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基于模糊理论和的复杂
对象系统综合评价方法研究
杨蔚华
三峡大学机械与材料学院湖北宜昌
【摘要】对应用模糊综合评价方法和人工神经网络解决复杂对象系统综合评价问题的原理和特点进行了分析和比较,提出了模糊综合评
价方法与相结合的综合评价方法是复杂对象系统行之有效的一种评价方法,并就二者的结合,即模糊神经网络模型的建立及其关键技
术进行了探讨。
【关键词】模糊综合评价;神经网络;模糊神经网络;复杂对象系统
,只是将其中的某些元件“模糊化”。其本质上还是神经网
来越多的复杂对象系统。在实际建造复杂系统之前,要建立一套相应络。下图就是实现融合的基于网络的模糊神经网络的评价模型。
的系统评价方法, 以评定所设计的系统在各种情况下的性能指标,以图中, 为第个样本模式的评价指标属性值,记
得到理想设计方案。而复杂对象系统的评价是典型的多目标多层次综为: . ,。,. 为经相应隶属函数量化后的规范
合评价问题。,各指标的描述方化评价向量,记为:,.。,,.,;/~ ,为输入层第
式也不同,因此也就决定了复杂对象的评价是典型的定性与定量相结单元到隐单元层第单元的连接权系数,,一,为隐单元层
合的模糊决策问题。因此对于复杂对象系统来说,需要选择一个系统第单元到输出层的连接权系数, 为第个样本模式的评价结果输
的、科学的、合理的综合评价方法。出,该输出与样本理想输出之闯的偏差则用来调节网络相应的参数,
基于模糊理论和的综合评价方法的原理及特点直到误差达到要求。利用得到的经检验是合理的范例来训练网
络。使其学忆样本的知识。练好的就可以像专家一样进
对于复杂对象系统的评价,常用的方法有基于模糊理论的模糊综行评价,当新的待评方案输入后,就可在输出层得到相应的评价结果。
合评价方法,即“”,还
有属于人工智能领域的人工神经网络技术,
即“”。输出晨
是一种利用模糊集合论和模糊数学理论将模糊信息数值
,从多个指标
艇单元县
对被评价事物隶属等级状况进行综合性评判,把被评判事物的变化区
间做出划分,
模糊综合决策数学工具。能够将模糊信息加以量化,充分借鉴
专家意见,可以较好地解决综合评价中的模糊性,其评价结果较传统输入层
评价方法的结果更切合实际、更精确。但主观色彩较浓。评价过
程较繁琐,缺乏自学习能力,具有随机性和认识上的模糊性。
攫搬翌筢纯层

线性自适应动态系统,它具有学忆能力以及智能处理功能,
能在不同程度和层次上模拟人脑的信息处理机理。对某类问题图模糊神经网络评价模型
的评价原理:把用来描述评价对象特征的信息作为输入向量,将代表
相应综合评价的量值作为输出,然后用足够的样本训练这个网络,使综上所述. 的评价过程如下:
不同输入向量得到不同的输出量值,,构成评价指标集;
值和阀值便是经过自适应学习所得到的正确内部表示。训练好的提