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基于递归模糊小波神经网络的INS-GNSS组合导航算法被引量：9: 1; 作者于仁海曹春燕 +1 位作者张闯房美含《上海海事大学学报》北大核心 2021年第2期8-14,共7页; 为提高惯性导航系统(inertial navigation system,INS)与全球卫星导航系统(global navigation satellite system,GNSS)相结合的组合导航系统在GNSS中断期间的精度,提出一种基于递归模糊小波神经网络(recurrent fuzzy wavelet neural net... 展开更多; 关键词惯性导航系统(INS) 全球卫星导航系统(GNSS) 递归模糊小波神经网络(rfwnn); 在线阅读下载PDF 职称材料

基于WTFMC 算法的递归模糊神经网络结构设计被引量：6: 2; 作者乔俊飞丁海旭李文静《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第11期2367-2378,共12页; 针对递归模糊神经网络(Recurrent fuzzy neural network,RFNN)的递归量难以自适应的问题,提出一种基于小波变换–模糊马尔科夫链(Wavelet transform fuzzy Markov chain,WTFMC)算法的RFNN模型.首先,在时间维度上记录隐含层神经元的模糊... 展开更多; 关键词递归模糊神经网络小波变换模糊马尔科夫链动态建模污水处理; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于递阶遗传算法优化的交通流预测被引量：1: 3; 作者潘多《拖拉机与农用运输车》 2010年第5期47-48,共2页; 及时准确地进行短时交通流预测是智能交通系统研究的关键内容之一。基于小波分析和模糊神经网络的相关知识,提出模糊小波神经网络的控制方法。将小波函数作为模糊隶属函数,利用神经网络实现模糊推理,从而完成对下一周期交通流量的预测,... 展开更多; 关键词小波分析模糊神经网络递阶遗传算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

系统辨识研究的现状被引量：22: 4; 作者徐小平王峰胡钢《现代电子技术》 2007年第15期112-116,共5页; 综述了系统辨识问题的研究进展,介绍了经典的系统辨识方法及其缺点,引出了将集员、多层递阶、神经网络、遗传算法、模糊逻辑、小波网络等知识应用于系统辨识得到的一些现代系统辨识方法,最后总结了系统辨识今后的发展方向。; 关键词系统辨识集员多层递阶神经网络遗传算法模糊逻辑小波网络; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于递归模糊小波神经网络的INS-GNSS组合导航算法被引量：9: 1; 作者于仁海曹春燕张闯房美含; 机构大连海事大学航海学院; 出处《上海海事大学学报》北大核心 2021年第2期8-14,共7页; 基金国家自然科学基金(51939001,61976033) 大连市重点学科重大课题科技创新基金(2018J11CY022)。; 文摘为提高惯性导航系统(inertial navigation system,INS)与全球卫星导航系统(global navigation satellite system,GNSS)相结合的组合导航系统在GNSS中断期间的精度,提出一种基于递归模糊小波神经网络(recurrent fuzzy wavelet neural network,RFWNN)的启发式神经网络结构,用于INS的速度和位置误差补偿。在GNSS正常工作时,利用INS-GNSS数据将RFWNN训练成一个高精度的预测模型;在GNSS中断期间,利用被训练好的RFWNN模型补偿INS的速度和位置误差。为对所提出的RFWNN辅助INS-GNSS的性能进行评估,进行实船试验,结果表明利用RFWNN能够有效地对GNSS中断时的速度和位置信息进行高精度修正。; 关键词惯性导航系统(INS) 全球卫星导航系统(GNSS) 递归模糊小波神经网络(rfwnn); Keywords inertial navigation system(INS) global navigation satellite system(GNSS) recurrent fuzzy wavelet neural network(rfwnn); 分类号 U666.11 [交通运输工程—船舶及航道工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于WTFMC 算法的递归模糊神经网络结构设计被引量：6: 2; 作者乔俊飞丁海旭李文静; 机构北京工业大学信息学部计算智能与智能系统北京市重点实验室; 出处《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第11期2367-2378,共12页; 基金国家自然科学基金(61533002,61603009) 北京市自然科学基金(4182007) +1 种基金北京工业大学日新人计划(2017-RX(1)-04)资助。; 文摘针对递归模糊神经网络(Recurrent fuzzy neural network,RFNN)的递归量难以自适应的问题,提出一种基于小波变换–模糊马尔科夫链(Wavelet transform fuzzy Markov chain,WTFMC)算法的RFNN模型.首先,在时间维度上记录隐含层神经元的模糊隶属度,并采用小波变换将该时间序列进行分解,通过模糊马尔科夫链对子序列的未来时段进行预测,之后将各预测量合并后代入递归函数中得到具有自适应性的递归量.其次,利用梯度下降算法更新RFNN的参数来保证神经网络的精度.最后,通过非线性系统建模中几个基准问题和实际污水处理中关键水质参数的预测实验,证明了该神经网络模型的可行性和有效性.; 关键词递归模糊神经网络小波变换模糊马尔科夫链动态建模污水处理; Keywords Recurrent fuzzy neural network wavelet transform fuzzy Markov chain dynamic modeling wastewater treatment; 分类号 TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于递阶遗传算法优化的交通流预测被引量：1: 3; 作者潘多; 机构沈阳农业大学辽宁职业学院; 出处《拖拉机与农用运输车》 2010年第5期47-48,共2页; 文摘及时准确地进行短时交通流预测是智能交通系统研究的关键内容之一。基于小波分析和模糊神经网络的相关知识,提出模糊小波神经网络的控制方法。将小波函数作为模糊隶属函数,利用神经网络实现模糊推理,从而完成对下一周期交通流量的预测,同时采用递阶遗传算法实现网络结构和参数的优化。经实测数据验证,预测精度高,运行稳定,适应性强。; 关键词小波分析模糊神经网络递阶遗传算法; Keywords Wavelet analysis Fuzzy neural networks Hierarchical genetic optimized algorithm; 分类号 TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] U491.112 [交通运输工程—交通运输规划与管理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名系统辨识研究的现状被引量：22: 4; 作者徐小平王峰胡钢; 机构西安理工大学自动化与信息工程学院西安交通大学理学院; 出处《现代电子技术》 2007年第15期112-116,共5页; 基金教育部博士学科基金(20060700007) 陕西省自然科学基金(2005F15)资助项目; 文摘综述了系统辨识问题的研究进展,介绍了经典的系统辨识方法及其缺点,引出了将集员、多层递阶、神经网络、遗传算法、模糊逻辑、小波网络等知识应用于系统辨识得到的一些现代系统辨识方法,最后总结了系统辨识今后的发展方向。; 关键词系统辨识集员多层递阶神经网络遗传算法模糊逻辑小波网络; Keywords System identification set membership multi - level recursive neural network genetic algorithms fuzzy logic wavelet network; 分类号 TP27 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于递归模糊小波神经网络的INS-GNSS组合导航算法	于仁海曹春燕张闯房美含	《上海海事大学学报》北大核心	2021	9	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于WTFMC 算法的递归模糊神经网络结构设计	乔俊飞丁海旭李文静	《自动化学报》 EI CSCD 北大核心	2020	6	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于递阶遗传算法优化的交通流预测	潘多	《拖拉机与农用运输车》	2010	1	在线阅读下载PDF 职称材料
4	系统辨识研究的现状	徐小平王峰胡钢	《现代电子技术》	2007	22	在线阅读下载PDF 职称材料