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基于改进自适应神经模糊推理模型的回流焊参数设定方法
被引量：
1
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作者
沙建军
潘尔顺
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第12期1741-1746,共6页
复杂制造过程中,系统参数往往呈现动态、非线性特征,以回流焊过程为例,针对现有参数设定方法效率和精度不足的问题,提出了一种基于改进自适应神经模糊推理模型的在线参数设定方法.引入了神经网络预测器来增强模糊神经网络的自适应能力...
复杂制造过程中,系统参数往往呈现动态、非线性特征,以回流焊过程为例,针对现有参数设定方法效率和精度不足的问题,提出了一种基于改进自适应神经模糊推理模型的在线参数设定方法.引入了神经网络预测器来增强模糊神经网络的自适应能力和非线性逼近能力,通过最近邻聚类算法对模糊规则的参数和结构进行调整和在线更新,以提高模糊推理的精度,增强系统的容错性和鲁棒性.以回流焊过程参数设定过程为背景,建立仿真实验.结果表明,所提出方法可有效实现非线性输入输出系统参数的快速及准确的设定.
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关键词
自适应神经模糊推理系统
预测器
最近邻聚类算法
回流焊
在线参数设定
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题名
基于改进自适应神经模糊推理模型的回流焊参数设定方法
被引量：
1
1
作者
沙建军
潘尔顺
机构
上海交通大学机械与动力工程学院
出处
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第12期1741-1746,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(50875168)
文摘
复杂制造过程中,系统参数往往呈现动态、非线性特征,以回流焊过程为例,针对现有参数设定方法效率和精度不足的问题,提出了一种基于改进自适应神经模糊推理模型的在线参数设定方法.引入了神经网络预测器来增强模糊神经网络的自适应能力和非线性逼近能力,通过最近邻聚类算法对模糊规则的参数和结构进行调整和在线更新,以提高模糊推理的精度,增强系统的容错性和鲁棒性.以回流焊过程参数设定过程为背景,建立仿真实验.结果表明,所提出方法可有效实现非线性输入输出系统参数的快速及准确的设定.
关键词
自适应神经模糊推理系统
预测器
最近邻聚类算法
回流焊
在线参数设定
Keywords
adaptive neuro fuzzy inference system（ANFIS）
neural network predictor（NNP）
nearest neighbor clustering algorithm（NNCA）
soldering
online parameter setting
分类号
F253.3 [经济管理—国民经济]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进自适应神经模糊推理模型的回流焊参数设定方法
沙建军
潘尔顺
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011
1
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