[01411229]模糊神经网络算法研究及其在通信系统中的应用

该项目包括算法理论研究与应用两方面，前者含三项子课题（反馈网络能量函数改进。模糊自适应前向网络算法、模糊自适应反馈网络算法），后者将以上算法分咽应用于通信系统的实际问题，含五个子课题（分组交换流量控制、通信网最优路径选择、路由重排、ＡＴＭ网络流量控制、ＶＬＳＩ系统单元布局）。近年来，国内外模糊神经网络的研究以美国南加州大学Ｋｏｓｋｏ教授的工作为代表，着重模糊控制系统中引入神经网络、模糊联想记忆模型、模糊多层感知器神经元模型等方面。该项目之原理完全不同于这些方面，独具特色，该项目将模糊集运算引入神经网络模型之中，以实现参数自适应功能（如ＢＰ算法α、γ、Ｈｏｆｉｅｌｄ网络中的Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ参数），重新构作网络的能量函数，从而明显改善了原有算法的收剑性能（收剑速度提高近一个数量级），且网络结构简单便于硬件实现，已实成多种应用子课题，并实现了虚拟硬件设备（利用ＤＳＰ加速版）。该项目在理论上有创造，并具有一定的系统性和完整性。成果鉴定意见指出：“理论研究与实验结果一致。成果属国内首创。与国外公开指导的同类研究相比较，该项目在实时快速运算、可靠性方面都处于领先地位。”为推动中国神经网络理论研究向实用化迈进作出了贡献。