基于积分模度量的折线模糊神经网络与广义模糊系统的逼近分析及图像处理

项目名称： 基于积分模度量的折线模糊神经网络与广义模糊系统的逼近分析及图像处理

项目编号： No.61374009

项目类型： 面上项目

立项/批准年度： 2013

项目学科： 自动化技术、计算机技术

项目作者： 王贵君

作者单位： 天津师范大学

项目金额： 59万元

中文摘要： 折线模糊神经网络通过确定折线模糊数的有限个点来完成模糊信息处理,其表达式是基于折线模糊数的算术运算体系。模糊系统通过测量数据或数字传感器来获得反映该系统输入输出关系的数据信息。二者虽不依赖于精确的数学模型,但却具有逻辑推理、数值计算功能和较强的非线性函数逼近能力。本项目依几类新型模糊积分定义的不同积分模为度量。首先,利用折线模糊数的线性运算和模糊值简单函数研究多输入单输出(MISO)折线模糊神经网络的逼近性能及学习算法;其次,通过调节参数将Mamdani和T-S模糊系统统一起来建立广义混合模糊系统,利用不同分层方法和多元分片线性函数讨论该系统推理规则总数的降低和逼近能力问题,进而优化学习算法和进行数值仿真;最后,在随机环境下借助随机过程的典则表示探究混合随机模糊系统的逼近性及实现过程。此外,应用二维数字图像编码建立一类广义模糊推理网络和优化滤波器,为进一步研究数字图像恢复技术提供理论依据。

中文关键词： 折线模糊数；模糊神经网络；模糊系统；逼近性能；优化算法

英文摘要： The polygonal fuzzy neural network finishes fuzzy information processing by finite number of points determining the polygonal fuzzy numbers, and its expression bases on their arithmetical operations systems. A fuzzy system obtains data messages with res

英文关键词： Polygonal fuzzy number；fuzzy neural network；fuzzy systems；approximation performance；optimization algorithm