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深度模糊神经网络的设计和预测
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作者 魏呈彪 赵涛岩 +1 位作者 曹江涛 李平 《系统仿真学报》 北大核心 2025年第9期2200-2210,共11页
要:针对深度神经网络可解释性差,处理大数据回归预测问题时对模型的修正没有针对性,提出一种深度模糊神经网络(deep fuzzy neural network,DFNN)。DFNN在结构学习方面采用一种自适应模糊C均值聚类算法(adaptive fuzzy C-means,AFCM),通... 要:针对深度神经网络可解释性差,处理大数据回归预测问题时对模型的修正没有针对性,提出一种深度模糊神经网络(deep fuzzy neural network,DFNN)。DFNN在结构学习方面采用一种自适应模糊C均值聚类算法(adaptive fuzzy C-means,AFCM),通过计算引入的有效性函数确定模型的结构,即规则数和规则的前件参数;后件参数的辨识使用一种改进的灰狼优化算法(improved grey wolf optimization,IGWO),通过使用指数收敛因子替换GWO中的线性递减策略,并且使用结合动态权重更新的自适应位置更新策略,通过该算法对深度模糊神经网络的后件参数以及自适应模糊均值聚类中的初始化参数进行了优化。将DFNN和相关算法应用于Box-Jenkins燃气炉和短时交通流预测问题中,实验结果证明了提出的模型及算法的可行性。 展开更多
关键词 深度模糊神经网络 自适应 灰狼算法 Box-Jenkins燃气炉 交通流预测
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Kohonen模糊神经网络聚类与数据融合技术在“3S”森林防火中的应用 被引量:2
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作者 余启刚 《林业科技》 北大核心 2003年第3期21-25,共5页
This paper has clarified the event strategic significance of realizing sustaining development of mankind for forest tire prevention,and then further in fronded the technology of in fared remote sensing in satellite of... This paper has clarified the event strategic significance of realizing sustaining development of mankind for forest tire prevention,and then further in fronded the technology of in fared remote sensing in satellite of MKDIS for forest fire prevention at the basic of having brief in production for "3S"(RS,GIS and GPS),and put out the technical improving methods of Kohonen fuzzy neural network and data fashion to the deficiency. 展开更多
关键词 kohonen模糊神经网络 数据融合技术 森林防火 遥感技术 技术
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基于模糊聚类的Kohonen神经网络三角网格曲面重建
3
作者 吴雪梅 李瑰贤 赵伟民 《中国工程机械学报》 2006年第4期407-409,共3页
针对密集点云的三角网格曲面重建,提出一种用于数据精简和分块的神经网络算法:将模糊聚类方法与Kohonen神经网络算法结合.该算法具有按不同曲率进行曲面点云分块重建的能力,而且提高了自组织神经网络的效率.并应用该算法进行了仿真试验... 针对密集点云的三角网格曲面重建,提出一种用于数据精简和分块的神经网络算法:将模糊聚类方法与Kohonen神经网络算法结合.该算法具有按不同曲率进行曲面点云分块重建的能力,而且提高了自组织神经网络的效率.并应用该算法进行了仿真试验,建立了三角拓扑网格曲面,验证了算法的有效性. 展开更多
关键词 曲面重建 kohonen神经网络 模糊
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基于KOHONEN神经网络的电力系统负荷动特性聚类与综合 被引量:75
4
作者 张红斌 贺仁睦 刘应梅 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2003年第5期1-5,43,共6页
提出了应用Kohonen神经网络解决电力负荷动态特性的聚类问题:首先对每组负荷扰动数据建模,进而将各负荷模型对相同电压激励的响应与相应的负荷有功运行水平合并形成特征向量,最后引入Kohonen神经网络进行聚类。通过对河北沧州地区1996年... 提出了应用Kohonen神经网络解决电力负荷动态特性的聚类问题:首先对每组负荷扰动数据建模,进而将各负荷模型对相同电压激励的响应与相应的负荷有功运行水平合并形成特征向量,最后引入Kohonen神经网络进行聚类。通过对河北沧州地区1996年、1997年和1998年电力负荷特性数据的聚类与综合处理发现:Kohonen神经网络是一种学习速度快、分类精度高、抗噪声能力强、并且适用于电力负荷动态特性聚类的神经网络模型。同时还发现电力负荷特性具有可重复性,这也证明了总体测辨法的可行性。若将这些典型负荷模型实用化,将有利于提高电力系统仿真准确度。 展开更多
关键词 电力系统 负荷动特性 kohonen神经网络 负荷模型 人工神经网络 仿真
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基于减法聚类的模糊神经网络负荷建模 被引量:24
5
作者 李培强 李欣然 +1 位作者 陈辉华 唐外文 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2006年第9期2-6,12,共6页
负荷模型是决定电力系统仿真结果可信度的关键因素之一,本文从非机理模型的角度,提出一种基于减法聚类的模糊神经网络的负荷建模新方法。首先对建模样本输入输出数据进行特征分析,建立其山峰密度函数,应用减法聚类自适应的调整建模数据... 负荷模型是决定电力系统仿真结果可信度的关键因素之一,本文从非机理模型的角度,提出一种基于减法聚类的模糊神经网络的负荷建模新方法。首先对建模样本输入输出数据进行特征分析,建立其山峰密度函数,应用减法聚类自适应的调整建模数据的聚类数和聚类中心,以确定负荷模型的模糊规则数和隶属度函数个数。在此基础上建立综合负荷模型的模糊初始结构。通过神经网络对推理数据进行学习,获取模糊推理规则,同时调整隶属函数的参数,用反向传播算法来修正网络的连接权重,辨识模糊模型的隶属函数的参数,完成综合负荷的非机理建模。通过对实测综合负荷的有功和无功建模实例,证明了该方法具有很高的拟合精度和收敛速度,对负荷建模具有重要的指导意义。 展开更多
关键词 负荷建模 模糊系统 神经网络 减法
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基于模糊粗糙集与改进聚类的神经网络风速预测 被引量:89
6
作者 刘兴杰 岑添云 +1 位作者 郑文书 米增强 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第19期3162-3169,共8页
提高风电功率预测精度是保障风电场和电力系统安全稳定运行的有效手段。神经网络方法已在风电功率预测中得到了广泛应用,并取得了不错的效果,而网络的输入变量与训练样本对其预测性能有着重要影响。基于此,提出一种基于模糊粗糙集与改... 提高风电功率预测精度是保障风电场和电力系统安全稳定运行的有效手段。神经网络方法已在风电功率预测中得到了广泛应用,并取得了不错的效果,而网络的输入变量与训练样本对其预测性能有着重要影响。基于此,提出一种基于模糊粗糙集与改进聚类的神经网络风速预测方法。采用模糊粗糙集对影响风电场风速的多种因素进行了属性约简,得到优化了的模型输入及各属性对风速的重要性;采用基于属性重要性的加权欧氏距离对传统聚类进行改进,建立了各聚类预测模型,并提取相似性较高的数据作为训练样本训练各类预测模型,对训练样本实现了优选;根据当前属性值选择匹配的模型对风速进行预测。以华北地区某风电场实际数据为例进行了实验,结果表明该方法能在较少的模型输入下有效地提高预测精度。 展开更多
关键词 风电场 风速预测 神经网络 模糊粗糙集 属性约简 改进 加权欧氏距离
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基于小波分解模糊灰色聚类和BP神经网络的短期负荷预测 被引量:86
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作者 张平 潘学萍 薛文超 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2012年第11期121-125,141,共6页
提出基于小波分解、模糊灰色聚类和BP神经网络的短期负荷预测方法。通过小波分解将负荷序列分解成低频分量和高频分量,找出负荷各频率分量的规律;通过模糊灰色关联聚类方法选取待预测日的负荷相似日;针对不同频段负荷的规律采用相对应... 提出基于小波分解、模糊灰色聚类和BP神经网络的短期负荷预测方法。通过小波分解将负荷序列分解成低频分量和高频分量,找出负荷各频率分量的规律;通过模糊灰色关联聚类方法选取待预测日的负荷相似日;针对不同频段负荷的规律采用相对应的神经网络模型进行负荷预测,获得不同频段的待预测日负荷各分量,将各分量的预测结果叠加得到负荷预测值。采用所提方法对某地区2010年实际负荷进行预测,并与已有的负荷预测方法比较,结果表明所提方法可提高负荷预测的精度。 展开更多
关键词 小波分析 模糊灰色关联 神经网络 负荷预测 有效性指标 预测
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基于熵聚类模糊神经网络味觉信号识别系统的研究 被引量:11
8
作者 黄艳新 周春光 +1 位作者 杨国慧 邹淑雪 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2004年第3期414-419,共6页
提出了一种基于熵聚类的模糊神经网络味觉信号识别系统模型 ,该模型利用聚类方法实现模糊输入空间划分和模糊IF THEN规则提取 ,并使用梯度下降法对系统参数进行精炼 系统兼具有良好的可解释性和学习能力 ,对 1
关键词 模糊神经网络 模糊输入空间划分
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基于自组织神经网络的模糊聚类同调机群识别 被引量:11
9
作者 刘绚 文俊 刘天琪 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2010年第7期98-102,共5页
给出了一种利用基于融合自适应共振理论和Kohonen网络基本思想的自组织神经网络(简称自组织神经网络)的模糊聚类方法识别电力系统同调机群的算法。首先对输入数据进行模糊预处理,即采用最大–最小法建立能够反映发电机组间同调程度的模... 给出了一种利用基于融合自适应共振理论和Kohonen网络基本思想的自组织神经网络(简称自组织神经网络)的模糊聚类方法识别电力系统同调机群的算法。首先对输入数据进行模糊预处理,即采用最大–最小法建立能够反映发电机组间同调程度的模糊相似矩阵;然后将其每行或每列输入自组织神经网络模型进行训练,最终竞争获胜的输出层神经元代表不同的动态类型,即不同的同调发电机组;最后在EPRI-36节点系统上分别对自组织神经法和自组织神经模糊聚类法进行了仿真计算。结果表明:自组织神经模糊聚类法的识别结果比自组织神经法更加接近基于时域仿真的结果,没有出现误判,且自组织神经法能在更大时间范围内对同调机群进行准确识别。 展开更多
关键词 电力系统 自适应共振 kohonen网络 自组织神经网络 模糊:同调机群 同调识别
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基于模糊聚类与神经网络的柴油机技术状态评价方法研究 被引量:8
10
作者 刘建敏 刘艳斌 +1 位作者 乔新勇 安钢 《内燃机学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第4期379-383,共5页
对在正常工作条件下不同使用时间的某型装甲车辆柴油机进行了实车测试试验,提取了评价柴油机技术状态的特征向量;阐述了模糊聚类和神经网络的原理;根据技术状态不同,利用模糊聚类的方法将所测柴油机分成了5类,将分类结果作为神经网络模... 对在正常工作条件下不同使用时间的某型装甲车辆柴油机进行了实车测试试验,提取了评价柴油机技术状态的特征向量;阐述了模糊聚类和神经网络的原理;根据技术状态不同,利用模糊聚类的方法将所测柴油机分成了5类,将分类结果作为神经网络模型训练样本理想输出值的确定依据;利用RBF-BP组合神经网络建立了基于多参数测试的柴油机技术状态评价模型,并对部分柴油机进行了技术状态评价。结果表明,神经网络评价结果与分类结果是一致的,基于神经网络的技术状态评价模型具有推广应用价值。 展开更多
关键词 神经网络 模糊 柴油机 技术状态
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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
11
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 LM算法 BP神经网络 变压器 故障诊断
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油气识别的模糊聚类与遗传神经网络技术 被引量:6
12
作者 李铁军 贺建 +2 位作者 凌立苏 王国斌 李雪彬 《大庆石油地质与开发》 CAS CSCD 北大核心 2014年第2期31-34,共4页
为了解决遗传BP神经网络在储层油气识别中存在的问题,采用改进的遗传算法优化了RBF网络的连接权值及结构,不仅解决了神经网络易陷入局部最优的问题,而且提高了网络的泛化性能.针对储层性质差别大会影响油气识别精度的问题,给出基于马氏... 为了解决遗传BP神经网络在储层油气识别中存在的问题,采用改进的遗传算法优化了RBF网络的连接权值及结构,不仅解决了神经网络易陷入局部最优的问题,而且提高了网络的泛化性能.针对储层性质差别大会影响油气识别精度的问题,给出基于马氏距离的模糊聚类方法,对原样本空间按储层性质聚类得到了新的样本空间,并以常规测井和录井资料作为网络的输入参数进行了油气识别.通过样本的聚类处理,提高了遗传神经网络映射的精度. 展开更多
关键词 模糊 遗传算法 RBF神经网络 目标函数 油气识别
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基于区间值模糊逻辑神经元的区间值模糊C-均值聚类神经网络 被引量:7
13
作者 李文化 王智顺 +1 位作者 谢维信 何振亚 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1998年第10期99-103,共5页
本文提出了一种基于区间值模糊逻辑神经元的三层前馈自组织神经网络模型,用来实现区间值模糊C-均值聚类分析.网络第一、二层神经元的输入、输出和权连接取值属于区间值模糊集I[0,1].第一层神经元为区间值线性神经元;第二层为区间值模... 本文提出了一种基于区间值模糊逻辑神经元的三层前馈自组织神经网络模型,用来实现区间值模糊C-均值聚类分析.网络第一、二层神经元的输入、输出和权连接取值属于区间值模糊集I[0,1].第一层神经元为区间值线性神经元;第二层为区间值模糊相等神经元,其功能是实现输入样本与各类的匹配运算.本文采用区间值模糊相等关系作为匹配的指标为了定义区间值模糊相等神经元,本文在点值模糊相等关系的基础上推导了区间值模糊相等关系的计算方法;第三层神经元为模糊竞争神经元,各神经元的输出代表输入样本的模糊分类结果此外.本文提出了一种区间值模糊竞争学习算法用于区间值模糊C-均值聚类神经网络的训练. 展开更多
关键词 C-均值 自组织神经网络 区间值模糊
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基于数据场聚类的模糊神经网络在发酵过程中的应用 被引量:10
14
作者 王博 孙玉坤 嵇小辅 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第5期944-948,共5页
针对传统模糊神经网络方法中模糊规则难以提取、网络结构优化时间过长以及易于早熟的问题,提出了一种基于数据场聚类的免疫模糊神经网络方法。该方法将物理学中场的理念引入到抽象的数域空间,通过模拟对象在虚拟数据场中的相互作用实现... 针对传统模糊神经网络方法中模糊规则难以提取、网络结构优化时间过长以及易于早熟的问题,提出了一种基于数据场聚类的免疫模糊神经网络方法。该方法将物理学中场的理念引入到抽象的数域空间,通过模拟对象在虚拟数据场中的相互作用实现数据对象的自组织聚类,提取模糊规则建立初始模糊神经网络模型,并运用免疫遗传算法优化构成隶属函数的网络结构。以实验室赖氨酸发酵过程关键生物量参数软测量为例,进行了仿真验证。结果表明,与常规方法相比,该方法具有较好的建模精度和实用性。 展开更多
关键词 数据场 免疫遗传算法 模糊神经网络 发酵过程
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基于模糊聚类神经网络的语音识别方法 被引量:14
15
作者 刘宇红 刘桥 任强 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2006年第10期1894-1900,共7页
提出了一种基于模糊神经网络的语音识别方法.该方法以模糊系统模型为基础,利用改进的模糊聚类辨识算法,构成一种新型的模糊聚类神经网络(FCNN),并将其作为概率密度函数的估计器,对每个状态的输出进行预测.它不仅能有效地在语音识别中引... 提出了一种基于模糊神经网络的语音识别方法.该方法以模糊系统模型为基础,利用改进的模糊聚类辨识算法,构成一种新型的模糊聚类神经网络(FCNN),并将其作为概率密度函数的估计器,对每个状态的输出进行预测.它不仅能有效地在语音识别中引入帧间相关信息,而且能克服状态输出概率密度函数为混合高斯分布的束缚.通过对非特定人汉语孤立词和连续音节的语音识别实验,证实了该方法的有效性. 展开更多
关键词 模糊神经网络(FCNN) 语音识别 概率密度函数
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基于模糊聚类和BP神经网络的流域洪水分类预报研究 被引量:14
16
作者 任明磊 王本德 《大连理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第1期121-127,共7页
传统的流域洪水预报大都通过率定一组水文模型参数来寻求一个流域径流形成的一般性或平均化规律,其预报精度需要进一步提高.用模糊聚类ISODATA迭代模型将历史洪水分为若干类型,进行水文预报模型参数的分类调试;并建立BP神经网络分类模... 传统的流域洪水预报大都通过率定一组水文模型参数来寻求一个流域径流形成的一般性或平均化规律,其预报精度需要进一步提高.用模糊聚类ISODATA迭代模型将历史洪水分为若干类型,进行水文预报模型参数的分类调试;并建立BP神经网络分类模型判断实时洪水所属类别,选择其相应类别的模型参数实现流域洪水的分类预报.在辽宁省大伙房水库流域的实际应用表明:此方法不但可以实现洪水实时在线分类而且提高了流域整体洪水预报精度,是一种为水库实时调度提供可靠依据的有效洪水预报方法. 展开更多
关键词 洪水预报 BP神经网络 模糊
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基于模糊聚类的PSO-神经网络预测热连轧粗轧宽度 被引量:6
17
作者 丁敬国 焦景民 +1 位作者 昝培 刘相华 《东北大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第9期1282-1284,1292,共4页
为了提高热连轧粗轧宽度的控制精度,以攀钢热轧板厂实测数据为基础,采用粒子群优化算法训练神经网络并将其用于热连轧粗轧宽度预报,通过模糊聚类分析方法进行数据分析,科学选取学习样本,解决了由于样本多、学习速度慢的问题.实测数据运... 为了提高热连轧粗轧宽度的控制精度,以攀钢热轧板厂实测数据为基础,采用粒子群优化算法训练神经网络并将其用于热连轧粗轧宽度预报,通过模糊聚类分析方法进行数据分析,科学选取学习样本,解决了由于样本多、学习速度慢的问题.实测数据运算表明,这种方法可避免神经网络陷入局部极小,带钢粗轧宽度的预报精度控制在6 mm以内,并且训练速度也有很大程度的改善,神经网络结构也得到优化,具有很大的应用潜力. 展开更多
关键词 粒子群算法 神经网络 模糊 粗轧 宽度预报
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基于改进神经网络的模糊聚类算法 被引量:4
18
作者 丁亚明 王树忠 +1 位作者 张志红 胡学钢 《合肥工业大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2007年第8期934-938,共5页
文章提出了一种新的聚类方法NFC,首先用模糊逻辑神经元网络的聚类算法和Cauchy训练的模拟退火算法相结合的局部算法得到初始聚类中心,然后用FCM算法进行模糊聚类;实验证明,NFC算法在一定程度上解决了FCM局部极值问题且有效性非常高。
关键词 模糊C-均值算法 神经网络 模拟退火 模糊
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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
19
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 有效性函数 模糊指数 结构 优化
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基于减法聚类及自适应模糊神经网络的短期电价预测 被引量:20
20
作者 吴兴华 周晖 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2007年第19期69-73,共5页
提出了基于Takagi-Sugeno模型的自适应模糊神经网络的短期电价预测方法。首先采用减法聚类方法确定自适应模糊神经网络的结构,然后利用混合学习算法训练该网络的前件参数和结论参数,最后将影响未来日电价的相关因素输入到训练好的自适... 提出了基于Takagi-Sugeno模型的自适应模糊神经网络的短期电价预测方法。首先采用减法聚类方法确定自适应模糊神经网络的结构,然后利用混合学习算法训练该网络的前件参数和结论参数,最后将影响未来日电价的相关因素输入到训练好的自适应模糊神经网络中进行电价预测。以美国加州电力市场公布的1999年负荷与电价数据进行模型训练和预测,结果表明采用该方法所建立的预测模型具有较高的预测精度。 展开更多
关键词 电力市场 短期电价预测 减法 自适应模糊神经网络
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