本文關(guān)鍵詞：基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的邊坡穩(wěn)定性評(píng)價(jià)方法，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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2009年增刊2　　　　　　　　　　　　周　寧,等:基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的邊坡穩(wěn)定性評(píng)價(jià)方法

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邊坡穩(wěn)定性評(píng)價(jià)方法,模型通過(guò)對(duì)輸入知識(shí)的預(yù)處理和輸出知識(shí)的后處理,將模糊邏輯推理溶入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性計(jì)算中,通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)模糊評(píng)價(jià),將模糊規(guī)則隱含分布于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,實(shí)現(xiàn)了模糊映射算法,將模糊理論與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有機(jī)的結(jié)合起來(lái),拓寬了模糊理論和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的范圍和能力,極大地提高了模型的分析評(píng)價(jià)能力

[3]

模糊權(quán)系數(shù)或者輸入信號(hào)是模糊量的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。目前,模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)主要有三種形式:(1)算術(shù)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);(2)邏輯模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);(3)混合模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。算術(shù)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)又包括三種基本類型:FNN1,FNN2,FNN3,其具體意

[5]

義如表1所示。針對(duì)邊坡穩(wěn)定性評(píng)價(jià)的具體情況,本文采用FNN2型算術(shù)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行建模分析。

[4]

。

2　模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)架

就現(xiàn)有研究狀況而言,模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是指具有

表1　模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類型及運(yùn)算規(guī)則

Table1　Basictypeandalgorithmoffuzzyneuralnetwork

類型I

名稱

(FNN1)權(quán)系數(shù)為模糊量,

(FNN2)權(quán)系數(shù)為實(shí)數(shù),

(FNN3)權(quán)系數(shù)和輸入

類型II(HNN)邏輯運(yùn)算代替S型函數(shù)

類型III(HFNN)FNN基礎(chǔ)上用邏輯運(yùn)算代替S型函數(shù)

運(yùn)算規(guī)則

輸入信號(hào)為實(shí)數(shù)輸入信號(hào)為模糊量信號(hào)均為模糊量

2.1　FNN2型BP模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

網(wǎng)絡(luò)模型為一個(gè)多輸入單輸出的5層模糊神

經(jīng)網(wǎng)絡(luò),其實(shí)現(xiàn)模糊推理過(guò)程的拓樸結(jié)構(gòu)如圖1所示。網(wǎng)絡(luò)主要由輸入層、模糊化層、非線性映射層、結(jié)果層、反模糊化層五部分組成,樣本在輸入層作模糊化處理轉(zhuǎn)化為模糊向量,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)模糊向量實(shí)現(xiàn)模糊非線性映射功能,在結(jié)果層作反模糊化處理將結(jié)果模糊向量轉(zhuǎn)化為系統(tǒng)的評(píng)價(jià)結(jié)果輸出

。

輸入知識(shí)模糊化的目的是將無(wú)法用明確隸屬關(guān)系表達(dá)的量化值在一定的模糊規(guī)則下,在數(shù)據(jù)空間中重新進(jìn)行劃分,以得到更加貼近實(shí)際的數(shù)據(jù)表

[6]

達(dá)形式。模糊化主要通過(guò)隸屬度函數(shù)實(shí)現(xiàn)。輸入知識(shí)分為兩類,即數(shù)字變量描述的定量數(shù)據(jù)和語(yǔ)言變量描述的定性數(shù)據(jù)。根據(jù)確定隸屬度函數(shù)基本原則,經(jīng)試算分析,本文對(duì)定量數(shù)據(jù)的模糊化采用嶺形分布函數(shù):

(1)降嶺形分布

　　　1

(x≤a)

11πa+bμ(xs(x)(a<x≤b)22b-a2

(x>b)

　　　0

(1)

(x≤a)

πa+bμ(x11s(x)(a<x≤b)

22b-a2

(x>b)

　　　1

(2)

(3)嶺形分布

　　0

(x≤a)

(2)升嶺形分布

　　　0

圖1　模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法結(jié)構(gòu)

Fig.1　Algorithmstructureoffuzzyneuralnetwork

圖中,m、n分別表示輸入單元和隱單元個(gè)數(shù),x個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的量化值,r1,x2,…,xm為m1,r2,…,rm為評(píng)價(jià)指標(biāo)經(jīng)隸屬度函數(shù)量化后的隸屬度向量,隸屬度向量為五維形式,記作:rrm=(m1,rm2,rm3,r,W,Wm4,rm5)ijjk分別表示輸入層到隱層、隱層到結(jié)果層的連接權(quán)值,y'為樣本x1,x2,…,xm的網(wǎng)絡(luò)輸出,y為輸出y'反模糊化后的最終結(jié)果。2s(x)(a<xc)　　0

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