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自适应神经模糊网络高压输电线路操作过电压风险点定位算法 被引量:4
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作者 杨虎臣 王晓东 +3 位作者 安慧 李毅靖 郑钟 林永春 《中国测试》 CAS 北大核心 2020年第7期24-32,45,共10页
为保证特高压输电线路的安全可靠运行,需要限制操作过电压(switching overvoltages,SOV)并对其产生的应力进行适当的绝缘配合。点波开关(point on wave switching,PWS)是在无避雷器的情况下限制SOV的有效策略,但还未应用于实际系统。为... 为保证特高压输电线路的安全可靠运行,需要限制操作过电压(switching overvoltages,SOV)并对其产生的应力进行适当的绝缘配合。点波开关(point on wave switching,PWS)是在无避雷器的情况下限制SOV的有效策略,但还未应用于实际系统。为此,该文提出一种基于线路陷阱电荷的PWS策略确定沿输电线路SOV的临界失效风险点的方法。根据输电线路结构数据和断路器参数,建立一种基于PWS的自适应神经模糊推理系统,用于预测开关浪涌闪络率和临界故障点。为减少训练误差,在EMTP/ATP环境下进行两阶段数据分类的智能化训练,所提模型可用于实际系统规划绝缘配置。仿真分析说明所提算法的有效性,对比验证表明在绝缘设计研究中应该考虑海拔高度。 展开更多
关键词 操作过电压 自适应神经模糊网络 输电线路 绝缘风险 点波开关
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基于自适应模糊神经网络的机器人路径规划方法 被引量:37
2
作者 钱夔 宋爱国 +1 位作者 章华涛 熊鹏文 《东南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第4期637-642,共6页
为了解决传统反应式导航中的复杂陷阱问题,优化导航控制,减少计算复杂度,提出了基于自适应模糊神经网络的机器人导航控制及改进型虚目标路径规划方法.首先根据移动机器人运动学模型,融合神经网络的自主学习功能与模糊控制的模糊推理能力... 为了解决传统反应式导航中的复杂陷阱问题,优化导航控制,减少计算复杂度,提出了基于自适应模糊神经网络的机器人导航控制及改进型虚目标路径规划方法.首先根据移动机器人运动学模型,融合神经网络的自主学习功能与模糊控制的模糊推理能力,提出了基于自适应模糊神经网络的机器人导航控制器,将生成的Takagi-Sugeno型模糊推理系统作为机器人局部反应控制的参考模型.该自适应模糊神经网络控制器实时输出扰动角度,在线调整移动机器人的预瞄准方向,使移动机器人能够无碰撞趋向目标.然后,提出了一种改进型虚目标方法,优先选择机器人可能逃脱陷阱状态的路径,简化了设计难度,改变了虚目标切换方式,避免了大量复杂计算.实验结果表明,提出的方法可以帮助机器人在全局信息未知的复杂环境中导航,在趋近目标点的过程中能有效避障,无冗余路径产生,且轨迹平滑. 展开更多
关键词 自适应模糊神经网络 导航 陷阱问题 虚目标 路径规划
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自适应模糊神经网络在膨胀土胀缩等级分类中的应用 被引量:18
3
作者 吕海波 赵艳林 +1 位作者 孔令伟 刘玉梅 《岩土力学》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第6期908-912,共5页
针对膨胀土胀缩等级分类这一多因素评判问题,在分析自适应模糊神经网络原理及结构的基础上,利用减法聚类获得模糊推理规则数目,确定网络结构,建立了适用于膨胀土分类的自适应模糊神经网络,并将其应用于两个实际工程的膨胀土分类中,取得... 针对膨胀土胀缩等级分类这一多因素评判问题,在分析自适应模糊神经网络原理及结构的基础上,利用减法聚类获得模糊推理规则数目,确定网络结构,建立了适用于膨胀土分类的自适应模糊神经网络,并将其应用于两个实际工程的膨胀土分类中,取得了良好的效果。研究结果表明,自适应模糊神经网络能实现BP网络和模糊综合评判的分类功能,而且比BP网络具有更透明的网络结构、比模糊综合评判更具学习功能,在膨胀土胀缩等级的分类中显示出较强的适用性。 展开更多
关键词 膨胀土 胀缩等级 自适应模糊神经网络
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开关磁阻电机自适应模糊神经网络系统(ANFIS)无位置传感器控制 被引量:11
4
作者 吴江潦 易灵芝 +2 位作者 彭寒梅 刘香 邓文浪 《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第8期1401-1405,共5页
提出一种基于有限元模型的开关磁阻电机自适应模糊神经网络系统(ANFIS)无位置传感器控制的新方法。自适应模糊神经网络系统以相绕组的电流和磁链为输入,以转子位置角度为输出,从而建立起电流、磁链和转子位置角度的非线性映射关系。网... 提出一种基于有限元模型的开关磁阻电机自适应模糊神经网络系统(ANFIS)无位置传感器控制的新方法。自适应模糊神经网络系统以相绕组的电流和磁链为输入,以转子位置角度为输出,从而建立起电流、磁链和转子位置角度的非线性映射关系。网络训练的样本数据来自于有限元模型分析,它具有足够的精度,且不需要测量仪器和线路布置,不受环境干扰因素影响,能够大幅减少试验成本,缩短试验周期。仿真和实验结果表明,由自适应模糊神经网络获得的角度信号和由位置传感器获得的角度信号相比误差较小,电机能够准确换相,且输出转矩波动小,转速曲线平滑,电机在无位置传感器下运行良好。 展开更多
关键词 开关磁阻电机 自适应模糊神经网络系统 无位置传感器 有限元模型
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基于自适应模糊神经网络的故障诊断方法 被引量:9
5
作者 王生昌 赵永杰 许青杰 《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2006年第4期398-400,409,共4页
对模糊逻辑和神经网络的优缺点进行分析,提出一种基于自适应模糊神经网络的故障诊断方法。它把模糊逻辑和神经网络有机结合起来,生成自适应模糊神经推理系统(ANFIS);文中给出了该系统的原理及实现算法,最后使用M atlab Fuzzy工具箱对柴... 对模糊逻辑和神经网络的优缺点进行分析,提出一种基于自适应模糊神经网络的故障诊断方法。它把模糊逻辑和神经网络有机结合起来,生成自适应模糊神经推理系统(ANFIS);文中给出了该系统的原理及实现算法,最后使用M atlab Fuzzy工具箱对柴油发动机喷油泵柱塞故障数据进行建模,结果表明该方法是可行的,并且有较高的诊断效率。 展开更多
关键词 故障诊断 自适应模糊神经网络 Matlab模糊工具箱
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基于模糊c-均值—粗糙集—自适应模糊神经网络推理系统集成的故障诊断(英文) 被引量:8
6
作者 冯志鹏 宋希庚 薛冬新 《内燃机学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第4期281-287,共7页
考虑模糊聚类的数据离散功能,粗糙集理论对决策系统的约简能力,以及模糊神经网络在模式识别方面具有的优势,提出了模糊c 均值(FCM)—粗糙集—自适应模糊神经网络推理系统(ANFIS)集成进行故障诊断的方案:首先,应用FCM聚类方法离散故障诊... 考虑模糊聚类的数据离散功能,粗糙集理论对决策系统的约简能力,以及模糊神经网络在模式识别方面具有的优势,提出了模糊c 均值(FCM)—粗糙集—自适应模糊神经网络推理系统(ANFIS)集成进行故障诊断的方案:首先,应用FCM聚类方法离散故障诊断数据中的连续属性值;然后,基于粗糙集理论计算诊断决策系统的约简,按照实际需要确定诊断条件;最后,根据系统约简设计ANFIS进行故障诊断。4135柴油机的实际诊断结果验证了文中提出集成故障诊断方案的可行性。在数据充分的条件下,该方案可以推广应用于其它机械设备。 展开更多
关键词 c—均值 粗糙集 自适应模糊神经网络 故障诊断 模糊聚类
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基于减法聚类和自适应模糊神经网络方法的运动规划器设计 被引量:9
7
作者 段群杰 张铭钧 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第12期1533-1536,共4页
使用减法聚类和自适应模糊神经网络方法设计了一种水下机器人运动规划器。根据输入输出数据的特性,用减法聚类算法,自适应地确定模糊系统的初始结构和参数,提出将模糊神经系统参数分解为非线性前提参数和线性结论参数并分开辨识。采用... 使用减法聚类和自适应模糊神经网络方法设计了一种水下机器人运动规划器。根据输入输出数据的特性,用减法聚类算法,自适应地确定模糊系统的初始结构和参数,提出将模糊神经系统参数分解为非线性前提参数和线性结论参数并分开辨识。采用梯度下降算法和最小二乘算法分别进行自适应模糊推理系统前后件参数的优化,提高了参数的学习效率。仿真结果表明:在相同的仿真环境下,所设计的自适应模糊神经网络运动规划器的规划效果要好于模糊运动规划器。 展开更多
关键词 自动控制技术 减法聚类 自适应模糊神经网络 运动规划器
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自适应模糊神经网络控制在DCS上的实现 被引量:5
8
作者 孟华 杜云 吴学礼 《河北科技大学学报》 CAS 2003年第3期23-25,共3页
集散控制系统(DCS)的普及与提高为先进控制的应用提供了强有力的硬件和软件平台。为充分利用DCS系统的资源,笔者利用DCS提供的接口和编程语言进行了先进控制研究与实现,通过对电阻炉炉温控制,证明其方法的可行性及有效性,取得了满意的... 集散控制系统(DCS)的普及与提高为先进控制的应用提供了强有力的硬件和软件平台。为充分利用DCS系统的资源,笔者利用DCS提供的接口和编程语言进行了先进控制研究与实现,通过对电阻炉炉温控制,证明其方法的可行性及有效性,取得了满意的控制效果。 展开更多
关键词 集散控制系统 DCS 自适应模糊神经网络控制 模糊控制 接口 编程语言 控制算法
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基于自适应模糊神经网络的可变限速与匝道协同控制方法 被引量:5
9
作者 牛忠海 贾元华 +1 位作者 张亮亮 廖成 《物流技术》 2015年第17期89-92,共4页
针对高速公路城市化路段拥堵日益严重的现状,对高速公路限速控制与匝道控制目标一致性进行分析,并基于神经网络与模糊控制思想,建立了单点匝道模糊控制模型与路段可变限速模糊控制模型。以此为基础,设计了基于自适应模糊神经网络的可变... 针对高速公路城市化路段拥堵日益严重的现状,对高速公路限速控制与匝道控制目标一致性进行分析,并基于神经网络与模糊控制思想,建立了单点匝道模糊控制模型与路段可变限速模糊控制模型。以此为基础,设计了基于自适应模糊神经网络的可变限速与匝道协同控制方法。并选取京津塘高速公路城市化路段对所建模型进行验证,结果表明,模型能够起到有效地稳定高速公路城市化路段交通流密度、缓解该区域交通拥堵的作用。 展开更多
关键词 高速公路 协同控制 匝道控制 可变限速 自适应模糊神经网络
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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
10
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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应用自适应模糊神经网络进行摩擦补偿的研究 被引量:1
11
作者 姚宏伟 梅晓榕 庄显义 《高技术通讯》 EI CAS CSCD 2000年第12期44-47,共4页
在分析了摩擦特性及其对伺服系统低速特性的影响的基础上 ,提出了一种基于自适应模糊神经网络的摩擦辨识和补偿方法 ,该方法既可实现摩擦力矩的在线辨识和补偿 ,又能保证系统的稳定性。仿真结果表明 ,该方法是有效的 。
关键词 伺服系统 摩擦辩识 摩擦补偿 自适应模糊神经网络
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神经网络和自适应模糊神经网两种算法在曲面重构中的比较 被引量:1
12
作者 徐慧朴 马孜 林娜 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2008年第5期200-203,共4页
分析了应用于三维曲面重构中的神经网络和自适应模糊神经网络两种算法,并结合具体的应用例子对两种算法在物体三维模型重建及曲面再现中的优劣进行了比较.试验结果表明,在相同的网络模型训练时间及模型充分收敛的前提下,自适应模糊神经... 分析了应用于三维曲面重构中的神经网络和自适应模糊神经网络两种算法,并结合具体的应用例子对两种算法在物体三维模型重建及曲面再现中的优劣进行了比较.试验结果表明,在相同的网络模型训练时间及模型充分收敛的前提下,自适应模糊神经网(ANFIS)算法比神经网络(ANN)算法具有更快的收敛速度和更高的重构精度,而且ANFIS更适合对表面复杂的三维物体进行模型重构和曲面再现. 展开更多
关键词 逆向工程 曲面重构 神经网络 自适应模糊神经网络
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基于减法聚类的自适应模糊神经网络的短期负荷预测 被引量:3
13
作者 刘爱国 胡宏宇 《南昌大学学报(工科版)》 CAS 2005年第3期90-92,共3页
论述了基于减法聚类的自适应模糊神经网络(ANFIS:adaptiveneuro-fuzzyinferencesystem)的短期负荷预测方法.利用减法聚类的方法确定了自适应模糊神经网络的结构,再结合最小二乘估计法和反向传播算法对参数进行训练.向训练好的自适应模... 论述了基于减法聚类的自适应模糊神经网络(ANFIS:adaptiveneuro-fuzzyinferencesystem)的短期负荷预测方法.利用减法聚类的方法确定了自适应模糊神经网络的结构,再结合最小二乘估计法和反向传播算法对参数进行训练.向训练好的自适应模糊神经网络输入相关的影响因素数据进行预测.预测结果显示,自适应模糊神经网络能比人工神经网络获得更高的预测精度和耗费更少的训练时间,所以有更好的使用价值. 展开更多
关键词 自适应模糊神经网络 减法聚类 最小二乘估计法 反向传播算法 人工神经网络
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基于减法聚类的自适应模糊神经网络评定织物起皱等级 被引量:2
14
作者 杨晓波 黄秀宝 《江南大学学报(自然科学版)》 CAS 2003年第2期167-171,共5页
提出了一种基于减法聚类的自适应模糊神经网络,用于织物起皱等级评定.首先利用减法聚类方法确定模糊神经网络的结构,再结合模糊推理系统进行模式识别,并详细介绍了其基本原理和学习算法,最后引入4种起皱特征参数对真实织物进行验证.实... 提出了一种基于减法聚类的自适应模糊神经网络,用于织物起皱等级评定.首先利用减法聚类方法确定模糊神经网络的结构,再结合模糊推理系统进行模式识别,并详细介绍了其基本原理和学习算法,最后引入4种起皱特征参数对真实织物进行验证.实验表明,该方法有效且可行. 展开更多
关键词 织物评定 起皱等级 减法聚类 自适应模糊神经网络 模糊推理系统 模式识别
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基于自适应模糊神经网络的DMFC温度建模和控制 被引量:1
15
作者 苗青 曹广益 朱新坚 《高技术通讯》 EI CAS CSCD 2004年第10期66-70,共5页
针对DMFC电堆的实时控制要求,应用自适应模糊神经网络技术对DMFC电堆的工作温度进行辨识建模和控制。在温度控制过程中,将训练好的网络模型作为DMFC电堆控制系统的参考模型,并对控制模型的参数进行在线自适应调整。仿真结果表明所设... 针对DMFC电堆的实时控制要求,应用自适应模糊神经网络技术对DMFC电堆的工作温度进行辨识建模和控制。在温度控制过程中,将训练好的网络模型作为DMFC电堆控制系统的参考模型,并对控制模型的参数进行在线自适应调整。仿真结果表明所设计的自适应模糊神经控制器性能优越。 展开更多
关键词 自适应模糊神经网络 建模 仿真结果 自适应调整 参考模型 实时控制 模糊神经控制器 DMFC 电堆 工作温度
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基于Takagi-Sugeno型自适应模糊神经网络的模拟电路故障诊断 被引量:5
16
作者 韩宝如 邢益良 刘瑶利 《电子质量》 2013年第3期31-35,共5页
该文提出了一种基于Takagi-Sugeno型自适应模糊神经网络故障诊断方法。首先通过电路仿真获得故障样本,其次利用主成分分析对故障样本进行降维处理,减少自适应模糊神经网络的输入,降低训练时间,然后采用BP算法与最小二乘法相结合的混合... 该文提出了一种基于Takagi-Sugeno型自适应模糊神经网络故障诊断方法。首先通过电路仿真获得故障样本,其次利用主成分分析对故障样本进行降维处理,减少自适应模糊神经网络的输入,降低训练时间,然后采用BP算法与最小二乘法相结合的混合学习算法训练自适应模糊神经网络的连接权值和隶属度函数。仿真结果表明,此方法能够快速有效地对模拟电路的故障进行诊断和定位,表现出了很好的应用潜力,在容差模拟电路故障诊断领域具有较好的应用前景。 展开更多
关键词 Takagi-Sugeno型 自适应模糊神经网络 模拟电路 故障诊断
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改进的自适应模糊神经网络在降水量预测中的应用 被引量:3
17
作者 李智超 《人民长江》 北大核心 2018年第S1期68-70,共3页
以吉林省白城市为例,将偏自相关系数(PAC)与自适应模糊神经网络模型(ANFIS)相结合预测年降水量,以年降水量序列自身数据作为输入和输出变量,将预测结果与多元线性回归模型(MLR)的预测结果进行对比。结果表明:ANFIS模型和MLR模型在相关... 以吉林省白城市为例,将偏自相关系数(PAC)与自适应模糊神经网络模型(ANFIS)相结合预测年降水量,以年降水量序列自身数据作为输入和输出变量,将预测结果与多元线性回归模型(MLR)的预测结果进行对比。结果表明:ANFIS模型和MLR模型在相关资料缺乏的地区对年降水量的预测结果都是可以接受的,但ANFIS模型的预测精度更高,RMSE值更小,NS值更接近于1;运用偏自相关系数确定输入变量相比主观经验判断更好,利用PCF计算得到延迟系数为5,因此,预测年降水量预测应以预测年前5 a的降水量作为输入变量。 展开更多
关键词 自适应模糊神经网络 降水量预测 偏自相关系数
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一种用于非线性复杂系统辨识的自适应模糊神经网络
18
作者 李映 白本督 焦李成 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2001年第4期332-337,共6页
该文提出一种用于复杂的非线性未知系统辨识的混合神经网络模型—自适应模糊神经网络(AFNN)。AFNN网络结构简洁,具有通用逼近的特性,能够克服由于突变点的存在而对系统辨识所带来的误差,提高整个系统的辨识精度。对空空导弹攻击区辨识... 该文提出一种用于复杂的非线性未知系统辨识的混合神经网络模型—自适应模糊神经网络(AFNN)。AFNN网络结构简洁,具有通用逼近的特性,能够克服由于突变点的存在而对系统辨识所带来的误差,提高整个系统的辨识精度。对空空导弹攻击区辨识的仿真结果验证了AFNN网络的有效性。 展开更多
关键词 自适应模糊神经网络 模糊聚类 系统辨识 非线性复杂系统
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自适应神经网络模糊推理系统在结构振动主动控制中的研究 被引量:1
19
作者 何敏 王建国 《安徽建筑工业学院学报(自然科学版)》 2006年第4期11-13,18,共4页
运用线性二次型经典最优控制算法获得学习样本,由神经网络反向传播算法训练产生模糊规则和隶属度函数,设计自适应神经网络模糊控制器,通过某结构地震波作用下振动控制的数字仿真,表明自适应神经网络模糊推理系统可以有效地应用到结构控... 运用线性二次型经典最优控制算法获得学习样本,由神经网络反向传播算法训练产生模糊规则和隶属度函数,设计自适应神经网络模糊控制器,通过某结构地震波作用下振动控制的数字仿真,表明自适应神经网络模糊推理系统可以有效地应用到结构控制中。 展开更多
关键词 自适应神经网络模糊推理系统 结构振动控制 数字仿真
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自适应神经网络模糊小波语音消噪算法
20
作者 孙燕 《声学技术》 CSCD 2014年第3期232-236,共5页
针对有色噪声,采用自适应神经网络模糊系统模糊(Auto Neural Fuzzy Inference System,ANFIS)逼近有色噪声,利用自适应神经模糊推理系统ANFIS对噪声的非线性动态特性进行建模,提出了语音自适应神经网络模糊小波消噪算法,建立并训练了消... 针对有色噪声,采用自适应神经网络模糊系统模糊(Auto Neural Fuzzy Inference System,ANFIS)逼近有色噪声,利用自适应神经模糊推理系统ANFIS对噪声的非线性动态特性进行建模,提出了语音自适应神经网络模糊小波消噪算法,建立并训练了消噪系统。对被有色噪声污染的测量信号经模糊消噪后,根据信号和噪声的小波系数在不同分解尺度上的传递性,进行中值滤波和小波重构,得到了干净的语音。对算法进行了仿真实验,结果表明,消噪效果明显。 展开更多
关键词 自适应神经网络模糊系统 小波 有色噪声 消噪
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