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基于GA-BP神经网络的电-气比例力控制系统 被引量:1
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作者 许文贤 李笑 +1 位作者 曹骞晨 廖威杰 《机床与液压》 北大核心 2025年第2期64-70,共7页
针对电-气比例力控制系统的非线性和时变特性导致力控制精度低问题,设计一种基于GA-BP神经网络的电-气比例力控制系统。建立系统数学模型,提出基于GA-BP神经网络的系统控制结构和算法,利用BP神经网络建立的系统内模型和经遗传算法优化... 针对电-气比例力控制系统的非线性和时变特性导致力控制精度低问题,设计一种基于GA-BP神经网络的电-气比例力控制系统。建立系统数学模型,提出基于GA-BP神经网络的系统控制结构和算法,利用BP神经网络建立的系统内模型和经遗传算法优化的BP神经网络建立的系统逆动力学模型实现力控制,通过AMESim/Simulink联合仿真和实验研究了系统在变负载容腔和变负载位移情况下的随机力跟踪控制精度。结果表明:随机力跟踪控制平均绝对误差比常规PID控制降低48.6%。该算法简单实用,鲁棒性强,可为气动力控制系统的设计提供指导。 展开更多
关键词 -气比例力控制系统 神经网络 遗传算法 比例方向控制阀
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基于旗鱼算法优化BP神经网络的水-能源-粮食耦合系统安全特征测度分析
2
作者 刘东 刘海岳 +2 位作者 张祥敏 张亮亮 齐晓晨 《农业工程学报》 北大核心 2025年第11期229-242,共14页
针对区域水-能源-粮食耦合系统安全状况难以精准量化问题,该研究构建一种基于旗鱼优化算法改进的BP神经网络模型(sailfish optimization algorithm-back propagation neural network,SFO-BPNN),并将其应用于哈尔滨市2000—2022年WEF耦... 针对区域水-能源-粮食耦合系统安全状况难以精准量化问题,该研究构建一种基于旗鱼优化算法改进的BP神经网络模型(sailfish optimization algorithm-back propagation neural network,SFO-BPNN),并将其应用于哈尔滨市2000—2022年WEF耦合系统安全特征测度分析中。采用基于主成分分析法-R聚类分析法-皮尔逊相关系数法-变异系数法的优选方法构建WEF耦合系统安全评价指标体系。深入分析耦合系统安全时间演变特征与关键驱动因子。结果表明:哈尔滨市WEF耦合系统安全指数在研究时段内呈现先波动变化,后大幅提升,最后趋于稳定的趋势。降水量、顷均机电井数目、人均粮食产量和农机总动力等为关键驱动因子。构建的SFO-BPNN模型与传统BP神经网络模型和基于遗传算法优化的BP神经网络模型相比,平均绝对误差分别降低16.94%和3.36%、均方误差分别降低26.40%和16.93%、平均绝对百分比误差分别降低22.89%和2.66%、单次运行时间分别降低31.6%和30.5%、决定系数分别升高0.98%和0.15%,说明SFO-BPNN模型无论从精度还是效率方面都更具优势。研究结果可为水-能源-粮食耦合系统安全特征测度分析提供新模型,同时可为有效防控和降低区域安全风险提供参考。 展开更多
关键词 -能源-粮食耦合系统 安全特征 旗鱼优化算法 BP神经网络
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基于神经网络-模糊推理的目标识别融合研究 被引量:5
3
作者 李炯 雷虎民 冯刚 《空军工程大学学报(自然科学版)》 CSCD 北大核心 2006年第6期36-39,共4页
为提高复杂环境下多传感器的自适应信息融合能力,提出了一种基于神经网络-模糊推理的信息融合模型,利用神经网络和模糊推理分析传感器探测状态的不确定性,并将其应用于红外成像/毫米波复合制导目标识别的信息融合,识别效果比较理想,可... 为提高复杂环境下多传感器的自适应信息融合能力,提出了一种基于神经网络-模糊推理的信息融合模型,利用神经网络和模糊推理分析传感器探测状态的不确定性,并将其应用于红外成像/毫米波复合制导目标识别的信息融合,识别效果比较理想,可信度有了很大提高。 展开更多
关键词 神经网络-模糊推理系统 模糊规则 复合制导 信息融合
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基于集成神经网络的源-网-荷-储多能网络耦合优化调控研究 被引量:1
4
作者 赵爽 赵鹏远 +4 位作者 丁万钦 刘斌 王文东 翟群芳 李小龙 《储能科学与技术》 北大核心 2025年第5期2057-2066,共10页
在多能系统中,由于环节复杂且受到系统动态性和不确定性的深刻影响,各环节间常存在冲突与权衡,使得能源供需的动态平衡变得难以实现。为了应对这一挑战,提出基于集成神经网络的源-网-荷-储多能网络耦合优化调控方法。考虑多能系统中源-... 在多能系统中,由于环节复杂且受到系统动态性和不确定性的深刻影响,各环节间常存在冲突与权衡,使得能源供需的动态平衡变得难以实现。为了应对这一挑战,提出基于集成神经网络的源-网-荷-储多能网络耦合优化调控方法。考虑多能系统中源-网-荷-储多环节的碳排放,全面、准确地实现碳排放评估。结合双向加权GRU神经网络与Bagging集成算法,构建集成神经网络模型,捕捉时间序列数据的前后文信息,通过组合多个弱学习器显著降低预测误差,实现对多能网络碳排放的精确预测。在调控过程中,将碳排放成本效益、发电成本最小化以及新能源消纳电量最大化作为核心优化目标,并应用NSGA-II算法进行求解,实现对复杂多能系统的全面优化调控。实验结果表明,所提方法具有较高的碳排放预测精度,且调控测试显示,通过应用该方法,能源利用率和能源消纳量均得到了显著提升,机组出力稳定性也得到了明显增强。这一研究成果对于推动多能系统的可持续发展和高效运行具有重要意义。 展开更多
关键词 集成神经网络 多能系统 --- 优化调控
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基于模糊推理和神经网络的采矿方法智能决策系统 被引量:14
5
作者 黄德镛 胡运权 +4 位作者 陈孝华 杨德全 叶加冕 宦秉炼 张庆文 《有色金属》 CSCD 2002年第2期104-107,共4页
有针对性地引入人工智能、专家系统、人工神经网络和计算机辅助设计等先进技术 ,通过有效的组合与集成 ,形成功能先进的智能化决策支持系统。采矿方法智能决策系统由四部分组成 :将矿体的赋存条件转化为模糊知识和模糊规则 ;运用模糊推... 有针对性地引入人工智能、专家系统、人工神经网络和计算机辅助设计等先进技术 ,通过有效的组合与集成 ,形成功能先进的智能化决策支持系统。采矿方法智能决策系统由四部分组成 :将矿体的赋存条件转化为模糊知识和模糊规则 ;运用模糊推理专家系统初选可行方案 ;用人工神经网络对可行方案的技术经济指标进行预测 ;通过群体多目标决策 ,优选出实施方案。应用于云南锡业公司松树脚矿 ,用优选方案进行工艺试验 ,取得了贫化损失小。 展开更多
关键词 模糊推理 神经网络 采矿方法 智能决策系统
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神经网络模糊推理系统在火灾探测中的应用 被引量:8
6
作者 王殊 杨宗凯 何建华 《数据采集与处理》 EI CSCD 1998年第2期149-153,共5页
提出了一种用于火灾自动探测的神经网络模糊推理系统,它采用前馈神经网络对火灾探测器信号进行处理,神经网络输出的火灾概率经模糊推理系统判决,输出火灾报警信号。这种方法结合了神经网络和模糊逻辑的优点,实验表明这种系统能够准... 提出了一种用于火灾自动探测的神经网络模糊推理系统,它采用前馈神经网络对火灾探测器信号进行处理,神经网络输出的火灾概率经模糊推理系统判决,输出火灾报警信号。这种方法结合了神经网络和模糊逻辑的优点,实验表明这种系统能够准确探测火灾并减少了误报警。 展开更多
关键词 火灾探测 神经网络 模糊推理系统
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一种神经网络模糊推理协作系统
7
作者 周小佳 张安邦 周家启 《重庆大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 1996年第4期26-30,共5页
基于专家系统的模糊推理原理,利用PCBP(FuzzyCalculatingBP)网络较强的学习功能,对输入样本较小的敏感性能,收敛速度较快等特性以及MFART(ModifiedFuzzyART)网络很好的分类特性,对... 基于专家系统的模糊推理原理,利用PCBP(FuzzyCalculatingBP)网络较强的学习功能,对输入样本较小的敏感性能,收敛速度较快等特性以及MFART(ModifiedFuzzyART)网络很好的分类特性,对模糊量良好的适应性能等特性,建立了一种新型的神经网络模糊推理系统NNFIS(NeuralNetworkFuzzyInferenceSystem),并制作了实施软件。 展开更多
关键词 专家系统 模糊推理 神经网络
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利用响应面法优化人工神经网络的座椅频响函数预测模型与分析
8
作者 林森 张筱璐 《振动工程学报》 北大核心 2025年第10期2255-2263,共9页
人工神经网络(ANN)已初步应用于研究人体视在质量的响应预测,但在评估人-椅耦合系统的振动传递特性方面尚需进一步量化研究。本文以低频振动激励下的人-椅系统振动试验为基础,寻求构建一种基于响应面法优化的反向传播人工神经网络模型(R... 人工神经网络(ANN)已初步应用于研究人体视在质量的响应预测,但在评估人-椅耦合系统的振动传递特性方面尚需进一步量化研究。本文以低频振动激励下的人-椅系统振动试验为基础,寻求构建一种基于响应面法优化的反向传播人工神经网络模型(RSM-BP-ANN),以人员年龄、身高、坐高、膝盖高度、臀膝长度、体重、性别、BMI,以及坐垫处泡沫厚度、频率作为输入特征,探究优化后的人工神经网络模型对座椅频响函数的预测性能。基于超参数之间的交互影响建立模型超参数与预测性能指标的映射关系,优化并获取最佳超参数组合。结果显示,随着坐垫处泡沫厚度的增加,垂向同轴和水平前后向正交轴座椅频响函数的共振频率显著降低。BP-ANN模型在建立人体体征参数、座椅结构特征与人-椅系统振动传递特性的非线性关系方面表现出良好性能。与BP-ANN模型相比,经过超参数优化的RSM-BP-ANN模型在预测垂向同轴和水平前后向正交轴座椅频响函数时的误差分别降低了25%与18%。因此,经过响应面法优化后的反向传播人工神经网络模型可以更准确地预测座椅频响函数,为快速有效地分析人-椅系统振动传递特性提供了思路。 展开更多
关键词 -系统 座椅频响函数 人工神经网络 响应面法
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一种新的基于自适应神经网络模糊推理系统的图像滤波器 被引量:3
9
作者 朱立新 杨扩 秦加合 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2014年第S1期211-214,共4页
提出了一种新的基于自适应神经网络模糊推理系统的去除噪声算法。该算法是一个结合了中值滤波、维纳滤波和自适应神经网络模糊推理系统的综合滤波器。噪声点通过算法被准确地估计出来,自适应神经网络模糊推理系统的参数通过训练得到,训... 提出了一种新的基于自适应神经网络模糊推理系统的去除噪声算法。该算法是一个结合了中值滤波、维纳滤波和自适应神经网络模糊推理系统的综合滤波器。噪声点通过算法被准确地估计出来,自适应神经网络模糊推理系统的参数通过训练得到,训练可以通过简单的计算机合成图像来进行。将含噪声的图像、中值滤波后的图像和维纳滤波后的图像作为系统的三个输入,通过一个固定阈值来判断像素点是否为噪声点作为系统的输出,如果判断是噪声点,则通过中值滤波来进行去噪处理,如果判断是非噪声点,则灰度值保持不变。算法的特点就是在能够保持好线条、边缘、细节和纹理的同时,很好地去除噪声点。仿真实验表明,算法可以对噪声污染的图像进行有效的重建,同时不会扭曲图像中的有用信息。 展开更多
关键词 自适应神经网络模糊推理系统 综合滤波器 噪声图像 噪声点 图像重建
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基于人工神经网络和模糊推理的短期负荷预测方法 被引量:27
10
作者 马文晓 白晓民 沐连顺 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2003年第5期29-32,共4页
电力系统短期负荷预测是电力系统调度部门制定发电运行计划的依据,也是制定电力市场交易计划的基础。人们提出了许多种短期负荷预测方法,如时间序列法、状态空间法、人工神经网络法等,但是这些方法都无法精确地描述电力负荷模型。在对... 电力系统短期负荷预测是电力系统调度部门制定发电运行计划的依据,也是制定电力市场交易计划的基础。人们提出了许多种短期负荷预测方法,如时间序列法、状态空间法、人工神经网络法等,但是这些方法都无法精确地描述电力负荷模型。在对大量历史负荷数据进行统计分析的基础上,作者提出了一种基于人工神经网络和模糊推理的预测新方法,其中首先根据实际经验将负荷日类型划分为周一、工作日、周六、周日和节假日5种类型;然后根据不同的类型日建立相应的人工神经网络模型用以预测负荷归一化系数;最后通过模糊推理策略预测日最大负荷和日最小负荷。实际算例表明,所提出的方法能够提高短期负荷预测的精度。 展开更多
关键词 电力系统 短期负荷预测 人工神经网络 模糊推理 时间序列法 状态空间法 电力市场
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基于RBF神经网络的光伏并网系统自适应等效建模方法 被引量:6
11
作者 张姝 陈豪 肖先勇 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2024年第4期77-86,共10页
针对广义负荷建模中的光伏并网系统模型难以适应不同逆变器控制和频率扰动的动态响应问题,提出了一种基于径向基函数(radialbasisfunction,RBF)神经网络的光伏并网系统自适应等效建模方法。首先,建立了光伏并网逆变器不同控制策略响应... 针对广义负荷建模中的光伏并网系统模型难以适应不同逆变器控制和频率扰动的动态响应问题,提出了一种基于径向基函数(radialbasisfunction,RBF)神经网络的光伏并网系统自适应等效建模方法。首先,建立了光伏并网逆变器不同控制策略响应波形的检测判据。然后,构建了以电压-频率扰动为输入,有功功率和无功功率为输出的光伏并网系统RBF神经网络模型。最后,在Matlab/Simulink中搭建了光伏并网系统模型,并将其接入IEEE14节点配电网进行仿真验证。结果表明,构建的光伏并网自适应等效模型能够有效辨识电压频率给定控制、有功无功给定控制、下垂控制策略类型,能够准确反映光伏并网系统在不同电压、频率扰动下的有功功率、无功功率的动态响应特性。 展开更多
关键词 光伏并网系统 等效建模 逆变器控制 电压-频率扰动 RBF神经网络
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自适应神经网络一模糊推理融合检测系统
12
作者 杨成文 孙庆伟 权太范 《电子测量技术》 2002年第3期13-14,共2页
针对如何减小干扰环境下各传感器状态的不确定性对融合检测性能的影响,文中提出一种自适应神经网络-模糊推理融合检测系统。该系统通过自适应地综合处理传感器状态和传感器检测性能信息得到可靠的融合检测结果。仿真结果表明,在干扰环... 针对如何减小干扰环境下各传感器状态的不确定性对融合检测性能的影响,文中提出一种自适应神经网络-模糊推理融合检测系统。该系统通过自适应地综合处理传感器状态和传感器检测性能信息得到可靠的融合检测结果。仿真结果表明,在干扰环境下新的融合检测系统要明显优于其它几种传统的融合检测方法。 展开更多
关键词 自适应 融合检测系统 可靠性 置信度 神经网络 模糊推理
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基于循环神经网络的棒束通道流动参数实时计算方法研究
13
作者 李翔宇 解衡 《原子能科学技术》 北大核心 2025年第7期1386-1396,共11页
针对深度学习求解物理场方程时存在的算法不可解释性,训练模型时所需数据量大、训练时间长,且不能随意修改模型边界条件等问题,本文设计了一个可用于实时计算棒束通道内流速分布的循环神经网络(recurrent neural network,RNN)。该算法以... 针对深度学习求解物理场方程时存在的算法不可解释性,训练模型时所需数据量大、训练时间长,且不能随意修改模型边界条件等问题,本文设计了一个可用于实时计算棒束通道内流速分布的循环神经网络(recurrent neural network,RNN)。该算法以RNN作为基本结构,利用多松弛时间-格子玻尔兹曼方法(multiple relaxation time-lattice Boltzmann method,MRT-LBM)构造RNN的计算单元,利用浸入法和特征线法确定神经元的结构和数量,并利用顶盖驱动流模型、5×5棒束通道仿真计算和PIV测量结果验证算法的有效性。计算结果表明,RNN在计算上述两个模型的无量纲化流速分布时,与MRT-LBM和商业CFD软件相比,残差约为0.1,残差较模型入口处的流速小1个数量级。RNN在计算棒束通道截面的无量纲化流速时,消耗的计算时间约为0.005~0.03 s,仅为MRT-LBM的1/6~1/3,且计算结果基本与PIV的测量结果相符合。同时RNN所有的计算过程都有物理方程对应,因此RNN可以在保证计算精度的前提下极大提升计算速度,且具有可解释性。RNN可为反应堆数字孪生系统提供实时模拟流动参数的计算方法,进一步提升数字孪生系统对现实环境的模拟能力。 展开更多
关键词 反应堆数字孪生系统 棒束通道 深度学习 循环神经网络 多松弛时间-格子玻尔兹曼方法
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基于GA-BP神经网络的转子轴承系统轴承等效刚度辨识
14
作者 冯科伟 李锋 +2 位作者 鲁志文 周多龙 蒋阳 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2024年第5期126-130,共5页
针对转子-轴承系统的力学模型中轴承等效刚度难以确定的问题,提出了基于GA-BP代理模型的转子系统轴承参数辨识的方法。首先,建立转子-轴承系统有限元模型并进行模型的静态和动态验证;其次,搭建试验台进行模态锤击试验,得到其前四阶弯曲... 针对转子-轴承系统的力学模型中轴承等效刚度难以确定的问题,提出了基于GA-BP代理模型的转子系统轴承参数辨识的方法。首先,建立转子-轴承系统有限元模型并进行模型的静态和动态验证;其次,搭建试验台进行模态锤击试验,得到其前四阶弯曲固有频率;最后,基于转子系统仿真模型生成GA-BP神经网络代理模型完成轴承等效刚度的辨识并做误差分析。结果表明,采用该方法可有效的识别轴承的等效刚度,并且GA-BP神经网络的识别效果优于传统的BP神经网络,其最大误差为1.52%,证明了该方法的可行性。 展开更多
关键词 转子-轴承系统 参数识别 模态分析 ANSYS GA-BP神经网络
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结合自适应模糊推理和神经网络的物联网混合发电系统 被引量:1
15
作者 萧威 殷志祥 +1 位作者 叶子 杨静 《现代电子技术》 2022年第5期97-102,共6页
为了较好地预测可再生能源的发电输出,对模型效率进行分析,在物联网系统的基础上,提出一种基于人工神经网络(ANN)与自适应网络模糊推理系统(ANFIS)的混合预测模型。首先,利用压电传感器、体热电转换器和太阳能板用于可再生能源发电,并... 为了较好地预测可再生能源的发电输出,对模型效率进行分析,在物联网系统的基础上,提出一种基于人工神经网络(ANN)与自适应网络模糊推理系统(ANFIS)的混合预测模型。首先,利用压电传感器、体热电转换器和太阳能板用于可再生能源发电,并将其连接到能量存储电路,以产出电能;然后,使用ESP8266模块连接数据和云服务器,利用ANN和ANFIS混合模型处理从可再生能源中生成的所有电能,将3个不同模块采集得到的数据集用于模型的训练和测试;最后,利用采集到的数据开发4个模型,通过均方根误差(RMSE)和相关系数(R;)分析模型的效率,以选择最合适的模型。实验结果表明,所提模型具有较好的RMSE和R;性能,其模糊信息较少,结果误差较小,具有一定的应用价值。 展开更多
关键词 混合预测模型 物联网 人工神经网络 自适应网络模糊推理系统 云服务器 传感器 可再生能源 能量存储电路
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基于单体模糊神经网络的多重模糊推理方法研究
16
作者 徐蔚鸿 叶有培 杨静宇 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2003年第1期50-52,共3页
文章基于单体模糊神经网络(MFNN)对多重模糊推理的Mamdani方法进行了推广,得到的广义方法(简称G-Mamdani法)克服了原有方法的若干不足。文章采用了求解模糊关系方程的方法来确定网络的权值,依此新方法,实现了一个模糊推理机,其推理... 文章基于单体模糊神经网络(MFNN)对多重模糊推理的Mamdani方法进行了推广,得到的广义方法(简称G-Mamdani法)克服了原有方法的若干不足。文章采用了求解模糊关系方程的方法来确定网络的权值,依此新方法,实现了一个模糊推理机,其推理效果较好。这一方法为模糊专家系统和模糊控制系统等提供了一种新的有力的推理工具。 展开更多
关键词 单体模糊神经网络 多重模糊推理 专家系统 假言推理 模糊关系方程
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基于UKF的自适应模糊推理神经网络
17
作者 徐小来 朱华勇 +2 位作者 贺中武 王伟 牛轶峰 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2012年第4期82-87,共6页
如何生成最优的模糊规则数及模糊规则的自动生成和修剪是模糊神经网络训练算法研究的重点。针对这一问题,本文提出了基于UKF的自适应模糊推理神经网络(UKF-ANFIS)。首先,通过减法聚类确定UKF-ANFIS的模糊规则及其高斯隶属函数的中心和... 如何生成最优的模糊规则数及模糊规则的自动生成和修剪是模糊神经网络训练算法研究的重点。针对这一问题,本文提出了基于UKF的自适应模糊推理神经网络(UKF-ANFIS)。首先,通过减法聚类确定UKF-ANFIS的模糊规则及其高斯隶属函数的中心和宽度参数;其次,分析了模糊神经网络的非线性动力系统表示,并用LLS和UKF分别学习线性和非线性的参数;然后,用误差下降率方法作为模糊规则修剪的策略,删除作用不大的规则;最后,通过典型的函数逼近和系统辨识实例,表明本文算法得到的模糊神经网络的结构更为紧凑,泛化性能也更佳。 展开更多
关键词 UKF 自适应模糊推理神经网络 规则约简 系统辨识 函数逼近
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用于银鲈养殖投饲决策评估的神经网络模糊推理系统开发
18
《渔业现代化》 北大核心 2015年第4期75-75,共1页
本研究的主要目的是开发一个自适应的神经网络模糊推理系统(ANFIS),用于水产养殖投饲管理。在台湾以半集约化养殖模式饲养银鲈。研制了一个简单的循环水养殖设备,通过测定里面的溶氧数据来开发一个模糊逻辑控制器(FLC)。FLC的等... 本研究的主要目的是开发一个自适应的神经网络模糊推理系统(ANFIS),用于水产养殖投饲管理。在台湾以半集约化养殖模式饲养银鲈。研制了一个简单的循环水养殖设备,通过测定里面的溶氧数据来开发一个模糊逻辑控制器(FLC)。FLC的等价系统ANFIS用两个语言变量来描述鱼群觅食行为,建立一个规则库。此外,本研究提出了一个可用作替代的混合式学习方法,这是一个基于人工神经网络的模糊逻辑技术,能快速通过模型来处理相应的语言变量,并评估它们的相对贡献。 展开更多
关键词 人工神经网络 模糊推理系统 投饲管理 水产养殖 开发 评估 银鲈 集约化养殖模式
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基于改进卷积神经网络的平面地图道路模糊推理分割方法 被引量:1
19
作者 张乃千 王占刚 《科学技术与工程》 北大核心 2020年第9期3675-3681,共7页
由于平面地图呈现方式单一且有限,为提升其多样性需准确分割平面地图中的道路区域。提出一种基于改进CNN(convolutional neural network)平面地图道路和模糊推理分割的方法。选取两个道路信息丰富的数据库,实验选取百度地图(Baidu)数据... 由于平面地图呈现方式单一且有限,为提升其多样性需准确分割平面地图中的道路区域。提出一种基于改进CNN(convolutional neural network)平面地图道路和模糊推理分割的方法。选取两个道路信息丰富的数据库,实验选取百度地图(Baidu)数据库和高德地图(Amap)数据库,标记得到含标签信息的像素训练集;用Sigmoid分割目标函数代替复杂的Softmax函数分别训练得到Baidu-CNN模型和Amap-CNN模型;对得到的像素点概率进行非线性映射,构建模糊推理系统;将非线性映射后均匀分布的像素点概率输入模糊推理系统,判断像素点属于道路区域的概率,得到道路分割结果。结果表明:所提算法得到的平面地图道路分割模型较传统算法分割效果更好;准确率可以达到94.49%;单张平面地图的道路分割速度可达到5 s。 展开更多
关键词 平面地图道路分割 卷积神经网络 目标函数 模糊推理系统 概率
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基于T-S模型的自适应神经模糊推理系统及其在热工过程建模中的应用 被引量:24
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作者 于希宁 程锋章 +1 位作者 朱丽玲 王毅佳 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2006年第15期78-82,共5页
在工业热工过程控制中,被控对象动态特性往往表现出非线性、时变性、大迟延和大惯性等特点,这使得难以对其建立比较精确的模型,从而难于精确表达热工过程及实施整体优化控制。针对热工过程建模难的现状,为达到建立精确非线性模型的目的... 在工业热工过程控制中,被控对象动态特性往往表现出非线性、时变性、大迟延和大惯性等特点,这使得难以对其建立比较精确的模型,从而难于精确表达热工过程及实施整体优化控制。针对热工过程建模难的现状,为达到建立精确非线性模型的目的,提出1种基于T-S模型的自适应神经模糊系统(ANFIS)模糊建模方法。该方法通过对模糊系统的结构辨识和参数辨识,使神经模糊网络能够自主、迅速有效地收敛到要求的输入和输出关系,从而达到精确建模的目的。仿真结果验证了所提出的算法的有效性,将其应用到热工过程建模中可获得高精度的非线性模型。 展开更多
关键词 热工过程 自适应神经模糊推理系统 模糊建模 神经网络 非线性
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