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基于模糊竞争学习的非线性系统自适应模糊建模方法(英文) 被引量：1: 1; 作者王宏伟贺汉根黄柯棣《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第2期249-252,共4页; 提出了一种新的基于模糊竞争学习的自调整的模糊建模方法 .基于模糊竞争学习 ,模糊系统能够进行自适应模糊推理 .在被调整模糊系统基础上 ,提出了一种非线性系统在线估计参数的在线辨识算法 .为了证明提出算法的有效性 ,最后给出了几个... 展开更多; 关键词非线性系统自适应模糊建模法模糊竞争学习模糊推理参数估计系统辨识卡尔曼滤波; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于模糊竞争学习的模糊自校正控制: 2; 作者王宏伟贺汉根 +1 位作者詹荣开黄柯棣《应用科学学报》 CAS CSCD 2001年第3期249-252,共4页; 提出一种基于模糊竞争学习的模糊自校正控制方法 .先通过基于模糊竞争学习确定一种在线模糊辨识算法 ,并给出递推模糊竞争学习算法收敛性证明 .在采用此模糊辨识方法对对象进行在线估计的基础上 ,再用调节器实现参数的自动整定 .为验证... 展开更多; 关键词模糊竞争学习模糊自校正控制模糊辨识静态卡尔曼滤波非线性系统模糊规则; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于模糊竞争学习和UD分解的模糊建模: 3; 作者王宏伟顾宏刘晓东《大连理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第6期888-891,共4页; 为解决复杂系统模糊建模问题,研究了利用模糊竞争学习实现非线性系统的模糊建模方法.首先,利用模糊竞争学习方法划分输入变量的模糊输入空间,确定模糊模型的规则数、规则,实现模糊模型的结构优化.另外,为了克服递推最小二乘出现的误差... 展开更多; 关键词模糊竞争学习 Mackey-Glass混沌时间序列矩阵UD分解递推最小二乘混沌系统; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于模糊竞争学习的模糊模型一体化辨识: 4; 作者王宏伟顾宏《大连理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第2期282-286,共5页; 提出了一种利用MGS(modified Gram-Schmidt)算法建立非线性系统模型的建模方法,并给出了基于MGS算法的模型结构和参数辨识的一体化方法,即利用MGS正交变换对通过模糊竞争学习的聚类结果进行变换,确定对模型贡献大的规则,删除对模型贡献... 展开更多; 关键词模糊建模模糊竞争学习模糊辨识正交变换; 在线阅读下载PDF 职称材料

中长期负荷预测的模糊竞争学习聚类神经网络算法被引量：1: 5; 作者岳璐张尧《继电器》 CSCD 北大核心 2008年第8期55-58,104,共5页; 电力系统中长期负荷预测受大量不确定因素的影响,聚类方法能够将各种影响因素综合引入预测模型,提高了预测精度。本文将神经网络引入到模糊聚类分析中,建立了中长期负荷预测的新方法,并且对聚类神经网络的学习算法进行了改进,利用模糊... 展开更多; 关键词中长期负荷预测聚类神经网络模糊竞争学习信息扩充法; 在线阅读下载PDF 职称材料

一种新的模糊自校正控制学习算法: 6; 作者王宏伟贺汉根 +1 位作者詹荣开黄柯棣《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2001年第8期61-63,共3页; 提出一种基于模糊竞争学习的模糊自校正控制方法。通过基于模糊竞争学习确定一种在线模糊辨识算法 ,在采用此模糊辨识方法对对象进行在线估计的基础上 ,用调节器实现参数的自动整定。为了验证所提方法的有效性 ,给出了非线性系统的控制... 展开更多; 关键词模糊竞争学习模糊自校正控制模糊控制系统; 在线阅读下载PDF 职称材料

模糊增强学习码书设计算法及其在图像编码中的应用: 7; 作者李霞罗萍 +1 位作者罗雪晖张基宏《信号处理》 CSCD 2002年第5期434-437,共4页; 本文提出一种用于图像压缩编码的模糊增强学习码书设计算法。该算法是在模糊竞争学习矢量量化的基础上引入增强学习,并用输入训练模式的监督信号与类别模式之间的隶属度控制增强信号。实验结果表明,该算法对初始码本依赖性小,与模糊竞... 展开更多; 关键词图像压缩码书设计增强学习模糊竞争学习矢量量化; 在线阅读下载PDF 职称材料

一种基于模糊神经网络的自适应模糊辨识方法被引量：5: 8; 作者江善和申东日陈义俊《系统仿真学报》 CAS CSCD 2003年第5期731-734,共4页; 基于改进的T-S模型,提出一种自适应模糊神经网络模型(AFNN)。首先,基于模糊竞争学习算法确定系统的模糊空间和模糊规则数,并得出每个样本对每条规则的适用程度。其次,利用卡尔曼滤波算法在线辨识AFNN的后件参数。AFNN具有结构简洁,逼近... 展开更多; 关键词 T—S模型自适应模糊神经网络模糊竞争学习模糊辨识; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于正交最小二乘估计的非线性系统模糊辨识被引量：2: 9; 作者王宏伟刘向利马广富《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2004年第8期1143-1146,共4页; 提出了一种基于正交最小二乘的模糊模型结构和参数辨识方法 .首先 ,基于正交最小二乘方法分析模糊模型的模糊关系矩阵 .通过分析正交向量在模型中贡献的大小 ,确定模糊模型的结构 ,即确定模糊模型的规则数、规则 .另外 ,再次通过正交最... 展开更多; 关键词正交最小二乘模糊模型模糊竞争学习系统辨识; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于模糊竞争学习的非线性系统自适应模糊建模方法(英文) 被引量：1: 1; 作者王宏伟贺汉根黄柯棣; 机构海尔集团技术中心国防科技大学机电工程与自动化学院; 出处《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第2期249-252,共4页; 文摘提出了一种新的基于模糊竞争学习的自调整的模糊建模方法 .基于模糊竞争学习 ,模糊系统能够进行自适应模糊推理 .在被调整模糊系统基础上 ,提出了一种非线性系统在线估计参数的在线辨识算法 .为了证明提出算法的有效性 ,最后给出了几个例子的仿真结果 .; 关键词非线性系统自适应模糊建模法模糊竞争学习模糊推理参数估计系统辨识卡尔曼滤波; Keywords system identification fuzzy systems nonlinear system modeling fuzzy competitive learning Kalman filtering algorithm; 分类号 TP15 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于模糊竞争学习的模糊自校正控制: 2; 作者王宏伟贺汉根詹荣开黄柯棣; 机构国防科学技术大学机电工程与自动化学院; 出处《应用科学学报》 CAS CSCD 2001年第3期249-252,共4页; 文摘提出一种基于模糊竞争学习的模糊自校正控制方法 .先通过基于模糊竞争学习确定一种在线模糊辨识算法 ,并给出递推模糊竞争学习算法收敛性证明 .在采用此模糊辨识方法对对象进行在线估计的基础上 ,再用调节器实现参数的自动整定 .为验证此法的有效性 ,还给出了非线性系统的控制结果 .; 关键词模糊竞争学习模糊自校正控制模糊辨识静态卡尔曼滤波非线性系统模糊规则; Keywords fuzzy competitive learning self-tuning controller fuzzy identifying static Kalman filtering; 分类号 TP273.2 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置] TP273.4 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于模糊竞争学习和UD分解的模糊建模: 3; 作者王宏伟顾宏刘晓东; 机构大连理工大学电子与信息工程学院自动化系; 出处《大连理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第6期888-891,共4页; 基金国家自然科学基金资助项目(60575039) 国家"863"重点基础研究计划资助项目(2002AA414010); 文摘为解决复杂系统模糊建模问题,研究了利用模糊竞争学习实现非线性系统的模糊建模方法.首先,利用模糊竞争学习方法划分输入变量的模糊输入空间,确定模糊模型的规则数、规则,实现模糊模型的结构优化.另外,为了克服递推最小二乘出现的误差积累、传递现象,采用基于矩阵UD分解的递推最小二乘方法确定模糊模型的结论参数,从而实现模糊模型的结构和参数优化.采用该方法对M ackey-G lass混沌时间序列进行建模研究,结果表明可以在线或者离线对M ackey-G lass混沌时间序列进行准确预测,效果较好.; 关键词模糊竞争学习 Mackey-Glass混沌时间序列矩阵UD分解递推最小二乘混沌系统; Keywords fuzzy competitive learning chaotic Mackey-Glass time series matrix UD decomposition recursive least square chaotic systems; 分类号 TP15 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于模糊竞争学习的模糊模型一体化辨识: 4; 作者王宏伟顾宏; 机构大连理工大学电子与信息工程学院; 出处《大连理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第2期282-286,共5页; 基金国家自然科学基金资助项目(60674061); 文摘提出了一种利用MGS(modified Gram-Schmidt)算法建立非线性系统模型的建模方法,并给出了基于MGS算法的模型结构和参数辨识的一体化方法,即利用MGS正交变换对通过模糊竞争学习的聚类结果进行变换,确定对模型贡献大的规则,删除对模型贡献小的规则,同时对模型中的参数进行估计,实现模糊模型结构和参数的优化.仿真结果表明,提出的方法能够对非线性系统进行模糊建模.; 关键词模糊建模模糊竞争学习模糊辨识正交变换; Keywords fuzzy modeling fuzzy competitive learning fuzzy identification orthogonal transform; 分类号 TP15 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名中长期负荷预测的模糊竞争学习聚类神经网络算法被引量：1: 5; 作者岳璐张尧; 机构华南理工大学电力学院; 出处《继电器》 CSCD 北大核心 2008年第8期55-58,104,共5页; 文摘电力系统中长期负荷预测受大量不确定因素的影响,聚类方法能够将各种影响因素综合引入预测模型,提高了预测精度。本文将神经网络引入到模糊聚类分析中,建立了中长期负荷预测的新方法,并且对聚类神经网络的学习算法进行了改进,利用模糊竞争学习完成网络运算,弥补了网络输出结果二值性的不足,使得学习规则中权值矩阵的改变速度加快,因而算法的收敛速度有很大提高。运用文中所述模型及算法综合考虑了历史负荷情况和未来不确定因素等对未来负荷变化的影响。通过与传统方法进行中长期负荷预测比较,结果表明该方法可以提高负荷预测的精度。; 关键词中长期负荷预测聚类神经网络模糊竞争学习信息扩充法; Keywords mid-long term load forecasting clustering neural network fuzzy competitive learning algorithm information expansion; 分类号 TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TM715 [电气工程—电力系统及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一种新的模糊自校正控制学习算法: 6; 作者王宏伟贺汉根詹荣开黄柯棣; 机构国防科学技术大学机电工程与自动化学院; 出处《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2001年第8期61-63,共3页; 文摘提出一种基于模糊竞争学习的模糊自校正控制方法。通过基于模糊竞争学习确定一种在线模糊辨识算法 ,在采用此模糊辨识方法对对象进行在线估计的基础上 ,用调节器实现参数的自动整定。为了验证所提方法的有效性 ,给出了非线性系统的控制结果。; 关键词模糊竞争学习模糊自校正控制模糊控制系统; Keywords Fuzzy control system Algorithm Automated learning; 分类号 TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名模糊增强学习码书设计算法及其在图像编码中的应用: 7; 作者李霞罗萍罗雪晖张基宏; 机构深圳大学信息工程学院; 出处《信号处理》 CSCD 2002年第5期434-437,共4页; 基金国家自然科学基金(批准号:60172065) 广东省自然科学基金(批准号:994185)资助项目; 文摘本文提出一种用于图像压缩编码的模糊增强学习码书设计算法。该算法是在模糊竞争学习矢量量化的基础上引入增强学习,并用输入训练模式的监督信号与类别模式之间的隶属度控制增强信号。实验结果表明,该算法对初始码本依赖性小,与模糊竞争学习矢量量化和微分竞争学习算法相比,收敛速度更快,性能更好。; 关键词图像压缩码书设计增强学习模糊竞争学习矢量量化; Keywords Image compression Codebook design Reinforcement learning Fuzzy competitive learning vector quanti-zation; 分类号 TN919.81 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一种基于模糊神经网络的自适应模糊辨识方法被引量：5: 8; 作者江善和申东日陈义俊; 机构辽宁石油化工大学信息工程学院; 出处《系统仿真学报》 CAS CSCD 2003年第5期731-734,共4页; 文摘基于改进的T-S模型,提出一种自适应模糊神经网络模型(AFNN)。首先,基于模糊竞争学习算法确定系统的模糊空间和模糊规则数,并得出每个样本对每条规则的适用程度。其次,利用卡尔曼滤波算法在线辨识AFNN的后件参数。AFNN具有结构简洁,逼近能力强,能够显著提高辨识精度,并且辨识的模糊模型简单有效。最后,将该AFNN用于非线性系统的模糊辨识,仿真结果验证了该方法的有效性。; 关键词 T—S模型自适应模糊神经网络模糊竞争学习模糊辨识; Keywords T-S model adaptive fuzzy neural network fuzzy competitive learning fuzzy identification; 分类号 TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于正交最小二乘估计的非线性系统模糊辨识被引量：2: 9; 作者王宏伟刘向利马广富; 机构青岛海尔集团技术中心哈尔滨工业大学控制工程系; 出处《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2004年第8期1143-1146,共4页; 文摘提出了一种基于正交最小二乘的模糊模型结构和参数辨识方法 .首先 ,基于正交最小二乘方法分析模糊模型的模糊关系矩阵 .通过分析正交向量在模型中贡献的大小 ,确定模糊模型的结构 ,即确定模糊模型的规则数、规则 .另外 ,再次通过正交最小二乘方法确定模糊模型的结论参数 ,实现模糊模型结构和参数的优化 .为了证明该方法的有效性 ,采用该文方法对Box Jenkins煤气炉数据系统进行建模研究 ,仿真结果表明该文方法能够对非线性系统进行辨识 .; 关键词正交最小二乘模糊模型模糊竞争学习系统辨识; Keywords Computer simulation Fuzzy sets Learning algorithms Least squares approximations; 分类号 TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于模糊竞争学习的非线性系统自适应模糊建模方法(英文)	王宏伟贺汉根黄柯棣	《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心	2003	1	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于模糊竞争学习的模糊自校正控制	王宏伟贺汉根詹荣开黄柯棣	《应用科学学报》 CAS CSCD	2001	0	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于模糊竞争学习和UD分解的模糊建模	王宏伟顾宏刘晓东	《大连理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2005	0	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于模糊竞争学习的模糊模型一体化辨识	王宏伟顾宏	《大连理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2007	0	在线阅读下载PDF 职称材料
5	中长期负荷预测的模糊竞争学习聚类神经网络算法	岳璐张尧	《继电器》 CSCD 北大核心	2008	1	在线阅读下载PDF 职称材料
6	一种新的模糊自校正控制学习算法	王宏伟贺汉根詹荣开黄柯棣	《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心	2001	0	在线阅读下载PDF 职称材料
7	模糊增强学习码书设计算法及其在图像编码中的应用	李霞罗萍罗雪晖张基宏	《信号处理》 CSCD	2002	0	在线阅读下载PDF 职称材料
8	一种基于模糊神经网络的自适应模糊辨识方法	江善和申东日陈义俊	《系统仿真学报》 CAS CSCD	2003	5	在线阅读下载PDF 职称材料
9	基于正交最小二乘估计的非线性系统模糊辨识	王宏伟刘向利马广富	《计算机学报》 EI CSCD 北大核心	2004	2	在线阅读下载PDF 职称材料