信息处理的模糊系统方法理论与实践

本项目提出了在信息处理中采用模糊系统理论解决传统理论及算法实践中碰到的模糊概念问题，光从模糊理论中模糊熵原理出发研究模糊系统理论与概率理论概念的异同及意义，然后建立模糊规划的联想记忆模型及算法体系。主要研究成果包括：1、为一种区间回归的神经网络模型提出了一种鲁椿学习算法，该算法能有效的抑制有数据对学习过程的影响；2、提出了基于规范共轭梯度算法的一种区间回归的神经网络模型的学习中；3、提出了一种亲折区间回归的神经网络模型及其学习算法。与其他的两种模型相比，这种网络模型实现起来的方便和经济，可被应用于模糊系统的辨识和预测；4、为说话人识别的研究提供了两种有效的非参数距离测度。本项目已按计划圆满完成。