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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)定性評價方法

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邊坡穩(wěn)定性評價方法,模型通過對輸入知識的預(yù)處理和輸出知識的后處理,將模糊邏輯推理溶入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性計算中,通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)模糊評價,將模糊規(guī)則隱含分布于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,實現(xiàn)了模糊映射算法,將模糊理論與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有機的結(jié)合起來,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價能力

[3]

模糊權(quán)系數(shù)或者輸入信號是模糊量的神經(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。針對邊坡穩(wěn)定性評價的具體情況,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)為實數(shù),

(FNN3)權(quán)系數(shù)和輸入

類型II(HNN)邏輯運算代替S型函數(shù)

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

運算規(guī)則

輸入信號為實數(shù)輸入信號為模糊量信號均為模糊量

2.1　FNN2型BP模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

網(wǎng)絡(luò)模型為一個多輸入單輸出的5層模糊神

經(jīng)網(wǎng)絡(luò),其實現(xiàn)模糊推理過程的拓樸結(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)對模糊向量實現(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)的評價結(jié)果輸出

。

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

[6]

達形式。模糊化主要通過隸屬度函數(shù)實現(xiàn)。輸入知識分為兩類,即數(shù)字變量描述的定量數(shù)據(jù)和語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數(shù),x個評價指標(biāo)的量化值,r1,x2,…,xm為m1,r2,…,rm為評價指標(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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