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

1

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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基于自适应神经模糊推理系统的非线性系统辨识 被引量：6

2

作者 侯志祥 申群太 李河清 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2005年第1期108-110,共3页

针对非线性系统辨识方法中偶然性大,精度不高,收敛速度慢,训练过程时间长的问题,提出一种基于自适应神经模糊推理系统的非线性系统辨识方法,利用模糊推理系统使规则结构化及神经网络具有很强的泛化能力相结合,具有以任意精度逼近任何线... 针对非线性系统辨识方法中偶然性大,精度不高,收敛速度慢,训练过程时间长的问题,提出一种基于自适应神经模糊推理系统的非线性系统辨识方法,利用模糊推理系统使规则结构化及神经网络具有很强的泛化能力相结合,具有以任意精度逼近任何线性或非线性函数的特点。对非线性系统进行辨识,仿真结果表明,ANFIS进行非线性系统辨识是可行的,其辨识精度很高。 展开更多

关键词 自适应神经模糊推理系统 非线性系统 辨识

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无辨识自适应算法与模糊推理的组合控制

3

作者 宫赤坤 华泽钊 贺运红 《辽宁工程技术大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2002年第2期190-192,共3页

一般自适应控制算法需在线辨识系统模型,算法复杂,计算时间长。本文采用无辨识自适应算法,不用辨识系统的模型,同时应用模糊推理对控制量进行补偿,以便克服模型失配的影响。仿真结果表明,该方案是非常有效的,适合于具有时滞的工业系统... 一般自适应控制算法需在线辨识系统模型,算法复杂,计算时间长。本文采用无辨识自适应算法,不用辨识系统的模型,同时应用模糊推理对控制量进行补偿,以便克服模型失配的影响。仿真结果表明,该方案是非常有效的,适合于具有时滞的工业系统。将其应用于制冷装置中的电子膨胀阀控制,使得蒸发器过热度的控制效果得到了明显的改善。 展开更多

关键词 组合控制 无辨识自适应算法 模糊推理 时滞 电子膨胀阀 自适应控制 模糊控制

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基于自适应神经模糊推理系统的纸病二次辨识 被引量：12

4

作者 王亚波 周强 +1 位作者 王伟刚 王莹 《中国造纸》 CAS 北大核心 2017年第12期56-62,共7页

针对造纸生产线上宽幅高速纸机纸病检测系统快速性和精确性的挑战,提出"工业相机+FPGA(Field-Programmable Gate Array)+计算机"模式下的基于自适应神经模糊推理系统的纸病二次辨识方法。使用CCD相机采集纸张图像,通过FPGA完... 针对造纸生产线上宽幅高速纸机纸病检测系统快速性和精确性的挑战,提出"工业相机+FPGA(Field-Programmable Gate Array)+计算机"模式下的基于自适应神经模糊推理系统的纸病二次辨识方法。使用CCD相机采集纸张图像,通过FPGA完成图像预处理和一次辨识(粗辨识+过辨识);计算机通过自适应神经模糊推理系统(ANFIS)对疑似纸病区域二次辨识(精确辨识),判断出纸病和种类。实验表明,该方法能够准确地辨识各种纸病。 展开更多

关键词 机器视觉 FPGA 纸病二次辨识 自适应神经模糊推理系统(ANFIS)

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基于模糊推理的上肢康复机器人自适应阻抗控制 被引量：8

5

作者 徐国政 宋爱国 李会军 《东南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第1期156-160,共5页

根据患肢的病情特点为患肢康复运动提供最优的辅助力,保持系统的稳定,是机器人辅助康复控制技术中的关键所在.针对此问题在传统阻抗控制方法基础上,提出一种基于力参考值在线模糊调整的模糊自适应阻抗控制算法.该算法首先对患肢机械阻... 根据患肢的病情特点为患肢康复运动提供最优的辅助力,保持系统的稳定,是机器人辅助康复控制技术中的关键所在.针对此问题在传统阻抗控制方法基础上,提出一种基于力参考值在线模糊调整的模糊自适应阻抗控制算法.该算法首先对患肢机械阻抗参数进行在线辨识,然后根据辨识得到的参数,运用模糊推理技术对康复机器人末端同患肢之间相互作用力的期望值以及目标阻抗控制参数进行实时调整.分析和仿真试验结果表明,该方法较传统阻抗控制方法更能有效地适应患肢病情的变化,具有较好的稳定性和鲁棒性. 展开更多

关键词 康复机器人 参数辨识 模糊推理 自适应阻抗控制

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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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基于风险分析和模糊专家系统的电力工程应急成本估算方法

7

作者 陈铭 梅诗妍 《沈阳工业大学学报》 北大核心 2025年第3期281-287,共7页

【目的】电力工程因施工周期长,易受多种不确定因素影响,可能导致成本大幅增加。因此,合理估算应急成本对工程管理至关重要。然而,传统基于经验的方法误差较大,难以适应复杂的工程环境。基于模糊专家系统和机器学习的方法在性能上虽有... 【目的】电力工程因施工周期长,易受多种不确定因素影响,可能导致成本大幅增加。因此,合理估算应急成本对工程管理至关重要。然而,传统基于经验的方法误差较大,难以适应复杂的工程环境。基于模糊专家系统和机器学习的方法在性能上虽有所改进,但仍存在参数优化难、过拟合严重等问题。为此,提出了一种应急成本估算新方法,通过结合自适应网络模糊推理系统处理不确定性问题的优势,并引入主成分分析模块缓解过拟合问题,进而提高预测精度。【方法】提出了一种结合风险分析和自适应网络的模糊推理系统的应急成本估算方法,通过分析影响电力工程成本的13个风险因素,建立了应急成本与风险因素之间的关系模型;利用模糊逻辑处理不确定性问题,引入了自适应网络模糊推理系统。自适应网络模糊推理系统通过模糊化输入变量并利用神经网络进行推理,避免了传统模糊专家系统对模糊规则库的依赖。为进一步提高预测精度,在自适应网络模糊推理系统中引入了主成分分析模块,通过降维减少冗余信息,缓解了其在小数据集上可能出现的过拟合问题。【结果】实验选取210条电力工程应急成本数据,随机选取80%作为训练集、20%作为测试集,对比4种方法的性能:基于Mamdani模糊推理的方法、基于支持向量机的方法、基于自适应网络模糊推理系统的方法和基于改进型自适应网络模糊推理系统的方法。实验结果表明:对比两种现有方法,基于自适应网络模糊推理系统的方法在训练集上表现优异,但在测试集上过拟合严重;引入主成分分析模块后,基于改进型自适应网络模糊推理系统的方法在测试集上的表现明显更优、泛化能力更强且收敛速度更快。【结论】基于改进型自适应网络模糊推理系统的应急成本估算方法结合了模糊推理和神经网络的优势,提高了对电力工程应急成本的预测精度。主要创新点为:提出了一种应急成本估算方法,结合了模糊逻辑和神经网络的优势,能够有效处理不确定性问题;在自适应网络模糊推理系统中引入了主成分分析模块,通过降维减少了冗余信息,有效避免了模型过拟合问题,提高了其泛化能力。该方法可为电力工程预算管理提供智能化解决方案,也可推广至其他不确定性成本预测领域。 展开更多

关键词 应急成本 风险因素 模糊专家系统 模糊推理 自适应网络 主成分分析方法 过拟合 收敛速度

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有混合数据输入的自适应模糊神经推理系统 被引量：5

8

作者 张宇献 郭佳强 +1 位作者 钱小毅 王建辉 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第9期1743-1755,共13页

现有数据建模方法大多依赖于定量的数值信息,而对于数值与分类混合输入的数据建模问题往往根据分类变量组合建立多个子模型,当有多个分类变量输入时易出现子模型数据分布不均匀、训练耗时长等问题.针对上述问题,提出一种具有混合数据输... 现有数据建模方法大多依赖于定量的数值信息,而对于数值与分类混合输入的数据建模问题往往根据分类变量组合建立多个子模型,当有多个分类变量输入时易出现子模型数据分布不均匀、训练耗时长等问题.针对上述问题,提出一种具有混合数据输入的自适应模糊神经推理系统模型,在自适应模糊推理系统的基础上,引入激励强度转移矩阵和结论影响矩阵,采用基于高氏距离的减法聚类辨识模型结构,通过混合学习算法训练模型参数,使数值与分类混合数据对模糊规则的前后件参数同时产生作用,共同影响模型输出.仿真实验分析了分类数据对模型规则后件的作用以及结构辨识算法对模糊规则数的影响,与其他几种混合数据建模方法对比表明本文所提出的模型具有较高的预测精度和计算效率. 展开更多

关键词 自适应模糊推理系统 结构辨识 激励强度转移矩阵 后件影响矩阵 混合属性数据

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基于模糊竞争学习的非线性系统自适应模糊建模方法(英文) 被引量：1

9

作者 王宏伟 贺汉根 黄柯棣 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第2期249-252,共4页

提出了一种新的基于模糊竞争学习的自调整的模糊建模方法 .基于模糊竞争学习 ,模糊系统能够进行自适应模糊推理 .在被调整模糊系统基础上 ,提出了一种非线性系统在线估计参数的在线辨识算法 .为了证明提出算法的有效性 ,最后给出了几个... 提出了一种新的基于模糊竞争学习的自调整的模糊建模方法 .基于模糊竞争学习 ,模糊系统能够进行自适应模糊推理 .在被调整模糊系统基础上 ,提出了一种非线性系统在线估计参数的在线辨识算法 .为了证明提出算法的有效性 ,最后给出了几个例子的仿真结果 . 展开更多

关键词 非线性系统 自适应模糊建模法 模糊竞争学习 模糊推理 参数估计 系统辨识 卡尔曼滤波

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一种基于Volterra模型的非线性系统具有全解耦结构的递阶式自适应辨识方法 被引量：2

10

作者 魏瑞轩 韩崇昭 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第2期313-316,共4页

研究了在输入输出观测数据均含有噪声时如何对基于Volterra级数描述的非线性系统进行解耦自适应辨识的问题 .按照Volterra级数模型的伪线性组合结构 ,采用总体最小二乘辨识技术的原理 ,导出了一种总体全解耦辨识的思想 .从而建立了一种... 研究了在输入输出观测数据均含有噪声时如何对基于Volterra级数描述的非线性系统进行解耦自适应辨识的问题 .按照Volterra级数模型的伪线性组合结构 ,采用总体最小二乘辨识技术的原理 ,导出了一种总体全解耦辨识的思想 .从而建立了一种具有全解耦结构的递阶式自适应辨识算法 ,给出了该算法的结构图 .相比于部分解耦辨识算法 ,该算法的优点在于它能够在全噪声数据环境下得到更高的收敛速度和精度 . 展开更多

关键词 Volterra模型 非线性系统 全解耦结构 递阶式自适应辨识方法

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一种异步电动机静止状态下参数辨识的改进方法 被引量：9

11

作者 刘鹏 吴文进 苏建徽 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第5期42-48,共7页

基于异步电动机的非对称T型模型,提出一种电动机静止状态下参数辨识的改进算法。分析并指出逆变器死区只对输出电压有功分量产生影响,并通过对死区自适应补偿方法辨识出电动机参数,提高了辨识的准确度。考虑到趋肤效应的影响,给出通过... 基于异步电动机的非对称T型模型,提出一种电动机静止状态下参数辨识的改进算法。分析并指出逆变器死区只对输出电压有功分量产生影响,并通过对死区自适应补偿方法辨识出电动机参数,提高了辨识的准确度。考虑到趋肤效应的影响,给出通过两次注入相同转差频率、不同幅值的单相交流电流,并通过对误差电压进行对消的自适应算法辨识出转子电阻;基于等效空载的方法,注入极低频率的单相交流电流使电动机在静止状态与空载旋转状态等效,避免了转子电阻的影响,从而更精确的辨识出互感。将所测量参数与利用传统方法测量的参数进行对比,并将参数用于无速度传感器矢量控制,验证了该算法具有较高的精确性、实用性和鲁棒性。 展开更多

关键词 异步电动机 参数辨识 死区影响 自适应算法 等效空载方法

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简化的结构振动自适应前馈控制方法研究 被引量：9

12

作者 鲁民月 顾仲权 杨铁军 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2005年第1期89-93,共5页

发展一种基于ARX模型描述的实时自适应前馈控制系统,并将其应用到具有拟周期扰力的结构振动控 制中。采用RLS算法处理在线辨识问题,而采用LMS算法进行控制律的更新。实时控制中,辨识和控制的计算都由高 速数字信号处理器完成。此种... 发展一种基于ARX模型描述的实时自适应前馈控制系统,并将其应用到具有拟周期扰力的结构振动控 制中。采用RLS算法处理在线辨识问题,而采用LMS算法进行控制律的更新。实时控制中,辨识和控制的计算都由高 速数字信号处理器完成。此种方法,对于周期扰力以及拟周期扰力激起的结构振动响应都有很好的控制效果。 展开更多

关键词 自适应前馈 扰力 在线辨识 高速数字信号处理器 控制方法 控制系统 控制律 拟周期 结构振动响应 简化

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子空间辨识方法的改进 被引量：3

13

作者 马艳 曾庆福 李志舜 《推进技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第4期319-321,共3页

针对现代航空发动机的自适应控制和故障监控领域建立物理意义明确的系统动态模型的需要 ,基于数字子空间状态空间系统辨识 (N4SID)方法 ,提出并推导了指定状态变量的子空间辨识方法 ,并在某型双转子涡喷发动机气动热力学模型上进行了仿... 针对现代航空发动机的自适应控制和故障监控领域建立物理意义明确的系统动态模型的需要 ,基于数字子空间状态空间系统辨识 (N4SID)方法 ,提出并推导了指定状态变量的子空间辨识方法 ,并在某型双转子涡喷发动机气动热力学模型上进行了仿真实验 。 展开更多

关键词 航空发动机 数字子空间状态空间系统辨识N4SID方法 子空间辨识方法 双转子涡喷发动机 气动热力学模型 指定状态变量 自适应控制 故障监控

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磁悬浮挠性转子系统模型复合辨识方法 被引量：1

14

作者 张华强 王英广 赵学涛 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第2期249-255,共7页

针对磁悬浮挠性转子的纯有限元分析模型精度低的问题,提出一种磁悬浮挠性转子系统模型复合辨识方法。该方法首先采用有限元方法把磁悬浮挠性转子划分为多个Timoshenko梁单元,建立磁悬浮挠性转子系统模型,并对其挠性临界频率、阻尼、刚... 针对磁悬浮挠性转子的纯有限元分析模型精度低的问题,提出一种磁悬浮挠性转子系统模型复合辨识方法。该方法首先采用有限元方法把磁悬浮挠性转子划分为多个Timoshenko梁单元,建立磁悬浮挠性转子系统模型,并对其挠性临界频率、阻尼、刚度和振型等关键参数进行分析,进而得到磁悬浮挠性转子的等效降阶数学模型;然后采用鲁棒自适应方法分析磁悬浮挠性转子系统的动态特性;最后,采用变LEVY方法从动态特性分析数据中对磁悬浮挠性转子进行系统辨识,校正有限元分析得到的降阶数学模型。实验结果表明,本方法可以得到磁悬浮挠性转子较为准确的系统模型。 展开更多

关键词 挠性转子 有限元 鲁棒自适应 变LEVY方法 复合辨识

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非线性系统的神经-模糊建模方法的研究 被引量：1

15

作者 郝昕玉 姬长英 《江西农业学报》 CAS 2008年第9期112-114,共3页

提出了一种基于自适应神经-模糊推理系统(ANFIS)的非线性系统辨识方法,介绍了神经-模糊建模的设计原理,并且对ANFIS在不同的输入下进行仿真,实验仿真结果表明,ANFIS进行非线性系统辨识是可行的,其辨识精度很高。

关键词 自适应神经模糊推理系统 非线性系统 辨识 建模方法

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基于模型实时辨识自适应控制算法的时变机械系统振动主动控制 被引量：4

16

作者 郑洪波 杨德权 +1 位作者 黄志伟 张志谊 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2020年第15期266-270,276,共6页

参数时变的现象广泛存在于机械系统。如果系统参数随着时间而发生较大变化,振动主动控制方案就需要考虑时变参数对控制算法的影响。针对动力学特性变化较大的时变机械系统振动,提出一种模型实时辨识自适应控制算法,该算法将传统的滤波... 参数时变的现象广泛存在于机械系统。如果系统参数随着时间而发生较大变化,振动主动控制方案就需要考虑时变参数对控制算法的影响。针对动力学特性变化较大的时变机械系统振动,提出一种模型实时辨识自适应控制算法,该算法将传统的滤波自适应算法与递归预测误差方法相结合,利用改变梯度的递归预测误差方法实时估计控制通道模型。建立弹簧质量支承的非均匀截面杆纵向振动时域模型,模型中随时间而变化的弹簧刚度导致模型动力学特性发生较大变化。用模型实时辨识自适应控制算法对建立的杆模型进行振动控制数值仿真,仿真结果表明,所提出的控制算法能有效抑制时变系统的窄带和宽带振动。相对于现有的方法,该控制算法能实现更好的控制性能。最后,将所提出的控制算法应用到时变的摇摆系统振动控制,实验结果验证了所提出控制算法的可行性和有效性。 展开更多

关键词 振动主动控制 时变机械系统 自适应控制算法 递归预测误差方法 模型辨识

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基于新颖自适应方法的微振动陀螺仪研究 被引量：1

17

作者 杨玉正 费峻涛 《控制工程》 CSCD 北大核心 2011年第4期576-579,共4页

针对微振动陀螺仪存在的制造误差以及本身参数易受环境影响,从而导致输入角速率难以测量的问题,提出了一种新颖的自适应方法来获取输入的角速率以及微陀螺仪的各项参数。该方法通过对微陀螺仪的数学模型进行变换,设计出一种新型的自适... 针对微振动陀螺仪存在的制造误差以及本身参数易受环境影响,从而导致输入角速率难以测量的问题,提出了一种新颖的自适应方法来获取输入的角速率以及微陀螺仪的各项参数。该方法通过对微陀螺仪的数学模型进行变换,设计出一种新型的自适应辨识器,在线实时更新微陀螺仪角速率估计值。估计值的自适应律基于李雅普诺夫方法设计,保证了辨识器的全局渐近稳定性。在控制输入包含2个不同频率分量的的条件下,辨识器的各项估计值输出都能够渐近收敛到各自的真值。采用M atlab/simu link来搭建仿真模型,仿真实验的结果验证了该自适应方法对微陀螺仪角速率等各项参数测量的有效性和可靠性。 展开更多

关键词 微振动陀螺仪 自适应 在线辨识 李雅普诺夫方法

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基于自适应权重粒子群优化算法的地下水污染溯源辨识 被引量：7

18

作者 高琬玉 卢文喜 +1 位作者 潘紫东 白玉堃 《中国农村水利水电》 北大核心 2022年第12期1-7,16,共8页

地下水污染溯源辨识是指利用监测井的观测数据对污染源信息进行识别。然而,在应用模拟-优化方法进行溯源工作时,多次运行数值模拟模型会带来较大的计算负荷;在利用传统粒子群算法求解优化模型时,易陷入局部极值点,严重影响辨识结果的精... 地下水污染溯源辨识是指利用监测井的观测数据对污染源信息进行识别。然而,在应用模拟-优化方法进行溯源工作时,多次运行数值模拟模型会带来较大的计算负荷;在利用传统粒子群算法求解优化模型时,易陷入局部极值点,严重影响辨识结果的精度。研究基于假想算例,应用模拟-优化方法,将模拟模型作为等式约束条件,以模拟输出值与实际观测值之间的偏差极小化作为目标函数,连同其他非负约束条件建立优化模型,对三个潜在污染源的释放历史及渗透系数进行了联合识别。通过训练BP神经网络,建立数值模拟模型的替代模型,以缓解沉重的计算负荷;为了避免求解优化模型时陷入局部极值,研究提出了一种自适应权重算法,增强了传统粒子群优化算法跳出局部极值点的能力,识别结果表明:①运用BP神经网络所建立的替代模型能够很好地近似模拟模型的输入-输出关系,拟合精度达到0.99,且运行速度明显快于数值模拟模型,证明了其可以代替数值模拟模型嵌入优化模型中进行污染源溯源辨识工作;②同运用传统粒子群优化算法相比较,运用自适应权重粒子群优化算法,对优化算法的参数和迭代终止条件进行调节,可以有效地提高算法的收敛速度和计算效率,收敛得到的最优解的相对误差基本小于5%。 展开更多

关键词 污染源溯源辨识 模拟-优化方法 替代模型 自适应权重粒子群算法 BP神经网络方法

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一种改进的导弹费用估算方法 被引量：4

19

作者 杨青 汪亮 +1 位作者 叶定友 符志民 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2002年第4期12-15,共4页

采用了一阶Sugeno自适应神经 -模糊推理系统 ,以美国陆军 2 2种导弹费用 -性能参数作为原始样本 ,建立费用估算模型 ,找到了对导弹费用影响最大的性能参数。利用灰色GM(0 ,N)模型 ,在导弹总重 -速度空间的贫信息区域插值生成附加训练样... 采用了一阶Sugeno自适应神经 -模糊推理系统 ,以美国陆军 2 2种导弹费用 -性能参数作为原始样本 ,建立费用估算模型 ,找到了对导弹费用影响最大的性能参数。利用灰色GM(0 ,N)模型 ,在导弹总重 -速度空间的贫信息区域插值生成附加训练样本 ,生成了导弹费用预测模型。该模型与线性回归模型相比 ,大幅度地提高了预测精度 ,较好地反映了费用变化趋势 ,网络检测误差小 ,具有较强的推广能力。灰色模型与自适应神经 -模糊推理系统相结合 。 展开更多

关键词 导弹 费用估算方法 费用模型 自适应神经-模糊推理系统

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基于决策树改进CART算法的ANFIS结构辨识技术 被引量：3

20

作者 李春鑫 李天伟 +1 位作者 王孝通 黄谦 《控制工程》 CSCD 2005年第S2期147-148,228,共3页

针对自适应神经模糊推理(ANFIS)系统的结构辨识问题,提出了基于决策树的改进CART算法。改进算法引入了递归最小二乘估计器,对线性模型可降低计算量,并采用模糊技术处理不连续边界问题。由于隐含权值归一化,该算法能够快捷地对自适应神... 针对自适应神经模糊推理(ANFIS)系统的结构辨识问题,提出了基于决策树的改进CART算法。改进算法引入了递归最小二乘估计器,对线性模型可降低计算量,并采用模糊技术处理不连续边界问题。由于隐含权值归一化,该算法能够快捷地对自适应神经模糊推理系统进行结构辨识。通过辨识仿真,表明了该技术辨识速度快,简捷方便,为ANFIS的结构辨识提供了行之有效的途径。 展开更多

关键词 自适应神经模糊推理系统 CART算法 结构辨识

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