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自适应神经-模糊推理系统在桥梁状态评估中的应用 被引量:9
1
作者 魏迪 谢旭 +1 位作者 张治成 张鹤 《浙江大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第11期2015-2022,共8页
以钢筋混凝土中小跨径梁式桥为对象,根据结构特征和《公路养护技术规范》(JTJ 073-96)建立了主梁耐久性评估指标体系,确定了评估指标的分级标准,开发了基于自适应神经-模糊推理系统(ANFIS)的主梁耐久性评估系统.提出了根据统计学原理模... 以钢筋混凝土中小跨径梁式桥为对象,根据结构特征和《公路养护技术规范》(JTJ 073-96)建立了主梁耐久性评估指标体系,确定了评估指标的分级标准,开发了基于自适应神经-模糊推理系统(ANFIS)的主梁耐久性评估系统.提出了根据统计学原理模拟桥梁检查数据和专家意见调查数据的方法,比较了教师数据数量对系统训练结果的影响.模拟教师数据验证结果表明,系统具有良好的学习能力和实际应用能力.应用某市三环路上的13座桥梁110根主梁的实测数据,验证了学习后的系统能够快速有效地模仿专家非线性模糊推理能力. 展开更多
关键词 钢筋混凝土桥梁 中小跨径 状态评估 耐久性 自适应神经-模糊推理系统
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江蓠与对虾混养的神经-模糊优化模型初探 被引量:1
2
作者 黄洪辉 张汉华 +2 位作者 吴进锋 梁超愉 李卓佳 《南方水产》 2006年第2期20-24,共5页
根据2003年4月~2004年9月在广东省海丰县联安镇江蓠-对虾鱼媪混养试验所得调查数据,采用神经-模糊系统作为非线性逼近工具,建立了虾藻混合养殖过程中各生物和水环境因子之间非线性关系的神经-模糊系统模型。以鱼塭水环境中可溶性无机... 根据2003年4月~2004年9月在广东省海丰县联安镇江蓠-对虾鱼媪混养试验所得调查数据,采用神经-模糊系统作为非线性逼近工具,建立了虾藻混合养殖过程中各生物和水环境因子之间非线性关系的神经-模糊系统模型。以鱼塭水环境中可溶性无机氮DIN≤0.2mg·L^-1作为富营养化限制标准,模型模拟出了对虾不同养殖阶段混养江蓠所需的最低理论生长速率。其结果较好地反映了混养系统中江蓠的实际生长速率对水环境中DIN所产生的影响。 展开更多
关键词 江蓠 对虾 混养 神经-模糊系统
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神经-模糊预测控制算法及应用 被引量:9
3
作者 李江 《浙江大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第2期123-126,共4页
提出了一种新的神经 -模糊系统 ,结构上分为六层 ,包括一个输入层、一个输出层和四层隐层 .该系统规则的结论部分采用线性 ARX模型 ,训练方法结合最小二乘法与 BP算法 .将此神经 -模糊系统与广义预测控制算法相结合 ,形成一种神经 -模... 提出了一种新的神经 -模糊系统 ,结构上分为六层 ,包括一个输入层、一个输出层和四层隐层 .该系统规则的结论部分采用线性 ARX模型 ,训练方法结合最小二乘法与 BP算法 .将此神经 -模糊系统与广义预测控制算法相结合 ,形成一种神经 -模糊预测控制算法 .用一个具有三条规则的神经 -模糊系统建立某大型纸浆厂碱回收炉的模型 ,并应用神经 -模糊预测控制算法进行控制 ,结果显示神经 -模糊预测控制算法性能优良 。 展开更多
关键词 神经-模糊系统 广义预测控制 碱回收炉 神经-模糊预测控制算法 神经网络 过程控制 纸浆厂
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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
4
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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基于粗集—神经模糊系统的高速公路项目运营效益评价模型研究 被引量:1
5
作者 何永清 雷定鸣 《公路工程》 2009年第4期129-131,140,共4页
基于粗集—神经模糊系统的评价模型,利用粗集理论从数据样本中获取约简的规则集作为模糊神经系统的规则,使得规则数目减少,克服了当输入维数高时,模糊神经网络模糊规则过多,结构过于庞大的缺点。同时利用免疫遗传算法对系统参数进行有... 基于粗集—神经模糊系统的评价模型,利用粗集理论从数据样本中获取约简的规则集作为模糊神经系统的规则,使得规则数目减少,克服了当输入维数高时,模糊神经网络模糊规则过多,结构过于庞大的缺点。同时利用免疫遗传算法对系统参数进行有控调整有效避免了参数过渡训练的问题,使得系统的结构更为精简,学习速度更快。最后用RS-NFS的评价方法对高速公路项目运营效益进行评价,取得了良好的效果。 展开更多
关键词 高速公路 项目运营效益 粗集-神经模糊神经系统 系统参数
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基于自适应神经模糊推理的交通状态判别方法
6
作者 陈力 胡刚 《西部交通科技》 2010年第5期98-102,共5页
文章针对交通状态具有模糊性和主观性的特点,建立能够真实反映人对交通拥塞程度感觉的自适应-神经模糊推理系统,使具有变化连续的交通流参数模糊化处理,实现了道路交通状态的准确、快速辨别。
关键词 交通拥塞 减法聚类 交通状态判别 自适应-神经模糊推理系统
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APPLICATION STUDY ON ADAPTIVE NEURAL FUZZY INFERENCE MODEL IN COMPLEX SOCIAL-TECHNICAL SYSTEM
7
作者 冯绍红 李东 《Transactions of Nanjing University of Aeronautics and Astronautics》 EI 2011年第4期393-399,共7页
The adaptive neural fuzzy inference system (ANFIS) is used to make a ease study considering features of complex social-technical system with the target of increasing organizational efficiency of public scientific re... The adaptive neural fuzzy inference system (ANFIS) is used to make a ease study considering features of complex social-technical system with the target of increasing organizational efficiency of public scientific research institutions. An integrated ANFIS model is built and the effectiveness of the model is verified by means of investigation data and their processing results. The model merges the learning mechanism of neural network and the language inference ability of fuzzy system, and thereby remedies the defects of neural network and fuzzy logic system. Result of this case study shows that the model is suitable for complicated socio-technical systems and has bright application perspective to solve such problems of prediction, evaluation and policy-making in managerial fields. 展开更多
关键词 complex adaptive system adaptive neural fuzzy inference system (ANFIS) complex social-technical system organizational efficiency
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基于ANFIS的桥梁水下结构状态评估系统开发研究 被引量:2
8
作者 徐建勇 潘骁宇 +1 位作者 李尚 陈阳 《公路交通技术》 2016年第5期73-78,共6页
以桥梁水下钢筋混凝土结构为对象,以结构使用环境和现行桥梁承载能力及耐久性评估标准为基础,建立结构状态评估指标体系,确定评估指标的分级标准,并开发基于自适应神经-模糊推理算法的桥梁水下结构状态评估系统。根据模拟教师数据对该... 以桥梁水下钢筋混凝土结构为对象,以结构使用环境和现行桥梁承载能力及耐久性评估标准为基础,建立结构状态评估指标体系,确定评估指标的分级标准,并开发基于自适应神经-模糊推理算法的桥梁水下结构状态评估系统。根据模拟教师数据对该系统各项性能的验证结果,证明其具有良好的学习能力,且实际应用也表明其具有较好的应用效果。 展开更多
关键词 桥梁水下混凝土结构 状态评估 自适应神经-模糊推理系统 神经网络 模糊推理
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Sizing of rock fragmentation modeling due to bench blasting using adaptive neuro-fuzzy inference system and radial basis function
9
作者 Karami Alireza Afiuni-Zadeh Somaieh 《International Journal of Mining Science and Technology》 2012年第4期459-463,共5页
One of the most important characters of blasting, a basic step of surface mining, is rock fragmentation. It directly effects on the costs of drilling and economics of the subsequent operations of loading, hauling and ... One of the most important characters of blasting, a basic step of surface mining, is rock fragmentation. It directly effects on the costs of drilling and economics of the subsequent operations of loading, hauling and crushing in mines. Adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) and radial basis function (RBF) show potentials for modeling the behavior of complex nonlinear processes such as those involved in frag- mentation due to blasting of rocks. In this paper we developed ANFIS and RBF methods for modeling of sizing of rock fragmentation due to bench blasting by estimation of 80% passing size (Kso) of Golgohar iron ore mine of Sirjan, lran. Comparing the results of ANFIS and RBF models shows that although the sta- tistical parameters RBF model is acceptable but the ANFIS proposed model is superior and also simpler because the ANFIS model is constructed using only two input parameters while seven input parameters used for construction of the RBF model. 展开更多
关键词 SizingBench blastingOpen pit mineANFISRBF
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软计算方法在煤灰结渣特性评判中的应用 被引量:8
10
作者 谷俊杰 鲁许鳌 张小勇 《锅炉技术》 北大核心 2002年第7期24-27,共4页
基于软计算理论,提出了一种煤灰结渣特性的神经-模糊评判模型。此模型来源于实际观测数据,可靠性高,能够更有效的判别锅炉炉膛结渣特性。
关键词 软计算方法 煤灰 结渣特性 锅炉 神经-模糊推理系统
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基于ANFIS的软测量模型在浮选中的应用 被引量:5
11
作者 王介生 张勇 《合肥工业大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2006年第11期1365-1369,共5页
以浮选过程为研究对象,提出一种基于自适应神经-模糊推理系统的经济技术指标软测量模型。该模型采用主元分析进行输入数据集降维,运用最小二乘法和粒子群优化算法相结合的混合学习算法对自适应神经-模糊推理系统结构参数进行优化设计。... 以浮选过程为研究对象,提出一种基于自适应神经-模糊推理系统的经济技术指标软测量模型。该模型采用主元分析进行输入数据集降维,运用最小二乘法和粒子群优化算法相结合的混合学习算法对自适应神经-模糊推理系统结构参数进行优化设计。该混合学习算法提高了网络参数辨识的收敛速度,仿真结果表明,提出的模型能很好地实现浮选过程经济技术指标的全局预测,满足优化浮选药剂添加的计算要求。 展开更多
关键词 自适应神经-模糊推理系统 粒子群优化算法 主元分析 软测量
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基于ANFIS和证据理论的信息融合研究 被引量:3
12
作者 朱安福 景占荣 +2 位作者 陈炜军 张安学 曹振林 《中北大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2009年第1期74-79,共6页
提出了一种基于自适应神经网络-模糊推理系统(ANFIS)和D-S证据理论相结合的信息融合方法.利用神经网络的学习功能提取模糊规则和调整隶属函数,然后用自适应神经网络-模糊推理系统的输出构造证据理论中的基本概率赋值,解决了证据理论中... 提出了一种基于自适应神经网络-模糊推理系统(ANFIS)和D-S证据理论相结合的信息融合方法.利用神经网络的学习功能提取模糊规则和调整隶属函数,然后用自适应神经网络-模糊推理系统的输出构造证据理论中的基本概率赋值,解决了证据理论中的基本概率赋值不易确定的问题.该方法实现了模糊推理、神经网络和证据理论的有效结合,使得证据理论具备智能信息处理的能力,并应用于雷达与红外复合制导的目标识别融合系统.仿真结果表明:该方法提高了目标识别的置信度,降低了系统虚警率,融合结果也更加合理. 展开更多
关键词 自适应神经网络-模糊推理系统 D—S证据理论 信息融合 复合制导 目标识别
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基于粒子群算法的ANFIS模型参数优化 被引量:2
13
作者 王介生 《石油化工高等学校学报》 EI CAS 2007年第3期41-44,共4页
粒子群优化算法是一类全局随机进化算法,算法通过粒子间的相互作用发现复杂搜索空间中的最优区域。根据粒子群算法对整个参数空间进行高效并行搜索的特点,提出了最小二乘法和粒子群优化算法相结合的混合学习算法对自适应神经-模糊推理... 粒子群优化算法是一类全局随机进化算法,算法通过粒子间的相互作用发现复杂搜索空间中的最优区域。根据粒子群算法对整个参数空间进行高效并行搜索的特点,提出了最小二乘法和粒子群优化算法相结合的混合学习算法对自适应神经-模糊推理系统网络结构参数进行优化设计。混合学习算法提高了网络参数辨识的收敛速度,仿真结果表明本算法的有效性。 展开更多
关键词 自适应神经-模糊推理系统 粒子群优化算法 最小二乘法
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基于混合算法的数据融合技术研究 被引量:1
14
作者 唐刚 左洪成 《电子质量》 2011年第10期10-13,共4页
信息融合系统可以产生比系统中任一单元更有效、更精确的身份判决结果。在归纳了国内外敌我识别的方法后,提出一种将并行的自适应神经网络-模糊推理系统(ANFIS)、模糊理论以及D-S证据理论相结合的算法,并应用于雷达与IFF的数据融合中,... 信息融合系统可以产生比系统中任一单元更有效、更精确的身份判决结果。在归纳了国内外敌我识别的方法后,提出一种将并行的自适应神经网络-模糊推理系统(ANFIS)、模糊理论以及D-S证据理论相结合的算法,并应用于雷达与IFF的数据融合中,实现空中目标的敌我识别。同时,由于要进行的是动目标识别,提出了利用多次测量数据模拟多传感器的方法来实现多次融合,仿真结果表明,该方法提高了身份判决的置信度,融合结果更加合理。 展开更多
关键词 自适应神经网络-模糊推理系统 D-S证据理论 数据融合 敌我识别
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Settlement modeling in central core rockfill dams by new approaches 被引量:2
15
作者 Behnia D. Ahangari K. +2 位作者 Goshtasbi K. Moeinossadat S.R. Behnia M. 《International Journal of Mining Science and Technology》 SCIE EI CSCD 2016年第4期703-710,共8页
One of the most important reasons for the serious damage of embankment dams is their impermissible settlement.Therefore,it can be stated that the prediction of settlement of a dam is of paramount importance.This study... One of the most important reasons for the serious damage of embankment dams is their impermissible settlement.Therefore,it can be stated that the prediction of settlement of a dam is of paramount importance.This study aims to apply intelligent methods to predict settlement after constructing central core rockfill dams.Attempts were made in this research to prepare models for predicting settlement of these dams using the information of 35 different central core rockfill dams all over the world and Adaptive Neuro-Fuzzy Interface System(ANFIS) and Gene Expression Programming(GEP) methods.Parameters such as height of dam(H) and compressibility index(Ci) were considered as the input parameters.Finally,a form was designed using visual basic software for predicting dam settlement.With respect to the accuracy of the results obtained from the intelligent methods,they can be recommended for predicting settlement after constructing central core rockfill dams for the future plans. 展开更多
关键词 Settlement Adaptive Neuro-Fuzzy Interface System(ANFIS)Gene Expression Programming (GEP)Visual Basic (VB)
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Modeling of shear wave velocity in limestone by soft computing methods 被引量:2
16
作者 Behnia Danial Ahangari Kaveh Moeinossadat Sayed Rahim 《International Journal of Mining Science and Technology》 SCIE EI CSCD 2017年第3期423-430,共8页
The main purpose of current study is development of an intelligent model for estimation of shear wave velocity in limestone. Shear wave velocity is one of the most important rock dynamic parameters. Because rocks have... The main purpose of current study is development of an intelligent model for estimation of shear wave velocity in limestone. Shear wave velocity is one of the most important rock dynamic parameters. Because rocks have complicated structure, direct determination of this parameter takes time, spends expenditure and requires accuracy. On the other hand, there are no precise equations for indirect determination of it; most of them are empirical. By using data sets of several dams of Iran and neuro-genetic, adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS), and gene expression programming (GEP) methods, models are rendered for prediction of shear wave velocity in limestone. Totally, 516 sets of data has been used for modeling. From these data sets, 413 ones have been utilized for building the intelligent model, and 103 have been used for their performance evaluation. Compressional wave velocity (Vp), density (7) and porosity (.n), were considered as input parameters. Respectively, the amount of R for neuro-genetic and ANFIS networks was 0.959 and 0.963. In addition, by using GEP, three equations are obtained; the best of them has 0.958R. ANFIS shows the best prediction results, whereas GEP indicates proper equations. Because these equations have accuracy, they could be used for prediction of shear wave velocity for limestone in the future. 展开更多
关键词 Shear wave velocity Limestone Neuro-genetic Adaptive neuro-fuzzy inference system Gene expression programming
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隧道结构安全状态评估方法探讨
17
作者 孙文江 张治成 《低温建筑技术》 2013年第2期135-137,共3页
介绍了目前结构状态评估方法的研究热点:自适应神经-模糊推理系统(ANFIS)的基本原理和建模要点,从影响明挖隧道在特定环境下结构运营安全性能的各因素出发,建立了隧道结构安全状态评估指标体系。建立了基于自适应神经-模糊推理系统(ANF... 介绍了目前结构状态评估方法的研究热点:自适应神经-模糊推理系统(ANFIS)的基本原理和建模要点,从影响明挖隧道在特定环境下结构运营安全性能的各因素出发,建立了隧道结构安全状态评估指标体系。建立了基于自适应神经-模糊推理系统(ANFIS)的隧道结构安全状态评估模型,并通过模拟数据验证了其具有的学习能力和应用前景,学习后的系统具备专家的经验及推理能力。 展开更多
关键词 隧道运营 自适应神经-模糊推理系统 评估指标体系 评估模型开发
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Detection of Coal Mine Spontaneous Combustion by Fuzzy Inference System 被引量:1
18
作者 SUN Ji-ping SONG Shu +1 位作者 MA Feng-ying ZHANG Ya-li 《Journal of China University of Mining and Technology》 EI 2006年第3期258-260,265,共4页
The spontaneous combustion is a smoldering process and characterized by a slow burning speed and a long duration. Therefore, it is a hazard to coal mines. Early detection of coal mine spontaneous combustion is quite d... The spontaneous combustion is a smoldering process and characterized by a slow burning speed and a long duration. Therefore, it is a hazard to coal mines. Early detection of coal mine spontaneous combustion is quite difficult because of the complexity of different coal mines. And the traditional threshold discriminance is not suitable for spontaneous combustion detection due to the uncertainty of coalmine combustion. Restrictions of the single detection method will also affect the detection precision in the early time of spontaneous combustion. Although multiple detection methods can be adopted as a complementarity to improve the accuracy of detection, the synthesized method will in- crease the complicacy of criterion, making it difficult to estimate the combustion. To solve this problem, a fuzzy inference system based on CRI (Compositional Rule of Inference) and fuzzy reasoning method FITA (First Infer Then Aggregate) are presented. And the neural network is also developed to realize the fuzzy inference system. Finally, the effectiveness of the inference system is demonstrated bv means of an experiment. 展开更多
关键词 spontaneous combustion fuzzy inference system CRI FITA neural network
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Prediction of subsidence risk by FMEA using artificial neural network and fuzzy inference system 被引量:13
19
作者 Rafie Meraj Samimi Namin Farhad 《International Journal of Mining Science and Technology》 SCIE EI CSCD 2015年第4期655-663,共9页
Construction of metro tunnels in dense and crowded urban areas is faced with many risks, such as sub- sidence. The purpose of this paper was the prediction of subsidence risk by failure mode and effect anal- ysis (F... Construction of metro tunnels in dense and crowded urban areas is faced with many risks, such as sub- sidence. The purpose of this paper was the prediction of subsidence risk by failure mode and effect anal- ysis (FMEA) and fuzzy inference system (FIS). Fuzzy theory will be able to model uncertainties. Fuzzy FMEA provides a tool that can work in a better way with vague concepts and without sufficient informa- tion than conventional FMEA. In this paper, S and D are obtained from fuzzy rules and 0 is obtained from artificial neural network (ANN). FMEA is performed by developing a fuzzy risk priority number (FRPN). The FRPN for two stations in Tehran No.4 subway line is 3.1 and 5.5, respectively. To investigate the suit- ability of this approach, the predictions by FMEA have been compared with actual data. The results show that this method can be useful in the prediction of subsidence risk in urban tunnels. 展开更多
关键词 Subsidence risk Geotechnical uncertainty FMEA ANN Fuzzy Tehran No.4 subway line
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A Direct Feedback Control Based on Fuzzy Recurrent Neural Network
20
作者 李明 马小平 《Journal of China University of Mining and Technology》 2002年第2期215-218,共4页
A direct feedback control system based on fuzzy recurrent neural network is proposed, and a method of training weights of fuzzy recurrent neural network was designed by applying modified contract mapping genetic algor... A direct feedback control system based on fuzzy recurrent neural network is proposed, and a method of training weights of fuzzy recurrent neural network was designed by applying modified contract mapping genetic algorithm. Computer simulation results indicate that fuzzy recurrent neural network controller has perfect dynamic and static performances . 展开更多
关键词 fuzzy neural network genetic algorithm neural network control
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