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一种新的基于自适应神经网络模糊推理系统的图像滤波器 被引量:3
1
作者 朱立新 杨扩 秦加合 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2014年第S1期211-214,共4页
提出了一种新的基于自适应神经网络模糊推理系统的去除噪声算法。该算法是一个结合了中值滤波、维纳滤波和自适应神经网络模糊推理系统的综合滤波器。噪声点通过算法被准确地估计出来,自适应神经网络模糊推理系统的参数通过训练得到,训... 提出了一种新的基于自适应神经网络模糊推理系统的去除噪声算法。该算法是一个结合了中值滤波、维纳滤波和自适应神经网络模糊推理系统的综合滤波器。噪声点通过算法被准确地估计出来,自适应神经网络模糊推理系统的参数通过训练得到,训练可以通过简单的计算机合成图像来进行。将含噪声的图像、中值滤波后的图像和维纳滤波后的图像作为系统的三个输入,通过一个固定阈值来判断像素点是否为噪声点作为系统的输出,如果判断是噪声点,则通过中值滤波来进行去噪处理,如果判断是非噪声点,则灰度值保持不变。算法的特点就是在能够保持好线条、边缘、细节和纹理的同时,很好地去除噪声点。仿真实验表明,算法可以对噪声污染的图像进行有效的重建,同时不会扭曲图像中的有用信息。 展开更多
关键词 自适应神经网络模糊推理系统 综合滤波器 噪声图像 噪声点 图像重建
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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
2
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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自适应神经网络一模糊推理融合检测系统
3
作者 杨成文 孙庆伟 权太范 《电子测量技术》 2002年第3期13-14,共2页
针对如何减小干扰环境下各传感器状态的不确定性对融合检测性能的影响,文中提出一种自适应神经网络-模糊推理融合检测系统。该系统通过自适应地综合处理传感器状态和传感器检测性能信息得到可靠的融合检测结果。仿真结果表明,在干扰环... 针对如何减小干扰环境下各传感器状态的不确定性对融合检测性能的影响,文中提出一种自适应神经网络-模糊推理融合检测系统。该系统通过自适应地综合处理传感器状态和传感器检测性能信息得到可靠的融合检测结果。仿真结果表明,在干扰环境下新的融合检测系统要明显优于其它几种传统的融合检测方法。 展开更多
关键词 自适应 融合检测系统 可靠性 置信度 神经网络 模糊推理
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基于UKF的自适应模糊推理神经网络
4
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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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
5
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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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
6
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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基于多域特征提取和自适应神经-模糊推理系统的电能质量扰动识别 被引量:6
7
作者 张明 李开成 胡益胜 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2010年第24期6-13,共8页
基于多域特征提取(multi-domain feature extraction)和自适应神经-模糊推理系统(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference system,ANFIS)提出了电能质量扰动类型识别的一种新方法。基于波形包络阈值线对扰动进行检测;在时域、频域和小波域进行... 基于多域特征提取(multi-domain feature extraction)和自适应神经-模糊推理系统(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference system,ANFIS)提出了电能质量扰动类型识别的一种新方法。基于波形包络阈值线对扰动进行检测;在时域、频域和小波域进行多域特征提取,选取扰动信号的基波均方根(RMS)幅值、总谐波畸变率、次谐波幅值和小波包能量熵共同组成输入特征矢量;通过自适应神经-模糊推理系统对电能质量扰动类型进行识别。仿真结果表明,该方法与BP神经网络和最小二乘支持向量机相比平均识别准确率高,对特征不规则的待检电能质量扰动信号具有良好的柔性和适应性。 展开更多
关键词 电能质量 多域特征提取 自适应神经-模糊推理系统 BP神经网络 最小二乘支持向量机
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ANFIDS:基于模糊神经网络的自适应入侵检测系统 被引量:1
8
作者 林昭文 任兴田 马严 《高技术通讯》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第2期116-120,共5页
在研究和分析现有网络入侵检测技术的基础上,提出了一种基于神经网络和模糊推理技术的自适应入侵检测系统(ANFIDS)。该系统运用模糊理论把安全参数模糊化,使得系统能更好地描述网络流量特性与攻击的关系,从而更精确地捕获攻击行为,同时... 在研究和分析现有网络入侵检测技术的基础上,提出了一种基于神经网络和模糊推理技术的自适应入侵检测系统(ANFIDS)。该系统运用模糊理论把安全参数模糊化,使得系统能更好地描述网络流量特性与攻击的关系,从而更精确地捕获攻击行为,同时利用网络流量对隶属度函数和模糊规则进行调整和优化。实验结果表明,训练后的 ANFIDS系统能够检测网络的异常行为并有效地减低误报率。 展开更多
关键词 入侵检测 模糊推理 神经网络 自适应系统
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基于自适应神经网络模糊系统的混沌音频水印盲检测 被引量:1
9
作者 王炳和 管先念 吕明 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2005年第6期1274-1276,共3页
自适应神经网络模糊推理系统(AdaptiveNeuro FuzzyInferenceSystem, ANFIS)是将Sugeno一阶模糊系统以网络的形式来实现而得到的一种多输入单输出的神经网络。它能够很好的模拟出输入输出之间的关系,且收敛速度快,误差小,所需训练样本少... 自适应神经网络模糊推理系统(AdaptiveNeuro FuzzyInferenceSystem, ANFIS)是将Sugeno一阶模糊系统以网络的形式来实现而得到的一种多输入单输出的神经网络。它能够很好的模拟出输入输出之间的关系,且收敛速度快,误差小,所需训练样本少,非常有利于水印信号的盲分离。利用ANFIS良好的自适应控制能力提出了一种具有较强鲁棒性的DCT域音频水印盲检测算法,实验证明,该水印检测算法准确性高,时间代价小,具有较强的抗攻击性,很有实用价值。 展开更多
关键词 数字音频水印 自适应神经网络模糊推理系统 混沌 盲检测 鲁棒性
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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
10
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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两种基于自适应神经模糊推理系统的风功率预测方法 被引量:9
11
作者 杨茂 董骏城 +1 位作者 刘铁 钟宏鸣 《电测与仪表》 北大核心 2016年第19期22-26,共5页
随着风电渗透率的持续增长,风电功率预测的研究和应用变得非常重要,它将提高电网的安全性、稳定性和接纳能力。文中分别对基于风速预测和基于功率预测的两种风功率预测方法进行了分析,并建立了自适应神经模糊推理系统(adaptive neuro-fu... 随着风电渗透率的持续增长,风电功率预测的研究和应用变得非常重要,它将提高电网的安全性、稳定性和接纳能力。文中分别对基于风速预测和基于功率预测的两种风功率预测方法进行了分析,并建立了自适应神经模糊推理系统(adaptive neuro-fuzzy inference system,ANFIS)预测模型。利用吉林省西部某风电场的实测数据,基于ANFIS预测模型采用两种预测方法进行实时多步滚动预测,并与基于线性回归法、滑动平均法和持续法的风电功率实时多步滚动预测得到的预测结果进行比较,结果表明前者的预测精度更高,说明了ANFIS预测模型的有效性,并发现基于功率预测的ANFIS预测方法的精度要高于基于风速预测的ANFIS预测方法。 展开更多
关键词 风电功率 自适应神经模糊推理系统 风速 风速-功率传变特性
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基于自适应神经模糊推理系统(ANFIS)的煤炭企业物资消耗预测模型 被引量:4
12
作者 陈建生 王立杰 《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第6期760-763,共4页
针对煤炭企业传统物资消耗预测中存在的不足,以及影响煤炭企业物资消耗的因素复杂等特点,建立一种基于自适应神经模糊推理系统(ANFIS)的物资消耗预测模型.并结合某大型煤炭企业采矿生产中所消耗的钢材量和相对应的影响因素,对模型的预... 针对煤炭企业传统物资消耗预测中存在的不足,以及影响煤炭企业物资消耗的因素复杂等特点,建立一种基于自适应神经模糊推理系统(ANFIS)的物资消耗预测模型.并结合某大型煤炭企业采矿生产中所消耗的钢材量和相对应的影响因素,对模型的预测效果进行了验证. 展开更多
关键词 自适应 神经网络 模糊推理系统 煤炭企业 物资消耗 预测
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自适应模糊神经网络在用电预测中的应用 被引量:3
13
作者 田丽 段争光 +1 位作者 金礼力 张玉成 《兵工自动化》 2004年第6期78-79,共2页
电力三产用电量预测模型,基于自适应神经网络模糊推理系统(ANNFRS)原理及电力负荷的历史数据建立。该系统由 7 个隐含层数,5 个隶属度函数组数据模型组成。网络使用 Levenberg-Marquardt 算法训练,每个局部映射参数采用线性最小二乘估... 电力三产用电量预测模型,基于自适应神经网络模糊推理系统(ANNFRS)原理及电力负荷的历史数据建立。该系统由 7 个隐含层数,5 个隶属度函数组数据模型组成。网络使用 Levenberg-Marquardt 算法训练,每个局部映射参数采用线性最小二乘估计算法。仿真结果表明拟合误差的数量级为 10-5,能满足负荷预测要求。 展开更多
关键词 预测模型 用电量 自适应神经网络(ANN) 模糊推理系统(FRS)
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自适应神经模糊推理系统建模研究 被引量:4
14
作者 鲁斌 何华灿 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2003年第10期40-44,共5页
1引言 目前,模糊逻辑理论与应用研究已取得了丰富的成果,尤其在自动控制领域的成功应用,引起了学术界和工业界的广泛关注.与传统控制方法相比,模糊控制利用人类专家控制经验,对于非线性、复杂对象的控制显示了鲁棒性好、控制性能高的优点.
关键词 模糊控制 模糊控制器 自适应神经模糊推理系统 建模 神经网络 隶属函数
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自适应神经模糊推理系统(ANFIS)及其仿真 被引量:24
15
作者 顾秀萍 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2010年第2期48-49,53,共3页
自适应神经网络模糊推理系统ANF IS是模糊控制与神经网络控制结合的产物。讨论了ANF IS的结构及其特点,并利用M ATLAB的专用工具箱进行了仿真研究,取得满意的效果。
关键词 模糊控制 神经网络控制 自适应神经网络模糊推理系统 仿真
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基于BP神经网络自适应PID的负载控制系统 被引量:5
16
作者 刘俊 卢建刚 《控制工程》 CSCD 北大核心 2009年第S2期74-77,共4页
针对常规PID控制器无法满足时变负载测试系统的快速性和精度要求,设计基于改进BP神经网络的自适应PID控制器;利用西门子S7-200 PLC实现PID算法和神经网络算法,成功实现测试系统对工具进行空载、轻载、重载、瞬间加载等测试;并在BOSCH的... 针对常规PID控制器无法满足时变负载测试系统的快速性和精度要求,设计基于改进BP神经网络的自适应PID控制器;利用西门子S7-200 PLC实现PID算法和神经网络算法,成功实现测试系统对工具进行空载、轻载、重载、瞬间加载等测试;并在BOSCH的圆锯变负载测试系统中得到应用。 展开更多
关键词 自适应PID S7-200 PLC BP神经网络 负载测试系统
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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
17
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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电液伺服阀故障模式识别的自适应神经—模糊推理系统 被引量:3
18
作者 袁兵 江丽 《机床与液压》 北大核心 2003年第3期308-309,113,共3页
基于MATLAB模糊逻辑工具箱 ,利用维数缩减技术和模糊减法聚类法 ,对表征电液伺服阀工作状态的实测样本数据进行聚类分析 ,实现合理的特征空间划分和寻找适当的规则数目 ,从而实现了自适应神经—模糊推理系统 (即 :ANFIS)的结构辨识。在... 基于MATLAB模糊逻辑工具箱 ,利用维数缩减技术和模糊减法聚类法 ,对表征电液伺服阀工作状态的实测样本数据进行聚类分析 ,实现合理的特征空间划分和寻找适当的规则数目 ,从而实现了自适应神经—模糊推理系统 (即 :ANFIS)的结构辨识。在此基础上 ,利用BP算法与最小二乘法相结合的混合算法 ,实现ANFIS的参数辨识 ,建立了适用于电液伺服阀的故障模式识别的ANFIS ,从而有效地解决了电液伺服阀故障的多样性和不确定性的难题 。 展开更多
关键词 模糊减法聚类 自适应神经-模糊推理系统 电液伺服阀 故障诊断 模式识别 液压伺服系统
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基于减法聚类和自适应神经模糊推理系统的递阶模糊系统的设计 被引量:5
19
作者 张阿卜 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第3期415-418,共4页
提出了一种设计递阶模糊系统的简易而有效的方法.在得到一个单级模糊系统的基础上,用灵敏度分析法对每一个输入变量的重要性进行排序,从而确定每一级子系统的输入变量.利用减法聚类和自适应神经 模糊推理系统逐级对子系统进行训练.所得... 提出了一种设计递阶模糊系统的简易而有效的方法.在得到一个单级模糊系统的基础上,用灵敏度分析法对每一个输入变量的重要性进行排序,从而确定每一级子系统的输入变量.利用减法聚类和自适应神经 模糊推理系统逐级对子系统进行训练.所得到的递阶模糊系统可进一步得到简化.仿真实例证实了设计方法的有效性. 展开更多
关键词 递阶模糊系统 减法聚类 输入选择 自适应神经-模糊推理系统(ANFIS)
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模糊神经网络在小车摆系统辨识中的应用
20
作者 倪春木 张阿卜 +1 位作者 赵晓锋 蔡志峰 《厦门大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2001年第z1期101-105,共6页
利用自适应神经-模糊椎理系统AN FIS良好的系统辨识能力,对具有较大非线性特性的小 车摆系统进行辨识,得到相应的系统模型.仿真实验更验证了ANFIS的系统辨识能力.
关键词 自适应神经-模糊推理系统 小车摆系统 系统辩识
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