B样条函数网络应用于曲线拟合

将 B样条函数网络应用于曲线拟合问题 ,并进行了计算机实验模拟 。

改进型B样条网络函数及其应用

B样条网络函数可以作为模糊神经系统的隶属函数 .通过指出常规B样条模糊隶属函数构造中存在的不足 ,提出了针对性的改进措施 ,从而既满足了B样条本身的性质 ,又从理论设计上避免了使系统不稳定的因素 ,增加B样条函数在作为模糊神经网络控制器的实际应用中的抗干扰能力 .论文给出了改进型B样条网络的设计过程以及实验结果 .在实际电机速度控制系统的对比实验中证明了所提改进方法的有效性和实用性 .

B样条基函数模糊神经网络控制系统及其混合学习算法

介绍了一种基于模糊B样条基函数神经网络的控制器,该控制器将模糊控制的定性知识表达能力、神经网络的定量学习能力和B样条基函数优异的局部控制性能相结合,采用B样条基函数作为模糊隶属函数。还提出了模糊神经网络控制器的混合学习算法,即先采用免疫遗传算法离线优化,再采用BP梯度算法在线调整。对锅炉主蒸汽温度控制的仿真结果表明了此法的可行性和有效性。