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基于Transformer-FNN和无人机高光谱遥感技术的棉花黄萎病危害等级分类研究 被引量:1
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作者 廖娟 梁业雄 +7 位作者 姜锐 邢赫 何欣颖 王辉 曾浩求 何松炜 唐赛欧 罗锡文 《农业机械学报》 北大核心 2025年第2期240-251,共12页
针对目前使用无人机识别棉花黄萎病危害等级时,光谱数据冗余度高和传统机器学习模型识别精度不足等问题,采用无人机搭载Nano-Hyperspec高光谱成像仪采集棉田高光谱图像,通过探究棉花冠层对不同黄萎病危害等级的光谱响应特征,利用最优植... 针对目前使用无人机识别棉花黄萎病危害等级时,光谱数据冗余度高和传统机器学习模型识别精度不足等问题,采用无人机搭载Nano-Hyperspec高光谱成像仪采集棉田高光谱图像,通过探究棉花冠层对不同黄萎病危害等级的光谱响应特征,利用最优植被指数组合建立一种适用于黄萎病危害等级分类的监测模型,实现棉花黄萎病危害等级的精准分类。首先,利用最小冗余最大相关算法(Minimum redundancy maximum relevance,mRMR)对17种潜在的植被指数和270个光谱波段进行特征重要性排序,将mRMR筛选得到的特征,通过逐步递增分组的方式输入至极限梯度提升模型(eXtreme gradient boosting,XGBoost),确定与黄萎病危害等级相关性最高的植被指数和光谱特征波段。然后,基于Transformer架构和前馈神经网络(Feedforward neural network,FNN)构建Transformer-FNN棉花黄萎病危害等级分类模型,将植被指数与光谱特征波段输入Transformer-FNN模型进行分类识别,对比了植被指数与光谱特征波段对棉花黄萎病危害等级分类识别的准确性。最后,利用后向传播神经网络(Back propagation neural network,BPNN)、Transformer和支持向量机(Support vector machine,SVM)构建棉花黄萎病危害等级分类模型,并对这4种分类模型进行精度验证与对比分析。结果表明:棉花黄萎病等级分类的最优植被指数组合为MSR和TVI,最优特征波段组合为430、439、488、566、697、722、742、764、769、782、822、831、858、873、878、893、909、985 nm。基于Transformer-FNN模型,植被指数对黄萎病危害等级的总体分类精度为95.6%,较光谱特征波段的总体分类精度89.4%提高6.2个百分点。基于植被指数,Transformer-FNN模型对黄萎病危害等级的分类识别率比BPNN模型提高11.2个百分点,比Transformer模型提高17.2个百分点,比SVM模型提高30.8个百分点。研究提出了一种通过植被指数进行棉花黄萎病高精度监测方法,可为大面积棉花黄萎病精确监测提供有效措施。 展开更多
关键词 棉花黄萎病 Transformer-fnn 特征组合 mRMR-XGBoost 高光谱遥感 植被指数
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基于区间Ⅱ型FNN的MSWI过程炉膛温度控制 被引量:3
2
作者 汤健 田昊 +1 位作者 夏恒 乔俊飞 《北京工业大学学报》 北大核心 2025年第2期157-172,共16页
针对城市固废焚烧(municipal solid waste incineration,MSWI)过程的炉膛温度难以实现有效控制的问题,提出基于区间Ⅱ型模糊神经网络(interval type-Ⅱfuzzy neural network,IT2FNN)的炉膛温度控制方法。首先,进行炉膛温度控制特性分析... 针对城市固废焚烧(municipal solid waste incineration,MSWI)过程的炉膛温度难以实现有效控制的问题,提出基于区间Ⅱ型模糊神经网络(interval type-Ⅱfuzzy neural network,IT2FNN)的炉膛温度控制方法。首先,进行炉膛温度控制特性分析以确定对其产生影响的关键操作变量;然后,根据上述操作变量基于线性回归决策树(linear regression decision tree,LRDT)建立多入单出(multiple-input single-output,MISO)炉膛温度模型;最后,构建具有自适应参数学习的IT2FNN控制器,并证明其稳定性。在MSWI过程数据集上构建模型并进行控制,实验结果验证了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 城市固废焚烧(municipal solid waste incineration MSWI) 炉膛温度控制 线性回归决策树(linear regression decision tree LRDT) 区间Ⅱ型模糊神经网络(interval type-Ⅱfuzzy neural network IT2fnn) 梯度下降法 李雅普诺夫稳定性分析
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基于WOA优化FNN-PID的单晶硅加热炉炉温控制
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作者 周佳凯 张洪 《半导体技术》 CAS 北大核心 2025年第1期86-94,共9页
针对单晶硅加热炉炉温控制的大惯性、强耦合、长调节时间等问题,提出了基于鲸鱼优化算法(WOA)的优化模糊神经网络(FNN)比例-积分-微分(PID)算法。通过测试实验装置的温度推算出模型表达式,采用WOA进行选代寻优,得到合适的PID参数,利用FN... 针对单晶硅加热炉炉温控制的大惯性、强耦合、长调节时间等问题,提出了基于鲸鱼优化算法(WOA)的优化模糊神经网络(FNN)比例-积分-微分(PID)算法。通过测试实验装置的温度推算出模型表达式,采用WOA进行选代寻优,得到合适的PID参数,利用FNN对PID参数进行实时调整,以实现动态解耦。通过仿真软件进行仿真验证,并在搭建的模型上分别进行阶跃响应实验和信号跟随实验。仿真结果表明,相较于传统的PID算法和FNN-PID算法,基于WOA的优化FNN-PID算法有效提升了系统的升温速度且无超调。对加热炉进行升温实验,结果表明温度超调量最高为0.9℃,恒温区温控精度保持在±0.3℃,表明该方法可有效提升系统升温速度和稳定性。 展开更多
关键词 多温区温度控制 鲸鱼优化算法(WOA) 模糊神经网络(fnn) 比例-积分-微分(PID) 单晶硅加热炉
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一种基于ICA-FNN的多模型高压网络保护设备异常状态风险预警方法 被引量:10
4
作者 闻宇 陈艳霞 +3 位作者 李菁 孙伯龙 李鑫明 姜健琳 《电力科学与技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期78-83,101,共7页
继电保护自动设备是确保高压网络安全稳定运行的主要防线之一。但基于当前主网拓扑结构复杂、线路架构繁多、分布跨度较大的应用场景环境下,保护设备的潜在运行异常甚至故障难以完全避免;同时,保护设备种类、功能、分布的多样化也对设... 继电保护自动设备是确保高压网络安全稳定运行的主要防线之一。但基于当前主网拓扑结构复杂、线路架构繁多、分布跨度较大的应用场景环境下,保护设备的潜在运行异常甚至故障难以完全避免;同时,保护设备种类、功能、分布的多样化也对设备的缺陷管理与检修反措提出了挑战。故亟待研究兼顾时效性与全面性的设备异常状态风险自动预警技术。为此,针对继电保护自动设备,提出一种基于数据挖掘的异常状态风险实时检测模型。其中,首先采用独立成分分析方法,生成独立分量的线性组合以面向海量异构监测数据实施降噪,能够有效提升高维数据条件下的运算效率;其次,构建深度学习前馈神经网络,使用端到端的训练方法以实现时间序列的异常检测,能够有效缓解多类别时序条件下的运算复杂度。最后,以某地区主网保护系统设备异常数据作为仿真实例,实验结果验证了所设计模型的异常检测性能,能够助推设备安全风险的自动识别和及时应对。 展开更多
关键词 保护设备 深度学习 异常检测 ICA-fnn
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基于HMM-FNN模型的复杂动态手势识别 被引量:40
5
作者 王西颖 戴国忠 +1 位作者 张习文 张凤军 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第9期2302-2312,共11页
复杂动态手势识别是利用视频手势进行人机交互的关键问题.提出一种HMM-FNN模型结构.它整合了隐马尔可夫模型对时序数据的建模能力与模糊神经网络的模糊规则构建与推理能力,并将其应用到复杂动态手势的识别中.复杂动态手势具备两大特点:... 复杂动态手势识别是利用视频手势进行人机交互的关键问题.提出一种HMM-FNN模型结构.它整合了隐马尔可夫模型对时序数据的建模能力与模糊神经网络的模糊规则构建与推理能力,并将其应用到复杂动态手势的识别中.复杂动态手势具备两大特点:运动特征的可分解性与定义描述的模糊性.针对这两种特性,复杂手势被分解为手形变化、2D平面运动与Z轴方向运动3个子部分,分别利用HMM进行建模,HMM模型对观察子序列的似然概率被作为FNN的模糊隶属度,通过模糊规则推理,最终得到手势的分类类别.HMM-FNN方法将高维手势特征分解为低维子特征序列,降低了模型的复杂度.此外,它还可以充分利用人的经验辅助模型结构的创建与优化.实验表明,该方法是一种有效的复杂动态手势识别方法,并且优于传统的HMM模型方法. 展开更多
关键词 手势识别 HMM—fnn模型 复杂动态手势 人机交互
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基于模糊FNN-ELECTRE法的国有商业银行竞争力评价 被引量:7
6
作者 曲国华 张星虎 +3 位作者 李选才 王光 曲卫华 王军梅 《运筹与管理》 CSSCI CSCD 北大核心 2014年第4期167-174,共8页
随着金融业全方位开放,国有商业银行已成为国家经济命脉的核心,其竞争力强弱关系着国家经济的繁荣与衰退。本文基于模糊FNN-ELECTRE方法建立国有商业银行竞争力评价模型,以因素神经网络理论(FNN)与ELECTRE融合方法为基础,以现有商业银... 随着金融业全方位开放,国有商业银行已成为国家经济命脉的核心,其竞争力强弱关系着国家经济的繁荣与衰退。本文基于模糊FNN-ELECTRE方法建立国有商业银行竞争力评价模型,以因素神经网络理论(FNN)与ELECTRE融合方法为基础,以现有商业银行竞争力评价指标为着眼,把国有商业银行竞争力的评价体系从现实竞争力和潜在竞争力两个因素抽取为一级指标,以规模、质量、业务结构、效率、成长性五个因素设为二级指标。从实证的角度对银行A、银行B、银行C、银行D、银行E五大国有银行进行分析验证,对其属性值进行和谐性与非和谐性检验得出,银行B竞争能力最强,银行E竞争能力最弱,五大国有银行均有改进空间。 展开更多
关键词 竞争力 指标体系 因素神经网络fnn 模糊ELECTRE-I 实证分析 国有银行
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基于模糊神经网络(FNN)的赤潮预警预测研究 被引量:17
7
作者 王洪礼 葛根 李悦雷 《海洋通报》 CAS CSCD 北大核心 2006年第4期36-41,共6页
为研究各种理化因子与赤潮藻类浓度间的非线性对应规律和有效预测赤潮藻类浓度,构建了基于BP算法的一个四层模糊神经网络模型。将模糊神经网络(FNN)技术引入赤潮预测研究,并与普通BP网络、RBF网络的结果作比较,结果表明,该模型能够较好... 为研究各种理化因子与赤潮藻类浓度间的非线性对应规律和有效预测赤潮藻类浓度,构建了基于BP算法的一个四层模糊神经网络模型。将模糊神经网络(FNN)技术引入赤潮预测研究,并与普通BP网络、RBF网络的结果作比较,结果表明,该模型能够较好地反演出各种理化因子与夜光藻密度的非线性对应变化规律,有更好的预测功能。 展开更多
关键词 赤潮预测 模糊神经网络(fnn) BP算法
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一种基于FNN的高速网络拥塞控制策略 被引量:3
8
作者 何小燕 吴介一 顾冠群 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2001年第1期41-48,共8页
以 ATM( asynchronous transfer mode)为研究对象 ,提出一种基于模糊神经网络 ( fuzzy neural network,简称 FNN)的流量预测和拥塞控制策略 .拥塞控制是高速网络 (如 ATM)研究中的关键问题之一 .传统的基于 BP神经网络的流量预测方法因... 以 ATM( asynchronous transfer mode)为研究对象 ,提出一种基于模糊神经网络 ( fuzzy neural network,简称 FNN)的流量预测和拥塞控制策略 .拥塞控制是高速网络 (如 ATM)研究中的关键问题之一 .传统的基于 BP神经网络的流量预测方法因其收敛速度较慢且具有较大的误差 ,影响了拥塞控制效果 ,而模糊神经网络由于具有处理不确定性问题和很强的学习能力 ,能很好地解决这一问题 .最后通过仿真 ,比较和分析了基于 BP神经网络和基于 FNN方法的性能 。 展开更多
关键词 拥塞控制 流量预测 模糊神经网络 高速网络 ATM fnn 计算机网络
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工程机械FNN换挡控制系统的改进 被引量:3
9
作者 王学峰 许纯新 +1 位作者 孔德文 赵克利 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第2期1-4,共4页
系统地介绍了工程车辆模糊神经网络 (FNN)换挡控制的后续研究。针对原系统神经网络训练收敛速度慢、挡位决策时间长的问题 ,在仔细分析原控制系统缺陷的基础上 ,对系统中的挡位决策信息进行了研究。主要的改进工作包括训练样本的评价准... 系统地介绍了工程车辆模糊神经网络 (FNN)换挡控制的后续研究。针对原系统神经网络训练收敛速度慢、挡位决策时间长的问题 ,在仔细分析原控制系统缺陷的基础上 ,对系统中的挡位决策信息进行了研究。主要的改进工作包括训练样本的评价准则、按工况分离方法、输入与排序、表示方法等 ,最后改进了控制程序 ,并且给出了改进前、后系统性能对比试验的结果。 展开更多
关键词 工程车辆 fnn 换挡控制系统 模糊神经网络 挡位决策信息 训练样本 排序
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基于FNN解耦纸张定量水分控制策略的研究与应用 被引量:4
10
作者 胡亚南 马文明 王孟效 《中国造纸》 CAS 北大核心 2017年第7期48-53,共6页
针对纸张抄造过程中纸张定量与水分之间存在强耦合的问题,提出一种模糊神经网络(Fuzzy Neural Network,FNN)的解耦控制器,首先利用模糊控制对控制系统进行耦合补偿,然后利用神经网络的自学习、自调整能力不断在控制过程中优化模糊控制... 针对纸张抄造过程中纸张定量与水分之间存在强耦合的问题,提出一种模糊神经网络(Fuzzy Neural Network,FNN)的解耦控制器,首先利用模糊控制对控制系统进行耦合补偿,然后利用神经网络的自学习、自调整能力不断在控制过程中优化模糊控制规则及解耦补偿参数,成功地将纸张抄造过程的多变量系统转变为单变量系统,实现纸张定量、水分之间的解耦。仿真结果表明,采用FNN解耦控制器具有较好的动态响应和较强的鲁棒性。将该策略应用于国内某造纸厂的纸板机控制系统,纸张定量控制精度为±3.9 g/m^2左右,水分控制精度为±1.0%左右,满足该纸机定量水分高精度控制要求。 展开更多
关键词 定量 水分 模糊控制 神经网络 fnn
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基于FNN的软件项目绩效评价模型研究 被引量:3
11
作者 于本海 张金隆 +1 位作者 吴恒亮 郑丽伟 《管理学报》 CSSCI 2011年第10期1517-1523,共7页
从分析软件项目绩效评价指标体系不完善、评价方法不规范和模型考虑因素过于单一入手,应用统计分析理论建立软件组织状态、软件项目自身特征的指标体系;以文献研究的方式,界定软件项目绩效的内涵;提出了一种新的网络拓扑结构设计方法,... 从分析软件项目绩效评价指标体系不完善、评价方法不规范和模型考虑因素过于单一入手,应用统计分析理论建立软件组织状态、软件项目自身特征的指标体系;以文献研究的方式,界定软件项目绩效的内涵;提出了一种新的网络拓扑结构设计方法,建立了基于模糊神经网络的软件项目绩效评价模型;引入改进粒子群学习算法,准确高效地解决了评价模型连接权系数的确定问题。实证研究表明,该模型能够有效地评价软件项目绩效和识别项目风险因素,对软件组织制定风险规避策略、改善项目绩效水平、提供了决策支持信息。 展开更多
关键词 软件项目绩效 软件项目评价 模糊神经网络(fnn) 项目风险管理
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基于神经网络实用稳定性理论提高FNN容错性的方法及其在电力系统中的应用 被引量:5
12
作者 姜惠兰 孙雅明 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2003年第5期29-34,共6页
在神经网络(NN)实用稳定性理论和对前馈神经网络(feed-forward neural network, FNN)容错性能(fault- tolerance performance, FTP)理论分析的基础上,提出了一种提高FNN容错性的实用方法,该法建立了基于FNN学习与模糊处理相结合的FNN模... 在神经网络(NN)实用稳定性理论和对前馈神经网络(feed-forward neural network, FNN)容错性能(fault- tolerance performance, FTP)理论分析的基础上,提出了一种提高FNN容错性的实用方法,该法建立了基于FNN学习与模糊处理相结合的FNN模型重构机理,以改变FNN“伪吸引子”和“伪吸引域”来地提高FNN的FTP。文中以电力输电线路故障诊断为例,通过仿真测试证明了所提方法的可行性,并能有效地提高FNN的FTP,所研究的方法为基于FNN实时信息处理系统的实际应用提供了重要的保证。 展开更多
关键词 电力系统 神经网络 实用稳定性理论 fnn 容错性 输电线路 故障诊断
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基于T-S模型的稳定自适应FNN控制器的设计 被引量:2
13
作者 马勇 杨煜普 +1 位作者 许晓鸣 张卫东 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2001年第3期371-376,共6页
对一类不确定非线性系统 ,提出一种基于 T- S模型的自适应 FNN控制器 .首先用权值固定的 FNN作为非线性系统的近似模型 ,然后再应用自适应 FNN逼近建模误差 ,并引入滑模项增加控制器的鲁棒性 .通过稳定性理论设计自适应律 ,保证了系统... 对一类不确定非线性系统 ,提出一种基于 T- S模型的自适应 FNN控制器 .首先用权值固定的 FNN作为非线性系统的近似模型 ,然后再应用自适应 FNN逼近建模误差 ,并引入滑模项增加控制器的鲁棒性 .通过稳定性理论设计自适应律 ,保证了系统的全局稳定 。 展开更多
关键词 非线性系统 模糊神经网络 自适应控制 稳定性 T-S模型 自适应fnn控制器
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基于改进FNN的危险化学品运输事故智能预测 被引量:2
14
作者 匡蕾 王斌 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2012年第9期97-102,共6页
为提高危险化学品运输事故预测水平,提出一种改进的模糊神经网络(FNN)模型。实现对危险化学品运输事故起数的智能预测。首先分析危险化学品运输的危险源因素集,确定危险源因素集包含实值型和经验型2类数据。然后设计一种数据融合模型,... 为提高危险化学品运输事故预测水平,提出一种改进的模糊神经网络(FNN)模型。实现对危险化学品运输事故起数的智能预测。首先分析危险化学品运输的危险源因素集,确定危险源因素集包含实值型和经验型2类数据。然后设计一种数据融合模型,该模型通过模糊综合评价来精简FNN结构,在此基础上给出改进的危险化学品运输事故的智能预测算法。最后给出改进的危险化学品运输事故的智能预测算法,并以我国2005—2010年期间每个月发生的危险化学品运输事故起数为数据基础进行计算。结果表明,改进模型的预测精度和各种误差均明显好于普通预测模型,预测结果能够反映危险化学品运输事故的实际情况。 展开更多
关键词 危险化学品 运输事故 智能预测 数据融合 模糊神经网络(fnn)
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基于 FNN 机器人擦洗玻璃的主动柔顺控制研究 被引量:1
15
作者 殷跃红 胡盛海 +1 位作者 尉忠信 朱剑英 《南京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1997年第3期251-256,共6页
综合运用了神经网络、模糊理论,详细分析了力反馈和主动柔顺控制的特点,首次提出了“力/位并环控制”的新策略,建立了相应的神经网络结构,利用基于知识的模糊规则实现模糊粗校正,消除明显的干扰信号;再利用神经网络特点将力/位... 综合运用了神经网络、模糊理论,详细分析了力反馈和主动柔顺控制的特点,首次提出了“力/位并环控制”的新策略,建立了相应的神经网络结构,利用基于知识的模糊规则实现模糊粗校正,消除明显的干扰信号;再利用神经网络特点将力/位有效综合,并直接输入机器人位置伺服系统,实施了力/位并环控制。并在AdeptThree精密装配机器人上进行了难度极大的擦洗平面玻璃的实验,有效地将力控制在8±0.5N的理想范围内,取得了满意的效果。 展开更多
关键词 机器人 模糊控制论 擦洗玻璃 柔顺控制 fnn
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基于QPSO-FNN的混沌时间序列预测 被引量:3
16
作者 潘玉民 邓永红 张全柱 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2013年第8期91-94,98,共5页
提出一种太阳黑子月均数混沌时序的模糊神经网络预测方法。该方法根据时间序列的延迟因子和饱和嵌入维数重构相空间,利用Lyapunov指数法判别时序系统的混沌特性,采用混合pi-sigma模糊神经推理方法拟合混沌吸引子特性。其中混合pi-sig-m... 提出一种太阳黑子月均数混沌时序的模糊神经网络预测方法。该方法根据时间序列的延迟因子和饱和嵌入维数重构相空间,利用Lyapunov指数法判别时序系统的混沌特性,采用混合pi-sigma模糊神经推理方法拟合混沌吸引子特性。其中混合pi-sig-ma模糊神经网络以高斯基函数作为模糊子集的隶属度函数,在线动态调整隶属度函数和结论参数,并采用量子粒子群算法(QPSO)优化网络初始参数,提高预测准确度。该模型具有物理意义清晰、预测精度高以及预测结果确定等优点,仿真实验结果证明了该方法的有效性。 展开更多
关键词 混沌时间序列 太阳黑子 混合pi-sigma 模糊神经网络 QPSO-fnn 预测
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基于FNN的环境库兹尼茨曲线预测分析 被引量:4
17
作者 楚海林 李军 《西南交通大学学报》 EI CSCD 北大核心 2004年第6期725-729,共5页
运用模糊神经网络(FNN)理论,通过建立环境和经济发展协调度预测模型,对库兹尼茨曲线进行了定量研究,从而为区域经济决策提供依据.以成都市为例,对其环境与经济发展的协调度进行了预测.根据预测结果对成都市经济发展与环境的关系进行的... 运用模糊神经网络(FNN)理论,通过建立环境和经济发展协调度预测模型,对库兹尼茨曲线进行了定量研究,从而为区域经济决策提供依据.以成都市为例,对其环境与经济发展的协调度进行了预测.根据预测结果对成都市经济发展与环境的关系进行的分析表明,其环境库兹尼茨曲线的峰值特征不明显,表明它的环境质量和经济发展的关系趋于协调. 展开更多
关键词 环境经济学 协调度 模糊神经网络(fnn) 环境库兹尼茨曲线
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FNN在分布式环境中的负载均衡研究 被引量:1
18
作者 徐永红 杨云 +1 位作者 张琨 刘凤玉 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2002年第12期1486-1488,共3页
以工作站机群系统 ( NOW— Network of Workstations)为研究对象 ,提出一种基于模糊神经网络 ( FNN)的负载预测和负载均衡策略 .负载均衡是并行计算机系统研究中的关键问题之一 .传统的负载均衡技术 ,如集中策略及阈值策略等 ,总是以当... 以工作站机群系统 ( NOW— Network of Workstations)为研究对象 ,提出一种基于模糊神经网络 ( FNN)的负载预测和负载均衡策略 .负载均衡是并行计算机系统研究中的关键问题之一 .传统的负载均衡技术 ,如集中策略及阈值策略等 ,总是以当前计算机的实际负载进行任务调度 ,没有考虑负载预测问题 ,从而使计算机的资源消耗较大 ,易造成负载均衡控制滞后的情况 .本文将模糊神经网络引入负载均衡策略 ,利用其处理不确定性问题和自学习能力 ,进行负载预测 ,较好地解决这一问题 .最后通过仿真 。 展开更多
关键词 fnn 分布式环境 负载均衡 并行计算机系统 模糊神经网络
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基于GAPSO-FNN神经网络的锂离子电池传感器故障诊断 被引量:8
19
作者 王志福 罗崴 +3 位作者 闫愿 徐崧 郝文美 周聪林 《储能科学与技术》 CAS CSCD 北大核心 2023年第2期602-608,共7页
新能源汽车的动力电池内部存在多种传感器用来进行电池系统的安全监测,而传感器故障会导致荷电状态等指标出现误差,严重时会触发电池热失控的风险。为了有效准确地进行电池传感器故障诊断,提出基于遗传算法优化粒子群算法(genetic algor... 新能源汽车的动力电池内部存在多种传感器用来进行电池系统的安全监测,而传感器故障会导致荷电状态等指标出现误差,严重时会触发电池热失控的风险。为了有效准确地进行电池传感器故障诊断,提出基于遗传算法优化粒子群算法(genetic algorithm optimized particle swarm optimization,GAPSO)和模糊神经网络(fuzzy neural network,FNN)的锂离子电池传感器故障诊断方法对锂离子电池的传感器进行故障诊断,该方法使识别故障准确率迅速提升。本工作首先通过硬件平台和Matlab/Simulink环境相结合的方式获取电池传感器故障的数据,然后对故障数据进行预处理及特征提取,最后采用GAPSO-FNN算法对电池传感器进行故障诊断,并与传统神经网络和模糊神经网络方法的结果进行对比。仿真结果表明,基于GAPSO-FNN的锂离子电池传感器故障诊断方法相比于传统的神经网络方法测量准确率提升了25%,相比于模糊神经网络准确率提升了10%,故障诊断准确率能够达到95%,在减少故障诊断所需信息量的同时,有效地提升了故障诊断的准确率。 展开更多
关键词 锂离子电池 传感器故障诊断 GAPSO-fnn 健康监测 热失控风险
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基于遗传算法优化的自适应FNN-PID控制器研究 被引量:1
20
作者 高相铭 刘付斌 《科学技术与工程》 北大核心 2012年第27期6949-6954,共6页
针对传统PID控制器参数整定后因无法在线自动调整而导致控制效果不理想的问题,提出了一种基于遗传算法优化模糊神经网络(FNN,FUZZY NEURAL NETWORK)的自适应FNN-PID控制器模型。该模型结合了模糊神经网络良好的自适应自学习能力和遗传... 针对传统PID控制器参数整定后因无法在线自动调整而导致控制效果不理想的问题,提出了一种基于遗传算法优化模糊神经网络(FNN,FUZZY NEURAL NETWORK)的自适应FNN-PID控制器模型。该模型结合了模糊神经网络良好的自适应自学习能力和遗传算法强大的全局搜索能力。利用遗传算法对模糊神经网络的参数进行优化与训练,使PID控制器能够根据被控对象的变化而适时在线调整自身参数KP,KI和KD,从而达到理想的控制性能。将该控制器应用于异步电动机控制系统进行仿真实验,结果表明:基于遗传算法优化的自适应FNN-PID控制器具有较好的自适应能力和鲁棒性,控制效果明显优于传统PID控制器。 展开更多
关键词 fnn-PID 遗传算法 异步电动机
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