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基于和声搜索优化多T-S模糊神经网络的聚合釜过程软测量建模 被引量：9
1
作者 高淑芝 高宪文 王介生 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第3期495-500,共6页
根据多个模型相加可以提高整体预测精度和鲁棒性的思想,提出一种基于模糊C均值聚类算法的多T-S模糊神经网络模型对聚氯乙烯(polyvinylchlorid,PVC)聚合生产过程中的氯乙烯(vinyl chloride monomer,VCM)转化率和转化速率进行预测。首先... 根据多个模型相加可以提高整体预测精度和鲁棒性的思想,提出一种基于模糊C均值聚类算法的多T-S模糊神经网络模型对聚氯乙烯(polyvinylchlorid,PVC)聚合生产过程中的氯乙烯(vinyl chloride monomer,VCM)转化率和转化速率进行预测。首先采用主元分析来对软测量模型的辅助变量进行选择以降低模型维数,并提出和声搜索和最小二乘法相结合的混合优化算法来优化T-S模糊神经网络子模型的结构参数。仿真结果表明该模型能够显著提高PVC聚合过程中经济技术指标预测的精度和鲁棒性,可以满足聚合釜生产过程的实时控制要求。 展开更多
关键词 聚合釜 多t-s模糊神经网络 主元分析 软测量 和声搜索
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基于模糊神经网络-粒子群优化算法的电机直驱操动机构速度环控制参数优化方法
2
作者 黎卫国 马丽娟 +4 位作者 张长虹 杨旭 李明洋 肖曦 王潇 《电气工程学报》 北大核心 2025年第3期20-27,共8页
电机直驱操动机构作为一种融合电力电子器件与永磁同步电机的新型操动机构,具备传动结构简单、控制柔性高、数字化能力强等优势。针对在实际运行工况中,电机直驱操动机构负载的变化导致速度环性能下降的问题,提出一种基于模糊神经网络(F... 电机直驱操动机构作为一种融合电力电子器件与永磁同步电机的新型操动机构,具备传动结构简单、控制柔性高、数字化能力强等优势。针对在实际运行工况中,电机直驱操动机构负载的变化导致速度环性能下降的问题,提出一种基于模糊神经网络(Fuzzy neural network,FNN)-粒子群优化(Particle swarm optimization,PSO)算法的电机直驱操动机构速度环控制参数优化方法,标准PSO算法用于优化电机直驱操动机构中永磁同步电机(Permanent magnet synchronous motor,PMSM)控制系统的速度环PI(Proportional integral,PI)参数,而FNN算法用于优化PSO算法中的惯性权重。首先,建立PMSM数学模型,并分析速度环PI控制器参数设计方法;其次,基于标准PSO算法对电机直驱操动机构中PMSM控制系统速度环PI控制器参数优化进行分析;随后,结合FNN算法对标准PSO算法中的惯性权重进行优化;最终,通过试验验证了所提方法的有效性。试验结果表明,该方法能够提高电机直驱操动机构控制系统速度环性能,为电机直驱操动机构在面对系统惯量变化时的控制性能提升提供了一种有效的解决方案。 展开更多
关键词 高压断路器 操动机构 模糊神经网络 粒子群算法
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基于模糊推理和Jordan神经网络的磁悬浮球位置补偿控制研究
3
作者 李孝茹 陈士松 黄之文 《上海理工大学学报》 北大核心 2025年第3期299-308,共10页
针对欠训练Jordan神经网络(Jordan neural network,JNN)输出不确定性导致的控制系统动态性能不佳的问题,提出了一种基于模糊推理(fuzzy inference,FI)和JNN的磁悬浮球位置补偿控制新方法,构建了包含基础控制、JNN控制和FI的三模块控制... 针对欠训练Jordan神经网络(Jordan neural network,JNN)输出不确定性导致的控制系统动态性能不佳的问题,提出了一种基于模糊推理(fuzzy inference,FI)和JNN的磁悬浮球位置补偿控制新方法,构建了包含基础控制、JNN控制和FI的三模块控制框架。基础控制模块采用适应性强的PID控制器;JNN控制模块实现磁悬浮球系统的在线辨识与补偿;FI模块动态调整神经网络控制器的输出,以抑制欠训练JNN带来的不确定性影响。实验结果表明,与传统神经网络补偿控制方法相比,在跟踪阶跃信号和方波信号时,超调量分别减小了39.79%和60.61%,调节时间分别减小了19.52%和48.47%。该方法在保证稳态精度的同时,显著提升了控制系统的动态性能。 展开更多
关键词 模糊推理 Jordan神经网络 位置补偿控制 磁悬浮球
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模糊神经网络下船舶舱室照明亮度调节方法
4
作者 海光美 夏乃兵 《舰船科学技术》 北大核心 2025年第9期84-88,共5页
船舶舱室照明系统会受到多种因素的影响,这些因素往往具有模糊性和不确定性,传统神经网络不具备有效处理上述问题的能力,因此,提出模糊神经网络下船舶舱室照明亮度自动调节方法。采集船舶舱室亮度数据,利用自适应加权算法得到清洗后亮... 船舶舱室照明系统会受到多种因素的影响,这些因素往往具有模糊性和不确定性,传统神经网络不具备有效处理上述问题的能力,因此,提出模糊神经网络下船舶舱室照明亮度自动调节方法。采集船舶舱室亮度数据,利用自适应加权算法得到清洗后亮度数据,并通过余弦定律获得各角度照明亮度。将得到的亮度参数输入至模糊神经网络中进行模糊化处理,转换为模糊语言变量,根据专家知识或经验建立模糊规则库,并根据输入的模糊语言变量和模糊规则库进行模糊推理,得到模糊输出,将模糊输出转换为具体的亮度调节值,通过去模糊化后的输出值调节船舶舱室的照明亮度。实验结果证明所提方法能够完成船舶舱室照明亮度的自动调节,保证舱室内照明亮度的舒适度。 展开更多
关键词 模糊神经网络 船舶舱室 照明亮度 自动调节 余弦定律
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基于模糊神经网络在线自学习的多智能体一致性控制
5
作者 张宪霞 唐胜杰 俞寅生 《自动化学报》 北大核心 2025年第3期590-603,共14页
针对多智能体系统分布式一致性控制问题,提出一种新的融合动态模糊神经网络(Dynamic fuzzy neural network,DFNN)和自适应动态规划(Adaptive dynamic programming,ADP)算法的无模型自适应控制方法.类似于强化学习中执行者-评论家结构,D... 针对多智能体系统分布式一致性控制问题,提出一种新的融合动态模糊神经网络(Dynamic fuzzy neural network,DFNN)和自适应动态规划(Adaptive dynamic programming,ADP)算法的无模型自适应控制方法.类似于强化学习中执行者-评论家结构,DFNN和神经网络(Neural network,NN)分别逼近控制策略和性能指标.每个智能体的DFNN执行者从零规则开始,通过在线学习,与其局部邻域的智能体交互而生成和合并规则.最终,每个智能体都有一个独特的DFNN控制器,具有不同的结构和参数,实现了最优的分布式同步控制律.仿真结果表明,本文提出的在线算法在非线性多智能体系统分布式一致性控制中优于传统基于NN的ADP算法. 展开更多
关键词 多智能体系统 自适应动态规划 动态模糊神经网络 分布式一致性控制 在线学习
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基于卷积神经网络和模糊PID的掘进机截割控制系统研究 被引量：1
6
作者 李英娜 崔彦平 +2 位作者 安博烁 刘百健 靳建伟 《工矿自动化》 北大核心 2025年第1期61-70,137,共11页
针对悬臂式掘进机在掘进过程中面对煤岩硬度复杂变化时适应性不足、系统稳定性低等问题,提出一种基于卷积神经网络(CNN)及模糊PID的掘进机截割控制系统,该系统包括巷道断面成形特性和智能截割控制策略2个部分,其中掘进机智能截割控制策... 针对悬臂式掘进机在掘进过程中面对煤岩硬度复杂变化时适应性不足、系统稳定性低等问题,提出一种基于卷积神经网络(CNN)及模糊PID的掘进机截割控制系统,该系统包括巷道断面成形特性和智能截割控制策略2个部分,其中掘进机智能截割控制策略由CNN煤岩硬度动态感知模块和截割臂摆速模糊PID控制模块组成。提出一种有效的截割路径,使截割头沿规划路径从上至下进行煤岩截割,以提高断面完整性,减小掘进方向的误差。采用CNN煤岩硬度动态感知模块分析采集的截割电动机电流、截割臂振动加速度、回转油缸压力数据信息,以感知煤岩特性;采用截割臂摆速模糊PID控制模块对感知后的数据进行模糊化与解模糊化处理,输出相应控制参数信号;电液比例阀根据接收到的信号控制液压油的流量和压力,通过阀控液压缸控制截割臂摆速,实现截割臂摆速的自适应控制。现场实验结果表明:当掘进机截割较软介质与煤时,截割臂以高摆速工作;当掘进机截割复杂岩层时,摆速随截割信号的增大而降低,截割信号在0~1之间变动;当掘进机截割较硬岩层时,截割载荷信号接近1,截割臂的摆速降低至0。 展开更多
关键词 悬臂式掘进机 智能截割 截割臂摆速 截割路径 模糊PID控制 煤岩硬度动态感知 卷积神经网络
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模糊综合评价-BP神经网络在电气火灾风险评估中的应用 被引量：3
7
作者 徐晓楠 宁鑫 +2 位作者 朱远鹏 高鹏 张怡 《安全与环境学报》 北大核心 2025年第1期1-10,共10页
我国电气火灾发生频繁且损失严重,对电气火灾风险状态进行评估可以有效辅助电气火灾防控决策,预防电气火灾。针对低压线路电气火灾特点,建立了一种基于模糊综合评价-BP神经网络的电气火灾风险评估模型。首先,从电气因素、环境因素、空... 我国电气火灾发生频繁且损失严重,对电气火灾风险状态进行评估可以有效辅助电气火灾防控决策,预防电气火灾。针对低压线路电气火灾特点,建立了一种基于模糊综合评价-BP神经网络的电气火灾风险评估模型。首先,从电气因素、环境因素、空间因素及人为因素4个方面选取10个定量指标、9个定性指标构建电气火灾风险评估指标体系;然后,采用层次分析法(Analytic Hierarchy Process,AHP)和熵权法计算指标静态权重并进行动态加权;其次,参照低压线路运行工况选取符合实际工况的指标参数进行模糊综合评价,获得训练数据集;最后,构建BP神经网络模型对数据集进行训练,形成风险评估模型。经训练结果分析和试验验证,采用该方法建立的评估模型可行且预测结果合理、可靠,可为电气线路的实时火灾风险评估提供参考。 展开更多
关键词 安全工程 电气火灾 风险评估 动态加权 模糊综合评价 BP神经网络
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基于RBF模糊神经网络的钢轨侧磨预测
8
作者 杨光 孙庆 王伟 《城市轨道交通研究》 北大核心 2025年第S1期92-95,104,共5页
[目的]随着地铁运营时间延长和列车运行速度提升,钢轨磨损程度日益严重,曲线段钢轨侧磨尤其严重,因此需对曲线段钢轨侧磨的影响因素与变化规律进行深入研究。[方法]分析并找出了影响钢轨侧磨产生及发展的主要因素。基于RBF(径向基)模糊... [目的]随着地铁运营时间延长和列车运行速度提升,钢轨磨损程度日益严重,曲线段钢轨侧磨尤其严重,因此需对曲线段钢轨侧磨的影响因素与变化规律进行深入研究。[方法]分析并找出了影响钢轨侧磨产生及发展的主要因素。基于RBF(径向基)模糊神经网络构建了钢轨侧磨预测模型。将钢轨侧磨主要影响因素作为该模型主要参数,并结合上海轨道交通1号线测量数据进行了仿真预测试验。[结果及结论]该模型的钢轨侧磨预测值较好地拟合了实际的钢轨侧磨变化趋势,预测误差在0~1 mm范围内。根据该模型的钢轨侧磨预测结果能够掌握钢轨侧磨的状态变化趋势,能够为指导钢轨更换或打磨作业提供数据支持。 展开更多
关键词 城市轨道交通 钢轨侧磨 RBF模糊神经网络 预测模型
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基于模糊神经网络的PEMFC输出电压自抗扰控制策略
9
作者 杨旭红 于嘉炜 +1 位作者 张苏捷 钱峰伟 《电子测量技术》 北大核心 2025年第4期62-70,共9页
质子交换膜燃料电池存在输出电压不稳定,发电效率低下等问题,需要使用Boost电路进行升压,以此确保电压质量,满足系统需求。根据PEMFC的输出特性,在Matlab/Simulink平台搭建PEMFC以及Boost电路的数学模型,考虑线性自抗扰控制策略对扰动... 质子交换膜燃料电池存在输出电压不稳定,发电效率低下等问题,需要使用Boost电路进行升压,以此确保电压质量,满足系统需求。根据PEMFC的输出特性,在Matlab/Simulink平台搭建PEMFC以及Boost电路的数学模型,考虑线性自抗扰控制策略对扰动具有优异的动态响应速度,提出一种基于模糊神经网络的线性自抗扰控制策略,用于Boost电路的电压环控制,依靠模糊神经网络对线性自抗扰控制器中的关键参数进行整定,以实现控制器的实时优化。通过仿真分析对比不同工况下,FNN-LADRC控制策略与LADRC控制策略下输出电压的性能差异,结果显示,在无扰动情况FNN-LADRC控制策略下的调节时间为5 ms,LADRC控制策略下的调节时间为40 ms,在扰动情况时FNN-LADRC控制策略调节时间更快,抗干扰能力更强。结合绝对误差积分IAE指标和时间乘绝对误差积分指标ITAE指标进行系统整体性分析,验证了所提控制策略的有效性与优越性。 展开更多
关键词 质子交换膜燃料电池 模糊神经网络 线性自抗扰 输出电压
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基于模糊神经网络的CFRP感应加热温度控制
10
作者 杨宁 付天宇 +1 位作者 赫彬 史学迁 《工程塑料应用》 北大核心 2025年第6期79-86,共8页
为了提高碳纤维复合材料(CFRP)感应加热过程中温度控制的精确性和抗干扰能力,提出了一种基于模糊神经网络PID的智能控制算法。针对CFRP感应加热系统中存在的非线性、大时滞性及抗干扰能力不足等问题,通过融合模糊逻辑的鲁棒推理能力与... 为了提高碳纤维复合材料(CFRP)感应加热过程中温度控制的精确性和抗干扰能力,提出了一种基于模糊神经网络PID的智能控制算法。针对CFRP感应加热系统中存在的非线性、大时滞性及抗干扰能力不足等问题,通过融合模糊逻辑的鲁棒推理能力与神经网络的自适应学习机制,设计了动态参数自整定控制器。首先,基于电磁-热耦合理论建立了CFRP感应加热系统的传递函数模型,并通过遗传算法对实验数据进行系统辨识。其次,构建了5层模糊神经网络架构(输入层、模糊化层、模糊规则层、神经网络层、反模糊化层),利用误差反向传播机制在线优化隶属度函数参数及模糊规则权重,实现PID参数的动态调整。在MATLAB/Simulink平台上进行仿真验证,结果表明,在无扰动条件下,模糊神经网络PID控制系统的超调量仅为2.4%,较传统PID(超调量19.4%)和模糊PID(超调量13.5%)分别降低87.6%和82.2%,调节时间为570 s,且系统震荡完全消除。在抗干扰测试中,加入阶跃扰动和正弦扰动后,模糊神经网络PID的恢复时间分别为600 s和620 s。实验证明,该方法通过动态优化模糊规则库和PID参数,显著提升了系统的控制精度和抗干扰能力,为解决CFRP感应加热工艺中的温度控制难题提供了有效方案。 展开更多
关键词 碳纤维 复合材料 电磁感应加热 PID控制 模糊神经网络控制
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基于模糊神经网络对抗生成的城市固废焚烧过程二噁英排放预警
11
作者 崔璨麟 汤健 +1 位作者 夏恒 乔俊飞 《控制理论与应用》 北大核心 2025年第4期757-766,共10页
城市固废焚烧(MSWI)过程产生的二噁英(DXN)类剧毒污染物是全世界范围内备受关注的环保指标,进行DXN排放浓度预警是缓解焚烧建厂“邻避效应”和实现城市精准污染防控等难题的关键之一.受限于产生机理上的全流程相关、记忆效应等特性以及... 城市固废焚烧(MSWI)过程产生的二噁英(DXN)类剧毒污染物是全世界范围内备受关注的环保指标,进行DXN排放浓度预警是缓解焚烧建厂“邻避效应”和实现城市精准污染防控等难题的关键之一.受限于产生机理上的全流程相关、记忆效应等特性以及检测技术上的高难度和离线化验上的高成本等原因,DXN建模数据面临着维数高、不确定性强和样本稀疏等问题.对此,本文提出基于模糊神经网络(FNN)对抗生成的DXN排放预警方法.首先,采用基于随机森林(RF)的自适应特征选择算法降低输入变量维数;接着,基于FNN的生成对抗网络(GAN)迭代产生用于预警建模的候选虚拟样本,以缓解不确定性和稀疏性问题;然后,通过多约束选择机制进行虚拟样本筛选以提高样本质量;最后,构建基于真实与虚拟混合样本的DXN排放预警模型.基于北京某MSWI电厂的实际DXN数据验证了所提方法的有效性. 展开更多
关键词 城市固废焚烧 二噁英 模糊神经网络 生成对抗网络 虚拟样本 预警模型
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核反应堆冷却剂系统故障诊断动态模糊径向基神经网络模型
12
作者 朱佳浩 戴滔 +1 位作者 隋阳 李枭瀚 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第11期4567-4573,共7页
针对传统的故障诊断方法难以在不确定环境下准确诊断核电厂核反应堆冷却剂系统(reactor coolant system, RCS)故障这一问题,按照以下路线建立了一种核电厂RCS故障诊断动态模糊径向基神经网络(dynamic fuzzy radial basis function neura... 针对传统的故障诊断方法难以在不确定环境下准确诊断核电厂核反应堆冷却剂系统(reactor coolant system, RCS)故障这一问题,按照以下路线建立了一种核电厂RCS故障诊断动态模糊径向基神经网络(dynamic fuzzy radial basis function neural network, DFRBFNN)模型。首先,根据RCS的故障类型和样本数据,确定DFRBFNN模型的初始结构;然后,应用径向基神经网络方法,构建了RCS故障诊断DFRBFNN初始模型,应用随机初始化方法,对DFRBFNN初始模型的去模糊层到输出层的连接权重进行初始化处理;最后,应用误差下降率法,修正DFRBFNN初始模型的结构和参数,构建了RCS故障诊断DFRBFNN模型。应用所建立的模型对冷却剂丧失、失流和蒸汽发生器管道破裂事故进行诊断,并与传统的故障诊断模型进行对比,验证了本文所建立模型的有效性。研究表明,所构建的核电厂RCS故障诊断DFRBFNN模型能够在不确定环境下准确地诊断RCS的故障。 展开更多
关键词 核电厂 核反应堆冷却剂系统 故障诊断 动态模糊径向基神经网络模型
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水下机器人T-S型模糊神经网络控制 被引量：18
13
作者 梁霄 张均东 +3 位作者 李巍 郭冰洁 万磊 徐玉如 《电机与控制学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第7期99-104,共6页
针对水下机器人模糊神经网络控制器运算量大和对强外界扰动的鲁棒性差及存在滞后性的问题,提出基于混合学习算法的水下机器人T-S型模糊神经网络控制方法。采用免疫遗传算法离线优化和神经网络自学习在线调整隶属函数的参数,从而减少神... 针对水下机器人模糊神经网络控制器运算量大和对强外界扰动的鲁棒性差及存在滞后性的问题,提出基于混合学习算法的水下机器人T-S型模糊神经网络控制方法。采用免疫遗传算法离线优化和神经网络自学习在线调整隶属函数的参数,从而减少神经网络的运算量,增强水下机器人对环境变化的反应能力。采用T-S模型,由后件网络动态调整模糊规则,提高控制系统的适应性。通过某微小型水下机器人的仿真和外场实验验证方法的可行性和优越性。实验结果表明,控制器对外界扰动具有较强的鲁棒性,保证即使在恶劣情况下,控制性能仍保持在较高水平。 展开更多
关键词 水下机器人 模糊神经网络控制 免疫遗传算法 混合学习算法 t-s模型
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基于T-S模糊神经网络的地下水水质评价 被引量：18
14
作者 张宇 卢文喜 +1 位作者 陈社明 龚磊 《节水灌溉》 北大核心 2012年第7期35-38,共4页
采用T-S模糊神经网络模型对吉林省西部地区部分地下水水化学监测点水质进行评价。T-S模糊神经网络模型是根据模糊系统和人工神经网络优缺点具有明显的互补性结合而成,考虑了水质评价标准的区间形式和水系统的不确定性。将T-S模糊神经网... 采用T-S模糊神经网络模型对吉林省西部地区部分地下水水化学监测点水质进行评价。T-S模糊神经网络模型是根据模糊系统和人工神经网络优缺点具有明显的互补性结合而成,考虑了水质评价标准的区间形式和水系统的不确定性。将T-S模糊神经网络的评价结果与水质综合评价方法中经典的内梅罗指数法和BP人工神经网络法的评价结果进行对比,结果表明:T-S模糊神经网络法评价地下水水质更全面更客观。利用该方法对吉林西部的地下水水质进行评价,结果显示:吉林西部地区地下水资源已经遭受不同程度的污染,需要进行有效的保护。 展开更多
关键词 t-s模糊神经网络 地下水 水质评价 吉林西部
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基于T-S模糊神经网络的采空塌陷危险性判别 被引量：11
15
作者 张连杰 武雄 +1 位作者 谢永 吴晨亮 《现代地质》 CAS CSCD 北大核心 2015年第2期461-465,共5页
采空区地面塌陷的危险性判别受地质因素、采矿因素等多重因素的影响,各因素往往影响程度不同且部分因素之间又相互联系。为了能够较准确地对采空塌陷危险性进行评估,引入了T-S模糊神经网络模型。以北京西山地区采空塌陷为例,根据塌陷特... 采空区地面塌陷的危险性判别受地质因素、采矿因素等多重因素的影响,各因素往往影响程度不同且部分因素之间又相互联系。为了能够较准确地对采空塌陷危险性进行评估,引入了T-S模糊神经网络模型。以北京西山地区采空塌陷为例,根据塌陷特点,分别选取了地质构造复杂程度、覆盖层类型、第四系覆盖层厚度、覆岩强度、煤层倾角、采深采厚比、采空区埋深、采空区空间叠置层数8项影响因素作为评价指标,并建立了分级标准。将单因素评价指标均匀线性插值作为训练样本,建立了T-S模糊神经网络判别模型。利用训练好的神经网络模型对选取的8处采空区进行评估,结果分别为:Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅱ,结果与实际情况吻合。研究表明,利用T-S模糊神经网络研究采空塌陷危险性是可行的。 展开更多
关键词 采空区 地面塌陷 评价 t-s模糊神经网络模型
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基于T-S模糊神经网络模型的榆林市土壤风蚀危险度评价 被引量：14
16
作者 刘新颜 曹晓仪 董治宝 《地理科学》 CSCD 北大核心 2013年第6期741-747,共7页
选择位于风沙过渡区的榆林市为研究区域,以GIS技术和T-S模糊神经网络为依托,从土壤风蚀影响因子及风蚀动力学机制出发构建区域土壤风蚀危险度模型。基于此模型,对榆林市土壤风蚀危险度空间分异特征进行了分析,结果表明:T-S模糊神经网络... 选择位于风沙过渡区的榆林市为研究区域,以GIS技术和T-S模糊神经网络为依托,从土壤风蚀影响因子及风蚀动力学机制出发构建区域土壤风蚀危险度模型。基于此模型,对榆林市土壤风蚀危险度空间分异特征进行了分析,结果表明:T-S模糊神经网络模型可有效地揭示出区域土壤风蚀危险度与环境之间的映射关系,为土壤风蚀预测提供依据;风力、植被、气温、降水、地形等环境要素控制着土壤风蚀危险度空间分异格局;榆林市土壤风蚀危险度空间分异格局表现为:危险度从西北向东南逐渐降低。 展开更多
关键词 榆林市 土壤风蚀 t-s模糊神经网络 危险度评价
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基于T-S模糊神经网络的模型在台风灾情预测中的应用——以海南为例 被引量：15
17
作者 张广平 张晨晓 谢忠 《灾害学》 CSCD 北大核心 2013年第2期86-89,共4页
使用1992-2011年间海南省台风灾害数据,综合T-S模糊神经网络的模糊逻辑和神经网络学习优化的性能,设计了一种灾害损失预测模型并定量地表达了台风灾害损失致灾因子与灾情指标因子之间的规律。调节模型的参数cji、σji和pji(k),控制学习... 使用1992-2011年间海南省台风灾害数据,综合T-S模糊神经网络的模糊逻辑和神经网络学习优化的性能,设计了一种灾害损失预测模型并定量地表达了台风灾害损失致灾因子与灾情指标因子之间的规律。调节模型的参数cji、σji和pji(k),控制学习性能指标误差值Ep和总误差E来优化模型的性能。将模型应用于201108号台风"洛坦"灾害损失预测中,实验结果表明该模型具有较好的预测功能。 展开更多
关键词 台风灾害 预测模型 t-s模糊神经网络 海南
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木材干燥过程温湿度的T-S型模糊神经网络控制器设计 被引量：8
18
作者 姜滨 孙丽萍 曹军 《电机与控制学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第10期114-120,共7页
木材干燥过程是一个强耦合、大滞后的非线性动力系统,很难准确建立被控对象的数学模型。为了准确控制木材干燥过程的温度和湿度,提高木材干燥质量,将智能控制引入木材干燥控制系统是必然的发展趋势。结合模糊控制和神经网络优点,设计了... 木材干燥过程是一个强耦合、大滞后的非线性动力系统,很难准确建立被控对象的数学模型。为了准确控制木材干燥过程的温度和湿度,提高木材干燥质量,将智能控制引入木材干燥控制系统是必然的发展趋势。结合模糊控制和神经网络优点,设计了一种木材干燥窑内温湿度的Takagi-Sugeno(T-S)型模糊神经网络控制器。该控制器无需对象的精确数学模型,适应性强,利用模糊算法解除木材干燥窑内温度和湿度间的强耦合关系,采用神经网络的自学习和自适应能力来实现整个非线性过程的模糊逻辑推理。仿真和实验结果表明,T-S型模糊神经网络控制器有效解决了木材干燥过程的温湿度控制,控制器响应速度快、超调小、鲁棒性强、控制精确度高,可以满足木材干燥控制系统要求。 展开更多
关键词 木材干燥过程 t-s模型 模糊神经网络控制器 温湿度控制 神经网络
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神经网络结构的递归T-S模糊模型 被引量：10
19
作者 李翔 陈增强 袁著祉 《系统工程学报》 CSCD 2001年第4期268-274,共7页
提出一种新的递归 T- S模型 (Takagi- Sugeno模型 )的模糊神经网络结构 (TSFRNN ) ,利用动态 BP(DBP)算法来学习训练神经网络的参数 ,通过与通常的多层前馈神经网络结构的 T- S模糊神经网络(TSFNN)的对比仿真实验 ,说明在非线性系统建... 提出一种新的递归 T- S模型 (Takagi- Sugeno模型 )的模糊神经网络结构 (TSFRNN ) ,利用动态 BP(DBP)算法来学习训练神经网络的参数 ,通过与通常的多层前馈神经网络结构的 T- S模糊神经网络(TSFNN)的对比仿真实验 ,说明在非线性系统建模方面 TSFRNN比 TSFNN更加优越 . 展开更多
关键词 递归神经网络 t-s模糊模型 非线性系统 建模 学习算法
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基于GA优化T-S模糊神经网络的小电流接地故障选线新方法 被引量：9
20
作者 王磊 曹现峰 骆玮 《电测与仪表》 北大核心 2016年第17期6-11,共6页
在小电流接地系统中,发生最多的是单相接地故障,针对如何快速准确地查找故障线路一直都是重点研究课题,且没有得到有效的解决。本文提出一种基于遗传算法(GA)优化T-S模糊神经网络的配电网故障选线新方法:通过调整传统GA的适应度函数,先... 在小电流接地系统中,发生最多的是单相接地故障,针对如何快速准确地查找故障线路一直都是重点研究课题,且没有得到有效的解决。本文提出一种基于遗传算法(GA)优化T-S模糊神经网络的配电网故障选线新方法:通过调整传统GA的适应度函数,先对网络初始参数、权值进行一次优化后,使用梯度下降法进行二次优化的选线算法。讨论了T-S模糊神经网络,传统GA优化的T-S模糊神经网络及不同网络结构对网络性能的影响。研究结果表明新型GA优化T-S模糊神经网络的选线效果明显优于T-S模糊神经网络和传统GA优化T-S模糊神经网络,能够快速、准确、可靠的选取故障线路。 展开更多
关键词 小电流接地系统 单相接地 选线 GA t-s模糊神经网络
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