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瓦斯涌出量的混合pi-sigma模糊神经网络预测模型 被引量:5
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作者 潘玉民 赵立永 张全柱 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2012年第4期1045-1049,共5页
提出了一种利用混合pi-sigma模糊神经推理方法建立瓦斯涌出量的预测模型。该模型采用高斯基函数作为模糊子集的隶属度函数,可在线动态调整隶属度函数和结论参数。与神经网络预测模型比较,该模型具有物理意义明确、原理清晰、收敛速度快... 提出了一种利用混合pi-sigma模糊神经推理方法建立瓦斯涌出量的预测模型。该模型采用高斯基函数作为模糊子集的隶属度函数,可在线动态调整隶属度函数和结论参数。与神经网络预测模型比较,该模型具有物理意义明确、原理清晰、收敛速度快、预测精度高等特点,在对某矿瓦斯涌出量数据的仿真结果表明,该方法预测准确度高、速度快,并且结果具有可重复性,证明该方法是有效的。为便于工程实际应用,在Matlab环境中开发了基于图形用户界面(GUI)的仿真应用界面,给出了使用方法和预测结果。实验同时表明,对所采用的数据,模型的训练精度设置为0.001时网络的泛化能力最好,网络训练精度和预测精度之间不具有正比关系。 展开更多
关键词 混合pi-sigma模糊神经网络 瓦斯涌出量 预测 图形用户界面
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神经网络工况识别的混合动力电动汽车模糊控制策略 被引量:32
2
作者 田毅 张欣 +1 位作者 张良 张昕 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第3期363-369,共7页
采用模糊控制可以改进混合动力电动汽车(HEV)的燃油经济性和排放性,但是对模糊控制器进行优化时通常只针对某一典型工况.不同的城市的行驶工况有一定差别,影响了模糊控制改善混合动力电动汽车性能的效果.研究中以广州和上海市主干道行... 采用模糊控制可以改进混合动力电动汽车(HEV)的燃油经济性和排放性,但是对模糊控制器进行优化时通常只针对某一典型工况.不同的城市的行驶工况有一定差别,影响了模糊控制改善混合动力电动汽车性能的效果.研究中以广州和上海市主干道行驶工况为例,首先建立了一个模糊控制策略,并采用遗传算法,以汽车燃油经济性和排放性为优化目标,分别针对广州和上海主干道行驶工况对模糊控制器中隶属度函数进行优化.然后建立了一个基于模糊神经网络的行驶工况识别方法,通过识别广州和上海的主干道行驶工况,对控制策略中模糊控制器的隶属度参数进行相应调整,结果证明采用模糊神经网络识别行驶工况的HEV模糊控制策略可以进一步提高汽车的燃油经济性和排放性能. 展开更多
关键词 混合动力汽车 行驶工况 模糊控制 神经网络 遗传算法
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模糊神经网络的混合学习算法及其软测量建模 被引量:14
3
作者 刘瑞兰 苏宏业 褚健 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第12期2878-2881,共4页
提出了一阶TSK模糊神经网络的混合学习算法,算法由三部分组成:基于模糊聚类的网络初始化;基于梯度下降的规则前件的学习算法;基于部分最小二乘的规则后件的学习算法。该混合算法可以根据训练样本的分布自动确定模糊神经网络的初始值,当... 提出了一阶TSK模糊神经网络的混合学习算法,算法由三部分组成:基于模糊聚类的网络初始化;基于梯度下降的规则前件的学习算法;基于部分最小二乘的规则后件的学习算法。该混合算法可以根据训练样本的分布自动确定模糊神经网络的初始值,当输入变量个数多时不会出现模糊规则数爆炸现象,训练速度快,模型精度高。将混合学习算法应用到PTA工业过程中4-CBA含量的软测量建模中,取得了令人满意的效果。 展开更多
关键词 混合学习 TSK模糊神经网络 软测量 部分最小二乘 模糊聚类
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混合模糊神经网络在短期负荷预测中的应用 被引量:18
4
作者 赵宇红 肖金凤 陈忠泽 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2006年第2期99-104,共6页
为提高电力系统短期负荷预测精度,将模糊逻辑和神经网络的长处融合在一起,构建了混合模糊神经网络短期负荷预测模型,用于预测预报日的负荷。其中针对模糊神经元的权值更新问题,采用了一种新的权值更新算法——一步搜索寻优法,进一步减... 为提高电力系统短期负荷预测精度,将模糊逻辑和神经网络的长处融合在一起,构建了混合模糊神经网络短期负荷预测模型,用于预测预报日的负荷。其中针对模糊神经元的权值更新问题,采用了一种新的权值更新算法——一步搜索寻优法,进一步减小了预测误差。实际算例证明了该模型的有效性。 展开更多
关键词 混合模糊神经网络 电力系统 短期负荷预测
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开关磁阻电机的Pi-sigma模糊神经网络建模 被引量:3
5
作者 修杰 夏长亮 王世宇 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第8期46-51,64,共7页
开关磁阻电机的磁路高度饱和及双凸极结构导致了相绕组的磁链是转子位置和相电流的非线性函数。本文采用兼具Takagi-Sugeno(T-S)模糊逻辑和神经网络优点的Pi-sigma模糊神经网络来建立开关磁阻电机的非线性模型并采用了附加动量项的自适... 开关磁阻电机的磁路高度饱和及双凸极结构导致了相绕组的磁链是转子位置和相电流的非线性函数。本文采用兼具Takagi-Sugeno(T-S)模糊逻辑和神经网络优点的Pi-sigma模糊神经网络来建立开关磁阻电机的非线性模型并采用了附加动量项的自适应学习速率训练算法。实现了开关磁阻电机的较高精度建模,减少了学习训练次数,简化了结构,使其可在线快速运算。本文通过对相电流与转子位置角的非均匀间隔采样和对论域的全面覆盖,来达到测量数据的合理分布,以提高建模精度和泛化能力并减少测试数据量。通过对模型输出数据与实测数据进行比较及对泛化样本数据的校验表明,本文所建立的模型具有精度较高、泛化能力较好、结构较简洁、运算速度较快等特点。 展开更多
关键词 开关磁阻电机 建模 pi-sigma模糊神经网络 T-S模糊逻辑
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模糊神经网络控制的混合小波神经网络盲均衡算法 被引量:17
6
作者 郭业才 王丽华 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第4期975-980,共6页
针对传统恒模算法(CMA)收敛速度与均方误差之间的矛盾,提出了模糊神经网络控制的混合小波神经网络(FHWNN)盲均衡算法.该算法在小波神经网络输入层之前级联一个横向滤波器,将横向滤波器的节点输出分为实部和虚部两路经过小波神经网络后... 针对传统恒模算法(CMA)收敛速度与均方误差之间的矛盾,提出了模糊神经网络控制的混合小波神经网络(FHWNN)盲均衡算法.该算法在小波神经网络输入层之前级联一个横向滤波器,将横向滤波器的节点输出分为实部和虚部两路经过小波神经网络后再合成为一路复数信号;利用模糊神经网络(FNN)设计的模糊规则控制小波函数的尺度因子和平移因子的迭代步长,以提高步长控制的精度;通过常数模代价函数分别获得横向滤波器和小波神经网络的权系数迭代公式.理论分析与仿真结果表明,该算法具有较快的收敛速度和较小的稳态误差,较好地克服了收敛速度与均方误差之间的矛盾. 展开更多
关键词 盲均衡 水声信道 复数系统 模糊控制 混合小波神经网络
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混合动力汽车补偿模糊神经网络能量管理策略 被引量:7
7
作者 陈慧勇 吴光强 《同济大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第4期525-530,共6页
以上海大众汽车公司某型号混合动力电动汽车(HEV)的设计要求为基础,提出了一种基于补偿模糊神经网络的能量控制策略,并采用动态调整步长的梯度下降法加快算法的收敛速度.分析了样本数据选取、输入、输出模糊分割和模糊规则提取对控制器... 以上海大众汽车公司某型号混合动力电动汽车(HEV)的设计要求为基础,提出了一种基于补偿模糊神经网络的能量控制策略,并采用动态调整步长的梯度下降法加快算法的收敛速度.分析了样本数据选取、输入、输出模糊分割和模糊规则提取对控制器性能的影响.利用ADVISOR2002仿真平台进行二次开发,完成了基于补偿模糊神经网络的控制策略、并联电力辅助控制策略和模糊控制策略的仿真比较.仿真结果表明,基于补偿模糊神经网络的控制器具有较强的自适应能力,可以较好提高混合动力汽车的燃油经济性和排放性. 展开更多
关键词 混合动力汽车 能量管理 模糊控制 补偿模糊神经网络
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改善模糊神经网络控制器性能的新方法-混合遗传算法 被引量:3
8
作者 于霞 宋凌锋 陈学允 《电机与控制学报》 EI CSCD 1999年第2期85-88,92,共5页
将遗传算法引入到模糊神经网络控制器的学习过程中,提出了一种综合遗传算法和梯度下降法优势的混合遗传算法。它一方面改善了梯度法的收敛性,使模糊系统对专家知识的依赖性大为降低,提高了系统的智能化水平;另一方面有效地提高了遗... 将遗传算法引入到模糊神经网络控制器的学习过程中,提出了一种综合遗传算法和梯度下降法优势的混合遗传算法。它一方面改善了梯度法的收敛性,使模糊系统对专家知识的依赖性大为降低,提高了系统的智能化水平;另一方面有效地提高了遗传算法的搜索效率,强化了模糊系统的学习能力。仿真结果证明了算法的有效性。 展开更多
关键词 模糊控制器 模糊神经网络 混合遗传算法
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基于模糊神经网络风电混合储能系统优化控制 被引量:10
9
作者 卢芸 赵永来 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2014年第12期113-118,共6页
采用风电储能系统来平抑风电波动功率在当今是一个有效的措施,然而储能系统控制策略的好坏直接影响风电系统的技术性能和经济性能。根据超级电容器和蓄电池在功能上的互补性,将其应用在基于双馈电机的风电场中,风电场采用分布整流集中... 采用风电储能系统来平抑风电波动功率在当今是一个有效的措施,然而储能系统控制策略的好坏直接影响风电系统的技术性能和经济性能。根据超级电容器和蓄电池在功能上的互补性,将其应用在基于双馈电机的风电场中,风电场采用分布整流集中逆变拓扑控制结构,并对其设计模糊神经PID控制器,采用模糊神经网络算法对混合储能系统PID控制参数进行在线优化。基于Matlab/Simulink平台搭建控制系统仿真模型,并进行仿真分析,验证了混合储能系统能够提高储能装置的使用寿命。根据储能系统补偿功率和其荷电状态的波动范围,以及对风电波动功率的平滑程度,验证了该控制系统的有效性。 展开更多
关键词 风力发电 双馈电机 混合储能 模糊神经网络PID控制 功率平滑
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基于Lasso函数的分层混合模糊-神经网络及其在遥感影像分类中的应用 被引量:2
10
作者 余先川 代莎 +1 位作者 胡丹 江启煜 《地球物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2011年第6期1672-1678,共7页
本文提出一种新的分层混合模糊-神经网络(HHFNN)算法.在模糊系统中使用Takagi-Sugeno模型和三角波隶属函数.同时,为降低离散输入变量中可能存在的强交互作用,采用了系数收缩机制中的Lasso函数.最后,以福建的漳平洛阳—安溪潘田地区LANDS... 本文提出一种新的分层混合模糊-神经网络(HHFNN)算法.在模糊系统中使用Takagi-Sugeno模型和三角波隶属函数.同时,为降低离散输入变量中可能存在的强交互作用,采用了系数收缩机制中的Lasso函数.最后,以福建的漳平洛阳—安溪潘田地区LANDSAT ETM+遥感影像数据地物分类为例,应用本文的改进算法与其他神经网络算法进行分析比较,得到了较高的分类精度,验证了采用基于Lasso函数的T-S型分层混合模糊-神经网络的可行性和有效性,可作为一种新的遥感影像地物分类方法. 展开更多
关键词 Takagi—Sugeno模型 分层混合模糊神经网络 Lasso函数 训练算法 遥感影像分类
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模糊CMAC神经网络控制系统及混合学习算法 被引量:5
11
作者 程启明 王勇浩 《电机与控制学报》 EI CSCD 北大核心 2006年第2期216-221,共6页
针对CMAC神经网络和模糊控制的特性,给出了一种能反映人脑认知的模糊性和连续性的模糊CMAC神经网络控制器,该控制器采用高斯函数作为模糊隶属函数,利用神经网络实现模糊推理并可对隶属函数进行实时调整,从而使其具有学习和自适应能力。... 针对CMAC神经网络和模糊控制的特性,给出了一种能反映人脑认知的模糊性和连续性的模糊CMAC神经网络控制器,该控制器采用高斯函数作为模糊隶属函数,利用神经网络实现模糊推理并可对隶属函数进行实时调整,从而使其具有学习和自适应能力。讨论了这种控制器的混合学习算法,即先采用混沌算法离线优化,再采用BP梯度算法在线调整,并推导了变形Elmam网络的系统辨识算法。对电厂锅炉主蒸汽温度控制的仿真结果表明了此控制器及其学习算法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 模糊CMAC神经网络 混合学习算法 混沌优化算法 变形Elmam网络 主汽温
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基于模糊理论、遗传算法和神经网络的切削参数混合智能优化 被引量:3
12
作者 胡贤金 杨冰 罗勇 《工具技术》 2014年第2期9-14,共6页
提出一种基于模糊理论、遗传算法和神经网络的混合智能优化技术,给出优化目标的优化数学模型,详细叙述了遗传算法的寻优过程,模糊理论的应用及神经网络的训练和学习获取优化切削参数的技术,并给出各种优化目标下的切削参数混合智能优化... 提出一种基于模糊理论、遗传算法和神经网络的混合智能优化技术,给出优化目标的优化数学模型,详细叙述了遗传算法的寻优过程,模糊理论的应用及神经网络的训练和学习获取优化切削参数的技术,并给出各种优化目标下的切削参数混合智能优化与普通搜索方法的对比实例。 展开更多
关键词 模糊理论 神经网络 遗传算法 切削参数混合智能优化
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模糊神经网络控制系统优化的实整数混合编码遗传算法 被引量:2
13
作者 欧进萍 张利芬 《地震工程与工程振动》 CSCD 北大核心 2003年第1期11-17,共7页
本文提出了采用实数整数混合编码的遗传算法来优化模糊神经网络控制系统的方法,内容包括:系统增益、输入和输出变量、控制规则的编码、解码、交叉算子和变异算子以及系统优化的实施步骤。用此方法,可以优化确定系统输入和输出变量的隶... 本文提出了采用实数整数混合编码的遗传算法来优化模糊神经网络控制系统的方法,内容包括:系统增益、输入和输出变量、控制规则的编码、解码、交叉算子和变异算子以及系统优化的实施步骤。用此方法,可以优化确定系统输入和输出变量的隶属函数以及模糊控制规则。此外,针对框架结构地震反应的主动控制,采用本文方法优化建立了模糊神经网络控制系统,并进行了仿真试验和分析。结果表明,本文方法优化的控制系统具有很好的控制效果,而且优于LQ控制算法。 展开更多
关键词 实整数混合编码 遗传算法 模糊神经网络 模糊变量 控制规则 隶属函数
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B样条基函数模糊神经网络控制系统及其混合学习算法 被引量:4
14
作者 程启明 王勇浩 《动力工程》 CSCD 北大核心 2005年第3期358-358,共1页
介绍了一种基于模糊B样条基函数神经网络的控制器,该控制器将模糊控制的定性知识表达能力、神经网络的定量学习能力和B样条基函数优异的局部控制性能相结合,采用B样条基函数作为模糊隶属函数。还提出了模糊神经网络控制器的混合学习... 介绍了一种基于模糊B样条基函数神经网络的控制器,该控制器将模糊控制的定性知识表达能力、神经网络的定量学习能力和B样条基函数优异的局部控制性能相结合,采用B样条基函数作为模糊隶属函数。还提出了模糊神经网络控制器的混合学习算法,即先采用免疫遗传算法离线优化,再采用BP梯度算法在线调整。对锅炉主蒸汽温度控制的仿真结果表明了此法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 B样条基函数 模糊神经网络 混合学习算法 控制系统 锅炉
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基于模糊神经网络控制的混合式步进电动机伺服系统研究 被引量:4
15
作者 王泮海 徐殿国 史敬灼 《高技术通讯》 EI CAS CSCD 2004年第5期60-63,共4页
在对二相混合式步进电动机实行最大转矩/电流矢量控制和IP位置控制的基础上,为克服参数时变和外界扰动对系统性能的影响,设计了一种新型高性能的参考模型自适应模糊神经网络控制器。实验结果表明所设计的位置伺服系统具有良好的性能。
关键词 模糊神经网络控制 混合式步进电动机 伺服系统 最大转矩 电流控制 IP位置控制 矢量控制 在线学习算法
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采用模糊小波基函数神经网络的控制系统及混合优化算法 被引量:4
16
作者 程启明 王勇浩 《动力工程》 EI CSCD 北大核心 2006年第2期233-237,共5页
提出了一种采用模糊小波基函数神经网络的控制器,该控制器采用小波基函数作为模糊隶属函数,利用神经网络实现模糊推理,并可对隶属函数进行实时调整,从而使控制器具备更强的学习和自适应能力。还提出了控制器参数的混合学习算法,即先采... 提出了一种采用模糊小波基函数神经网络的控制器,该控制器采用小波基函数作为模糊隶属函数,利用神经网络实现模糊推理,并可对隶属函数进行实时调整,从而使控制器具备更强的学习和自适应能力。还提出了控制器参数的混合学习算法,即先采用混沌算法离线优化,再采用BP梯度算法在线调整。对锅炉主蒸汽温度控制的仿真结果表明了此法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 自动控制技术 模糊神经网络 小波基函数 混合学习算法 主汽温控制 仿真
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基于混合输入模糊神经网络的风力发电机异常监测 被引量:6
17
作者 张宇献 郑研 +1 位作者 钱小毅 MOHAMMED Gendeel 《控制工程》 CSCD 北大核心 2021年第4期799-807,共9页
风力发电机工作环境恶劣致使故障频发,常规异常监测方法存在监测参数单一、误报率高等问题。将风力发电机运行工况作为分类变量引入混合输入模糊神经网络,建立风力发电机关键参数的正常行为模型,计算在线运行数据与正常行为模型的残差,... 风力发电机工作环境恶劣致使故障频发,常规异常监测方法存在监测参数单一、误报率高等问题。将风力发电机运行工况作为分类变量引入混合输入模糊神经网络,建立风力发电机关键参数的正常行为模型,计算在线运行数据与正常行为模型的残差,通过残差建立多元高斯分布模型,并利用高斯概率密度的等高线设定异常状态阈值。实验以5 MW海上风力发电机基准模型为例,建立多输入多输出模型对发电机输出功率和转子转速进行异常监测。对比实验结果表明,该方法的发电机输出功率和转子转速异常状态识别正确率优于其他对比方法。 展开更多
关键词 风力发电机 异常监测 混合输入模糊神经网络 参数辨识 残差高斯分布
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Takagi-Sugeno型分层混合模糊-神经网络训练算法研究
18
作者 邢海花 余先川 +1 位作者 胡丹 王根霞 《北京师范大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2013年第4期351-356,共6页
为寻求适合离散和连续变量并存数据特点的最佳训练算法,本文对基于三角波,梯形,Gaussian隶属函数的Takagi-Sugeno型分层混合模糊-神经网络训练算法进行综合比较研究,使用梯度下降法详细推导了各个参数的迭代规则,并给出了完整的训练算... 为寻求适合离散和连续变量并存数据特点的最佳训练算法,本文对基于三角波,梯形,Gaussian隶属函数的Takagi-Sugeno型分层混合模糊-神经网络训练算法进行综合比较研究,使用梯度下降法详细推导了各个参数的迭代规则,并给出了完整的训练算法和详细的参数调整过程.以Pyrimidines和Heart-UCI为数据分别进行函数逼近与数据分类实验,并与经典的BP算法比较.实验结果表明Takagi-Sugeno型分层混合模糊-神经网络在高维且离散与连续变量混合的函数逼近和分类上比BP神经网络更具优势,而基于Gaussian隶属函数的训练算法函数逼近精度比基于三角波和梯形隶属函数的训练算法精度更高. 展开更多
关键词 神经网络 模糊系统 混合变量 Takagi-Sugeno型
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B样条基函数模糊神经网络控制系统及其混合学习算法
19
作者 程启明 王勇浩 《动力工程》 CSCD 北大核心 2005年第4期528-532,共5页
介绍了一种基于模糊B样条基函数神经网络的控制器,该控制器将模糊控制的定性知识表达能力、神经网络的定量学习能力和B样条基函数优异的局部控制性能相结合,采用B样条基函数作为模糊隶属函数。还提出了模糊神经网络控制器的混合学习算法... 介绍了一种基于模糊B样条基函数神经网络的控制器,该控制器将模糊控制的定性知识表达能力、神经网络的定量学习能力和B样条基函数优异的局部控制性能相结合,采用B样条基函数作为模糊隶属函数。还提出了模糊神经网络控制器的混合学习算法,即先采用免疫遗传算法离线优化,再采用BP梯度算法在线调整。对锅炉主蒸汽温度控制的仿真结果表明了此法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 自动控制技术 智能控制 B样条基函数模糊神经网络 混合学习算法 主蒸汽温度
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基于混合pi-sigma神经网络的滑油污染度分析 被引量:1
20
作者 徐延军 龚烈航 +1 位作者 崔占山 韩寿松 《润滑与密封》 CAS CSCD 北大核心 2003年第2期33-34,共2页
本文采用混合pi-sigma神经网络处理数据 ,对某型装备的发动机滑油系统的污染状况进行分析 ,基于实测数据完成了神经网络的训练和效果的检验工作。
关键词 混合pi-sigma神经网络 滑油 污染度 磨损
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