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

1

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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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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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

3

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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ANFIDS:基于模糊神经网络的自适应入侵检测系统 被引量：1

4

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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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

5

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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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

6

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

7

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(ANFIS)及其仿真 被引量：24

8

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

9

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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圆弧滑动边坡反演设计的自适应神经模糊推理方法研究 被引量：8

10

作者 丁德馨 张志军 《岩土工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第2期202-206,共5页

圆弧滑动边坡反演设计的神经网络方法存在着收敛速度慢、拟合能力差、预测精度低、训练结果不具有唯一性等缺陷。针对这些缺陷,应用自适应神经模糊推理系统的原理,建立了圆弧滑动边坡反演设计的自适应神经模糊推理方法,并应用该方法对... 圆弧滑动边坡反演设计的神经网络方法存在着收敛速度慢、拟合能力差、预测精度低、训练结果不具有唯一性等缺陷。针对这些缺陷,应用自适应神经模糊推理系统的原理,建立了圆弧滑动边坡反演设计的自适应神经模糊推理方法,并应用该方法对部分实例进行了反演设计。反演设计结果表明,该方法具有收敛速度快、拟合能力强、预测精度高、训练结果具有唯一性等优点,是一种优异的反演设计方法。 展开更多

关键词 圆弧滑动边坡 反演设计 自适应神经模糊推理系统 人工神经网络

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模糊神经网络的二级倒立摆稳定控制分析 被引量：2

11

作者 胡阳 王吉芳 《北京机械工业学院学报》 2008年第4期24-28,共5页

在MATLAB环境下,针对二级倒立摆系统稳定控制问题,引入新的智能控制策略,该种方法采用BP算法与最小二乘(LSE)算法结合的混合算法对Takagi-Sugeno模糊模型中的前件及后件参数进行优化修正,在已获得的客观输入、输出样本集的基础上,提出... 在MATLAB环境下,针对二级倒立摆系统稳定控制问题,引入新的智能控制策略,该种方法采用BP算法与最小二乘(LSE)算法结合的混合算法对Takagi-Sugeno模糊模型中的前件及后件参数进行优化修正,在已获得的客观输入、输出样本集的基础上,提出一种基于自适应神经网络的模糊推理系统ANFIS来对倒立摆系统进行"倒立"控制。实时控制结果表明,所提出的控制方法是可行而且有效的。 展开更多

关键词 二级倒立摆 模糊神经网络 自适应神经模糊推理系统 实时稳定控制

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神经网络辨识的无模型自适应自校正控制器 被引量：2

12

作者 侯小秋 《陕西理工大学学报（自然科学版）》 2022年第3期9-14,76,共7页

在针对全格式动态线性化泛模型中引入辅助变量,提出了一种改进的全格式动态线性化泛模型,克服了其存在的问题。采用BP神经网络对其进行辨识,基于广义目标函数,提出神经网络辨识的无模型自适应隐式自校正控制器,其算法是关于当前控制输... 在针对全格式动态线性化泛模型中引入辅助变量,提出了一种改进的全格式动态线性化泛模型,克服了其存在的问题。采用BP神经网络对其进行辨识,基于广义目标函数,提出神经网络辨识的无模型自适应隐式自校正控制器,其算法是关于当前控制输入的非线性方程,利用牛顿-拉夫逊算法求解,根据直接极小化指标函数的自适应优化算法对BP神经网络的连接权重值进行在线学习。仿真研究验证了所提出的隐式自校正控制器的有效性,系统具有良好的控制品质。 展开更多

关键词 神经网络控制 无模型自适应控制 自校正控制 非线性系统 牛顿-拉夫逊算法

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空间点目标识别的神经模糊推理系统应用研究

13

作者 郑俊生 张继红 《大连交通大学学报》 CAS 2008年第6期73-76,共4页

提出了空间点目标在三个不同波段的辐射通量作为特征向量,使用自适应神经模糊推理系统(ANFIS)和动态进化神经模糊推理系统(DENFIS)进行识别.最后与BP神经网络、遗传算法以及遗传-神经算法三种方法进行比较,进行了仿真实验,仿真结果表明A... 提出了空间点目标在三个不同波段的辐射通量作为特征向量,使用自适应神经模糊推理系统(ANFIS)和动态进化神经模糊推理系统(DENFIS)进行识别.最后与BP神经网络、遗传算法以及遗传-神经算法三种方法进行比较,进行了仿真实验,仿真结果表明ANFIS,特别是DENFIS具有较好的学习能力和泛化能力,较大的提高了目标识别率,能够较好的进行空间点目标的识别. 展开更多

关键词 模糊神经网络 自适应神经模糊推理系统 动态进化神经模糊推理系统

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二级倒立摆的自适应神经网络控制 被引量：3

14

作者 王广瑞 张荷芳 《电子设计工程》 2011年第1期131-134,共4页

倒立摆系统是一种典型的非线性、多变量、不稳定系统,目前,对于这种复杂对象的控制问题在控制领域具有十分重要的研究价值。针对此种非线性系统的控制问题,提出一种智能控制方法来解决这个问题。通过应用神经网络控制和模糊控制相结合... 倒立摆系统是一种典型的非线性、多变量、不稳定系统,目前,对于这种复杂对象的控制问题在控制领域具有十分重要的研究价值。针对此种非线性系统的控制问题,提出一种智能控制方法来解决这个问题。通过应用神经网络控制和模糊控制相结合的方式,集合二者的优点,提出一种将BP算法与最小二乘算法相结合的算法,对Takagi-Sugeno模糊推理系统中的参数进行优化修正,设计一种自适应神经网络的模糊推理系统来控制倒立摆,实验结果证明该理论是准确可行的,与LQR实时控制相比响应速度快、精度高。 展开更多

关键词 二级倒立摆 数学模型 自适应神经网络模糊推理系统 稳定控制

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基于模糊神经网络的拖拉机耕作牵引阻力预测研究 被引量：4

15

作者 张波 周俊 《甘肃农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第1期213-220,228,共9页

【目的】针对现有拖拉机耕作能量利用率低、不能根据实际情况合理分配发动机功率的问题.通过研究拖拉机耕作的耕深、速度与牵引阻力之间的复杂关系,并最终对该过程构建牵引阻力预测模型.【方法】基于此提出1种改进模糊神经网络(FNN)的... 【目的】针对现有拖拉机耕作能量利用率低、不能根据实际情况合理分配发动机功率的问题.通过研究拖拉机耕作的耕深、速度与牵引阻力之间的复杂关系,并最终对该过程构建牵引阻力预测模型.【方法】基于此提出1种改进模糊神经网络(FNN)的牵引阻力预测方法,以耕作时的耕深、速度和牵引阻力为研究对象,通过基于密度的噪声应用空间聚类(DBSCAN)聚类算法确定FNN的初始结构和模糊规则数,并设计使用最小二乘法与反向传播算法组成的混合学习算法来实现模型的训练.【结果】将优化的模糊神经网络模型与支持向量机(SVM)、随机森林(RandomForest)对比后发现,DBSCAN优化后的FNN平均相对误差为4.36%,比其他2种模型分别低1.68%、2.40%.【结论】利用改进的FNN能够精确的预测出耕作时的牵引阻力大小,为后续的拖拉机能量管理和功率分配的研究提供了基础. 展开更多

关键词 牵引阻力预测 模糊神经网络 自适应神经模糊推理系统 支持向量机 随机森林

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基于自适应神经模糊推理的交通状态判别方法

16

作者 陈力 胡刚 《西部交通科技》 2010年第5期98-102,共5页

文章针对交通状态具有模糊性和主观性的特点,建立能够真实反映人对交通拥塞程度感觉的自适应-神经模糊推理系统,使具有变化连续的交通流参数模糊化处理,实现了道路交通状态的准确、快速辨别。

关键词 交通拥塞 减法聚类 交通状态判别 自适应-神经模糊推理系统

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基于一种改进自适应模糊神经技术的PEMFC系统建模和控制 被引量：6

17

作者 卫东 曹广益 朱新坚 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第9期1581-1586,共6页

从质子交换膜燃料电池(PEMFC)实际应用的角度出发,应用自适应模糊神经网络技术对PEMFC系统进行建模与控制.在建模过程中,同时应用实验数据和专家经验对模型进行辨识,使模糊节点具有明确的物理意义和初始参数的选择更加容易.在控制过程中... 从质子交换膜燃料电池(PEMFC)实际应用的角度出发,应用自适应模糊神经网络技术对PEMFC系统进行建模与控制.在建模过程中,同时应用实验数据和专家经验对模型进行辨识,使模糊节点具有明确的物理意义和初始参数的选择更加容易.在控制过程中,将训练好的网络模型作为PEMFC控制系统的参考模型,采用自适应神经网络学习算法(ANA)在线对控制器参数进行自适应调整,采用最近邻聚类算法(NCA)对控制器的模糊规则库进行更新.在仿真实验中,将自适应模糊控制算法与PID和传统模糊算法进行比较,结果表明本算法控制性能优良. 展开更多

关键词 质子交换膜燃料电池 自适应神经模糊推理系统 自适应神经网络学习算法 最近邻聚 类算法

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神经网络控制汽油机空燃比的研究 被引量：5

18

作者 张永相 陈勇 +4 位作者 张弓 林用满 王永忠 龙其彬 向安静 《汽车技术》 北大核心 2003年第12期17-21,共5页

结合发动机空燃比的控制特征,研究了一种能自适应补偿喷油量的CMAC控制器。介绍了其自适应补偿算法———学习—补偿法。通过采用台架试验数据加随机扰动数据并用MATLAB对CMAC进行训练和仿真,获取了控制器参数,验证了控制器的学习能力... 结合发动机空燃比的控制特征,研究了一种能自适应补偿喷油量的CMAC控制器。介绍了其自适应补偿算法———学习—补偿法。通过采用台架试验数据加随机扰动数据并用MATLAB对CMAC进行训练和仿真,获取了控制器参数,验证了控制器的学习能力、鲁棒性和控制精度。 展开更多

关键词 神经网络控制 汽油机 空燃比 自适应控制系统 控制器参数 学习-补偿算法 增益系数 汽车发动机

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SPSBS,P神经网络及ANFIS在透水性混凝土性能预测中的应用 被引量：1

19

作者 潘杰 徐清 +1 位作者 杨坚 马延财 《建材技术与应用》 2007年第8期24-26,共3页

利用SPSS统计分析软件及建立BP和ANFIS两种神经网络模型,对透水性混凝土的性能进行预测,将3种模型的预测结果进行了比较,研究表明,BP和ANFIS神经网络模型由于综合考虑了影响混凝土强度的各种因素,能够实现非线性关系,具有较高的预测精度... 利用SPSS统计分析软件及建立BP和ANFIS两种神经网络模型,对透水性混凝土的性能进行预测,将3种模型的预测结果进行了比较,研究表明,BP和ANFIS神经网络模型由于综合考虑了影响混凝土强度的各种因素,能够实现非线性关系,具有较高的预测精度,在透水性混凝土性能预测中具有广阔的应用前景。 展开更多

关键词 SPSS BP神经网络 ANFIS自适应神经模糊推理系统 透水性混凝土 预测

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基于神经网络的无信号控制交叉口内车速预测模型对比 被引量：1

20

作者 马莹莹 张子豪 吴嘉彬 《重庆交通大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2021年第12期33-41,共9页

城市道路交叉口是交通冲突和交通事故的集中发生地,尤其是无信号控制交叉口,而车速是影响交叉口安全的重要因素,为了能高效准确地预测车辆通过交叉口的速度值,建立了基于神经网络的无信号控制交叉口内车速预测模型。首先,通过录像的方... 城市道路交叉口是交通冲突和交通事故的集中发生地,尤其是无信号控制交叉口,而车速是影响交叉口安全的重要因素,为了能高效准确地预测车辆通过交叉口的速度值,建立了基于神经网络的无信号控制交叉口内车速预测模型。首先,通过录像的方式对广州市建设路-建设大道交叉口进行拍摄,并利用tracker视频识别软件对拍摄交叉口进行数据提取并分类,共收集了700份有效数据;其次,利用相关性分析,确定了影响车辆通过无信号控制交叉口内平均速度的显著因素,并把它们作为预测模型的输入;最后,分别使用BP神经网络、GA-BP神经网络、深度神经网络(DNN)、自适应模糊推理系统(ANFIS)进行测试,并利用4种评价指标对模型的预测效果进行对比分析。预测结果表明:4种模型都能很好的拟合车辆通过交叉口的平均速度与其影响因素之间复杂的关系,其中DNN预测精度为94.44%,BP神经网络预测精度为89.08%,利用遗传算法(GA)改进的BP神经网络预测精度在训练集上提升了1.55%,测试集上提升了2.17%,ANFIS的预测精度为84.42%。 展开更多

关键词 交通运输工程 无信号控制交叉口 车速预测 神经网络 自适应模糊推理系统 视频识别

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