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基于自适应神经模糊推理系统(ANFIS)的变压器超高频局部放电模式识别 被引量:4
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作者 李延沐 袁鹏 +1 位作者 牟磊 李彦明 《电工电能新技术》 CSCD 北大核心 2005年第4期30-33,共4页
对于变压器油中局部放电超高频测量系统所得到的局部放电的特征量,首先,选择优先权较高的6个特征量作为自适应神经模糊推理系统(ANFIS)的输入量,其次,构建6输入单输出的ANFIS,它采用了Takagi-Sugeno模糊系统的if-then规则,利用梯度下降... 对于变压器油中局部放电超高频测量系统所得到的局部放电的特征量,首先,选择优先权较高的6个特征量作为自适应神经模糊推理系统(ANFIS)的输入量,其次,构建6输入单输出的ANFIS,它采用了Takagi-Sugeno模糊系统的if-then规则,利用梯度下降和最优平方估计相结合的混合学习算法进行训练。最后,对于模型的有效性进行了检验,检验结果表明利用ANFIS系统进行局部放电的模式识别是可行的。 展开更多
关键词 自适应神经模糊推理系统(anfis) 局部放电 模式识别 变压器
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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
2
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
3
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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基于自适应网络模糊推理系统的开关磁阻电机建模方法 被引量:30
4
作者 梁得亮 丁文 鱼振民 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第9期86-92,共7页
提出一种开关磁阻电机(switched reluctance motor,SRM)数学建模的新方法:在已知开关磁阻电机静态电感曲线和矩角特性曲线的基础上,将自适应网络模糊推理系统(adaptive network based fuzzy inference system,ANFIS)用于SRM的整体建模... 提出一种开关磁阻电机(switched reluctance motor,SRM)数学建模的新方法:在已知开关磁阻电机静态电感曲线和矩角特性曲线的基础上,将自适应网络模糊推理系统(adaptive network based fuzzy inference system,ANFIS)用于SRM的整体建模中。该模糊推理系统由5层网络构成,将模糊推理与神经网络有机结合起来,利用它的自学习功能计算出模糊系统的隶属度函数以及相应的模糊规则,形成一个结构简单、紧凑的网络来实现电机绕组电流、转子位置角与电感和转矩的非线性映射关系,然后离线训练得到电感与转矩模型。把这种基于ANFIS的电感和矩角模型应用于SRM的系统建模中,以550W、6/4极SRM为例,进行了仿真与实验比较,结果表明此建模方法能够较好的反映SRM的实际工作状况,从而为SRM系统的建模分析与设计提供一种新的有力的工具。 展开更多
关键词 开关磁阻电机 电感模型 矩角模型 自适应网络 模糊推理系统
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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
5
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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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
6
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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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
7
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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自适应神经网络一模糊推理融合检测系统
8
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
9
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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青岛海雾的自适应神经模糊推理系统建模 被引量:7
10
作者 江海英 张韧 刘科峰 《海洋科学》 CAS CSCD 北大核心 2005年第2期26-31,共6页
基于自适应神经模糊推理系统(ANFIS) ,通过对历史观测资料的训练和规则提取 ,建立了青岛海雾(能见度)与该站及其上游测站的风向、风速、湿度等要素的逻辑映射关系和模糊推理模型 ,进而能够较为客观、定量地描述和诊断青岛海雾的发生发... 基于自适应神经模糊推理系统(ANFIS) ,通过对历史观测资料的训练和规则提取 ,建立了青岛海雾(能见度)与该站及其上游测站的风向、风速、湿度等要素的逻辑映射关系和模糊推理模型 ,进而能够较为客观、定量地描述和诊断青岛海雾的发生发展 ,对改进和提高青岛海雾预报有一定的参考应用意义。 展开更多
关键词 海雾 模糊推理 自适应神经模糊推理系统(anfis)
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用自适应模糊推理系统预测电力短期负荷 被引量:11
11
作者 杨帆 吴耀武 +2 位作者 熊信银 娄素华 彭丰 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第4期129-133,共5页
为寻求有效的电力系统负荷预测方法以提高预测结果的准确度,提出了基于Takagi-Sugeno(T-S)模型的自适应神经模糊推理系统(ANFIS)。该系统采用减法聚类初始化模糊推理,把神经网络学习机制引入到逻辑推理中,并用混合学习算法调整前件参数... 为寻求有效的电力系统负荷预测方法以提高预测结果的准确度,提出了基于Takagi-Sugeno(T-S)模型的自适应神经模糊推理系统(ANFIS)。该系统采用减法聚类初始化模糊推理,把神经网络学习机制引入到逻辑推理中,并用混合学习算法调整前件参数和结论参数,自动产生模糊规则。考虑气象、日期类型等因素后将学习样本分为3组进行训练和检测。该方法对于受天气影响较明显的电网,能有效防止不合理预测结果的出现。对于武汉地区实际负荷的预测结果的分析表明该方法有较高的预测准确度,取得了令人满意的结果。 展开更多
关键词 短期负荷预测 TAKAGI-SUGENO模型 减法聚类 自适应神经模糊推理系统 神经网络 混合学习算法
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自适应神经模糊推理系统在倒立摆控制中的应用 被引量:7
12
作者 胡全义 黄士涛 +1 位作者 李洪洲 冯辉 《机电工程》 CAS 2007年第1期35-38,共4页
针对单级倒立摆系统具有多变量、非线性、绝对不稳定的特点,应用Matlab/Simulink设计了用于倒立摆系统的、基于自适应神经模糊推理系统的ANFIS控制器,采用反向传播算法和最小二乘算法的混合算法对倒立摆控制样本数据进行学习,调整各变... 针对单级倒立摆系统具有多变量、非线性、绝对不稳定的特点,应用Matlab/Simulink设计了用于倒立摆系统的、基于自适应神经模糊推理系统的ANFIS控制器,采用反向传播算法和最小二乘算法的混合算法对倒立摆控制样本数据进行学习,调整各变量的隶属度函数,自动产生模糊规则。仿真结果表明,ANFIS控制器对倒立摆系统的摆杆角度和小车位置的控制过程具有良好的动态性能和稳态性能。 展开更多
关键词 单级倒立摆 自适应神经模糊推理系统 anfis控制器 混合学习算法
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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
13
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
14
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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自适应神经模糊推理系统建模研究 被引量:4
15
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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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
16
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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ANFIDS:基于模糊神经网络的自适应入侵检测系统 被引量:1
17
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UKF的自适应模糊推理神经网络
18
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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基于自适应神经模糊推理系统的纸病二次辨识 被引量:12
19
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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基于自适应神经模糊推理系统的连续搅拌反应釜系统的改进广义预测控制 被引量:8
20
作者 高钰凯 许娣 +1 位作者 赵涛 佃松宜 《科学技术与工程》 北大核心 2020年第11期4404-4409,共6页
连续搅拌反应釜(continuously stirred tank reactor,CSTR)是典型的非线性、大滞后的化工对象。为克服传统控制方法难以建立其机理模型的难点,基于对实际工业现场采集得到的大量输入输出数据,提出采用自适应神经模糊推理系统(adaptive-n... 连续搅拌反应釜(continuously stirred tank reactor,CSTR)是典型的非线性、大滞后的化工对象。为克服传统控制方法难以建立其机理模型的难点,基于对实际工业现场采集得到的大量输入输出数据,提出采用自适应神经模糊推理系统(adaptive-network-based fuzzy inference system, ANFIS)的方法,得到CSTR系统较理想的输入输出关系规则库,即CSTR系统的T-S模糊模型。最后,通过改进的广义预测控制(Jin’s generalized predictive control, JGPC)算法对CSTR系统的浓度进行控制,并与常规的广义预测控制(generalized predictive control,GPC)算法、比例-积分-微分(proportion integral differential,PID)控制算法进行对比,仿真结果显示,JGPC算法的控制效果优于GPC算法和PID控制算法,证明了方法的有效性。 展开更多
关键词 连续搅拌反应釜(CSTR) 自适应神经模糊推理系统(anfis) T-S模糊模型 改进广义预测控制(JGPC)算法
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