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更新时间:2026.04.18
基于模糊神经网络的故障检测算法

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为了有效解决网络系统可能出现的故障,结合模糊神经网络提出了一种新的故障检测算法FDD-FNN(Failure Detection algorithm based on Fuzzy Neural Network).该算法根据特征信息熵建立了故障检测评价方法和最小偏差的优化模型,设计了模糊神经网络中输入层、模糊化层、模糊规则层和解模糊层,并且给出了具体的算法流程.通过建立网络仿真平台,深入分析了影响FDD-FNN算法的关键因素,同时对比研究了FDD-FNN算法与其他算法的性能情况,结果表明FDD-FNN算法具有较好的适应性.

基于模糊神经网络的深基坑变形预测

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针对深基坑变形控制系统中的不确定性、模糊性因素多的问题,将模糊控制理论与神经网络技术相结合,采用非线性神经元构成的神经网络结构,把对应的网络输入、输出表达为输入、输出信息的模糊数隶属度,建立了一种基于模糊神经网络的深基坑施工变形预测模型.结果表明,利用模糊度隶属函数对基坑施工进行动态控制具有较好的实用效果.

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