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基于优化LM模糊神经网络的不均衡林业信息文本分类算法 被引量:4
1
作者 陈宇 许莉薇 《中南林业科技大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2015年第4期27-32,59,共7页
为解决不均衡林业信息文本分类中少数类分类正确率低问题,提出了一种基于优化LM模糊神经网络的不均衡林业信息文本分类算法。在阐述优化LM模糊神经网络算法原理的基础上,提取不均衡林业信息文本特征矩阵训练分类器的各项参数,实现对不... 为解决不均衡林业信息文本分类中少数类分类正确率低问题,提出了一种基于优化LM模糊神经网络的不均衡林业信息文本分类算法。在阐述优化LM模糊神经网络算法原理的基础上,提取不均衡林业信息文本特征矩阵训练分类器的各项参数,实现对不均衡林业信息文本的精准与快速分类。实验结果表明该算法对少数类辨识准确率高,优于神经网络分类法以及SVM算法、模糊神经网络算法,为不均衡林业信息文本的分类提供了新思路。 展开更多
关键词 不均衡文本分类算法 不均衡林业信息文本分类 优化lm模糊神经网络 分类器
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基于深度模糊神经网络的太阳总辐射预测研究 被引量:4
2
作者 乔楠 蒋波涛 +2 位作者 郑雨 刘燕东 王锦 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期59-64,共6页
提出一种基于深度模糊神经网络的太阳总辐射预测模型。首先利用Pearson相关系数分析太阳总辐射关键影响因素,其次利用深度学习多隐含层所具有的特征提取优势将模糊神经网络模块重复连接,构建深度模糊神经网络模型,并使用蝗虫优化算法对... 提出一种基于深度模糊神经网络的太阳总辐射预测模型。首先利用Pearson相关系数分析太阳总辐射关键影响因素,其次利用深度学习多隐含层所具有的特征提取优势将模糊神经网络模块重复连接,构建深度模糊神经网络模型,并使用蝗虫优化算法对其中心值和宽度进行优化。利用所提太阳总辐射预测模型对5个气象站点的相关数据进行仿真实验,并对结果进行分析。仿真结果表明:所提预测模型较其他模型具有较高的预测精度,验证了模型的有效性,可满足无辐射监测站点太阳总辐射预测的需要。 展开更多
关键词 太阳能 太阳辐射 预测 深度模糊神经网络 蝗虫优化算法
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基于BP神经网络与模糊控制的小麦灌溉系统 被引量:1
3
作者 马世骄 吴文涛 +4 位作者 柴向俐 谢青山 周永 杨庭瑞 赵经华 《麦类作物学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第12期1541-1550,共10页
为了提高农业用水的利用效率,实现新疆灌区精准灌溉,在新疆阿勒泰地区福海县阔克阿尕什乡浑沃尔海,根据春小麦的生长环境和各生育时期需水量,设计了基于BP神经网络与模糊控制的小麦灌溉系统。该系统通过田间微型气象站监测、麦田传输数... 为了提高农业用水的利用效率,实现新疆灌区精准灌溉,在新疆阿勒泰地区福海县阔克阿尕什乡浑沃尔海,根据春小麦的生长环境和各生育时期需水量,设计了基于BP神经网络与模糊控制的小麦灌溉系统。该系统通过田间微型气象站监测、麦田传输数据,利用BP神经网络预测出小麦需水量;以需水量和土壤实际湿度的差值和差值变化率作为模糊系统的输入量,灌溉时间作为输出量。将2017年人工灌溉数据与灌溉控制系统相结合利用PYTHON做对比试验,检验灌溉系统优化的效果。结果表明,BP神经网络对春小麦需水量的预测效果较好,验证集决定系数R^(2)为0.854,相对分析误差RPD为2.014,预测结果满足春小麦实际需水标准。模糊控制系统相比于传统控制系统不会出现较大的超调量,有更好的稳定性。BP神经网络与模糊控制灌溉系统比人工灌溉节水约23.9%,说明该灌溉系统能够提高水资源的利用率,对实现精细化农业有着重要的参考意义。 展开更多
关键词 节水优化 模糊控制 BP神经网络 仿真 灌溉系统
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模糊聚类和LM算法改进BP神经网络的变压器故障诊断 被引量:38
4
作者 宋志杰 王健 《高压电器》 CAS CSCD 北大核心 2013年第5期54-59,共6页
在变压器故障诊断中,目前BP神经网络算法存在训练样本分布不均匀,收敛速度慢、容易陷于局部极小点等问题,导致整体的诊断性能下降。通过对模糊聚类及LM算法改进的神经网络深入研究,并引入变压器故障诊断中,该算法应用模糊聚类对搜集到... 在变压器故障诊断中,目前BP神经网络算法存在训练样本分布不均匀,收敛速度慢、容易陷于局部极小点等问题,导致整体的诊断性能下降。通过对模糊聚类及LM算法改进的神经网络深入研究,并引入变压器故障诊断中,该算法应用模糊聚类对搜集到的样本预处理,提高样本的质量,再用LM算法改进的神经网络来优化搜索方向,可以实现网络训练速度及测试精度的提高。通过实例仿真实验,验证了该方法能够有效诊断出变压器的故障。 展开更多
关键词 模糊聚类 lm算法 BP神经网络 变压器 故障诊断
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一类模糊神经网络结构的混沌优化设计 被引量:7
5
作者 李祥飞 邹莉华 彭可 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2007年第6期1411-1414,共4页
基于混沌变量,提出一种关于模糊神经网络结构的优化设计方法。将混沌变量引入模糊神经网络结构和参数的优化搜索中,使得模糊神经网络的规则数以及所有参数都处于混沌状态中,根据性能指标来寻找一个较优的网络。在线优化采用最小二乘法... 基于混沌变量,提出一种关于模糊神经网络结构的优化设计方法。将混沌变量引入模糊神经网络结构和参数的优化搜索中,使得模糊神经网络的规则数以及所有参数都处于混沌状态中,根据性能指标来寻找一个较优的网络。在线优化采用最小二乘法对去模糊化部分的权参数进行实时修正。仿真实验表明,基于混沌优化的模糊神经网络结构精简,控制精度高。 展开更多
关键词 模糊神经网络 结构优化 混沌 优化
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一种优化模糊神经网络的多目标微粒群算法 被引量:9
6
作者 马铭 周春光 +1 位作者 张利彪 马捷 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2006年第12期2104-2109,共6页
模糊神经网络优化是一个多目标优化问题·通过对模糊神经网络和微粒群算法的深入分析,提出了一种多目标微粒群算法·在算法中将网络的精确性和复杂性分别作为目标进行优化,再用一种启发性分量加权均值法来选取个体极值和全局极... 模糊神经网络优化是一个多目标优化问题·通过对模糊神经网络和微粒群算法的深入分析,提出了一种多目标微粒群算法·在算法中将网络的精确性和复杂性分别作为目标进行优化,再用一种启发性分量加权均值法来选取个体极值和全局极值·算法能够引导粒子较快地向非劣最优解区域移动并最终获得多个非劣最优解,为模糊神经网络的精确性和复杂性的折中寻优问题提供了一种解决方法·茶味觉信号识别的仿真实验验证了该算法的有效性· 展开更多
关键词 模糊神经网络 微粒群算法 多目标优化
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基于模糊神经网络的压边力优化控制专家系统 被引量:10
7
作者 汪锐 罗亚军 +3 位作者 何丹农 王东哲 郦均 张苇 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第3期411-415,共5页
说明了压边力优化控制模糊神经网络专家系统的总体结构框架及系统各模块的功能 ,对模糊神经元的选取、模糊神经网络的构造和模糊神经推理机制进行了深入的阐述 ,针对板料拉深过程中的变量选取了模糊神经网络的输入输出参数 .在板料拉深... 说明了压边力优化控制模糊神经网络专家系统的总体结构框架及系统各模块的功能 ,对模糊神经元的选取、模糊神经网络的构造和模糊神经推理机制进行了深入的阐述 ,针对板料拉深过程中的变量选取了模糊神经网络的输入输出参数 .在板料拉深过程中 ,应用压边力优化控制模糊神经网络专家系统实现了冲压成形过程的智能化控制 . 展开更多
关键词 压边力 模糊神经网络 专家系统 优化控制 板料 冲压成形 智能化控制
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基于混合双层自组织径向基函数神经网络的优化学习算法
8
作者 杨彦霞 王普 +2 位作者 高学金 高慧慧 齐泽洋 《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期38-49,共12页
针对传统方法采用先训练后测试两阶段学习机制极易导致的过拟合或欠拟合问题,提出一种基于混合双层自组织径向基函数神经网络的优化学习(hybrid bilevel self-organizing radial basis function neural network optimization learning,H... 针对传统方法采用先训练后测试两阶段学习机制极易导致的过拟合或欠拟合问题,提出一种基于混合双层自组织径向基函数神经网络的优化学习(hybrid bilevel self-organizing radial basis function neural network optimization learning,Hb-SRBFNN-OL)算法。首先,将训练过程和测试过程集成到一个统一的框架中,规避过拟合或欠拟合问题。其次,基于进化学习机制,提出上下2层的交互式优化学习算法,上层基于网络复杂度和测试误差自组织调整网络结构,下层采用列文伯格-马夸尔特(Levenberg Marquardt,LM)算法作为优化器对自组织径向基函数神经网络(self-organizing radial basis function neural network,SO-RBFNN)的连接权值进行优化。最后,利用来自多个子网络的综合信息生成模型的最终输出,加速网络全局收敛。为验证所提方法的可行性,分别在多个分类和预测任务中进行了测试实验。结果表明,在与传统神经网络结构相似甚至更好的测试和分类精度下,该方法不仅能实现更快的训练收敛,而且能进化成更精简紧凑的径向基函数神经网络(radial basis function neural network,RBFNN)模型。尤其在污水处理过程中总磷的质量浓度预测实验中,测试集中均方根误差(root mean squared error,RMSE)最高可降低48.90%,实际场景实验结果验证了所提算法的精确性更佳且泛化能力更强。 展开更多
关键词 径向基函数神经网络(radial basis function neural network RBFNN) 自组织 列文伯格-马夸尔特(Levenberg Marquardt lm)算法 混合双层 优化学习 泛化性能
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基于模糊神经网络的升温超塑性成形工艺参数优化 被引量:5
9
作者 陈明和 高霖 +2 位作者 朱知寿 左敦稳 王珉 《南京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第4期461-465,共5页
为了解决恒温超塑性成形工艺效率低的问题,本文提出了一种升温超塑性成形的新工艺方法,并用模糊神经网络对升温超塑性胀形成形的工艺参数进行优化,得出了优化后的TC4钛合金升温超塑性胀形成形工艺的加载曲线,利用优化后的成形工艺参数... 为了解决恒温超塑性成形工艺效率低的问题,本文提出了一种升温超塑性成形的新工艺方法,并用模糊神经网络对升温超塑性胀形成形的工艺参数进行优化,得出了优化后的TC4钛合金升温超塑性胀形成形工艺的加载曲线,利用优化后的成形工艺参数进行了某航空器用TC4钛合金薄板盒形件的升温超塑性胀形成形试验。试验结果表明:与恒温超塑性成形相比,此工艺可以显著地缩短成形时间,在本文试验条件下每个零件可以缩短成形时间10min,并可改善材料的成形性,获得厚度分布均匀(厚度分布不均匀率<8%)的成形零件。基于模糊神经网络方法进行成形工艺参数优化的升温超塑性成形方法可在实际生产中应用。 展开更多
关键词 工艺参数优化 成形性 升温超塑性 模糊神经网络
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基于自适应遗传粒子群优化模糊神经网络的疲劳驾驶预测模型 被引量:7
10
作者 孙伟 张小瑞 +2 位作者 唐慧强 夏旻 张为公 《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2013年第3期219-223,228,共6页
为提高疲劳驾驶的预测精度,提出了基于减法聚类和遗传粒子群优化模糊神经网络的疲劳驾驶预测模型。根据训练样本,利用减法聚类确定网络结构和初始参数;借助于进化速度因子,采用自适应遗传粒子群算法优化网络参数。利用疲劳驾驶实车模拟... 为提高疲劳驾驶的预测精度,提出了基于减法聚类和遗传粒子群优化模糊神经网络的疲劳驾驶预测模型。根据训练样本,利用减法聚类确定网络结构和初始参数;借助于进化速度因子,采用自适应遗传粒子群算法优化网络参数。利用疲劳驾驶实车模拟实验获得的数据,对该模型进行了训练和测试,并将结果与传统的粒子群、遗传和反向传播算法进行对比。结果表明,该模型不仅精简了网络结构,缩短了训练时间,而且减小了全局误差,提高了预测精度。 展开更多
关键词 疲劳驾驶 减法聚类 自适应遗传粒子群优化 模糊神经网络
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模糊聚类分析在模糊神经网络结构优化中的应用 被引量:5
11
作者 姚宏伟 梅晓榕 庄显义 《高技术通讯》 EI CAS CSCD 2000年第10期64-66,63,共4页
研究了模糊聚类分析在多变量模糊神经网络的结构确定中的应用。在传统的模糊C 均值算法的基础上 ,给出了一个衡量聚类有效性的函数和确定模糊指数的启发式方法 ,并给出了应用该算法的具体的模糊神经网络模型。
关键词 模糊神经网络 模糊聚类 有效性函数 模糊指数 结构 优化
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模糊神经网络的混沌优化算法设计(英文) 被引量:5
12
作者 邹恩 李祥飞 张泰山 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第4期578-582,共5页
提出了一种基于混沌变量的多层模糊神经网络优化算法设计.离线优化部分采用混沌算法,将混沌变量引入到模糊神经网络结构和参数的优化搜索中,使整个网络处于动态混沌状态,根据性能指标在动态模糊神经网络中寻找较优的网络结构和参数.在... 提出了一种基于混沌变量的多层模糊神经网络优化算法设计.离线优化部分采用混沌算法,将混沌变量引入到模糊神经网络结构和参数的优化搜索中,使整个网络处于动态混沌状态,根据性能指标在动态模糊神经网络中寻找较优的网络结构和参数.在线优化部分采用梯度下降法,把混沌搜索后得到的参数全局次优值作为梯度下降搜索的初始值,进一步调整模糊神经网络的参数,实现混沌粗搜索和梯度下降细搜索相结合的优化目的,能较快地找到全局最优解.最后对二阶延迟系统进行仿真,结果表明混沌优化方法控制精度高、超调小、响应快和鲁棒性强. 展开更多
关键词 模糊神经网络 优化 混沌变量 梯度下降法
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基于模糊神经网络的混沌优化算法在动力配煤中的应用 被引量:12
13
作者 廖艳芬 马晓茜 《华南理工大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第6期117-121,126,共6页
针对燃煤结焦过程的模糊性和非线性特点,采用模糊神经网络评估混煤的结焦特性,并用结焦倾向性指标作为动力配煤的约束条件.然后基于混沌优化算法在解空间的遍历性优势,以混煤煤价最低为目标,结合罚函数处理的约束条件方法,对电站动力配... 针对燃煤结焦过程的模糊性和非线性特点,采用模糊神经网络评估混煤的结焦特性,并用结焦倾向性指标作为动力配煤的约束条件.然后基于混沌优化算法在解空间的遍历性优势,以混煤煤价最低为目标,结合罚函数处理的约束条件方法,对电站动力配煤优化问题进行寻优.结果表明,模糊神经网络结合变尺度混沌算法对电站动力配煤问题具有相当好的实用性和适应性,它能在较短的时间内获得相对最优解,有利于对实时配煤进行在线监测. 展开更多
关键词 模糊神经网络 混沌 优化算法 动力配煤
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基于LM算法的相关模糊神经网络及其应用 被引量:8
14
作者 廖芹 姚丽 《科学技术与工程》 北大核心 2017年第11期260-266,共7页
针对输入变量相关性较高的非线性建模模型,经典模糊神经网络算法存在收敛速度缓慢、模糊规则数大、陷入局部最小值的问题。提出一种基于LM算法的相关模糊神经网络模型;该模型基于聚类思想,构建多变量高斯模糊隶属度函数,将其表示为不可... 针对输入变量相关性较高的非线性建模模型,经典模糊神经网络算法存在收敛速度缓慢、模糊规则数大、陷入局部最小值的问题。提出一种基于LM算法的相关模糊神经网络模型;该模型基于聚类思想,构建多变量高斯模糊隶属度函数,将其表示为不可分离的模糊关系来处理相关变量模型;再采用LM优化算法,通过Hessian矩阵和一阶梯度向量同时调整网络参数;并引入Cholesky定理缩减网络参数个数。应用LM算法的模糊神经网络模型实验结果表明,可以加快收敛速度、减少模糊规则数,比经典的模糊神经网络有更好的预测精度。 展开更多
关键词 模糊神经网络 相关性 lm 算法 收敛速度 模糊规则数
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采用免疫进化算法优化设计径向基函数模糊神经网络控制器 被引量:10
15
作者 左兴权 李士勇 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第4期521-525,共5页
基于生物免疫系统的计算智能近年来正逐渐成为一个研究热点.针对模糊神经网络控制器难于设计的问题,提出了一种免疫进化算法用于径向基函数模糊神经网络控制器参数的优化设计.首先将控制器参数进行编码表示成个体,并由若干随机个体组成... 基于生物免疫系统的计算智能近年来正逐渐成为一个研究热点.针对模糊神经网络控制器难于设计的问题,提出了一种免疫进化算法用于径向基函数模糊神经网络控制器参数的优化设计.首先将控制器参数进行编码表示成个体,并由若干随机个体组成初始群体;然后模拟生物适应性免疫应答过程,通过扩展操作在群体中较优秀个体的小邻域内进行局部搜索,同时利用突变操作在较差个体的大邻域内搜索;最后将设计的控制器用于控制倒立摆系统,仿真结果验证了该控制器的有效性. 展开更多
关键词 人工免疫系统 优化计算 径向基函数模糊神经网络 模糊控制
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应用遗传算法和LM优化的BP神经网络模型预测机场道面使用性能 被引量:3
16
作者 韦灼彬 吴森 高屹 《空军工程大学学报(自然科学版)》 CSCD 北大核心 2009年第4期11-14,共4页
分析了影响道面使用性能的各种参数,结合BP神经网络和遗传算法来预测机场道面使用性能。通过遗传算法全局寻优功能对神经网络的初始权值和阈值进行优化,然后采用LM(Levenberg-Marquardt)优化算法对神经网络训练速度进行加速,并且使训练... 分析了影响道面使用性能的各种参数,结合BP神经网络和遗传算法来预测机场道面使用性能。通过遗传算法全局寻优功能对神经网络的初始权值和阈值进行优化,然后采用LM(Levenberg-Marquardt)优化算法对神经网络训练速度进行加速,并且使训练避免陷入局部极小点。通过历年数据对神经网络进行训练,用所得神经网络模型对机场道面使用性能进行预测。训练结果表明,该方法具有足够的精度,能够应用到工程实际中。 展开更多
关键词 遗传算法 lm优化算法 BP神经网络 机场道面 预测
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一种基于遗传算法的模糊神经网络结构和参数优化 被引量:6
17
作者 周志坚 毛宗源 《华南理工大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 1999年第1期26-32,共7页
提出一种基于遗传算法的三阶段优化策略.在给定初始参数基础上,利用基于十进制编码的遗传算法实现模糊神经网络的结构优化,用基于二进制编码的遗传算法实现模糊神经网络的参数优化.
关键词 模糊神经网络 遗传算法 结构优化 参数优化
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基于粒子群优化模糊神经网络的高技术知识创新评价 被引量:5
18
作者 张海峰 梁工谦 张晶 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2012年第5期973-976,共4页
针对高技术知识创新非线性、不确定性、时变性的特点,建立了评价指标体系;结合粒子群优化算法,提出了一种改进的模糊神经网络评价模型。该模型能够进行多个并行时变模糊神经网络组合算法,这些算法通过进化预置网络的连接权值、阈值和补... 针对高技术知识创新非线性、不确定性、时变性的特点,建立了评价指标体系;结合粒子群优化算法,提出了一种改进的模糊神经网络评价模型。该模型能够进行多个并行时变模糊神经网络组合算法,这些算法通过进化预置网络的连接权值、阈值和补偿参数,实现网络的学习和精确推理。通过仿真应用,证明了此种模型结构与算法适用性好,便于计算机实现,且全局收敛能力、收敛速度和泛化精度等性能均优于原先的学习算法。 展开更多
关键词 高技术知识创新 模糊神经网络 粒子群优化算法 评价方法
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基于文化量子粒子群的模糊神经网络参数优化 被引量:5
19
作者 赵晶 孙俊 须文波 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第10期17-19,22,共4页
模糊神经网络参数学习是一个函数优化问题。针对已有优化方法收敛精度不高的缺点,提出基于文化量子粒子群算法的模糊神经网络参数优化,并将其应用于混沌时间序列预测。仿真实例结果证实了该算法的优越性。
关键词 模糊神经网络 参数优化 量子粒子群算法 文化算法 混沌时间序列
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改进粒子群优化Takagi-Sugeno模糊径向基函数神经网络的非线性系统建模 被引量:3
20
作者 李丽娜 甘晓晔 +1 位作者 徐攀峰 马俊 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2014年第5期1341-1344,1372,共5页
针对复杂非线性系统建模的难点问题,提出了一种基于改进的粒子群优化算法(PSO)优化的T-S模糊径向基函数(RBF)神经网络的新型系统建模算法。该算法将T-S模糊模型良好的可解释性及RBF神经网络的自学习能力相结合,构成T-S模糊RBF神经网络... 针对复杂非线性系统建模的难点问题,提出了一种基于改进的粒子群优化算法(PSO)优化的T-S模糊径向基函数(RBF)神经网络的新型系统建模算法。该算法将T-S模糊模型良好的可解释性及RBF神经网络的自学习能力相结合,构成T-S模糊RBF神经网络用于系统建模,并采用动态调整惯性权重的改进的PSO算法结合递推最小二乘算法实现网络参数的优化调整。首先,利用所提算法进行了非线性多维函数的逼近仿真,仿真结果均方差(MSE)为0.00017,绝对值误差不大于0.04,逼近精度较高;又将该算法用于建立动态流量软测量模型,并进行了相关的实验研究,动态流量测量结果平均绝对误差小于0.15 L/min,相对误差为1.97%,基本满足测量要求,并优于已有算法。上述仿真及实验研究结果表明,所提算法对于复杂非线性系统具有较高的建模精度和良好的自适应性。 展开更多
关键词 动态流量 软测量 T-S模糊模型 径向基函数神经网络 粒子群优化算法
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