本文從模糊隨機性的角度分析了建井施工組織中的網絡方法，給出了相應的算法，增強了解決實際問題的能力。

為了有效解決網絡系統可能出現的故障,結合模糊神經網絡提出了一種新的故障檢測算法fdd-fnn(failuredetectionalgorithmbasedonfuzzyneuralnetwork).該算法根據特征信息熵建立了故障檢測評價方法和最小偏差的優化模型,設計了模糊神經網絡中輸入層、模糊化層、模糊規則層和解模糊層,并且給出了具體的算法流程.通過建立網絡仿真平臺,深入分析了影響fdd-fnn算法的關鍵因素,同時對比研究了fdd-fnn算法與其他算法的性能情況,結果表明fdd-fnn算法具有較好的適應性.

針對深基坑變形控制系統中的不確定性、模糊性因素多的問題,將模糊控制理論與神經網絡技術相結合,采用非線性神經元構成的神經網絡結構,把對應的網絡輸入、輸出表達為輸入、輸出信息的模糊數隸屬度,建立了一種基于模糊神經網絡的深基坑施工變形預測模型.結果表明,利用模糊度隸屬函數對基坑施工進行動態控制具有較好的實用效果.

基于模糊神經網絡的深基坑變形預測——針對深基坑變形控制系統中的不確定性、模糊性因素多的問題，將模糊控制理論與神經網絡技術相結合，采用非線性神經元構成的神經網絡結構，把對應的網絡輸入、輸出表達為輸入、輸出停息的模糊數隸屬度，建立了一種基于模糊神...

在對影響建筑工程造價因素分析和標準模糊神經網絡結構分析的基礎上,通過增加輸入層與模糊層之間的權值v,加入規則的重要度γ,對標準模糊神經網絡進行了改進,并建立基于改進的標準模糊神經網絡的工程造價快速估算模型。將基于這種結構的模糊神經網絡的工程造價快速估算模型應用于建筑工程的投標報價中,從仿真結果可以看出該網絡模型學習時間較短,學習速率較快,精度較高。

現如今市場經濟競爭十分激烈,實際招投標工作要求能快速準確地進行工程造價的估算。無論業主還是承包商確定工程造價都要求快速、準確,完善的快速估價系統能夠很好地解決這個問題。模糊技術與神經網絡結合是一種把經驗與數學模型結合,這種研究打破了過去人們所進行的各種學科在邏輯上的獨立性,預示了人工智能的光明前景和希望。

本文探討了模糊神經網絡在確定工程造價中的應用方法和途徑。分析影響工程造價的因素,提取特征值,利用madalines網絡和rbf網絡估測工程造價,通過實例計算,表明運用模糊神經網絡估測土建工程造價和工程工料消耗量是可行和有效的。

**資訊http://www.***.*** **資訊http://www.***.***

**資訊http://www.***.*** **資訊http://www.***.***

通過對多級泵站老化情況的調研,利用模糊優化法和bp神經網絡模型對多級泵站老化進行了評價,并比較兩種方法的優缺點。

文章提出一種基于模糊神經網絡的控制算法應用于ｉｂ系統的聯動控制，有效地解決了傳統單一閾值控制逄法難以達到的復雜控制問題。這種ｆｎｎｃ控制器可以根據實際需要進行學習，具有很強的適應能力。

智能家居中的環境因素對人體有著不容忽視的影響,智能家居環境舒適度已成為智能家居評估指標中重要的一項,通過對智能家居監測系統信息融合技術進行研究,運用結合模糊推理和神經網絡算法優點的模糊神經網絡對智能家居監測系統采集的各環境因素進行處理分析,從而能夠智能有效的提高人們的室內生活質量。

基于模糊神經網絡的房地產價格評估問題研究——提出了一種基于神經模糊揄系統的商品住宅價格評估模型，分析了影響商品住宅價格的因素，給出了商品住宅價格評估指標體系，探討了模型建立的原理及算法步驟。計算實例說明了該模型用于商品住宅價格準確評估的有效性...

本文給出了網絡設備優選方案評價指標體系,通過對模糊層次法分析,建立模糊層次分析法評價模型。它采用模糊一致關系去實現模糊推導,利用模糊一致矩陣實現動態自適應。評價模型具有根據具體問題情況進行調節的能力,優于傳統ahp法的特點。模糊層次評價模型不僅用于設備優選方案,也可達到實現最大費效比目的。

本文對常見的電梯智能群控算法進行了分析比較,重點研究了模糊神經網絡算法。本文首先對大廈客流的特征進行長期統計分析,進而對電梯群交通模式進行分類,利用模糊神經網絡對電梯群的交通模式進行了識別。根據系統的識別結果判定電梯群當前處于的交通模式。然后再次利用模糊神經網絡對派梯算法中各電梯響應呼梯信號的可信度進行計算,選取可信度最大的電梯響應呼梯信號,最終完成派梯。

本文對常見的電梯智能群控算法進行了分析比較,重點研究了模糊神經網絡算法。本文首先對大廈客流的特征進行長期統計分析,進而對電梯群交通模式進行分類,利用模糊神經網絡對電梯群的交通模式進行了識別。根據系統的識別結果判定電梯群當前處于的交通模式。然后再次利用模糊神經網絡對派梯算法中各電梯響應呼梯信號的可信度進行計算,選取可信度最大的電梯響應呼梯信號,最終完成派梯。

介紹了模糊綜合評判和人工神經網絡原理,分析了一般bp神經網絡在研究復雜性問題時存在的局限性,根據模糊人工神經網絡模型的構建方法,探討了該模型在礦井構造定量評價中的應用,結合鮑店煤礦的實際資料,對建立的模糊人工神經網絡模型進行了學習訓練,對未采區的構造復雜程度進行了預測,結果表明:模糊人工神經網絡較一般bp神經網絡具有更快的收斂速度和更準確的預測效果.

基于補償模糊神經網絡的制冷系統故障診斷研究——選擇反映制冷系統故障狀態的熱力參數集組成特征向量，并對其進行模糊化處理，利用補償模糊神經網絡建立故障狀態與熱力參數特征向量之間的映射關系。將神經網絡和補償模糊邏輯相結合，采用動態、全局優化的運算，...

針對變頻空調常規模糊控制系統的隸屬函數和控制規則的獲取受限于專家經驗的問題,根據神經網絡自學習能力強的特點,將模糊控制與神經網絡相結合,對空調的控制系統進行改進,并據此設計模糊神經網絡控制器,在此基礎上進行了理論分析和模擬實驗,驗證了這一控制系統的有效性。

本文提出一種基于模糊神經網絡和建筑結構系統辨識方法。利用模糊神經網絡強大的非線性映射能力與學習能力以實測的結構動力響應數據建立起結構的動力特性模型。不但可以克服以往傳統與智能辨識方法中存在的種種弊病，而且還將土一結構相互作用以及結構自身非線性對結構動力特性的影響考慮在內，使得結構系統辨識更具客觀性。具有物理意義明確，可擴展性強，能夠用于實時在線控制與健康診斷等優點。

提出了一種基于神經模糊推理系統的商品住宅價格評估模型,分析了影響商品住宅價格的因素,給出了商品住宅價格評估指標體系,探討了模型建立的原理及算法步驟。計算實例說明了該模型用于商品住宅價格準確評估的有效性和可行性,為房地產價格評估提供了科學的方法。

紅外圖像中的微弱目標檢測與跟蹤是數字圖像處理領域中的研究熱點。針對紅外圖像中微弱目標灰度的統計特點以及模糊神經網絡在自適應噪聲消除的應用,提出一種基于增強型動態模糊神經網絡算法用于紅外圖像噪聲消除。經過自適應噪聲消除后,可有效的有自動閾值門限分割法進行微弱目標檢測。