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基于自适应模糊推理和RBF网络的桥梁安全评估 被引量:16
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作者 王彬 徐秀丽 +2 位作者 李雪红 李枝军 张建东 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第5期164-168,共5页
为准确评估桥梁的安全性能,根据钢筋混凝土桥梁的结构特征,首先构建桥梁安全性评估指标体系,确定评估指标的分级标准;然后使用径向基函数神经网络(RBF)替代传统的BP神经网络,优化学习速度和适用范围;其次结合自适应模糊推理,建立基于自... 为准确评估桥梁的安全性能,根据钢筋混凝土桥梁的结构特征,首先构建桥梁安全性评估指标体系,确定评估指标的分级标准;然后使用径向基函数神经网络(RBF)替代传统的BP神经网络,优化学习速度和适用范围;其次结合自适应模糊推理,建立基于自适应RBF神经网络-模糊推理的桥梁安全性评估系统;最后用该系统评估某钢筋混凝土桥梁的安全性能。示例分析结果表明,大量专家评估意见调查数据,可为评估系统提供足够的输入数据,学习后的系统的输出结果与专家的评估意见误差减小,可用于评估桥梁的实时工作状态。 展开更多
关键词 钢筋混凝土桥梁 安全性评估 径向基(RBF)神经网络 自适应模糊推理 专家评估
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基于自适应模糊推理辨识方法和果蝇优化算法的CFB锅炉燃烧优化 被引量:6
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作者 张文广 孙亚洲 +2 位作者 刘吉臻 高明明 陈峰 《动力工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2016年第2期84-90,共7页
为提高循环流化床(CFB)锅炉效率、降低污染物排放,利用国内某超临界CFB锅炉历史运行数据,基于自适应模糊推理辨识方法建立了锅炉效率、NO_x和SO_2排放特性的自适应模糊推理模型,提出了3种优化策略,使用果蝇优化算法对CFB锅炉运行工况的... 为提高循环流化床(CFB)锅炉效率、降低污染物排放,利用国内某超临界CFB锅炉历史运行数据,基于自适应模糊推理辨识方法建立了锅炉效率、NO_x和SO_2排放特性的自适应模糊推理模型,提出了3种优化策略,使用果蝇优化算法对CFB锅炉运行工况的可调参数在一定范围内进行寻优,并进一步仿真验证了所提CFB锅炉燃烧优化方法的有效性.结果表明:该模型用时较短、误差较小,对CFB锅炉的节能减排有重要借鉴意义. 展开更多
关键词 CFB锅炉效率 NOx SO2 自适应模糊推理辨识方法 果蝇优化算法 燃烧优化
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基于自适应模糊推理系统模型的径流中长期预报 被引量:6
3
作者 林剑艺 程春田 陈艳 《水电能源科学》 2005年第6期25-27,共3页
介绍了自适应模糊推理系统ANFIS的原理结构及学习算法。以漫湾和双牌两座水库实测月径流序列为研究对象,研究不同的输入及不同的模糊数对自适应模糊推理系统模型做中长期预报的影响,并通过与人工神经网络模型的预报结果进行比较,显示本... 介绍了自适应模糊推理系统ANFIS的原理结构及学习算法。以漫湾和双牌两座水库实测月径流序列为研究对象,研究不同的输入及不同的模糊数对自适应模糊推理系统模型做中长期预报的影响,并通过与人工神经网络模型的预报结果进行比较,显示本模型是中长期水文预报方法中较为准确的方法之一。 展开更多
关键词 径流 中长期水文预报 自适应模糊推理系统 模糊模型
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基于混沌理论的自适应模糊推理网络系统在径流时间序列预测中的应用 被引量:1
4
作者 宿辉 丁光彬 《安徽农业科学》 CAS 北大核心 2010年第12期6548-6550,共3页
水文期预报对水资源管理、调度及社会的生产、生活具有十分重要的意义。针对常规混沌预测方法的局限性,提出基于混沌理论的自适应模糊推理网络系统的径流时间序列预报方法。该方法径流时间序列被分解为趋势项、周期项和随机项,对随机项... 水文期预报对水资源管理、调度及社会的生产、生活具有十分重要的意义。针对常规混沌预测方法的局限性,提出基于混沌理论的自适应模糊推理网络系统的径流时间序列预报方法。该方法径流时间序列被分解为趋势项、周期项和随机项,对随机项进行混沌辨识,然后建立有自适应能力的神经网络模糊推理模型对随机项进行预测,最后将各项线性叠加进行径流预报。实例表明,该方法预测精度较高,具有良好的泛化推广能力。 展开更多
关键词 混沌 自适应模糊推理网络系统 相空间重构 时间序列 随机项
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冲天炉网形图重构的自适应模糊推理方法
5
作者 夏伯才 钱翰城 +1 位作者 汪法根 李明进 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第8期646-648,共3页
网形图是指导冲天炉熔炼操作的重要工具。综合自适应模糊推理的建模功能和神经网络的学习能力 ,直接从实验数据中提取推理规则 ,建立了基于网形图的冲天炉熔炼过程模型。模型具有较高的预测精度和泛化能力 ,可以帮助操作者认识熔炼规律 ... 网形图是指导冲天炉熔炼操作的重要工具。综合自适应模糊推理的建模功能和神经网络的学习能力 ,直接从实验数据中提取推理规则 ,建立了基于网形图的冲天炉熔炼过程模型。模型具有较高的预测精度和泛化能力 ,可以帮助操作者认识熔炼规律 ,据此得出的新型网形图使用起来更为方便快捷。 展开更多
关键词 冲天炉 网形图 自适应模糊推理 人工神经网络
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基于UKF的自适应模糊推理神经网络
6
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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再生混凝土坍落度自适应模糊推理模型
7
作者 闫春岭 张爱玲 《混凝土》 CAS CSCD 北大核心 2014年第8期35-37,共3页
坍落度是反映混凝土和易性的一个重要的指标,利用自适应模糊推理系统,建立了再生混凝土的坍落度预测模型。该模型输入层为再生混凝土的配合比数据,输出层为再生混凝土坍落度数据。采用建立的ANFIS模型对试验结果进行预测时,先对再生混... 坍落度是反映混凝土和易性的一个重要的指标,利用自适应模糊推理系统,建立了再生混凝土的坍落度预测模型。该模型输入层为再生混凝土的配合比数据,输出层为再生混凝土坍落度数据。采用建立的ANFIS模型对试验结果进行预测时,先对再生混凝土输入数据进行标准化处理,同时对预测结果与试验结果相比较。结果表明:所建立的再生混凝土的坍落度的ANFIS模型的预测精度高达97%以上;采用自适应模糊推理系统可以实现再生混凝土坍落度的准确预测,为再生混凝土的研究提供了一种新的方法。 展开更多
关键词 自适应模糊推理 坍落度 再生混凝土 预测
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基于改进自适应模糊推理系统的YG3硬质合金精密外圆磨削表面质量预测 被引量:4
8
作者 刘茂福 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第9期1070-1074,共5页
为提高硬质合金材料精密外圆磨削的表面完整性和加工质量,研究其表面质量的预测技术,建立了基于自适应模糊推理系统(ANFIS)的YG3硬质合金精密外圆磨削表面粗糙度预测模型,并引入混合田口遗传算法(HTGA)对预测模型进行了改进。采用工艺... 为提高硬质合金材料精密外圆磨削的表面完整性和加工质量,研究其表面质量的预测技术,建立了基于自适应模糊推理系统(ANFIS)的YG3硬质合金精密外圆磨削表面粗糙度预测模型,并引入混合田口遗传算法(HTGA)对预测模型进行了改进。采用工艺试验中所用的磨削参数及相应条件下测得的表面粗糙度数据作为训练样本和测试样本,通过对BP神经网络模型、传统ANFIS预测模型及改进ANFIS预测模型的预测结果进行对比分析,对三种模型的有效性和预测精度进行了验证。结果表明,所提出的改进ANFIS预测模型从预测值相对误差Er的分布及均方根相对误差EMSRE的大小来看,均优于其他两种预测模型,预测精度较高,是一种有效的表面质量预测方法。 展开更多
关键词 硬质合金 表面质量预测 自适应模糊推理系统 混合田口遗传算法
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用自适应模糊推理系统预测电力短期负荷 被引量:11
9
作者 杨帆 吴耀武 +2 位作者 熊信银 娄素华 彭丰 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第4期129-133,共5页
为寻求有效的电力系统负荷预测方法以提高预测结果的准确度,提出了基于Takagi-Sugeno(T-S)模型的自适应神经模糊推理系统(ANFIS)。该系统采用减法聚类初始化模糊推理,把神经网络学习机制引入到逻辑推理中,并用混合学习算法调整前件参数... 为寻求有效的电力系统负荷预测方法以提高预测结果的准确度,提出了基于Takagi-Sugeno(T-S)模型的自适应神经模糊推理系统(ANFIS)。该系统采用减法聚类初始化模糊推理,把神经网络学习机制引入到逻辑推理中,并用混合学习算法调整前件参数和结论参数,自动产生模糊规则。考虑气象、日期类型等因素后将学习样本分为3组进行训练和检测。该方法对于受天气影响较明显的电网,能有效防止不合理预测结果的出现。对于武汉地区实际负荷的预测结果的分析表明该方法有较高的预测准确度,取得了令人满意的结果。 展开更多
关键词 短期负荷预测 TAKAGI-SUGENO模型 减法聚类 自适应神经模糊推理系统 神经网络 混合学习算法
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基于自适应模糊推理系统的柴油机故障诊断 被引量:8
10
作者 刘应吉 张天侠 +1 位作者 闻邦椿 曹万科 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第21期5836-5839,共4页
为解决柴油机故障诊断问题,采用自适应神经模糊推理系统(ANFIS)建立其故障诊断模型。利用减法聚类方法确定模型初始结构,并采用由梯度下降算法和最小二乘算法所组成的混合学习算法优化模型参数。经文中试验数据检验,所建模型故障识别值... 为解决柴油机故障诊断问题,采用自适应神经模糊推理系统(ANFIS)建立其故障诊断模型。利用减法聚类方法确定模型初始结构,并采用由梯度下降算法和最小二乘算法所组成的混合学习算法优化模型参数。经文中试验数据检验,所建模型故障识别值与实际值之间的最大误差为10.16%,最小误差为0.115%,平均误差为2.26%,识别精度达到了97.74%。仿真结果表明,与BP网络模型相比,该模型收敛速度快,拟合能力强且诊断识别精度高,能够有效识别柴油机故障。 展开更多
关键词 自适应神经模糊推理系统 柴油机 故障诊断 减法聚类 混合算法
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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
11
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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自适应神经模糊推理系统优化的快速上肢评估方法 被引量:1
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作者 白仲航 项钲 +1 位作者 谭昭芸 裴卉宁 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2024年第5期1643-1656,共14页
传统方法对工作相关肌肉骨骼疾病风险评估的输入变量变化敏感性较低,导致风险评估输出结果的精确性和可靠性不足。为更加准确地进行人因工程风险评估,提出了基于自适应神经模糊推理系统的快速上肢评估方法(RULA)。首先,基于卷积神经网... 传统方法对工作相关肌肉骨骼疾病风险评估的输入变量变化敏感性较低,导致风险评估输出结果的精确性和可靠性不足。为更加准确地进行人因工程风险评估,提出了基于自适应神经模糊推理系统的快速上肢评估方法(RULA)。首先,基于卷积神经网络对视频中人体工作姿势的关键点进行检测及识别,并计算关节角度;其次,基于自适应神经模糊推理系统对快速上肢评估方法进行改进,搭建工作相关肌肉骨骼疾病风险评估架构以解决评估不同姿势时获得相同评分的问题;再次,随机选取不同工作姿势的关节角度数据对网络进行训练和检测,调整基于自适应神经模糊推理系统和快速上肢评估方法的工作相关肌肉骨骼疾病风险预测模型的最佳参数;最后,选取关节角度数据集里的前15个工作姿势进行相关性验证,将结果与原始快速上肢评估方法的结果进行比较,应用树枝修剪工具的操作过程进行案例分析以实现风险得分的实时动态评估。结果表明,优化后的快速上肢评估方法比原始方法更敏感,验证了利用自适应神经模糊推理系统能够有效改进快速上肢评估方法并实时预测风险得分。 展开更多
关键词 快速上肢评估法 自适应神经模糊推理系统 模糊控制 关键点检测 人因工程风险
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基于能量熵和自适应神经模糊推理系统的齿轮故障诊断
13
作者 高淑婷 刘裕鹏 王满意 《兵器装备工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期294-300,共7页
为了解决齿轮振动信号中出现噪声污染严重,故障特征信息提取困难的问题,提出了基于能量熵和自适应神经模糊推理系统(ANFIS)的齿轮故障诊断方法。将预处理后的振动信号作自适应噪声完备经验模式(CEEMDAN)分解,可获得不同尺度的本征模态函... 为了解决齿轮振动信号中出现噪声污染严重,故障特征信息提取困难的问题,提出了基于能量熵和自适应神经模糊推理系统(ANFIS)的齿轮故障诊断方法。将预处理后的振动信号作自适应噪声完备经验模式(CEEMDAN)分解,可获得不同尺度的本征模态函数(IMF);由于各IMF包含主要故障特征信息,且不同故障状态下各IMF分布有明显不同,因此通过计算能量熵来量化故障时频域特征,构造出表征模态分量信息的特征向量;以此输入ANFIS进行样本的学习和训练,在自适应调整网络参数和隶属函数后,获得最优ANFIS。实验结果表明:该方法诊断结果准确率近乎100%,可有效地识别故障类型。 展开更多
关键词 齿轮 能量熵 经验模态分解 自适应神经模糊推理系统 故障诊断
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基于自适应神经模糊推理系统和灰色理论的机床热误差补偿研究 被引量:4
14
作者 丁群燕 曾鑫 《制造技术与机床》 北大核心 2016年第12期61-65,共5页
提出了自适应神经模糊推理系统(ANFIS)模型,采用灰色理论对机床热误差进行建模,实现机床加工工件定位误差值的最小化。采用自适应模糊推理系统的模糊C均值聚类法,对机床上的温度传感器进行聚类分组和分析,选择出每组最优的温度传感器,... 提出了自适应神经模糊推理系统(ANFIS)模型,采用灰色理论对机床热误差进行建模,实现机床加工工件定位误差值的最小化。采用自适应模糊推理系统的模糊C均值聚类法,对机床上的温度传感器进行聚类分组和分析,选择出每组最优的温度传感器,将测量温度传感器从76个减少到5个。提出了灰色系统理论,对GM(1,N)公式进行了推导,创建了热误差预测模型。采用实验测量方法对机床运行所产生的误差进行了验证。实验结果显示:补偿前Y轴和Z轴产生热误差的最大值分别为41.5μm和33.8μm,补偿后Y轴和Z轴产生热误差的最大值分别为4.8μm和4.6μm。采用自适应神经模糊推理和灰色系统对机床热误差进行补偿,不仅测量温度传感器数量减少,而且机床主轴运行所产生的误差明显减小,加工精度较高,效果很好。 展开更多
关键词 数控机床 自适应模糊推理系统 模糊C均值聚类法 灰色理论 热误差补偿
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基于自适应神经模糊推理的形变数据仿真计算 被引量:2
15
作者 陈继光 祝令德 孙立堂 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2006年第16期219-221,共3页
应用自适应神经模糊推理系统的原理,建立构筑物变形数据的预测计算模型,并用此模型完成大坝变形数据预报。它克服了以往人工神经网络变形数据计算中当解空间稍大时,便难以收敛到所需精度的缺陷,在较大的解空间内模型收敛速度快、变形预... 应用自适应神经模糊推理系统的原理,建立构筑物变形数据的预测计算模型,并用此模型完成大坝变形数据预报。它克服了以往人工神经网络变形数据计算中当解空间稍大时,便难以收敛到所需精度的缺陷,在较大的解空间内模型收敛速度快、变形预报精度高,是一种良好的变形数据预报方法。 展开更多
关键词 自适应模糊推理系统 变形观测 大坝安全预测
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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
16
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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基于自适应神经-模糊推理系统模糊信息融合的采煤机截齿磨损在线监测 被引量:13
17
作者 张强 王海舰 +1 位作者 李立莹 刘志恒 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第19期2607-2614,共8页
为实现对截齿截割过程中磨损程度的实时精确在线监测,分别测试和提取不同磨损程度的截齿在截割过程中的振动信号、声发射信号和温度信号,建立不同磨损程度截齿截割信号的多特征样本数据库,根据最小模糊度优化模型计算求解各特征信号的... 为实现对截齿截割过程中磨损程度的实时精确在线监测,分别测试和提取不同磨损程度的截齿在截割过程中的振动信号、声发射信号和温度信号,建立不同磨损程度截齿截割信号的多特征样本数据库,根据最小模糊度优化模型计算求解各特征信号的最优模糊隶属度函数,采用自适应神经-模糊推理系统多维模糊神经网络方法实现多传感特征信息的决策融合,输出置信度和权重较高的截齿磨损量融合结果。通过随机测试实验对融合系统进行验证,结果表明,基于ANFIS模糊信息融合的截齿磨损监测系统辨识度较高,测试结果最大误差在6.5%以内,系统具有良好的融合效果以及较高的测试精度。 展开更多
关键词 截齿 最小模糊 自适应神经模糊推理系统 信息融合 磨损量
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基于自适应神经模糊推理系统的风功率缺失数据补齐 被引量:13
18
作者 杨茂 孙涌 +1 位作者 穆钢 严干贵 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2014年第19期16-21,46,共7页
风电场风电输出功率数据的完整性在风能利用中具有重要意义。利用相邻风机法、持续法、平均插值法、标准功率曲线对应法均可以对风电缺失功率数据进行补齐,但都有各自的优缺点及适用范围;在单一补齐数据方法的基础上,文中采用自适应神... 风电场风电输出功率数据的完整性在风能利用中具有重要意义。利用相邻风机法、持续法、平均插值法、标准功率曲线对应法均可以对风电缺失功率数据进行补齐,但都有各自的优缺点及适用范围;在单一补齐数据方法的基础上,文中采用自适应神经模糊推理系统(ANFIS)模型对丢失数据进行补齐和优化。对实测数据的仿真计算结果表明,用所提出的方法进行数据补齐后风电输出功率的计算结果平均相对误差降低,准确率提高。 展开更多
关键词 风电输出功率 自适应神经模糊推理系统 数据补齐
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自适应神经模糊推理系统在电力故障重现中的应用 被引量:9
19
作者 杜新伟 刘涤尘 +2 位作者 李媛 熊元新 王晓君 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2006年第6期82-87,共6页
将电力故障录波数据重现为实际波形对于继电保护测试和保护动作行为分析等具有重要意义。文章将自适应神经模糊推理系统和数字闭环修正技术应用于电力系统故障重现装置中,实现了整体数字域内的闭环控制,利用输出端回采数据与原始数据进... 将电力故障录波数据重现为实际波形对于继电保护测试和保护动作行为分析等具有重要意义。文章将自适应神经模糊推理系统和数字闭环修正技术应用于电力系统故障重现装置中,实现了整体数字域内的闭环控制,利用输出端回采数据与原始数据进行比较并修正信号源的方法极大地减小了故障重现的非线性误差。Matlab仿真和基于该算法的故障重现装置的实际应用证明了自适应神经模糊推理在故障重现中应用的可行性和有效性。 展开更多
关键词 自适应神经模糊推理系统 故障重现 数字闭环修正 电力系统
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基于自适应神经模糊推理系统的半导体生产线故障预测及维护调度 被引量:12
20
作者 曹政才 赵会丹 吴启迪 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2010年第10期2181-2186,共6页
为解决半导体生产线设备故障预测问题,采用自适应神经模糊推理系统构建故障预测模型。利用减法聚类确定模型初始结构,采用由最小二乘算法和梯度下降法所组成的混合学习算法优化模型参数。经实验数据检验,所建模型拟合能力强且精度高,能... 为解决半导体生产线设备故障预测问题,采用自适应神经模糊推理系统构建故障预测模型。利用减法聚类确定模型初始结构,采用由最小二乘算法和梯度下降法所组成的混合学习算法优化模型参数。经实验数据检验,所建模型拟合能力强且精度高,能有效预测生产线下一阶段可能发生故障的设备名称等调度问题关键参数信息。在原有设备维护调度的基础上,嵌入故障预测模型,构建新的设备维护调度方案,并以某半导体生产线制造过程为例进行仿真验证,取得了良好的调度效果。 展开更多
关键词 半导体生产线 故障预测 维护调度 自适应神经模糊推理系统 设备
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