基于模糊神经模型的自适应单神经元控制系统设计 被引量：7

1

作者 贾立 陶鹏业 邱铭森 《华东理工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第1期135-139,143,共6页

提出一种基于模糊神经模型的自适应单神经元控制系统。该控制系统首先根据采集到的输入输出数据建立被控过程模型,并在此基础上引入单神经元控制器。通过李亚普诺夫方法对控制器参数进行在线调节,从而使得系统输出值能够较快跟踪设定值... 提出一种基于模糊神经模型的自适应单神经元控制系统。该控制系统首先根据采集到的输入输出数据建立被控过程模型,并在此基础上引入单神经元控制器。通过李亚普诺夫方法对控制器参数进行在线调节,从而使得系统输出值能够较快跟踪设定值。理论分析和仿真结果表明:本文提出的单神经元控制器和传统的PID控制器具有极其相似的结构,因此,具有结构简单、易于操作的特点,具有较快的跟踪速度,并且控制参数可以在线调节。 展开更多

关键词 非线性系统 模糊神经模型 自适应控制 单神经元控制器

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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

2

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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两类新的基于T/S范数的模糊神经元模型及其应用 被引量：3

3

作者 徐蔚鸿 叶有培 杨静宇 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2003年第9期1123-1129,共7页

基于T范数和S范数提出了F1型和F2型两类神经元模型 ,并研究了它们的性质和应用 (F1型灵敏性强而鲁棒性弱 ,而F2型神经元灵敏性弱而鲁棒性强 ) ;给出了一个基于F1型神经元的广义AND/OR运算为T/S范数簇的充分必要条件 ;首先提出了弱界三... 基于T范数和S范数提出了F1型和F2型两类神经元模型 ,并研究了它们的性质和应用 (F1型灵敏性强而鲁棒性弱 ,而F2型神经元灵敏性弱而鲁棒性强 ) ;给出了一个基于F1型神经元的广义AND/OR运算为T/S范数簇的充分必要条件 ;首先提出了弱界三角范数的概念 ,并发现F2型的一个特例模型能实现弱界三角范数 .经分析 ,F1型更适合用于工业控制系统 ,而F2型更适合用于面向用语言描述知识的医学和人文社会领域的计算机应用系统 .该文把一个由特殊的F2型神经元组成的神经网络用于模糊推理 ,发现该推理方法是Zadeh的CRI法的推广 ,且能满足假言推理 .通过权值的调整 ,该推理法能满足若干推理原则的要求 . 展开更多

关键词 模糊专家系统 模糊推理 人工智能 T/S范数 模糊神经元模型

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基于二次逼近的神经模糊模型研究 被引量：2

4

作者 方斌 李仁 吴刚 《中国科学技术大学学报》 CAS CSCD 北大核心 1999年第6期735-739,共5页

针对非线性系统的辨识，提出了一种基于二次逼近的神经模糊模型，阐述了该模型的结构、算法和应用特点．它能有效地克服ＢＰ（Ｂａｃｋｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ） 算法的缺陷，提高辨识模型的动态补偿能力．通过仿真实例对该方法的特点... 针对非线性系统的辨识，提出了一种基于二次逼近的神经模糊模型，阐述了该模型的结构、算法和应用特点．它能有效地克服ＢＰ（Ｂａｃｋｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ） 算法的缺陷，提高辨识模型的动态补偿能力．通过仿真实例对该方法的特点和性能进行了验证，表明新的模型具有较好的实际逼近精度和适应能力． 展开更多

关键词 逼近能力 二次逼近 神经模糊模型 非线性系统

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一种自生成基函数模糊神经元故障诊断模型及其应用 被引量：1

5

作者 秦国军 胡茑庆 温熙森 《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 1998年第1期27-31,共5页

在分析自生成基函数（SGRBF）模糊神经元模型基础上，提出了一种新的故障诊断网络模型及其学习算法，并将其应用到轴承、齿轮的故障诊断中，给出两个应用实例及分析结果。最后，文章将得出一定的结论。

关键词 基函数 故障诊断 模糊神经元模型 轴承 齿轮

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基于模糊神经网络模型的中国电力装备制造产业安全评价研究 被引量：2

6

作者 杨林 白玉慧 +2 位作者 仝凤鸣 王菲 陈晓征 《电网与清洁能源》 北大核心 2015年第2期1-8,共8页

电力装备制造产业的安全问题,是关系中国电力能源业安全,甚至关系国民经济安全的重大问题。为了定量地综合评价电力装备制造产业的安全状况,结合目前电力装备制造业的行业特点,根据影响电力装备制造产业安全的因素,建立了包括产业国内... 电力装备制造产业的安全问题,是关系中国电力能源业安全,甚至关系国民经济安全的重大问题。为了定量地综合评价电力装备制造产业的安全状况,结合目前电力装备制造业的行业特点,根据影响电力装备制造产业安全的因素,建立了包括产业国内环境、产业国际竞争力、产业对外依存度、产业控制力等4个单元、16个指标的多因素多级指标评价体系。采用模糊神经网络评价模型,通过定量的方式对中国电力装备制造产业的安全状态进行了综合评价,得出中国水电设备制造产业的产业安全状况为"良好"的结论,同时也证明了模糊神经网络模型应用于安全评价的可行性。 展开更多

关键词 电力装备 安全评价 指标体系 模糊神经网络模型

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基于气动人工肌肉的自适应模糊小脑模型神经网络位置跟踪控制 被引量：5

7

作者 沈伟 施光林 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第4期579-583,共5页

针对一种气动人工肌肉驱动的弹簧质量位置控制系统,设计了一种自适应模糊小脑模型神经网络(AFCMAC)控制器.离散抗饱和PID(DASPID)并行监督控制设计保证了控制运行初期不会出现较大的跟踪误差和气压波动,使AFCMAC的在线实时学习调整成为... 针对一种气动人工肌肉驱动的弹簧质量位置控制系统,设计了一种自适应模糊小脑模型神经网络(AFCMAC)控制器.离散抗饱和PID(DASPID)并行监督控制设计保证了控制运行初期不会出现较大的跟踪误差和气压波动,使AFCMAC的在线实时学习调整成为可能.在线实时的自适应算法逐步提高了AFCMAC的控制性能,从而最终完全过渡到AFCMAC控制.通过规划AF-CMAC的输入空间,保证了AFCMAC对迟滞力和气压波动等不确定因素的感知能力,为实现AF-CMAC控制奠定了基础.对DASPID与AFCMAC控制器的位置跟踪控制性能进行了对比实验.结果表明,在非线性系统条件下,AFCMAC较之DASPID有着更好的跟踪控制性能和较低的实现难度. 展开更多

关键词 气动人工肌肉 自适应模糊小脑模型神经网络 位置跟踪控制

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一种广义模糊小脑模型神经网络及其仿真研究 被引量：4

8

作者 沈智鹏 郭晨 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第11期2708-2712,共5页

针对传统的小脑模型,在保留CMAC原有增强和局部特性的基础上,结合模糊逻辑的思想,采用模糊隶属度函数作为接收域函数,提出了一种广义模糊小脑模型神经网络(GFAC)。研究了GFAC接受域函数的映射规律、隶属度函数及其参数的选取规律和学习... 针对传统的小脑模型,在保留CMAC原有增强和局部特性的基础上,结合模糊逻辑的思想,采用模糊隶属度函数作为接收域函数,提出了一种广义模糊小脑模型神经网络(GFAC)。研究了GFAC接受域函数的映射规律、隶属度函数及其参数的选取规律和学习算法。仿真结果表明GFAC具有良好的泛化能力和逼近精度。 展开更多

关键词 广义模糊小脑模型神经网络 接受域函数 映射规律 学习算法

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从受训神经-模糊模型中提取知识 被引量：1

9

作者 冯天瑾 于树松 程军娜 《青岛海洋大学学报（自然科学版）》 CSCD 北大核心 2003年第1期107-114,共8页

本文对用于模式分类、函数逼近、参数估计的多层感知器 (MLPs)给出 1个清晰的关于内部行为的解释。作者以单隐层的 MLP为例 ,论述了关于 MLP的内部行为的半线性分析理论。对受训的MLP,将隐层单元的输出分别定义为网络输出的正、负“内... 本文对用于模式分类、函数逼近、参数估计的多层感知器 (MLPs)给出 1个清晰的关于内部行为的解释。作者以单隐层的 MLP为例 ,论述了关于 MLP的内部行为的半线性分析理论。对受训的MLP,将隐层单元的输出分别定义为网络输出的正、负“内部分量”;定义内部分量的连接权重集为给定问题的“内部判别模式”;建立了 MLP和模糊集相结合的新模型 ;分析了 MLP的结构为 N- 2 - 1和N- H- 1 ,给出权重初始化的方法 ;提出了 1种从受训神经 -模糊模型 (NFMs)中提取知识的全新的具有实用价值的方法。 展开更多

关键词 多层感知器 神经-模糊模型 知识提取 权重初始化

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基于模糊小脑模型神经网络的直线伺服跟踪控制 被引量：3

10

作者 赵希梅 郭庆鼎 《沈阳工业大学学报》 EI CAS 2005年第6期637-640,共4页

以永磁直线同步电动机为被控对象,在高精度直线伺服跟踪控制系统中,为使输出响应快速地跟踪输入指令,需要克服系统滞后、未建模动态、不确定性以及负载的变化因素等的影响.为此,提出了一种模糊小脑模型(FCMAC)神经网络直接逆控制的方案... 以永磁直线同步电动机为被控对象,在高精度直线伺服跟踪控制系统中,为使输出响应快速地跟踪输入指令,需要克服系统滞后、未建模动态、不确定性以及负载的变化因素等的影响.为此,提出了一种模糊小脑模型(FCMAC)神经网络直接逆控制的方案,可动态地克服上述这些因素的影响.同时,还给出了较详细的原理分析及实现过程.仿真结果表明,此控制方案是十分有效的,能够明显地提高伺服系统的快速跟踪能力,并使系统具有较强的适应性和鲁棒性. 展开更多

关键词 永磁直线同步电动机 模糊小脑模型神经网络 逆模型 前馈控制 跟踪控制

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六维腕力传感器的补偿模糊神经网络模型 被引量：1

11

作者 干方建 刘正士 《机床与液压》 北大核心 2002年第1期32-34,共3页

本文基于神经网络可以对非线性系统的任意逼近能力 ,建立了六维腕力传感器的补偿模糊神经网络模型 ,仿真结果表明 ,这种补偿模糊神经网络对六维腕力传感器非线性系统逼近精度高、训练步数少、学习收敛速度快、误差曲线稳定 。

关键词 六维腕力传感器 补偿模糊神经网络模型 仿真 机器人

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基于神经模糊系统的供应商选择模型研究

12

作者 贾军 范黎波 贾立 《华东理工大学学报（社会科学版）》 CSSCI 2013年第6期38-44,共7页

对供应商评价的模型进行了回顾,以神经模糊系统理论为基础,构建了供应商评价的神经模糊系统模型,能够弱化供应商评价中的经验知识因素的影响,为处理复杂的非线性的供应商关系提供了新的评价工具。

关键词 供应商选择 评价指标体系 神经模糊模型

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遗传算法-模糊径向基神经网络模型预测自润滑镀层耐磨性 被引量：3

13

作者 王亚利 于继明 王艺 《电镀与精饰》 CAS 北大核心 2021年第7期30-34,共5页

针对传统神经网络模型存在的缺陷,引入遗传算法和模糊运算建立遗传算法-模糊径向基神经网络模型(GA-FRBFNNM),介绍了模型结构和仿真思路。以自润滑镀层耐磨性为研究主题开展正交实验,在正交实验结果中任取10组数据作为训练样本用于模型... 针对传统神经网络模型存在的缺陷,引入遗传算法和模糊运算建立遗传算法-模糊径向基神经网络模型(GA-FRBFNNM),介绍了模型结构和仿真思路。以自润滑镀层耐磨性为研究主题开展正交实验,在正交实验结果中任取10组数据作为训练样本用于模型训练,其余6组数据作为测试样本用于模型性能测试。结果表明:GAFRBFNNM的预测值更接近于真实值,其预测精度明显高于相同结构的径向基神经网络模型,验证了该模型是有效的,能够更准确预测自润滑镀层耐磨性。主要归因于引入模糊运算使得径向基神经网络全部节点都具备特定意义,另外引入遗传算法优化了训练算法,避免了模型陷入局部极小点等问题,使得模型性能得到有效提升。 展开更多

关键词 自润滑镀层 摩擦因数 遗传算法-模糊径向基神经网络模型 径向基神经网络模型

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基于模糊神经网络模型对射手的评价(英文)

14

作者 王晓芳 林海 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第19期5415-5418,共4页

在图像制导导弹中,射手经常参与识别、捕获目标以及控制导弹跟踪、攻击目标。为评价一个射手,通过增加输入和输出论域的模糊子集数,对普通的射手模糊神经网络模型进行了改进。基于改进的射手模糊神经网络模型,提出了两种评价射手的方法... 在图像制导导弹中,射手经常参与识别、捕获目标以及控制导弹跟踪、攻击目标。为评价一个射手,通过增加输入和输出论域的模糊子集数,对普通的射手模糊神经网络模型进行了改进。基于改进的射手模糊神经网络模型,提出了两种评价射手的方法。仿真结果表明:两种方法都能够有效地比较和评价射手,为选择和训练射手提供了依据。 展开更多

关键词 图像制导导弹 射手 模糊神经网络模型 评价

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雷达网数据融合的自组织模糊神经网络模型

15

作者 张尤赛 刘维亭 《应用科学学报》 CAS CSCD 2001年第2期149-152,共4页

对雷达网的数据融合提出了一种自组织模糊神经网络模型 ,分析了该模型的自组织特征及神经元感应场内模糊隶属度函数最大的 WTA竞争机制 .通过二维舰船目标的识别和航迹融合仿真实验 。

关键词 雷达网 数据融合 自组织模糊神经网络模型 模糊隶属度函数 竞争机制 神经元感应场

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NFCNNC：一种新的模糊竞争神经网络聚类模型及其在文本聚类中的应用

16

作者 耿新青 王正欧 《情报学报》 CSSCI 北大核心 2006年第3期296-300,共5页

提出了一种新的模糊竞争神经网络聚类模型NFCNNC，并将其应用到文本聚类中。NFCNNC将模糊中心聚类（FCC）算法得到的模糊聚类中心向量作为神经网络的权值，通过比较隶属度值得到获胜神经元。网络中仅两个神经元同时调节权值。隶属度值... 提出了一种新的模糊竞争神经网络聚类模型NFCNNC，并将其应用到文本聚类中。NFCNNC将模糊中心聚类（FCC）算法得到的模糊聚类中心向量作为神经网络的权值，通过比较隶属度值得到获胜神经元。网络中仅两个神经元同时调节权值。隶属度值最大的神经元以较大的学习率调整权值，隶属度次大的神经元以较小的学习率调整权值，其他神经元权值不变。按照FCC算法调整模糊聚类中心向量值（即权值）和神经元的隶属度，当网络稳定时，即可确定聚类数。与传统模糊神经网络模型相比，本文的模糊神经网络模型具有结构简单、运行效率高、聚类精度高的优点，同时克服了传统算法需预先指定聚类数的局限性。通过对文本聚类的实验验证，本算法取得了良好的效果。 展开更多

关键词 文本聚类 隶属度 NFCNNC 模糊竞争神经网络聚类模型 运行效率

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基于模糊优选BP神经网络模型的作物-水盐响应关系模拟研究

17

作者 柴春岭 苏艳超 +1 位作者 刘玉春 杨路华 《河北农业科学》 2011年第4期96-98,108,共4页

棉花在诸多影响因素下,生长过程表现为复杂的非线性,使其水-盐的响应关系难以用传统的数学模型进行精确描述。本研究基于大田棉花膜下咸淡水滴灌试验成果,采用模糊优选BP神经网络模型,对籽棉产量与灌溉水量和灌溉水矿化度的响应关系进... 棉花在诸多影响因素下,生长过程表现为复杂的非线性,使其水-盐的响应关系难以用传统的数学模型进行精确描述。本研究基于大田棉花膜下咸淡水滴灌试验成果,采用模糊优选BP神经网络模型,对籽棉产量与灌溉水量和灌溉水矿化度的响应关系进行了模拟。结果表明:该模型的模拟结果精度良好。模拟得到的连接权重矩阵可良好地表达籽棉产量与各生长阶段微咸水处理水平之间的响应关系,在微咸水灌溉技术中具有一定的指导意义。 展开更多

关键词 模糊优选神经网络模型 作物-水盐响应关系 棉花 微咸水灌溉 籽棉产量 灌溉水量 灌溉水矿化度

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基于SOM规则自动生成的模糊神经网络模型 被引量：1

18

作者 陈志兵 黄人璆 +1 位作者 章劲松 庄镇泉 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2000年第5期61-63,共3页

1 引言模糊系统建模一般将经过系统结构辨识和系统参数估计两个阶段。在辨识阶段,主要决定输入变量及其相互关系、模糊规则数、输入输出空间划分和系统参数的初值;在估计阶段,主要用来调整系统参数以使得系统的输出与目标输出的差值尽... 1 引言模糊系统建模一般将经过系统结构辨识和系统参数估计两个阶段。在辨识阶段,主要决定输入变量及其相互关系、模糊规则数、输入输出空间划分和系统参数的初值;在估计阶段,主要用来调整系统参数以使得系统的输出与目标输出的差值尽可能小。对于系统参数估计阶段的参数调整,人们已提出一些自动方法。对于系统结构辨识阶段,也产生了如模板法、聚类法和决策树法等,但这些方法一般都需要人工干预。其中模糊规则的生成与调整以及隶属度函数的选取是系统结构辨识阶段的主要问题,文提出了用神经网络自动生成模糊规则并进行隶属度形状调整,从而构成模糊神经网络。Wang提出自动分割输入空间的方法,Lin提出三阶段学习算法的模糊神经网络。 展开更多

关键词 模糊神经网络模型 SOM规则 自动生成

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液压机械补偿功率回收模型参考模糊神经网络控制 被引量：3

19

作者 谢光辉 喇凯英 王留运 《机床与液压》 北大核心 2009年第2期114-116,155,共4页

介绍了液压系统试验中机械补偿功率回收的原理,建立了压力系统的数学模型。针对机械补偿功率回收系统影响压力的非线性因素多且多为缓变的特点,为满足试验要求提出了采用模型参考的模糊神经网络,提出了该网络实现的形式,设计了模糊神经... 介绍了液压系统试验中机械补偿功率回收的原理,建立了压力系统的数学模型。针对机械补偿功率回收系统影响压力的非线性因素多且多为缓变的特点,为满足试验要求提出了采用模型参考的模糊神经网络,提出了该网络实现的形式,设计了模糊神经网络和误差的逼近算法,根据要求确定了参考模型等。仿真结果表明:该控制方法能有效地跟踪参考模型,改变对象参数及负载输出压力无变化,能很好地满足试验要求。 展开更多

关键词 压力控制 功率回收 模型参考模糊神经网络 自适应控制

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基于T-S模糊神经网络组合模型的CPI预测 被引量：4

20

作者 荀新新 张德生 +1 位作者 王雁 杜方欣 《陕西科技大学学报（自然科学版）》 2014年第3期173-176,共4页

首先对我国CPI和PPI序列建立了VAR模型和加外生变量的半参数自回归模型,得到CPI的拟合值和预测值;然后在这两种单模型的基础上,结合模糊数学和神经网络知识,建立了T-S模糊神经网络组合预测模型;最后对三种模型进行比较.结果显示,T-S模... 首先对我国CPI和PPI序列建立了VAR模型和加外生变量的半参数自回归模型,得到CPI的拟合值和预测值;然后在这两种单模型的基础上,结合模糊数学和神经网络知识,建立了T-S模糊神经网络组合预测模型;最后对三种模型进行比较.结果显示,T-S模糊神经网络组合模型提高了预测结果的可靠性和准确性. 展开更多

关键词 VAR模型 加外生变量的半参数自回归模型 T-S模糊神经网络组合模型 隶属度函数

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