16、神经模糊专家系统与二进制乘法器的研究进展

神经模糊专家系统与二进制乘法器的研究进展

神经模糊专家系统在鸡蛋发育状态诊断中的应用

在鸡蛋发育状态诊断领域，为提高诊断效率，研究人员对人工智能方法进行了深入探索。其中，神经模糊专家系统与元启发式算法的结合被证明是当前最为有效的方法。

研究人员在Python包中对神经模糊专家系统和普通多层感知器的数学模型进行了数值研究。他们使用了包含1080×800大小RGB图像的Chicken基准数据集，从380张图像中随机选取80%作为训练样本，20%作为测试样本。采用了多层感知器（MLP）结合反向传播（BP）和灰狼优化器（GWO），以及提出的模型（19）和（20）分别结合反向传播（BP）和灰狼优化器（GWO）进行实验。MLP设置了2个隐藏层，每个隐藏层包含11个神经元，同时输入层也有相应设置，实验确定参数ε = 0.05。

模型和参数识别方法	均方误差（MSE）	错误决策概率	计算复杂度
连续模式下带BP的普通MLP	0.49	0.19	T = PN
无并行性的带GWO的普通MLP	0.38	0.14	T = PNI
带钟形隶属函数的批量模式下带BP的作者模型（19）