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基于自适应采样多保真度神经网络的土石坝邓肯—张E-B模型参数反演
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作者 李江波 罗五洲 +2 位作者 夏旦 吕小龙 凌骐 《水电能源科学》 北大核心 2025年第4期143-146,167,共5页
为缓解土石坝参数反演过程中需多次调用有限元计算造成计算量过大的问题,提出了基于多保真度神经网络(MFNN)结合自适应采样的参数反演方法。即基于MFNN对不同保真度数据信息的融合能力,充分利用低保真度数据计算量小、易获得的优势,提... 为缓解土石坝参数反演过程中需多次调用有限元计算造成计算量过大的问题,提出了基于多保真度神经网络(MFNN)结合自适应采样的参数反演方法。即基于MFNN对不同保真度数据信息的融合能力,充分利用低保真度数据计算量小、易获得的优势,提高代理建模效率;结合自适应采样方法能针对性地提高代理模型局部精度的能力,可进一步降低计算成本。对土石坝邓肯—张E-B模型参数反演的结果表明,所提方法仅需少量迭代步便达到收敛,且根据反演值计算出的沉降位移响应与实测值吻合良好,精度满足工程要求。 展开更多
关键词 土石坝 反演分析 邓肯-张E-B 代理模型 神经网络
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基于神经网络-高斯赫尔默特模型联合多点GNSS定位方法
2
作者 林海飞 彭友志 +1 位作者 夏玉国 何浩鹏 《大地测量与地球动力学》 北大核心 2025年第3期303-307,共5页
为降低复杂环境下GNSS定位误差,提出一种联合高精度测站和距离交会精确估计定位点坐标的方法。该方法首先将观测方程构建为非线性高斯-赫尔默特模型,针对其中的非线性问题,引入反向传播(back-propagation,BP)神经网络进行辅助处理。与... 为降低复杂环境下GNSS定位误差,提出一种联合高精度测站和距离交会精确估计定位点坐标的方法。该方法首先将观测方程构建为非线性高斯-赫尔默特模型,针对其中的非线性问题,引入反向传播(back-propagation,BP)神经网络进行辅助处理。与传统线性化方法相比,BP神经网络能够有效拟合复杂的非线性函数关系。仿真和实测结果表明,该方法能有效降低复杂环境对定位精度的影响,E、N、U方向定位精度分别提高78.1%、72.8%、79.2%。 展开更多
关键词 GNSS 复杂环境 高斯-赫尔模特模型 反向传播神经网络 误差估计
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基于神经网络预测模型的聚类自适应模糊控制器的设计及应用 被引量:1
3
作者 荣雅君 窦春霞 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2003年第3期77-80,共4页
将神经网络与预测控制相结合 ,采用递阶遗传算法对神经网络的权值和结构同时进行训练 ,实现了非线性、大时滞系统模型的精确预测 ;然后将聚类算法和模糊控制相结合 ,设计了一种新型的聚类自适应模糊预测控制器 ,实现了对非线性和大时滞... 将神经网络与预测控制相结合 ,采用递阶遗传算法对神经网络的权值和结构同时进行训练 ,实现了非线性、大时滞系统模型的精确预测 ;然后将聚类算法和模糊控制相结合 ,设计了一种新型的聚类自适应模糊预测控制器 ,实现了对非线性和大时滞系统的自适应控制。将该控制器应用于锅炉的单元机组负荷控制系统中 ,仿真表明该方案的适应性、实时性和鲁棒性都很强 ,具有工程实用价值。 展开更多
关键词 神经网络 预测模型 模糊控制 遗传算法 聚类算法 鲁棒性
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神经网络预测与模糊控制在河流模型水位控制中的应用 被引量:2
4
作者 吴艳春 吴昌林 +1 位作者 惠钢桥 周茂华 《水利水运科学研究》 CSCD 1999年第3期273-278,共6页
结合神经网络与模糊逻辑,提出了一种新的控制方法,解决了对于非线性、时变、时滞严重、难以建立精确数学模型的动态控制问题。并应用于河流模型水位控制中。
关键词 河流模型 神经网络 模糊控制 控制水位
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多变量系统的模糊神经网络控制模型及其应用 被引量:10
5
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
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基于深度神经网络的杉木树高-胸径模型研建
6
作者 王贵林 谭伟 陈波涛 《林草资源研究》 北大核心 2024年第1期82-87,共6页
利用深度神经网络(DNN)模型建立杉木的树高-胸径模型,寻求一种更加高效的杉木树高预测方法。以贵州省清镇市国有林场49块样地中杉木的胸径、树高数据为研究对象,分成不同比例的训练集和测试集,训练集占比分别为20%,30%,40%,50%,60%,70%,... 利用深度神经网络(DNN)模型建立杉木的树高-胸径模型,寻求一种更加高效的杉木树高预测方法。以贵州省清镇市国有林场49块样地中杉木的胸径、树高数据为研究对象,分成不同比例的训练集和测试集,训练集占比分别为20%,30%,40%,50%,60%,70%,80%;对应的测试集占比分别为80%,70%,60%,50%,40%,30%,20%。利用DNN构建树高-胸径模型,并将其与11个传统基础模型进行比较,通过R^(2)、RMSE和MAE对比选出预测效果最好的模型,并根据最优模型添加林木胸径与优势木平均胸径比(DDH),以提高模型的预测精度。利用DNN模型建立的树高-胸径模型在训练集占比为20%的情况下,加入DDH因子后其预测精度R^(2)达到0.89。利用DNN构建杉木树高-胸径模型对杉木树高进行预测,在使用较小数据量的前提下加入DDH因子能够提高对杉木树高的预测效果。 展开更多
关键词 杉木 深度神经网络 林木胸径与优势木平均胸径比 树高-胸径模型
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一种模糊控制系统的神经网络方法 被引量:3
7
作者 谢文录 谢维信 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1996年第1期8-14,共7页
基于FAM神经网络,采用A.Kawamura等人提出Neural-Fuzzy协作系统概念,实现模糊控制系统.网络保留了模糊控制系统的优点,知识采集方便,较之一般BP网,空间结构清晰,编码意义明确;同时具有学习功能,解... 基于FAM神经网络,采用A.Kawamura等人提出Neural-Fuzzy协作系统概念,实现模糊控制系统.网络保留了模糊控制系统的优点,知识采集方便,较之一般BP网,空间结构清晰,编码意义明确;同时具有学习功能,解决FAM神经网络不易修改控制规则的缺点,学习速度快. 展开更多
关键词 模糊控制 神经网络 数学模型
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基于混沌神经网络模型的模糊预测控制及应用 被引量:10
8
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
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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
9
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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机械臂轨迹跟踪控制——基于EC-RBF神经网络的机械臂模型参考自适应控制 被引量:5
10
作者 杨剑锋 张翠 张峰 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2015年第9期82-86,共5页
针对机械臂运动轨迹控制中存在的跟踪精度不高的问题,采用了一种基于EC-RBF神经网络的模型参考自适应控制方案对机械臂进行模型辨识与轨迹跟踪控制。该方案采用了两个RBF神经网络,运用EC-RBF学习算法,采用离线与在线相结合的方法来训练... 针对机械臂运动轨迹控制中存在的跟踪精度不高的问题,采用了一种基于EC-RBF神经网络的模型参考自适应控制方案对机械臂进行模型辨识与轨迹跟踪控制。该方案采用了两个RBF神经网络,运用EC-RBF学习算法,采用离线与在线相结合的方法来训练神经网络,一个用来实现对机械臂进行模型辨识,一个用来实现对机械臂轨迹跟踪控制。对二自由度机械臂进行仿真,结果表明,使用该控制方案对机械臂进行轨迹跟踪控制具有较高的控制精度,且因采用EC-RBF学习算法使网络具有更快的训练速度,从而使得控制过程较迅速。 展开更多
关键词 机械臂轨迹跟踪 模型参考自适应控制 熵聚类-径向基函数(EC-RBF)神经网络
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神经网络模糊非参数模型自适应控制及仿真 被引量:1
11
作者 朱娟萍 侯忠生 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第6期1623-1625,共3页
提出一种基于神经网络的模糊非参数模型自适应控制方案。该方案仅用受控系统的I/O数据来设计控制器,综合了模糊控制、神经网络与非参数模型学习自适应控制各自的优点。仿真表明该控制器对模型、环境具有较好的适应能力和较强的鲁棒性。
关键词 神经网络 模糊控制 非参数模型自适应控制 伪偏导数
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基于模糊-神经网络的加速度计动态误差模型辨识
12
作者 曾静 杨春 张国良 《弹箭与制导学报》 CSCD 北大核心 2003年第S5期215-217,共3页
分析了加速度计误差模型,讨论了基于三轴转台测试辨识加速度计误差模型的限制。应用模糊-神经网络进行了加速度计误差模型的辨识,较好地达到了系统辨识的目的。
关键词 加速度计 误差模型 模糊-神经网络 系统辨识
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反向传播-人工神经网络在辐照黑椒牛肉品质预测中的应用 被引量:7
13
作者 游云 黄晓霞 +6 位作者 肖斯立 刘巧瑜 蓝碧锋 胡昕 吴俊师 杨娟 曾晓房 《食品科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第8期228-237,共10页
为探究不同辐照处理对贮藏过程中黑椒牛肉品质变化的影响,建立基于理化指标的多种品质预测模型。3~4 kGy的辐照剂量能够有效延缓黑椒牛肉在贮藏过程中的汁液流失、脂质氧化和蛋白质降解,保持其硬度和微观结构,在一定程度上增加呈鲜味(A... 为探究不同辐照处理对贮藏过程中黑椒牛肉品质变化的影响,建立基于理化指标的多种品质预测模型。3~4 kGy的辐照剂量能够有效延缓黑椒牛肉在贮藏过程中的汁液流失、脂质氧化和蛋白质降解,保持其硬度和微观结构,在一定程度上增加呈鲜味(Asp)和甜味(Gly、Ala、Ser)游离氨基酸的含量。以辐照黑椒牛肉的汁液流失率、硫代巴比妥酸反应产物值、总挥发性盐基氮值、原肌球蛋白条带强度比率、肌球蛋白重链条带强度比率和总游离氨基酸含量为输入变量,优化了反向传播-人工神经网络(backpropagation-artificial neural network,BP-ANN)模型。训练函数为ReLU函数,隐藏层神经元个数为14个,迭代次数100次。结果表明,6-14-6 BP-ANN模型可以较好地预测辐照黑椒牛肉的品质变化,该模型在预测辐照肉制品的多种品质方面具有很大潜力。 展开更多
关键词 黑椒牛肉 ^(60)Co-γ射线 品质 反向传播-人工神经网络 预测模型
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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
14
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PLS-混合Pi-Sigma模糊神经网络模型的甲醇合成装置变换工序CO变换率软测量建模 被引量:3
15
作者 程剑 宋淑群 +1 位作者 张凌波 顾幸生 《华东理工大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2015年第1期66-71,共6页
煤制甲醇合成变换过程中,需要把原料气中的一部分CO变换成CO2与H2,以提高H2的含量。为了能够快速地得到CO的变换率,利用偏最小二乘在提取信息、去噪、精简数据等方面的优势,将其与混合Pi-Sigma模糊神经网络进行了融合,建立了CO变换率预... 煤制甲醇合成变换过程中,需要把原料气中的一部分CO变换成CO2与H2,以提高H2的含量。为了能够快速地得到CO的变换率,利用偏最小二乘在提取信息、去噪、精简数据等方面的优势,将其与混合Pi-Sigma模糊神经网络进行了融合,建立了CO变换率预测模型。该模型仿真时间短且具有较高的精度,能够指导并调整甲醇合成净化气中的碳氢比。 展开更多
关键词 偏最小二乘 PI-SIGMA神经网络 高木-关野模型 甲醇
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具有时滞的不确定性系统神经网络模糊自学习控制 被引量:7
16
作者 陈善本 吴林 +1 位作者 张铨 张福恩 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 1996年第3期347-355,共9页
本文对具有时滞的不确定性控制对象提出了一种神经网络时滞补偿模糊自学习控制方法.模糊控制器采用误差、误差变化及误差加速度的加权和的解析描述形式,利用人工神经网络直接对过程建模,实现对时滞补偿预报以及对模糊加权因子的自学... 本文对具有时滞的不确定性控制对象提出了一种神经网络时滞补偿模糊自学习控制方法.模糊控制器采用误差、误差变化及误差加速度的加权和的解析描述形式,利用人工神经网络直接对过程建模,实现对时滞补偿预报以及对模糊加权因子的自学习优化调整.将上述方法用于焊接熔池动态过程控制试验,结果表明本文提出的自学习神经网络时滞补偿模糊控制方案有效. 展开更多
关键词 神经网络 模糊控制 不确定系统 数学模型
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基于模糊神经网络的发电机励磁控制器的研究 被引量:24
17
作者 姜惠兰 魏强 唐晓骏 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2005年第1期50-55,共6页
在分析发电机励磁控制系统的基础上将模糊控制理论和神经网络技术有机结合,提出了基于模糊神经网络(Fuzzy Neural Network,FNN)的智能型励磁控制策略,构造了具有双FNN模型结构的励磁控制器。所构建的FNN励磁控制系统不仅保留了模糊控制... 在分析发电机励磁控制系统的基础上将模糊控制理论和神经网络技术有机结合,提出了基于模糊神经网络(Fuzzy Neural Network,FNN)的智能型励磁控制策略,构造了具有双FNN模型结构的励磁控制器。所构建的FNN励磁控制系统不仅保留了模糊控制的功能,而且具有体现励磁控制非线性特征的能力,能更精确地反映系统的动态变化过程,具有更强的鲁棒性和适应性。 展开更多
关键词 发电机 励磁控制 励磁控制系统 模糊神经网络 模糊控制理论 智能型 神经网络技术 FNN 鲁棒性 模型结构
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基于改进粒子群-径向基神经网络模型的短期电力负荷预测 被引量:26
18
作者 师彪 李郁侠 +3 位作者 于新花 闫旺 何常胜 孟欣 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2009年第17期180-184,共5页
为了准确、快速、高效地预测电网短期负荷,提出了改进的粒子群–径向基神经网络算法。用改进的粒子群算法训练径向基神经网络,实现了径向基函数神经网络的参数优化。建立了短期电力负荷预测模型,综合考虑气象、天气、日期类型等影响负... 为了准确、快速、高效地预测电网短期负荷,提出了改进的粒子群–径向基神经网络算法。用改进的粒子群算法训练径向基神经网络,实现了径向基函数神经网络的参数优化。建立了短期电力负荷预测模型,综合考虑气象、天气、日期类型等影响负荷的因素进行短期负荷预测。算例结果表明,该算法优于径向基神经网络法和粒子群–径向基网络算法,克服了径向基网络和粒子群优化方法的缺点,改善了径向基神经网络的泛化能力,输出稳定,预测精度高,收敛速度快,平均百分比误差可控制在1.2%以内。 展开更多
关键词 负荷预测 改进粒子群-径向基神经网络模型 泛化能力 预测精度
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开关磁阻电机模糊神经网络PID转速控制 被引量:3
19
作者 曾喆昭 肖强英 朱静涛 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2011年第3期30-34,共5页
针对开关磁阻电机调速系统难以控制的问题,提出了基于模糊FCMAC神经网络的PID控制方法,该方法的主要思想是将马丹尼直接推理法与CMAC神经网络相结合,构成模糊FCMAC神经网络,实时调整PID控制参数。仿真结果表明,与传统的PID控制方法相比... 针对开关磁阻电机调速系统难以控制的问题,提出了基于模糊FCMAC神经网络的PID控制方法,该方法的主要思想是将马丹尼直接推理法与CMAC神经网络相结合,构成模糊FCMAC神经网络,实时调整PID控制参数。仿真结果表明,与传统的PID控制方法相比较,该方法大大改善了开关磁阻电机调速系统的动、静态性能,且无需精确的数学模型,控制精度高,超调量小,对干扰有较高的鲁棒性。 展开更多
关键词 开关磁阻电机调速系统 小脑模型神经网络 模糊控制 比例-积分-微分控制 模糊推理
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基于模糊神经网络PID的开关磁阻电机控制系统研究 被引量:8
20
作者 陆朱卫 黄其新 《机电工程》 CAS 2017年第1期58-61,共4页
针对开关磁阻电机存在的转矩脉动大、噪声大、速度不稳定等问题,对开关磁阻电机的启动、运行、调速等方面进行了研究,提出了一种基于模糊神经网络PID的控制方法,将模糊控制理论与BP神经网络相结合,构成了模糊BP神经网络,根据系统误差,... 针对开关磁阻电机存在的转矩脉动大、噪声大、速度不稳定等问题,对开关磁阻电机的启动、运行、调速等方面进行了研究,提出了一种基于模糊神经网络PID的控制方法,将模糊控制理论与BP神经网络相结合,构成了模糊BP神经网络,根据系统误差,误差的变化,以及误差变化的变化实时调整PID控制参数,使电机在整个转速范围内获得了最优的PID参数。实验采用DSP作为控制核心,不对称逆变桥作为功率变换器,驱动一台2 k W的开关磁阻电机运行。研究结果表明,该方法大大改善了开关磁阻电机控制系统的动、静态性能,控制精度高、转矩脉动小,对干扰有较高的鲁棒性。 展开更多
关键词 开关磁阻电机 模糊控制 神经网络 比例-积分-微分控制
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