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基于模糊神经网络在线自学习的多智能体一致性控制 被引量:1
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作者 张宪霞 唐胜杰 俞寅生 《自动化学报》 北大核心 2025年第3期590-603,共14页
针对多智能体系统分布式一致性控制问题,提出一种新的融合动态模糊神经网络(Dynamic fuzzy neural network,DFNN)和自适应动态规划(Adaptive dynamic programming,ADP)算法的无模型自适应控制方法.类似于强化学习中执行者-评论家结构,D... 针对多智能体系统分布式一致性控制问题,提出一种新的融合动态模糊神经网络(Dynamic fuzzy neural network,DFNN)和自适应动态规划(Adaptive dynamic programming,ADP)算法的无模型自适应控制方法.类似于强化学习中执行者-评论家结构,DFNN和神经网络(Neural network,NN)分别逼近控制策略和性能指标.每个智能体的DFNN执行者从零规则开始,通过在线学习,与其局部邻域的智能体交互而生成和合并规则.最终,每个智能体都有一个独特的DFNN控制器,具有不同的结构和参数,实现了最优的分布式同步控制律.仿真结果表明,本文提出的在线算法在非线性多智能体系统分布式一致性控制中优于传统基于NN的ADP算法. 展开更多
关键词 多智能体系统 自适应动态规划 动态模糊神经网络 分布式一致性控制 在线学习
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基于变权模糊综合法与人工神经网络的地铁车辆转向架系统健康状态评价 被引量:1
2
作者 张磊 韩斌 樊茜琪 《城市轨道交通研究》 北大核心 2024年第2期179-184,共6页
[目的]相较于现代地铁车辆普遍采用的计划修和故障修的维修模式,状态修可以在优化维修策略和成本的同时,把握车辆系统的健康状态和运行情况。为实现状态修,需对车辆系统健康状态进行准确评价。[方法]以地铁车辆转向架系统为对象,对其健... [目的]相较于现代地铁车辆普遍采用的计划修和故障修的维修模式,状态修可以在优化维修策略和成本的同时,把握车辆系统的健康状态和运行情况。为实现状态修,需对车辆系统健康状态进行准确评价。[方法]以地铁车辆转向架系统为对象,对其健康状态的评价方法进行深入研究。依据转向架系统组成具有层次性的特点,以劣化度为依据,将层次分析法和变权理论相结合,根据模糊综合评判思路,建立基于劣化度的地铁车辆转向架健康状态变权模糊综合评价模型,提出建模流程;通过选取的地铁车辆转向架系统健康状态评价指标对其进行健康状态评估,获得样本数据;利用样本数据对BP神经网络、支持向量机和随机森林三种不同的人工神经网络进行训练,利用实际测试数据判断三种不同类型人工神经网络的评价效果。[结果及结论]随机森林模型对地铁车辆转向架系统健康状态的识别能力最强,可实现对地铁车辆转向架系统的智能化健康评估。 展开更多
关键词 地铁车辆 转向架 健康状态评价 变权模糊综合法 人工神经网络
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基于自适应双层无迹卡尔曼滤波神经网络的铝电解电流效率预测模型
3
作者 方小燕 姚立忠 +2 位作者 罗海军 张玉泽 易军 《控制理论与应用》 北大核心 2025年第3期579-589,共11页
针对铝电解过程强干扰和强时变导致模型精确度和稳定性不佳的难题,本文提出一种基于自适应双层无迹卡尔曼滤波神经网络的建模方法.该方法首先构建一种双层无迹卡尔曼滤波神经网络模型,以提高模型对扰动系统的稳定性.具体为:使用双层无... 针对铝电解过程强干扰和强时变导致模型精确度和稳定性不佳的难题,本文提出一种基于自适应双层无迹卡尔曼滤波神经网络的建模方法.该方法首先构建一种双层无迹卡尔曼滤波神经网络模型,以提高模型对扰动系统的稳定性.具体为:使用双层无迹卡尔曼滤波在线更新神经网络的权值和阈值;然后,在双层无迹卡尔曼滤波神经网络的状态变量均方误差中引入约束调节参数;同时,采用梯度下降法自适应调整比例调节参数,将其均方误差约束至较小的范围内,以此来削弱滤波递归计算过程中误差累积对模型的影响;最后,通过铝电解电流效率预测,验证了本文所提方法具有较高的精确度和稳定性. 展开更多
关键词 铝电解 自适应建模 双层无迹卡尔曼滤波 人工神经网络 电流效率
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深度模糊神经网络的设计和预测
4
作者 魏呈彪 赵涛岩 +1 位作者 曹江涛 李平 《系统仿真学报》 北大核心 2025年第9期2200-2210,共11页
要:针对深度神经网络可解释性差,处理大数据回归预测问题时对模型的修正没有针对性,提出一种深度模糊神经网络(deep fuzzy neural network,DFNN)。DFNN在结构学习方面采用一种自适应模糊C均值聚类算法(adaptive fuzzy C-means,AFCM),通... 要:针对深度神经网络可解释性差,处理大数据回归预测问题时对模型的修正没有针对性,提出一种深度模糊神经网络(deep fuzzy neural network,DFNN)。DFNN在结构学习方面采用一种自适应模糊C均值聚类算法(adaptive fuzzy C-means,AFCM),通过计算引入的有效性函数确定模型的结构,即规则数和规则的前件参数;后件参数的辨识使用一种改进的灰狼优化算法(improved grey wolf optimization,IGWO),通过使用指数收敛因子替换GWO中的线性递减策略,并且使用结合动态权重更新的自适应位置更新策略,通过该算法对深度模糊神经网络的后件参数以及自适应模糊均值聚类中的初始化参数进行了优化。将DFNN和相关算法应用于Box-Jenkins燃气炉和短时交通流预测问题中,实验结果证明了提出的模型及算法的可行性。 展开更多
关键词 深度模糊神经网络 自适应聚类 灰狼算法 Box-Jenkins燃气炉 交通流预测
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自适应模糊推理人工神经网络在线实时化及其应用 被引量:1
5
作者 韩建国 魏祥毓 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 1998年第7期68-73,共6页
本文介绍一种自适应模糊推理人工神经网络的函数逼近算法,并对其进行在线实时化改造。最后将该算法与传统系统辨识方法相结合应用于复杂系统分离辨识的试验。
关键词 模糊算法 非线性系统 误差控制 人工神经网络
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模糊层次分析法和人工神经网络模型在电梯风险评估中的应用 被引量:45
6
作者 张广明 邱春玲 +1 位作者 钱夏夷 黄水霞 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第8期931-933,共3页
针对特种设备风险评估模型中的人工神经网络(ANN)技术一般采用定量加权平均法.由于其权值是以专家经验为依据,导致评估所需时间太长.针对这个缺点,建议将模糊层次分析法(F-AHP)和ANN相结合,用于对电梯的风险评估中.实验证明用此方法进... 针对特种设备风险评估模型中的人工神经网络(ANN)技术一般采用定量加权平均法.由于其权值是以专家经验为依据,导致评估所需时间太长.针对这个缺点,建议将模糊层次分析法(F-AHP)和ANN相结合,用于对电梯的风险评估中.实验证明用此方法进行评估所用的时间比ANN方法要少,且评估的准确性没有降低. 展开更多
关键词 模糊层次分析法 人工神经网络 风险评估 电梯
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基于自适应人工神经网络的无刷直流电机换相转矩波动抑制新方法 被引量:87
7
作者 夏长亮 文德 王娟 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2002年第1期54-58,共5页
分析了无刷直流电机换相转矩波动产生原理 ,提出了基于自适应人工神经网络控制的转矩波动抑制新方法。该方法对两个三层前馈式人工神经网络进行离线和在线训练 ,采用误差反传算法修正神经元间的权值。其中一个网络用于在线估计电机换相... 分析了无刷直流电机换相转矩波动产生原理 ,提出了基于自适应人工神经网络控制的转矩波动抑制新方法。该方法对两个三层前馈式人工神经网络进行离线和在线训练 ,采用误差反传算法修正神经元间的权值。其中一个网络用于在线估计电机换相参数 ,另一个网络利用估计出的参数对换相过程中端电压瞬时调节 ,形成一个电压自校正调节器。该调节器通过调节端电压使换相过程中相电流下降和上升的速率近似相等 ,保持回路中总电流幅值不变 ,实现对换相基金项目 :天津市自然科学基金重点资助项目 ( 0 1380 0 811)。转矩波动的抑制。该方法不需预知系统的精确参数 ,且对环境变化有自适应调节功能。 展开更多
关键词 无刷直流电机 换相 转矩波动 自适应人工神经网络
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模糊系统与人工神经网络的交叉综合及应用 被引量:7
8
作者 张建明 王树青 王宁 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 1998年第9期55-59,共5页
模糊系统与人工神经网络是目前智能控制中使用的两种主要方法,它们在求解系统具有不确定性的问题时,表现出了一定的互补性和可结合性。本文从这两种方法的求解机制出发,研究了它们的互补性和可结合性,概述了现有的基于模糊系统与神... 模糊系统与人工神经网络是目前智能控制中使用的两种主要方法,它们在求解系统具有不确定性的问题时,表现出了一定的互补性和可结合性。本文从这两种方法的求解机制出发,研究了它们的互补性和可结合性,概述了现有的基于模糊系统与神经网络智能控制系统的一些理论和应用研究成果,并在文中作了进一步的研究展望。 展开更多
关键词 智能接口 模糊控制系统 人工神经网络
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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
9
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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基于模糊评判人工神经网络的重大危险源辨识研究 被引量:6
10
作者 吴立荣 程卫民 鹿广利 《安全与环境学报》 CAS CSCD 2006年第B07期135-137,共3页
国家已经制定了重大危险源辨识标准,辨识依据是危险物质的数量,主要适用于化工行业。本文对于国家重大危险源辨识标准不适合的行业,结合各行业发生事故的特点和工艺特征,综合利用模糊评判法和人工神经网络,辨识企业内存在的重大危险源... 国家已经制定了重大危险源辨识标准,辨识依据是危险物质的数量,主要适用于化工行业。本文对于国家重大危险源辨识标准不适合的行业,结合各行业发生事故的特点和工艺特征,综合利用模糊评判法和人工神经网络,辨识企业内存在的重大危险源。在某化工厂进行了检验,实践证明了方法的科学性和合理性。 展开更多
关键词 安全管理工程 人工神经网络 模糊评价法 重大危险源 辨识
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基于人工神经网络和模糊诊断技术的煤矿安全预测系统 被引量:5
11
作者 谭章禄 张丽娜 吕明 《矿业安全与环保》 北大核心 2012年第5期89-92,99,共4页
提出一种基于人工神经网络和模糊诊断技术的煤矿安全预测系统,并建立了系统的结构图。该系统结合了人工神经网络和模糊诊断技术的优点,其利用人工神经网络解决非线性问题的优势对数据进行处理,利用模糊诊断技术和经验数据做出安全预测,... 提出一种基于人工神经网络和模糊诊断技术的煤矿安全预测系统,并建立了系统的结构图。该系统结合了人工神经网络和模糊诊断技术的优点,其利用人工神经网络解决非线性问题的优势对数据进行处理,利用模糊诊断技术和经验数据做出安全预测,并给出了安全预测系统的运行流程图和各部分的设计方法。根据算例采用MATLAB进行了仿真验证,结果表明,该系统可以实现对敏感数据的提取和处理,可实现对煤矿安全的准确预测。 展开更多
关键词 煤矿安全 人工神经网络 预测 模糊诊断
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基于人工神经网络的自适应距离保护 被引量:16
12
作者 都洪基 邓烽 苏炜宏 《继电器》 CSCD 北大核心 2002年第2期38-41,65,共5页
分析电力系统距离保护的特点及人工神经网络所具有的自适应能力、学习能力和模式识别能力 ,基于模式识别原理 ,提出了一种实现自适应距离保护的神经网络模型 ,并进行了大量的仿真计算 ,证明所提方法的优越性 。
关键词 自适应距离保护 人工神经网络 BP算法 输电线路 线路保护 电网 继电保护
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矿物机械活化人工神经网络-模糊专家系统的开发 被引量:4
13
作者 杨家红 李洪桂 +3 位作者 赵显富 赵中伟 霍广生 郭睿倩 《中南工业大学学报》 CSCD 北大核心 1999年第1期21-25,共5页
针对矿物机械活化所涉及知识的复杂性,把人工神经网络(ANN)和模糊专家系统(FES)有机地结合起来.用面向对象编程方法(OOP)在Windows95平台上开发出集知识库管理、数据库管理、模糊推理和人工神经网络等为一体... 针对矿物机械活化所涉及知识的复杂性,把人工神经网络(ANN)和模糊专家系统(FES)有机地结合起来.用面向对象编程方法(OOP)在Windows95平台上开发出集知识库管理、数据库管理、模糊推理和人工神经网络等为一体的全32位集成系统.可根据矿物的结构性能等参数对矿物的机械活化效果进行预测,并且集成人工神经网络可有效地抽取矿物的活化效果与矿物结构。 展开更多
关键词 人工神经网络 模糊专家系统 机械活化 矿物分析
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基于人工神经网络和遗传算法的平面铣削加工参数自适应优化 被引量:6
14
作者 倪其民 林建平 +1 位作者 李从心 阮雪榆 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2000年第2期5-8,共4页
机械加工最优自适应控制的关键在于自适应加工模型的建立和实时优化策略的制定。本文提出用人工神经网络方法建立加工过程模型 ,用遗传算法实现在线优化。基于以上算法 ,构造了平面铣削加工参数自适应优化系统 ,可使加工系统在不违反加... 机械加工最优自适应控制的关键在于自适应加工模型的建立和实时优化策略的制定。本文提出用人工神经网络方法建立加工过程模型 ,用遗传算法实现在线优化。基于以上算法 ,构造了平面铣削加工参数自适应优化系统 ,可使加工系统在不违反加工约束的前提下 ,总是获得最大材料去除率。 展开更多
关键词 平面铣削 自适应优化 人工神经网络 遗传算法
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模糊遗传人工神经网络算法提取乳腺微钙化点的效果 被引量:5
15
作者 鲁雯 张光玉 《中山大学学报(医学科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2008年第2期216-220,234,共6页
【目的】微钙化点是早期乳腺癌的重要征象之一,本研究联合运用遗传算法、模糊数学和人工神经网络,建议一种乳腺微钙化点提取的新方法,为乳腺病变的自动识别提供前期处理,为早期乳腺癌的临床诊断提供帮助。【方法】首先利用随机方法产生... 【目的】微钙化点是早期乳腺癌的重要征象之一,本研究联合运用遗传算法、模糊数学和人工神经网络,建议一种乳腺微钙化点提取的新方法,为乳腺病变的自动识别提供前期处理,为早期乳腺癌的临床诊断提供帮助。【方法】首先利用随机方法产生大量的样本,然后,利用模糊遗传算法对产生的随机样本进行分类,将分类后的样本输入人工神经网络进行训练,将310幅乳腺图像的感兴趣区域输入训练后的人工神经网络分类器进行分类。【结果】与微钙化点提取方面的同类文献相比较,结果表明该算法在相同误检率下得到较高的阳性检出率。【结论】研究表明综合运用遗传算法、模糊数学和人工神经网络进行乳腺微钙化点提取比单纯运用人工神经网络提取效果好。 展开更多
关键词 遗传算法 人工神经网络 微钙化点 模糊数学
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模糊人工神经网络在冷挤压工艺设计中的应用研究 被引量:1
16
作者 高军 季廷炜 +2 位作者 赵国群 王广春 阮立群 《塑性工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第3期22-26,共5页
在分析冷挤压成形影响因素的基础上,将模糊理论和人工神经网络进行了有机集成,并用以解决判断冷挤压零件能否通过一次挤压成形的问题。首先将人工神经网络进行模糊化处理,然后在分析冷挤压零件能否一次成形的有关规则基础上,抽取若干个... 在分析冷挤压成形影响因素的基础上,将模糊理论和人工神经网络进行了有机集成,并用以解决判断冷挤压零件能否通过一次挤压成形的问题。首先将人工神经网络进行模糊化处理,然后在分析冷挤压零件能否一次成形的有关规则基础上,抽取若干个模糊变量,并利用隶属度函数将影响冷挤压成形的模糊变量模糊化,同时通过从领域专家或其它知识源获取的训练样本,对人工神经网络进行学习,获得能够进行一次成形判断的人工神经网络模型,最后选取典型冷挤压零件进行了运行测试,并且用商业化软件DEFORM对系统输出的判断结果进行数值模拟分析,模拟结果证明了系统的可行性。 展开更多
关键词 冷挤压工艺设计 模糊逻辑 人工神经网络 隶属度函数
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基于模糊人工神经网络的安全风险评估模型 被引量:24
17
作者 乔卫亮 刘阳 +1 位作者 周群 马晓雪 《安全与环境学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第4期1405-1411,共7页
针对安全风险的复杂性、不确定性和不可预见性特征愈加明显的发展趋势,提出了一种基于模糊人工神经网络的风险评估模型。在传统事故树分析方法的基础上,引入模糊集理论和层次分析法,利用三角模糊数收集、整理专家的专业性判断语言,然后... 针对安全风险的复杂性、不确定性和不可预见性特征愈加明显的发展趋势,提出了一种基于模糊人工神经网络的风险评估模型。在传统事故树分析方法的基础上,引入模糊集理论和层次分析法,利用三角模糊数收集、整理专家的专业性判断语言,然后通过聚类分析和去模糊化处理得到事故树中基本事件的发生概率。将基本事件作为人工神经网络的输入层神经元,顶上事件作为输出层神经元,形成事故树嵌入人工神经网络的方法,提出该人工神经网络的构建、训练及测试方法。以沿海航行船舶的沉船事故作为风险评估案例应用该风险评估模型,结果表明,该模型的计算误差(均方误差)在0.013~0.014,精度符合应用要求,与传统事故树计算方法得到的结果相比,二者差值绝对值的平均值、最大值及均方误差分别为0.0093、0.0196和0.0052,二者计算结果的一致性较好。所构建的风险评估模型在自我优化、使用便捷性和动态适用性方面优势明显。 展开更多
关键词 安全工程 人工神经网络 模糊理论 事故树 风险评估
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用于移动机器人避障的人工神经网络和模糊逻辑控制技术 被引量:14
18
作者 张明路 彭商贤 +1 位作者 曹作良 徐宏 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 1997年第2期21-24,共4页
 提出一种用于移动机器人对当前感知环境进行识别和分类进而实现避障的方法。分析和研究反映当前感知环境的特征向量的抽取技术,并建立反映期望环境类别的特征向量训练样本数据库;建立基于ART2神经网络的分类器模型,根据多传感器信...  提出一种用于移动机器人对当前感知环境进行识别和分类进而实现避障的方法。分析和研究反映当前感知环境的特征向量的抽取技术,并建立反映期望环境类别的特征向量训练样本数据库;建立基于ART2神经网络的分类器模型,根据多传感器信息实现移动机器人对其当前感知环境进行快速识别和分类;利用模糊逻辑技术,设计用于移动机器人在未知环境下避障的三维模糊控制器;在TIT-1型移动机器人上进行实验。 展开更多
关键词 人工神经网络 移动机器人 机器人 模糊逻辑控制
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人工神经网络在自适应重合闸瞬时与永久故障判别中的应用 被引量:15
19
作者 房鑫炎 阙波 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 1999年第3期80-85,90,共7页
本文论述了自适应重合闸的原理,探讨了利用神经网络实现自适应重合闸的可能性,结合超高压输电线进行仿真计算及数据训练,其结果表明:利用人工神经网络可以克服传统微机保护算法的复杂和费时等缺点,使微机保护智能化,是一个很有发... 本文论述了自适应重合闸的原理,探讨了利用神经网络实现自适应重合闸的可能性,结合超高压输电线进行仿真计算及数据训练,其结果表明:利用人工神经网络可以克服传统微机保护算法的复杂和费时等缺点,使微机保护智能化,是一个很有发展前途的研究方向. 展开更多
关键词 自适应重合闸 人工神经网络 故障判别 电力系统
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基于气动人工肌肉的自适应模糊小脑模型神经网络位置跟踪控制 被引量:5
20
作者 沈伟 施光林 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第4期579-583,共5页
针对一种气动人工肌肉驱动的弹簧质量位置控制系统,设计了一种自适应模糊小脑模型神经网络(AFCMAC)控制器.离散抗饱和PID(DASPID)并行监督控制设计保证了控制运行初期不会出现较大的跟踪误差和气压波动,使AFCMAC的在线实时学习调整成为... 针对一种气动人工肌肉驱动的弹簧质量位置控制系统,设计了一种自适应模糊小脑模型神经网络(AFCMAC)控制器.离散抗饱和PID(DASPID)并行监督控制设计保证了控制运行初期不会出现较大的跟踪误差和气压波动,使AFCMAC的在线实时学习调整成为可能.在线实时的自适应算法逐步提高了AFCMAC的控制性能,从而最终完全过渡到AFCMAC控制.通过规划AF-CMAC的输入空间,保证了AFCMAC对迟滞力和气压波动等不确定因素的感知能力,为实现AF-CMAC控制奠定了基础.对DASPID与AFCMAC控制器的位置跟踪控制性能进行了对比实验.结果表明,在非线性系统条件下,AFCMAC较之DASPID有着更好的跟踪控制性能和较低的实现难度. 展开更多
关键词 气动人工肌肉 自适应模糊小脑模型神经网络 位置跟踪控制
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