root mean square error, RMSE)的变化情况来确定网络的学习能力,然后基于REI和RMSE提出了HEI。通过HEI来调整模糊神经网络的拓扑结构,有效解决了在无增长和修剪阈值时网络结构难以动态自调整的问题且避免了网络结构冗余。最后,通过对Mackey-Glass时间序列预测、非线性系统辨识和大气中PM2.5浓度预测,证明了该结构设计方法的可行性和有效性。

基于证据推理的多指标评价系统设计与实现

针对具有不确定性的混合多指标评价问题,介绍了定性指标和定量指标的数据提取方法,结合证据推理法的基本理论,采用混合编程技术,开发了证据推理评价系统。系统设计了指标体系管理、数据管理、评价分析三大模块,实现了定性指标与定量指标相结合的多指标综合评价。最后,以船舶保障性为示例验证了系统具有稳定性和实用性,该系统能够多角度分析评价结果,为决策者提供辅助决策。