期刊文献+
共找到588篇文章
< 1 2 30 >
每页显示 20 50 100
地下水脆弱性评价的混沌模糊神经网络模型
1
作者 盖兆梅 刘仁涛 +1 位作者 付强 姜秋香 《南水北调与水利科技》 CSCD 北大核心 2018年第S01期1-4,共4页
建立了基于混沌优化算法的模糊神经网络评价模型。与单纯的模糊人工神经网络评价模型相比,具有更快的计算速度、更高的计算精度及更好的评价效果,同时该方法还具有良好的聚类效果。应用该模型对黑龙江省三江平原地下水脆弱性进行了评价... 建立了基于混沌优化算法的模糊神经网络评价模型。与单纯的模糊人工神经网络评价模型相比,具有更快的计算速度、更高的计算精度及更好的评价效果,同时该方法还具有良好的聚类效果。应用该模型对黑龙江省三江平原地下水脆弱性进行了评价,评价结果与前人评价结果相互吻合,可以为有关决策部门采取相应的措施以降低环境风险提供参考。 展开更多
关键词 地下水脆弱性 评价 混沌优化算法 模糊人工神经网络
在线阅读 下载PDF
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
在线阅读 下载PDF
结合神经网络与模型预测控制的燃机运行扰动抑制研究
3
作者 张玉豪 王子楠 +1 位作者 曾博洋 田震 《推进技术》 北大核心 2025年第10期229-243,共15页
本文针对燃气轮机中氢燃料的扰动带来的控制问题,首先针对PI控制器利用改进的差分算法对控制器参数进行优化,以提高其动态性能及抗扰动效果。在此基础上,进一步选用智能控制方法进行研究,提出了一种结合门控循环单元与混沌神经网络的模... 本文针对燃气轮机中氢燃料的扰动带来的控制问题,首先针对PI控制器利用改进的差分算法对控制器参数进行优化,以提高其动态性能及抗扰动效果。在此基础上,进一步选用智能控制方法进行研究,提出了一种结合门控循环单元与混沌神经网络的模型预测控制器(GRU-CNN-MPC)。采用门控循环单元(GRU)构建非线性预测模型,并结合混沌神经网络(CNN)进行滚动优化以增强全局寻优能力。仿真结果表明,GRU-CNN-MPC控制方法相对于差分进化算法整定参数的PI控制器显著提升了系统的跟踪性能,在燃料短时阶跃和周期性供应不稳定的情况下,可大幅降低扰动幅值并缩短调节时间。其中,扰动幅度最大可降低75.00%,调节时间最多可缩短91.18%,展现出更优的扰动抑制效果。该方法为燃气轮机提供了更精准、快速的转速控制方案,满足了复杂工况下的控制需求。 展开更多
关键词 氢燃气轮机 燃料扰动 模型预测控制 门控循环单元 混沌神经网络
在线阅读 下载PDF
基于RBF模糊神经网络的钢轨侧磨预测
4
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
在线阅读 下载PDF
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
5
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
在线阅读 下载PDF
基于混沌神经网络模型的模糊预测控制及应用 被引量:10
6
作者 窦春霞 《系统仿真学报》 CAS CSCD 2002年第10期1372-1375,共4页
由于混沌时间序列内部确定的规律性,其重构出混沌吸引子的相空间具有高精度短期预测性。为此,本文根据非线性、大时滞系统的时间序列及所得的Lyapunov指数规律,计算出系统的饱和嵌入维数和可预报尺度。并以此为指导,采用混沌神经网络重... 由于混沌时间序列内部确定的规律性,其重构出混沌吸引子的相空间具有高精度短期预测性。为此,本文根据非线性、大时滞系统的时间序列及所得的Lyapunov指数规律,计算出系统的饱和嵌入维数和可预报尺度。并以此为指导,采用混沌神经网络重构混沌时间序列相空间,该混沌神经网络即便在网络输入不完整或发生变异的情况下,仍能对系统作高精度预测。在此基础上,又将预测模型与模糊控制相结合,提出了一种新型的模糊预测控制决策,实现了对非线性、大时滞系统高精度的自适应控制。将该控制应用在单元机组负荷控制中,仿真表明该控制具有实时性、容错性和鲁棒性。 展开更多
关键词 混沌神经网络模型 模糊预测控制 模糊控制 混沌吸引子 LYAPUNOV指数 鲁棒性
在线阅读 下载PDF
基于混沌模糊神经网络方法的短期负荷预测 被引量:16
7
作者 曾鸣 刘宝华 +1 位作者 徐志勇 袁德 《湖南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第1期58-61,共4页
针对模糊神经网络的BP学习算法提出改进,引入全局性较强的混沌搜索算法,提出一种基于混沌搜索学习算法的模糊神经网络模型.将改进的模型应用于短期负荷预测建模,应用我国南方某市电网的实际负荷数据进行实证研究.仿真结果显示改进后的... 针对模糊神经网络的BP学习算法提出改进,引入全局性较强的混沌搜索算法,提出一种基于混沌搜索学习算法的模糊神经网络模型.将改进的模型应用于短期负荷预测建模,应用我国南方某市电网的实际负荷数据进行实证研究.仿真结果显示改进后的模糊神经网络较改进前在同一样本预测中精确度提高了2.5%,增加算法运行时间仅为3.1 s,说明本文提出的新的负荷预测建模方法具有更好的预测效果. 展开更多
关键词 短期负荷 混沌算法 模糊神经网络 预测模型
在线阅读 下载PDF
基于混沌模拟退火神经网络模型的电力系统经济负荷分配 被引量:43
8
作者 毛亚林 张国忠 +1 位作者 朱斌 周明 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第3期65-70,共6页
在传统混沌神经网络模型的基础上,提出了一种具有衰减混沌噪声的混沌模拟退火神经网络模型(CSA-DCN)。该模型结合了 Hopfield 神经网络(HNN)与模拟退火算法(SA)的优点,并引入通过 Logistic 映射迭代函数产生的衰减混沌噪声,从而使该模... 在传统混沌神经网络模型的基础上,提出了一种具有衰减混沌噪声的混沌模拟退火神经网络模型(CSA-DCN)。该模型结合了 Hopfield 神经网络(HNN)与模拟退火算法(SA)的优点,并引入通过 Logistic 映射迭代函数产生的衰减混沌噪声,从而使该模型可以有效地解决高维、离散、非凸的非线性约束优化问题。例如电力系统经济负荷分配(ELD)问题,在考虑网损、阀点效应的情况下,将该模型应用于解决 ELD问题。通过多个算例仿真计算表明,该模型的算法是可行和有效的。CSA-DCN 模型是一种适用性很强的优化模型,可以应用于电力系统或其它行业系统的优化问题中。 展开更多
关键词 ELD 模拟退火 HOPFIELD神经网络 高维 混沌神经网络 神经网络模型 LOGISTIC映射 电力系统 负荷分配 网损
在线阅读 下载PDF
最优模糊神经网络参数的设计——混沌模拟退火学习法 被引量:9
9
作者 邹恩 李祥飞 +1 位作者 刘耦耕 张泰山 《中南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第3期443-447,共5页
提出了一种新型优化算法———混沌模拟退火学习法,将混沌算法和模拟退火算法相结合学习模糊神经网络的结构和参数。首先将混沌变量引入模糊神经网络参数的优化搜索中,利用混沌变量的遍历性寻优,根据性能指标寻找较优的模糊神经网络控制... 提出了一种新型优化算法———混沌模拟退火学习法,将混沌算法和模拟退火算法相结合学习模糊神经网络的结构和参数。首先将混沌变量引入模糊神经网络参数的优化搜索中,利用混沌变量的遍历性寻优,根据性能指标寻找较优的模糊神经网络控制器,然后在混沌优化确定的网络基础上,把经混沌搜索后得到的全局次优解作为模拟退火学习算法的初始值,再用模拟退火方法进一步学习网络的隶属函数和权值参数,找到一个全局最优的网络。仿真结果表明:混沌模拟退火学习法优于传统优化方法,其控制结果具有精度高、超调小和响应快的优点,为解决模糊神经网络控制器参数全局最优设计提供了一种切实有效的方法。 展开更多
关键词 模糊神经网络 混沌 模拟退火 优化 学习算法
在线阅读 下载PDF
一种新的混沌神经网络模型及其动力学分析 被引量:9
10
作者 何振亚 谭营 王保云 《东南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 1998年第6期1-5,共5页
提出了一种混沌神经网络模型.通过引入暂态混沌和时变增益,该网络比Hopfield型网络具有更加丰富和更为灵活的动力学特性,从而具有更强的搜索全局最优解或近似全局最优解的能力.它可以用于求解各种复杂的优化问题.大量的数... 提出了一种混沌神经网络模型.通过引入暂态混沌和时变增益,该网络比Hopfield型网络具有更加丰富和更为灵活的动力学特性,从而具有更强的搜索全局最优解或近似全局最优解的能力.它可以用于求解各种复杂的优化问题.大量的数字模拟表明网络能较好地解决Hopfield型网络的局部极值问题. 展开更多
关键词 混沌神经网络模型 动力学 神经网络 暂态混沌 时变增益 非线性优化 混沌退火机制
在线阅读 下载PDF
基于混沌优化神经网络的冲击地压预测模型 被引量:29
11
作者 尹光志 谭钦文 魏作安 《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第8期871-875,共5页
为了改进BP神经网络用于冲击地压预测的精度和泛化能力,利用BP算法和混沌优化算法优缺点的互补性,构建了一种组合式优化预测模型(COBP).将该模型应用于重庆砚石台煤矿冲击地压的预测,结果显示,该模型既利用混沌优化帮助BP算法克服了易... 为了改进BP神经网络用于冲击地压预测的精度和泛化能力,利用BP算法和混沌优化算法优缺点的互补性,构建了一种组合式优化预测模型(COBP).将该模型应用于重庆砚石台煤矿冲击地压的预测,结果显示,该模型既利用混沌优化帮助BP算法克服了易陷入局部极值的缺点,又利用BP算法克服了基本混沌优化局部搜索能力有限和有时不能搜索到全局最优的缺陷. 展开更多
关键词 混沌优化 BP神经网络 冲击地压预测 优化模型
在线阅读 下载PDF
永磁同步电机的模糊混沌神经网络建模 被引量:10
12
作者 张建民 王科俊 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第3期7-11,共5页
采用模糊混沌神经网络建立了具有混沌特性的永磁同步电机(PMSM)模型。永磁同步电机在一定工作情况下呈现混沌运动,根据PMSM的数学模型得出其混沌特性曲线。将混沌神经网络与模糊理论相结合设计出协作型模糊混沌神经网络,并据此网络建立... 采用模糊混沌神经网络建立了具有混沌特性的永磁同步电机(PMSM)模型。永磁同步电机在一定工作情况下呈现混沌运动,根据PMSM的数学模型得出其混沌特性曲线。将混沌神经网络与模糊理论相结合设计出协作型模糊混沌神经网络,并据此网络建立了永磁同步电机的模糊混沌神经网络结构模型,该模型在结构上为神经网络,具有混沌特性,在功能上是模糊系统;确定了模型的输出函数,并推导了模型的学习算法,仿真结果表明永磁同步电机的模糊混沌神经网络模型与原系统是等价的。 展开更多
关键词 永磁同步电机 模糊 混沌 神经网络 混沌神经 网络 模糊混沌神经网络 模糊混沌神经网络建模
在线阅读 下载PDF
一类模糊神经网络结构的混沌优化设计 被引量:7
13
作者 李祥飞 邹莉华 彭可 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2007年第6期1411-1414,共4页
基于混沌变量,提出一种关于模糊神经网络结构的优化设计方法。将混沌变量引入模糊神经网络结构和参数的优化搜索中,使得模糊神经网络的规则数以及所有参数都处于混沌状态中,根据性能指标来寻找一个较优的网络。在线优化采用最小二乘法... 基于混沌变量,提出一种关于模糊神经网络结构的优化设计方法。将混沌变量引入模糊神经网络结构和参数的优化搜索中,使得模糊神经网络的规则数以及所有参数都处于混沌状态中,根据性能指标来寻找一个较优的网络。在线优化采用最小二乘法对去模糊化部分的权参数进行实时修正。仿真实验表明,基于混沌优化的模糊神经网络结构精简,控制精度高。 展开更多
关键词 模糊神经网络 结构优化 混沌 优化
在线阅读 下载PDF
基于参数动态调整的动态模糊神经网络的软件可靠性增长模型 被引量:23
14
作者 刘逻 郭立红 +2 位作者 肖辉 王建军 王改革 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2013年第2期186-190,共5页
利用遗传算法对动态模糊神经网络的自身参数进行动态调整(GA-DFNN),并将其应用于软件可靠性增长模型(SRGM)的研究。在对动态模糊神经网络进行训练的过程中,用遗传算法求得动态模糊神经网络自身参数的优化解,根据得到的参数建立基于动态... 利用遗传算法对动态模糊神经网络的自身参数进行动态调整(GA-DFNN),并将其应用于软件可靠性增长模型(SRGM)的研究。在对动态模糊神经网络进行训练的过程中,用遗传算法求得动态模糊神经网络自身参数的优化解,根据得到的参数建立基于动态模糊神经网络的软件失效数据预测模型。利用3组软件缺陷数据,对用GA-DFNN建立的SRGM和模糊神经网络(FNN)以及BP神经网络(BPN)建立的SRGM的预测能力进行了比较,仿真结果证实,根据GA-DFNN建立的SRGM的短期预测能力稳定,短期预测误差小,且具有一定的通用性。 展开更多
关键词 软件可靠性增长模型 动态模糊神经网络 遗传算法 短期预测
在线阅读 下载PDF
我国农机总动力需求的模糊神经网络预测模型 被引量:6
15
作者 关凯书 张丽 +1 位作者 张美华 梁安波 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1999年第5期86-88,共3页
利用模糊神经网络建立了具有时间序列对象的预测模型,提出了相应的模糊化方法,并对我国农机总动力需求进行了预测。
关键词 神经网络 模糊模型 预测模型 农机 动力需求
在线阅读 下载PDF
模糊模式识别神经网络预测模型及其应用 被引量:20
16
作者 邱林 陈守煜 聂相田 《水科学进展》 EI CAS CSCD 北大核心 1998年第3期258-264,共7页
提出了模糊模式识别神经网络预测模型,开辟了神经网络拓朴结构建模的新思路。模型的激励函数采用了模糊模式识别模型。最后给出中长期水文预测的应用实例。
关键词 模糊模式识别 神经网络 预测模型 水文预测
在线阅读 下载PDF
多变量系统的模糊神经网络控制模型及其应用 被引量:10
17
作者 彭小奇 梅炽 +1 位作者 周孑民 唐英 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 1995年第3期351-357,共7页
本文综合模糊控制系统与人工神经网络的优点,提出了一种多变量系统的模糊神经网络控制模型并给出了其建模方法,该方法适合于多变量系统的建模及其模糊控制器的设计.笔者以此方法建立了渣贫化电炉生产过程的模糊神经网络控制模型并开... 本文综合模糊控制系统与人工神经网络的优点,提出了一种多变量系统的模糊神经网络控制模型并给出了其建模方法,该方法适合于多变量系统的建模及其模糊控制器的设计.笔者以此方法建立了渣贫化电炉生产过程的模糊神经网络控制模型并开发出相应的决策支持系统,该系统自1992年6月投入生产现场使用以来,一直稳定可靠地正常运行,取得了令人满意的效果和显著的经济和社会效益. 展开更多
关键词 多变量系统 神经网络 模糊控制 模糊模型
在线阅读 下载PDF
基于T-S模型的模糊神经网络城市需水量预测方法研究 被引量:15
18
作者 孙月峰 闫雅飞 +1 位作者 张表志 刘少博 《安全与环境学报》 CAS CSCD 北大核心 2013年第2期136-139,共4页
针对需水量预测的非线性、随机性和模糊性等特点,引入模糊系统理论,建立了基于T-S模型的模糊神经网络需水量预测模型。该模型将模糊系统良好的模糊知识表达能力与神经网络强大的自学习和自适应能力有机结合,具有逼近最优、收敛速度快、... 针对需水量预测的非线性、随机性和模糊性等特点,引入模糊系统理论,建立了基于T-S模型的模糊神经网络需水量预测模型。该模型将模糊系统良好的模糊知识表达能力与神经网络强大的自学习和自适应能力有机结合,具有逼近最优、收敛速度快、训练时间短等优点。应用该模型预测了天津市2015年的需水量。结果表明,采用基于T-S模型的模糊神经网络方法进行需水量预测的拟合与预测平均相对误差分别为3.39%和2.67%。将该模型与BP神经网络和非线性回归方法的预测结果进行对比分析,该模型的拟合与预测精度最高。 展开更多
关键词 水文学 模糊理论 BP神经网络 需水量预测 模型
在线阅读 下载PDF
基于混沌神经网络的压电陶瓷迟滞模型 被引量:6
19
作者 刘向东 修春波 +1 位作者 刘承 李黎 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第2期135-138,共4页
为解决压电陶瓷迟滞建模问题,提出一种新型的G-S混沌神经网络模型.该网络由输入层、隐层和输出层构成,在输入层中引入延迟环节,从而使得历史输入能够对当前输入的响应产生影响.网络的学习过程是一种混沌优化算法,可有效避免普通神经网... 为解决压电陶瓷迟滞建模问题,提出一种新型的G-S混沌神经网络模型.该网络由输入层、隐层和输出层构成,在输入层中引入延迟环节,从而使得历史输入能够对当前输入的响应产生影响.网络的学习过程是一种混沌优化算法,可有效避免普通神经网络的局部极值和假饱和现象的发生.将该网络应用于纳米定位系统压电陶瓷执行器迟滞建模中,可以降低建模误差,实验结果验证了该方法的有效性. 展开更多
关键词 混沌神经网络 压电陶瓷 迟滞模型 纳米定位系统
在线阅读 下载PDF
模糊神经网络的混沌优化算法设计(英文) 被引量:5
20
作者 邹恩 李祥飞 张泰山 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第4期578-582,共5页
提出了一种基于混沌变量的多层模糊神经网络优化算法设计.离线优化部分采用混沌算法,将混沌变量引入到模糊神经网络结构和参数的优化搜索中,使整个网络处于动态混沌状态,根据性能指标在动态模糊神经网络中寻找较优的网络结构和参数.在... 提出了一种基于混沌变量的多层模糊神经网络优化算法设计.离线优化部分采用混沌算法,将混沌变量引入到模糊神经网络结构和参数的优化搜索中,使整个网络处于动态混沌状态,根据性能指标在动态模糊神经网络中寻找较优的网络结构和参数.在线优化部分采用梯度下降法,把混沌搜索后得到的参数全局次优值作为梯度下降搜索的初始值,进一步调整模糊神经网络的参数,实现混沌粗搜索和梯度下降细搜索相结合的优化目的,能较快地找到全局最优解.最后对二阶延迟系统进行仿真,结果表明混沌优化方法控制精度高、超调小、响应快和鲁棒性强. 展开更多
关键词 模糊神经网络 优化 混沌变量 梯度下降法
在线阅读 下载PDF
上一页 1 2 30 下一页 到第
使用帮助 返回顶部