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基于自适应网络模糊推理系统的噪声抵消 被引量:1
1
作者 宫赤坤 陈道炯 杨旭霞 《上海理工大学学报》 CAS 北大核心 2004年第3期229-233,共5页
对自适应网络模糊推理系统(ANFIS)在噪声抵消中的应用进行了研究.说明了ANFIS的结构和使用ANFIS进行噪声抵消的原理,对窄带干扰的滤除和噪声中的信号提取两种情况进行了仿真,并对ANFIS和LMS(最小均方误差准则)两种算法进行了对比研究,... 对自适应网络模糊推理系统(ANFIS)在噪声抵消中的应用进行了研究.说明了ANFIS的结构和使用ANFIS进行噪声抵消的原理,对窄带干扰的滤除和噪声中的信号提取两种情况进行了仿真,并对ANFIS和LMS(最小均方误差准则)两种算法进行了对比研究,结果表明,利用ANFIS进行噪声抵消要优于LMS. 展开更多
关键词 自适应网络模糊推理系统 噪声抵消 LMS
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应用自适应网络模糊推理系统的sugeno模糊模型辨识 被引量:1
2
作者 宫赤坤 华泽钊 《武汉理工大学学报(交通科学与工程版)》 北大核心 2001年第4期444-446,共3页
给出了一种模糊系统建模的有效方法.首先用减法聚类对系统输入输出数据进行聚类,然后用自适应网络模糊推理系统建立系统的sugeno模糊模型,这样解决了因输入变量高维引起规则的组合爆炸问题以及隶属函数形状和模糊规则不能自动... 给出了一种模糊系统建模的有效方法.首先用减法聚类对系统输入输出数据进行聚类,然后用自适应网络模糊推理系统建立系统的sugeno模糊模型,这样解决了因输入变量高维引起规则的组合爆炸问题以及隶属函数形状和模糊规则不能自动选择的问题. 展开更多
关键词 减法聚类 自适应网络模糊推理系统 SUGENO模糊模型 系统辨识
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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
3
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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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
4
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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B-Spline函数的自适应网络模糊推理系统
5
作者 方千山 《华侨大学学报(自然科学版)》 CAS 2003年第4期358-363,共6页
提出基于 B- Spline函数条件的自适应网络模糊推理系统 (B- ANFIS) ,该系统将 B- Spline和ANFIS两者有机地结合在一起 ,取长补短以达到简捷的隶属函数自寻优 .研究结果表明 ,该运算的速度快、系统的逼近误差小、精度高、简单、易行 。
关键词 B—Spline函数 自适应网络模糊推理系统 B—ANFIS 隶属函数 逼近误差 模糊控制
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光纤陀螺温度漂移自适应网络模糊推理补偿 被引量:4
6
作者 赵曦晶 刘光斌 +2 位作者 汪立新 何志昆 赵晗 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2014年第3期790-794,共5页
温度漂移是影响光纤陀螺精度的重要因素之一。在对光纤陀螺温度漂移特性进行实验分析的基础上,对零偏温度漂移进行了多项式拟合补偿。为了解决传统曲面拟合方法无法精确描述标度因数温度漂移与温度、转速之间的关系导致其补偿精度低的... 温度漂移是影响光纤陀螺精度的重要因素之一。在对光纤陀螺温度漂移特性进行实验分析的基础上,对零偏温度漂移进行了多项式拟合补偿。为了解决传统曲面拟合方法无法精确描述标度因数温度漂移与温度、转速之间的关系导致其补偿精度低的问题,提出了一种基于自适应网络模糊推理的光纤陀螺温度漂移补偿新方法。该方法基于模糊逻辑,结合最小二乘和误差反向传播混合算法,设计了自适应网络模糊推理系统,从而有效提高了光纤陀螺温度漂移补偿精度。实验结果表明,在-30~60℃温度范围和-165~165(°)/s 载体角速率范围,应用新方法对光纤陀螺温度漂移进行补偿,得到的训练误差均方根不超过0.003(°)/s,预测误差均方根不超过0.005(°)/s。 展开更多
关键词 光纤陀螺 温度漂移 自适应网络模糊推理 标度因数 零偏 曲面拟合
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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
7
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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驾驶员自适应神经模糊推理模型的建立与仿真 被引量:5
8
作者 董文瀚 孙秀霞 林岩 《电光与控制》 北大核心 2007年第5期102-105,116,共5页
提出了一类基于自适应神经模糊推理系统(ANFIS)的飞机驾驶员建模方法。首先建立了包含若干待定模糊规则参数的基本驾驶员Takagi-Sugeno模糊模型,将其转换成等效的ANFIS网络系统后,采用驾驶员实际操纵数据和自适应BP算法对模糊规则各个... 提出了一类基于自适应神经模糊推理系统(ANFIS)的飞机驾驶员建模方法。首先建立了包含若干待定模糊规则参数的基本驾驶员Takagi-Sugeno模糊模型,将其转换成等效的ANFIS网络系统后,采用驾驶员实际操纵数据和自适应BP算法对模糊规则各个待定参数进行训练并建立最终的模型。进而对已建立的驾驶员模型进行人机闭环系统仿真,结果表明,较之传统的传递函数模型,ANFIS模型与驾驶员实际操作输出之间的拟合程度更加理想。 展开更多
关键词 驾驶员模型 模糊推理 神经网络 自适应控制 飞行控制
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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
9
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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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
10
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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自适应神经模糊推理系统(ANFIS)及其仿真 被引量:24
11
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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自适应神经网络模糊技术的噪声抵消方法 被引量:1
12
作者 张宝成 徐雪仙 《船舶力学》 EI 2000年第4期62-67,共6页
利用自适应神经网络模糊推断系统可以抑制噪声 ,即从信号和噪声混合中提取信号 ,这种方法适用于有参考噪声的情况。正好适用于水动力噪声试验设备 ,其中背景噪声强 ,而且可以得到比较纯净的背景噪声作为参考噪声。这里给出了噪声信号在... 利用自适应神经网络模糊推断系统可以抑制噪声 ,即从信号和噪声混合中提取信号 ,这种方法适用于有参考噪声的情况。正好适用于水动力噪声试验设备 ,其中背景噪声强 ,而且可以得到比较纯净的背景噪声作为参考噪声。这里给出了噪声信号在背景噪声中提取噪声信号的模拟例子。 展开更多
关键词 水下噪声 自适应神经网络 模糊技术 噪声抑制
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基于高光谱成像技术和自适应增强网络的水蜜桃产地溯源
13
作者 王昳昀 马芸芸 +3 位作者 杨冕清 赵庆典 陈国良 刘大洋 《食品安全质量检测学报》 CAS 2024年第23期77-87,共11页
目的基于高光谱成像技术和自适应增强网络(adaptive boosting,AdaBoost)算法建立最佳的不同产地的水蜜桃分类模型。方法本研究采集了来自无锡、徐州和宁波3个不同产地的‘白凤’水蜜桃高光谱图像,通过提取感兴趣区域获得各产地的光谱信... 目的基于高光谱成像技术和自适应增强网络(adaptive boosting,AdaBoost)算法建立最佳的不同产地的水蜜桃分类模型。方法本研究采集了来自无锡、徐州和宁波3个不同产地的‘白凤’水蜜桃高光谱图像,通过提取感兴趣区域获得各产地的光谱信息,并利用提取的光谱信息进行建模。分别比较在3种预处理方法下的AdaBoost、随机森林、长短期记忆网络、径向基函数神经网络产地分类模型,并选出最优模型。随后,利用连续投影算法(successive projections algorithm,SPA)和无信息变量剔除进行特征波长的提取,以进一步优化模型。结果实验结果表明,全光谱下基于标准正态变量(standard normal variate,SNV)预处理的AdaBoost模型分类效果最好,训练集和测试集的准确率分别达到100.0%和98.7%,召回率和F1值分别为95.8%和97.9%。在对AdaBoost模型采用SPA提取9个特征波长后,SPA-SNV-AdaBoost模型训练集和测试集准确率都达到了100.0%,召回率和F1值也达到100.0%。结论本研究基于高光谱成像技术和AdaBoost算法,构建了一种全新的水蜜桃不同产地分类模型,经过预处理和特征提取,该模型获得了较高的精度,能够有效地进行水蜜桃产地溯源,为水蜜桃品牌鉴别真伪打下了坚实的基础。 展开更多
关键词 高光谱成像技术 自适应增强网络算法 水蜜桃 产地溯源 机器学习
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模糊神经网络技术在矿山安全评价中的适应性研究
14
作者 尹东 《冶金丛刊》 2017年第4期41-42,共2页
国家经济发展与现代化建设取得了显著的成效,企业在这个阶段快速的崛起并发展。矿山企业是其中的重要组成部分,同时也是意外风险很高的施工企业。矿山生产包含了各方面的内容和工程,具有很高风险。矿山安全生产成为企业施工的主要内容,... 国家经济发展与现代化建设取得了显著的成效,企业在这个阶段快速的崛起并发展。矿山企业是其中的重要组成部分,同时也是意外风险很高的施工企业。矿山生产包含了各方面的内容和工程,具有很高风险。矿山安全生产成为企业施工的主要内容,在施工的过程中对矿山进行安全评价是非常必要的,模糊神经网络技术在其中有着重要的应用。 展开更多
关键词 模糊神经网络技术 矿山安全评价 适应性研究
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基于T-S模糊模型的RBF网络的自适应学习算法 被引量:12
15
作者 李战明 王君 康爱红 《兰州理工大学学报》 CAS 北大核心 2004年第2期82-85,共4页
针对多维模糊推理中的推理规则庞大和参数难辨识的问题,提出一种基于T S模糊模型的RBF神经网络的自适应学习算法.该算法不仅能动态调节T S型模糊RBF网络的隐节点数,还能使网络的数据中心值自适应变化,有较好的自学习能力和优化能力.仿... 针对多维模糊推理中的推理规则庞大和参数难辨识的问题,提出一种基于T S模糊模型的RBF神经网络的自适应学习算法.该算法不仅能动态调节T S型模糊RBF网络的隐节点数,还能使网络的数据中心值自适应变化,有较好的自学习能力和优化能力.仿真结果验证了该算法是有效和可行的,表明此T S型模糊RBF网络不仅可以快速逼近任意多变量非线性函数,而且具有良好的自适应能力. 展开更多
关键词 T-S模糊模型 RBF网络 自适应学习算法 模糊推理 隐节点数
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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
16
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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自适应模糊神经网络在用电预测中的应用 被引量:3
17
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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ANFIDS:基于模糊神经网络的自适应入侵检测系统 被引量:1
18
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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发动机振动主动控制联合仿真及神经网络自适应控制技术的研究 被引量:4
19
作者 蔺玉辉 靳晓雄 肖勇 《汽车技术》 北大核心 2007年第8期15-18,共4页
应用AMESim软件建立了发动机-车身振动模型。依据神经网络控制器、辨识器的设计,建立了神经网络自适应控制系统。通过联合仿真试验,验证了所建立的神经网络自适应控制系统的振动控制效果优于LQR及模糊控制。通过计算可控可观矩阵,验证... 应用AMESim软件建立了发动机-车身振动模型。依据神经网络控制器、辨识器的设计,建立了神经网络自适应控制系统。通过联合仿真试验,验证了所建立的神经网络自适应控制系统的振动控制效果优于LQR及模糊控制。通过计算可控可观矩阵,验证了该控制系统既可控又可观。 展开更多
关键词 发动机 振动 神经网络 自适应控制技术
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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
20
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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