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APPLICATION STUDY ON ADAPTIVE NEURAL FUZZY INFERENCE MODEL IN COMPLEX SOCIAL-TECHNICAL SYSTEM
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作者 冯绍红 李东 《Transactions of Nanjing University of Aeronautics and Astronautics》 EI 2011年第4期393-399,共7页
The adaptive neural fuzzy inference system (ANFIS) is used to make a ease study considering features of complex social-technical system with the target of increasing organizational efficiency of public scientific re... The adaptive neural fuzzy inference system (ANFIS) is used to make a ease study considering features of complex social-technical system with the target of increasing organizational efficiency of public scientific research institutions. An integrated ANFIS model is built and the effectiveness of the model is verified by means of investigation data and their processing results. The model merges the learning mechanism of neural network and the language inference ability of fuzzy system, and thereby remedies the defects of neural network and fuzzy logic system. Result of this case study shows that the model is suitable for complicated socio-technical systems and has bright application perspective to solve such problems of prediction, evaluation and policy-making in managerial fields. 展开更多
关键词 complex adaptive system adaptive neural fuzzy inference system (anfis complex social-technical system organizational efficiency
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基于ANFIS-LSSVM的计算颜色恒常性算法研究
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作者 王兴光 罗运辉 +1 位作者 王庆 陈业红 《齐鲁工业大学学报》 CAS 2024年第2期62-72,共11页
计算颜色恒常性是指消除场景光源的影响从而再现物体真实颜色的能力。目前,深度神经网络的应用使颜色恒常性精度显著提高,但大多数深度学习算法训练时间长、计算复杂度高,且需要大量的训练样本。针对此问题,提出了一种结合自适应神经模... 计算颜色恒常性是指消除场景光源的影响从而再现物体真实颜色的能力。目前,深度神经网络的应用使颜色恒常性精度显著提高,但大多数深度学习算法训练时间长、计算复杂度高,且需要大量的训练样本。针对此问题,提出了一种结合自适应神经模糊推理系统(ANFIS)和最小二乘支持向量机(LSSVM)的简单有效的方法。该方法分为训练和预测两个阶段:在训练阶段,首先提取图像特征分别训练ANFIS、LSSVM两种初始光源估计模型,接着利用核函数变换将两种模型融合,然后利用预留训练样本进一步训练得到多元线性回归光源估计模型;在预测阶段,提取测试图像特征后,直接由训练所得模型预测得到该测试图像最终的场景光源颜色值。实验结果表明,与深度学习方法相比,本文所提方法计算复杂度较低,即使在小训练样本中也能有很好的光源估计性能。 展开更多
关键词 计算颜色恒常性 光源估计 自适应神经模糊推理系统(anfis) 最小二乘支持向量机(LSSVM)
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开关磁阻电机自适应模糊神经网络系统(ANFIS)无位置传感器控制 被引量:11
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作者 吴江潦 易灵芝 +2 位作者 彭寒梅 刘香 邓文浪 《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第8期1401-1405,共5页
提出一种基于有限元模型的开关磁阻电机自适应模糊神经网络系统(ANFIS)无位置传感器控制的新方法。自适应模糊神经网络系统以相绕组的电流和磁链为输入,以转子位置角度为输出,从而建立起电流、磁链和转子位置角度的非线性映射关系。网... 提出一种基于有限元模型的开关磁阻电机自适应模糊神经网络系统(ANFIS)无位置传感器控制的新方法。自适应模糊神经网络系统以相绕组的电流和磁链为输入,以转子位置角度为输出,从而建立起电流、磁链和转子位置角度的非线性映射关系。网络训练的样本数据来自于有限元模型分析,它具有足够的精度,且不需要测量仪器和线路布置,不受环境干扰因素影响,能够大幅减少试验成本,缩短试验周期。仿真和实验结果表明,由自适应模糊神经网络获得的角度信号和由位置传感器获得的角度信号相比误差较小,电机能够准确换相,且输出转矩波动小,转速曲线平滑,电机在无位置传感器下运行良好。 展开更多
关键词 开关磁阻电机 自适应模糊神经网络系统 无位置传感器 有限元模型
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基于ANFIS的高速列车制动控制仿真研究 被引量:12
4
作者 王卓 王艳辉 +1 位作者 贾利民 李平 《铁道学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第3期113-117,共5页
将自适应神经模糊推理系统应用到高速列车制动控制当中,实现了高速列车制动过程的智能控制,具有控制安全性好,停车误差小,同时在模拟人操作方面有很好的效果。并且在MATLAB环境中进行了仿真研究,将ANFIS与SIMULINK有机地结合在一起,充... 将自适应神经模糊推理系统应用到高速列车制动控制当中,实现了高速列车制动过程的智能控制,具有控制安全性好,停车误差小,同时在模拟人操作方面有很好的效果。并且在MATLAB环境中进行了仿真研究,将ANFIS与SIMULINK有机地结合在一起,充分地发挥了各自的优势,简化了仿真过程。仿真结果表明了该方法的有效性与正确性。 展开更多
关键词 高速列车 自适应神经模糊推理系统(anfis) 制动控制 仿真
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基于ANFIS-GM的心墙堆石坝变形预测 被引量:10
5
作者 钟登华 刘昊元 +3 位作者 佟大威 刘玉玺 吴斌平 刘肖军 《水利水电技术》 CSCD 北大核心 2015年第3期1-6,16,共7页
本文提出采用自适应网络模糊推理系统(adaptive neuro-fuzzy inference system,ANFIS)优化灰色理论模型(Grey Model,GM)的建模方法来研究预测大坝变形。ANFIS-GM模型综合考虑了由于资料不完备、考虑因素不全面而产生的灰色特性和各影响... 本文提出采用自适应网络模糊推理系统(adaptive neuro-fuzzy inference system,ANFIS)优化灰色理论模型(Grey Model,GM)的建模方法来研究预测大坝变形。ANFIS-GM模型综合考虑了由于资料不完备、考虑因素不全面而产生的灰色特性和各影响因素与大坝变形之间存在的模糊特性。该模型相比于GM模型不仅考虑了大坝变形的灰色特性,而且还考虑了水位变化速率、填筑速率与大坝变形的模糊关系。通过心墙堆石坝沉降变形的实例分析,表明该模型比GM模型误差更小。同时,该模型具有处理小样本,自组织、自学习、自适应,模糊推理的综合能力。 展开更多
关键词 心墙堆石坝 大坝变形 灰色理论 自适应网络模糊推理系统 anfis-GM模型
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船舶安全航行系统风险分级ANFIS模型 被引量:6
6
作者 夏海波 张蒙蒙 +1 位作者 胡甚平 黄常海 《上海海事大学学报》 北大核心 2014年第2期17-21,共5页
为准确实现对在航船舶的风险评估,建立船舶安全航行系统风险分级ANFIS模型.该方法分层列出4级影响船舶风险值的风险因素,通过模糊推理系统初步定义各项风险因素的隶属度模型.根据建立的模型和典型在航船舶历史数据,运用模糊神经网络的... 为准确实现对在航船舶的风险评估,建立船舶安全航行系统风险分级ANFIS模型.该方法分层列出4级影响船舶风险值的风险因素,通过模糊推理系统初步定义各项风险因素的隶属度模型.根据建立的模型和典型在航船舶历史数据,运用模糊神经网络的自学习性对模型进行修正,最终实现对船舶风险的客观评估.得到的数据对比图及误差图分析表明,该方法能够使典型数据充分加入,有效克服建模中的主观影响,并在合理的误差范围内较客观地评估在航船舶整体风险. 展开更多
关键词 自适应神经模糊推理系统(anfis) 风险评估 风险分级 历史数据 航运 安全
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基于ABAQUS-ANFIS的露天矿边坡可靠度分析 被引量:8
7
作者 曾晟 杨仕教 +2 位作者 孙冰 戴剑勇 黄伟 《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第4期437-441,共5页
借助ABAQUS的强大非线性功能和丰富的单元库,建立了平面破坏型边坡有限元分析模型.并用该模型进行了边坡稳定状态的数值实验研究,以获得进行ANFIS分析的数据.同时建立了基于自适应模糊神经网络模型的抗滑力和下滑力的求解方法模型,并用M... 借助ABAQUS的强大非线性功能和丰富的单元库,建立了平面破坏型边坡有限元分析模型.并用该模型进行了边坡稳定状态的数值实验研究,以获得进行ANFIS分析的数据.同时建立了基于自适应模糊神经网络模型的抗滑力和下滑力的求解方法模型,并用Matlab语言编写了实现可靠度的计算程序,对湖南雪峰水泥原料矿山的露天边坡进行可靠度分析.研究表明:该方法具有避免编写冗长的有限元计算程序,同时具有节省机时,计算精度高的优点. 展开更多
关键词 边坡稳定性 可靠性 非线性有限元 自适应神经模糊推理系统
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基于减聚类ANFIS模型的船舶横摇运动实时预测 被引量:10
8
作者 张泽国 尹建川 +3 位作者 胡江强 李可 皇甫国光 董显利 《上海海事大学学报》 北大核心 2017年第1期7-11,67,共6页
为准确高效地预测船舶在波浪中的航行状态以保证人员、货物和船舶的安全,提出一种基于减聚类的自适应神经模糊推理系统(Subtractive Clustering based Adaptive Neural-Fuzzy Inference System,SC-ANFIS)模型.SC-ANFIS模型使用减聚类算... 为准确高效地预测船舶在波浪中的航行状态以保证人员、货物和船舶的安全,提出一种基于减聚类的自适应神经模糊推理系统(Subtractive Clustering based Adaptive Neural-Fuzzy Inference System,SC-ANFIS)模型.SC-ANFIS模型使用减聚类算法对输入样本进行聚类分析,得到模糊规则数,并建立神经模糊推理系统,再使用结合BP算法与最小二乘估计算法的混合算法对建立的预测系统进行优化训练,得到最优的预测系统模型,并使用自相关分析确定预测系统模型的输入.运用该模型对大连海事大学科研教学船"育鲲"号的横摇运动进行实时预测,结果验证了该方法可行、有效,并具有较高的预测精度. 展开更多
关键词 船舶横摇运动 时间序列预测 自适应神经模糊推理系统 减聚类
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利用地震属性、多元统计分析理论和ANFIS预测碳酸盐岩储层裂缝孔隙度 被引量:7
9
作者 刘晓梅 孙勤华 +1 位作者 刘建新 刘伟方 《测井技术》 CAS CSCD 北大核心 2009年第3期257-260,共4页
碳酸盐岩储层非均质性和各向异性强,利用某种单一技术难以准确定量地刻画出裂缝孔隙度空间分布情况。利用地震属性、多元统计分析理论和ANFIS(自适应性模糊神经网络)综合预测碳酸盐岩储层裂缝孔隙度。用成像测井资料准确识别裂缝孔隙发... 碳酸盐岩储层非均质性和各向异性强,利用某种单一技术难以准确定量地刻画出裂缝孔隙度空间分布情况。利用地震属性、多元统计分析理论和ANFIS(自适应性模糊神经网络)综合预测碳酸盐岩储层裂缝孔隙度。用成像测井资料准确识别裂缝孔隙发育位置,并计算出裂缝孔隙度的大小,用自适应性模糊神经网络建立井孔裂缝孔隙度和井旁地震属性数据体之间的函数关系模型,结合全区地震属性数据体对碳酸盐岩储层进行定量评价。利用该项技术预测塔中某工区碳酸盐岩储层裂缝孔隙度分布,预测结果与钻遇优质储层的井点吻合,说明该方法在该区有一定的实用性。 展开更多
关键词 测井解释 裂缝孔隙度 成像测井 地震属性 多元统计分析 自适应性模糊神经网络
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基于ABAQUS-ANFIS-MCS的岩质边坡可靠性分析 被引量:6
10
作者 曾晟 孙冰 +1 位作者 杨仕教 戴剑勇 《岩土力学》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第12期2661-2665,2670,共6页
针对岩质边坡工程稳定性分析中参数的不确定性,基于ABAQUA建立了平面破坏型边坡有限元分析模型。并用该模型进行了边坡稳定状态的数值模拟,以获得进行ANFIS分析的数据。同时基于自适应神经模糊推理系统建立了岩体力学参数与边坡抗滑力... 针对岩质边坡工程稳定性分析中参数的不确定性,基于ABAQUA建立了平面破坏型边坡有限元分析模型。并用该模型进行了边坡稳定状态的数值模拟,以获得进行ANFIS分析的数据。同时基于自适应神经模糊推理系统建立了岩体力学参数与边坡抗滑力和下滑力的映射模型,分析得到抗滑力和下滑力的统计特征。根据蒙特卡罗模拟方法用MATLAB语言编写了求解边坡的破坏概率和可靠度的计算程序,对湖南雪峰水泥原料矿山的露天矿边坡进行可靠度分析。研究结果表明,该方法具有避免编写冗长的有限元计算程序、节省机时、计算精度高的优点。 展开更多
关键词 边坡稳定性 可靠性分析 有限元分析 蒙特卡罗模拟 自适应神经模糊推理系统
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大坝变形预测的ANFIS模型 被引量:6
11
作者 沈细中 张文鸽 冯夏庭 《岩土力学》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第S2期1119-1122,共4页
大坝变形预报时,存在影响因素多且各因素之间的相互关系复杂,常规的变形预测方法难以满足大坝安全监控的要求。自适应神经模糊系统(ANFIS)兼备神经网络的自学习、自适应能力,以及模糊系统良好的知识表达性能。在系统分析大坝变形主要影... 大坝变形预报时,存在影响因素多且各因素之间的相互关系复杂,常规的变形预测方法难以满足大坝安全监控的要求。自适应神经模糊系统(ANFIS)兼备神经网络的自学习、自适应能力,以及模糊系统良好的知识表达性能。在系统分析大坝变形主要影响因素的基础上,以水库库水位、温度及时间效应为影响因子,建立基于自适应模糊神经系统的大坝变形预测模型,并以三峡二期围堰为例进行实证分析。研究表明,该模型计算简便,适用性强,精度高,为大坝变形预报提供了新的思路。 展开更多
关键词 大坝 变形 自适应模糊神经系统 三峡工程
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基于ANFIS的水质评价模型及其应用 被引量:7
12
作者 马细霞 郭慧芳 陈鑫 《水资源保护》 CAS 北大核心 2007年第6期12-14,69,共4页
在分析以往水质综合评价方法优缺点的基础上,采用自适应神经模糊推理系统(Adaptive Neural FuzzyInference System,ANFIS)建立了水质综合评价模型。以MATLAB为工具,以某市7个水质观测点为实例进行研究,并将评价结果和人工神经网络法、... 在分析以往水质综合评价方法优缺点的基础上,采用自适应神经模糊推理系统(Adaptive Neural FuzzyInference System,ANFIS)建立了水质综合评价模型。以MATLAB为工具,以某市7个水质观测点为实例进行研究,并将评价结果和人工神经网络法、灰色聚类法及地图重叠法的结果进行分析比较。结果表明:该模型具有计算速度快,评价结果客观、合理、稳定等特点,能够有效的应用于水质综合评价。 展开更多
关键词 水质评价 模糊推理 人工神经网络 anfis
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基于ANFIS的特高压输电线路故障分类识别方法 被引量:2
13
作者 林圣 何正友 +1 位作者 陈双 钱清泉 《西南交通大学学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第4期611-619,共9页
提出了一种基于自适应神经模糊推理系统(ANFIS)的特高压输电线路故障分类识别方法,以分类识别10种常见的输电线路故障.该方法以故障后1个工频周期内故障电流分量的标准差和四分位距作为故障分类识别的特征量.分析了噪声和谐波对这2个特... 提出了一种基于自适应神经模糊推理系统(ANFIS)的特高压输电线路故障分类识别方法,以分类识别10种常见的输电线路故障.该方法以故障后1个工频周期内故障电流分量的标准差和四分位距作为故障分类识别的特征量.分析了噪声和谐波对这2个特征量的影响;建立了基于ANFIS的故障分类识别模型.大量仿真试验表明:提出的故障分类识别方法能快速、准确地识别各类故障,并且不易受故障初始角、故障位置和过渡电阻的影响,对噪声、谐波、电流互感器传变特性及采样频率有良好的适应性,分类识别正确率能达到99.5%. 展开更多
关键词 自适应神经模糊推理系统 故障分类 特征提取 特高压输电线路 适应性
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圆弧破坏边坡反演设计的ANN方法与ANFIS方法的比较研究 被引量:5
14
作者 张志军 熊正为 +1 位作者 丁德馨 毕忠伟 《岩土力学》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第1期159-162,共4页
圆弧破坏边坡反演设计方法,是根据边坡的岩土力学参数及边坡高度,在确保安全系数满足要求的前提下,对圆弧破坏边坡的边坡角进行设计的一种新方法。建立圆弧破坏边坡反演设计方法的关键,就是要对大量稳定圆弧破坏边坡实例加以集成,以建立... 圆弧破坏边坡反演设计方法,是根据边坡的岩土力学参数及边坡高度,在确保安全系数满足要求的前提下,对圆弧破坏边坡的边坡角进行设计的一种新方法。建立圆弧破坏边坡反演设计方法的关键,就是要对大量稳定圆弧破坏边坡实例加以集成,以建立从{γ,c,φ,H,F}到{?f}的映射。文中收集了大量稳定圆弧破坏边坡实例,采用ANN和ANFIS对其进行了集成,分别建立了圆弧破坏边坡反演设计的ANN方法和ANFIS方法,进而又采用圆弧破坏边坡实例对两者的反演结果进行了比较。结果表明,ANFIS更适合于用来建立圆弧破坏边坡反演设计方法。 展开更多
关键词 人工神经网络 自适应神经模糊推理系统 圆弧破坏边坡 反演设计
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基于ANFIS的软测量模型在浮选中的应用 被引量:5
15
作者 王介生 张勇 《合肥工业大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2006年第11期1365-1369,共5页
以浮选过程为研究对象,提出一种基于自适应神经-模糊推理系统的经济技术指标软测量模型。该模型采用主元分析进行输入数据集降维,运用最小二乘法和粒子群优化算法相结合的混合学习算法对自适应神经-模糊推理系统结构参数进行优化设计。... 以浮选过程为研究对象,提出一种基于自适应神经-模糊推理系统的经济技术指标软测量模型。该模型采用主元分析进行输入数据集降维,运用最小二乘法和粒子群优化算法相结合的混合学习算法对自适应神经-模糊推理系统结构参数进行优化设计。该混合学习算法提高了网络参数辨识的收敛速度,仿真结果表明,提出的模型能很好地实现浮选过程经济技术指标的全局预测,满足优化浮选药剂添加的计算要求。 展开更多
关键词 自适应神经-模糊推理系统 粒子群优化算法 主元分析 软测量
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基于ANFIS的CFG桩复合地基承载力预测研究 被引量:13
16
作者 薛新华 魏永幸 《铁道工程学报》 EI 北大核心 2010年第6期42-47,共6页
研究目的:影响CFG桩复合地基承载力的主要因素有桩的参数、置换率、土的物理力学特性、褥垫层厚度和施工工艺等,且各因素之间存在高度复杂的非线性关系,CFG桩复合地基的承载力比较难于确定。为合理准确预测CFG桩复合地基承载力,通过研... 研究目的:影响CFG桩复合地基承载力的主要因素有桩的参数、置换率、土的物理力学特性、褥垫层厚度和施工工艺等,且各因素之间存在高度复杂的非线性关系,CFG桩复合地基的承载力比较难于确定。为合理准确预测CFG桩复合地基承载力,通过研究提出基于自适应模糊神经网络的预测方法。研究结论:在分析自适应模糊神经网络原理及结构的基础上,利用减法聚类获得模糊推理规则数目,确定网络结构,建立适用于CFG桩复合地基承载力预测的自适应模糊神经网络模型。通过对实测资料的预测结果表明,自适应模糊神经网络比BP网络和最小二乘支持向量机LS_SVM模型具有更高的精度和适应性,为CFG桩复合地基承载力的判别提供了一条新的途径。 展开更多
关键词 CFG桩复合地基 承载力 自适应模糊神经网络 最小二乘支持向量机
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自适应神经模糊推理系统(ANFIS)及其仿真 被引量:24
17
作者 顾秀萍 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2010年第2期48-49,53,共3页
自适应神经网络模糊推理系统ANF IS是模糊控制与神经网络控制结合的产物。讨论了ANF IS的结构及其特点,并利用M ATLAB的专用工具箱进行了仿真研究,取得满意的效果。
关键词 模糊控制 神经网络控制 自适应神经网络模糊推理系统 仿真
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基于自适应神经模糊推理系统(ANFIS)的煤炭企业物资消耗预测模型 被引量:4
18
作者 陈建生 王立杰 《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第6期760-763,共4页
针对煤炭企业传统物资消耗预测中存在的不足,以及影响煤炭企业物资消耗的因素复杂等特点,建立一种基于自适应神经模糊推理系统(ANFIS)的物资消耗预测模型.并结合某大型煤炭企业采矿生产中所消耗的钢材量和相对应的影响因素,对模型的预... 针对煤炭企业传统物资消耗预测中存在的不足,以及影响煤炭企业物资消耗的因素复杂等特点,建立一种基于自适应神经模糊推理系统(ANFIS)的物资消耗预测模型.并结合某大型煤炭企业采矿生产中所消耗的钢材量和相对应的影响因素,对模型的预测效果进行了验证. 展开更多
关键词 自适应 神经网络 模糊推理系统 煤炭企业 物资消耗 预测
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基于ANFIS和证据理论的信息融合研究 被引量:3
19
作者 朱安福 景占荣 +2 位作者 陈炜军 张安学 曹振林 《中北大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2009年第1期74-79,共6页
提出了一种基于自适应神经网络-模糊推理系统(ANFIS)和D-S证据理论相结合的信息融合方法.利用神经网络的学习功能提取模糊规则和调整隶属函数,然后用自适应神经网络-模糊推理系统的输出构造证据理论中的基本概率赋值,解决了证据理论中... 提出了一种基于自适应神经网络-模糊推理系统(ANFIS)和D-S证据理论相结合的信息融合方法.利用神经网络的学习功能提取模糊规则和调整隶属函数,然后用自适应神经网络-模糊推理系统的输出构造证据理论中的基本概率赋值,解决了证据理论中的基本概率赋值不易确定的问题.该方法实现了模糊推理、神经网络和证据理论的有效结合,使得证据理论具备智能信息处理的能力,并应用于雷达与红外复合制导的目标识别融合系统.仿真结果表明:该方法提高了目标识别的置信度,降低了系统虚警率,融合结果也更加合理. 展开更多
关键词 自适应神经网络-模糊推理系统 D—S证据理论 信息融合 复合制导 目标识别
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基于进化ANFIS的短波通信频率参数预测 被引量:2
20
作者 宋恒 左继章 周红建 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2006年第7期1282-1286,共5页
该文提出并设计了一种利用神经模糊推理系统建模的短波通信频率参数预测模型。该模型以模糊系统为平台,利用自学习算法训练建立推理规则,采用并行自适应遗传算法进化调整系统内部参数。通过ff0F2实测数据仿真试验,并与神经网络方法、混... 该文提出并设计了一种利用神经模糊推理系统建模的短波通信频率参数预测模型。该模型以模糊系统为平台,利用自学习算法训练建立推理规则,采用并行自适应遗传算法进化调整系统内部参数。通过ff0F2实测数据仿真试验,并与神经网络方法、混沌和神经网络相结合方法进行比较,结果证明该模型具有预测精度高、收敛速度快、全局收敛性好、内部参数调整智能化等突出优点。 展开更多
关键词 短波通信 神经模糊推理系统 遗传算法 相空间重构 预测
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