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自适应T-S型模糊径向基函数网络被引量：2: 1; 作者程玉虎王雪松孙伟《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第19期4440-4444,共5页; 针对T-S型模糊推理系统的模型参数辨识问题,充分利用模糊推理系统的可理解性与神经网络的学习能力,提出一种自适应T-S型模糊径向基函数网络。为设计满足精度要求的最小结构神经网络,在对网络学习动态进行分析的基础上,给出了网络拓扑结... 展开更多; 关键词 t-s型模糊推理系统径向基函数网络学习动态结构学习参数学习; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于改进Gath-Geva聚类方法的磁流变阻尼器T-S模糊建模被引量：1: 2; 作者田应飞夏东斌 +3 位作者杜秀梅卢胜晏迅蒋和跃《重庆大学学报》 CSCD 北大核心 2022年第3期12-19,共8页; 磁流变阻尼器作为车辆智能悬架系统的核心元件,其逆模型的精度是影响车辆悬架减振控制性能的主要因素。文中针对全地形车悬架系统中磁流变阻尼器的滞回非线性导致建模精度低的问题,提出了采用基于改进的Gath-Geva聚类的模糊T-S建模方法... 展开更多; 关键词磁流变阻尼器力学性能 t-s型模糊推理 Gath-Geva聚类逆模型; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于T-S和AIFNN的旧住宅性能评价研究被引量：6: 3; 作者高宇波韩卫成胡川晋《太原理工大学学报》北大核心 2017年第3期296-302,共7页; 在我国旧住宅资源日益增多的情况下,如何把握其性能的衰退程度和可利用程度,为旧住宅下一步的改造再利用提供科学的指导,是目前旧住宅研究面临的关键问题。基于旧住宅问题现状,从技术、经济、社会3个方面构建旧住宅性能评价指标体系,包... 展开更多; 关键词住宅性能评价旧住宅 t-s模糊推理自适应直觉模糊神经网络; 在线阅读下载PDF 职称材料

一种模糊神经网络的快速参数学习算法被引量：21: 4; 作者陈非敬忠良姚晓东《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第4期583-587,共5页; 提出了一种新的模糊神经网络的快速参数学习算法 ,采用一些特殊的处理 ,可以用递推最小二乘法 (RLS)来调整所有的参数 .以前的学习算法在调整模糊隶属度函数的中心和宽度的时候 ,用的是梯度下降法 ,具有容易陷入局部最小值点、收敛速度... 展开更多; 关键词模糊神经网络快速参数学习算法 t-s模糊推理系统多层前向神经网络改进RLS算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

竞争式Takagi-Sugeno模糊再励学习被引量：5: 5; 作者晏雄伟邓志东孙增圻《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2002年第6期873-880,共8页; 针对连续空间的复杂学习任务 ,提出了一种竞争式 Takagi- Sugeno模糊再励学习网络(CTSFRLN) ,该网络结构集成了 Takagi- Sugeno模糊推理系统和基于动作的评价值函数的再励学习方法 .文中相应提出了两种学习算法 ,即竞争式 Takagi- Sugen... 展开更多; 关键词再励学习函数逼近 t-s模糊推理系统机器学习神经网络; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名自适应T-S型模糊径向基函数网络被引量：2: 1; 作者程玉虎王雪松孙伟; 机构中国矿业大学信息与电气工程学院; 出处《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第19期4440-4444,共5页; 基金国家博士后科学基金(20070411064) 江苏省博士后科学基金(0601033B) +1 种基金中国矿业大学青年科研基金(0C060093)。; 文摘针对T-S型模糊推理系统的模型参数辨识问题,充分利用模糊推理系统的可理解性与神经网络的学习能力,提出一种自适应T-S型模糊径向基函数网络。为设计满足精度要求的最小结构神经网络,在对网络学习动态进行分析的基础上,给出了网络拓扑结构的动态构造学习算法。在不需要任何先验知识的情况下,能够根据任务复杂度和学习进度进行网络隐层节点的自适应增加、合并和删除操作。将该网络应用于非线性函数逼近问题,取得较好的效果。; 关键词 t-s型模糊推理系统径向基函数网络学习动态结构学习参数学习; Keywords t-s fuzzy inference system radial basis function network learning dynamics structure learning parameter learning; 分类号 TP181 [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

题名基于改进Gath-Geva聚类方法的磁流变阻尼器T-S模糊建模被引量：1: 2; 作者田应飞夏东斌杜秀梅卢胜晏迅蒋和跃; 机构重庆嘉陵全域机动车辆有限公司重庆大学光电工程学院重庆大学光电技术与系统教育部重点实验室陆军装备部驻重庆地区第六军事代表室; 出处《重庆大学学报》 CSCD 北大核心 2022年第3期12-19,共8页; 基金中国兵器集团资助项目(T02)。; 文摘磁流变阻尼器作为车辆智能悬架系统的核心元件,其逆模型的精度是影响车辆悬架减振控制性能的主要因素。文中针对全地形车悬架系统中磁流变阻尼器的滞回非线性导致建模精度低的问题,提出了采用基于改进的Gath-Geva聚类的模糊T-S建模方法。通过MTS试验机对磁流变阻尼器在不同工作频率、幅值和激励电流下的输出力进行测试和分析。基于试验测试结果和T-S模糊推理方法,建立了阻尼器的逆向模型。采用改进Gath-Geva聚类方法对建立的T-S模糊模型参数进行辨识,获得了激励位移、速度、阻尼力和控制电流之间的关系,提高建模精度和参数辨识速度。最后,通过试验对所提出的模糊非线性建模方法进行验证。结果表明,文中方法对阻尼器的控制电流具有较高的预测精度,电流预测值与实验值的均方根误差仅为0.0088 A。; 关键词磁流变阻尼器力学性能 t-s型模糊推理 Gath-Geva聚类逆模型; Keywords MR damper mechanical properties t-s fuzzy reasoning Gath-Geva clustering inverse model; 分类号 O345 [理学—固体力学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于T-S和AIFNN的旧住宅性能评价研究被引量：6: 3; 作者高宇波韩卫成胡川晋; 机构太原理工大学建筑与土木工程学院; 出处《太原理工大学学报》北大核心 2017年第3期296-302,共7页; 基金国家自然科学基金资助项目:旧住宅性能评价及实践效用研究(51378329); 文摘在我国旧住宅资源日益增多的情况下,如何把握其性能的衰退程度和可利用程度,为旧住宅下一步的改造再利用提供科学的指导,是目前旧住宅研究面临的关键问题。基于旧住宅问题现状,从技术、经济、社会3个方面构建旧住宅性能评价指标体系,包含环境与规划、功能与空间、设备于设施、结构与安全等4个方面的内容;利用Takagi-Sugeno(T-S)直觉模糊推理实现不确定信息的量化表达,构建了基于自适应直觉模糊神经网络(adaptive intuitionistic fuzzy neural network,AIFNN)的旧住宅性能评价模型;结合仿真样本与实证案例,分析验证了模型的可行性及有效性。评价结果运用到旧住宅的市场实践中,为下一步的再利用提供科学的量化技术支持。; 关键词住宅性能评价旧住宅 t-s模糊推理自适应直觉模糊神经网络; Keywords performance and evaluation of residential old residential t-s fuzzy reasoning AIFNN; 分类号 X321 [环境科学与工程—环境工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一种模糊神经网络的快速参数学习算法被引量：21: 4; 作者陈非敬忠良姚晓东; 机构上海交通大学电子信息学院航空航天信息与控制研究所; 出处《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第4期583-587,共5页; 文摘提出了一种新的模糊神经网络的快速参数学习算法 ,采用一些特殊的处理 ,可以用递推最小二乘法 (RLS)来调整所有的参数 .以前的学习算法在调整模糊隶属度函数的中心和宽度的时候 ,用的是梯度下降法 ,具有容易陷入局部最小值点、收敛速度慢等缺点 ,而本算法则可以克服这些缺点 ,最后通过仿真验证了算法的有效性 .; 关键词模糊神经网络快速参数学习算法 t-s模糊推理系统多层前向神经网络改进RLS算法; Keywords t-s fuzzy inference system multi-layer neural networks modified RLS algorithm fuzzy neural networks (FNN); 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

题名竞争式Takagi-Sugeno模糊再励学习被引量：5: 5; 作者晏雄伟邓志东孙增圻; 机构清华大学计算机科学与技术系智能技术与系统国家重点实验室; 出处《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2002年第6期873-880,共8页; 基金高等学校优秀青年教师教学科研奖励计划资助; 文摘针对连续空间的复杂学习任务 ,提出了一种竞争式 Takagi- Sugeno模糊再励学习网络(CTSFRLN) ,该网络结构集成了 Takagi- Sugeno模糊推理系统和基于动作的评价值函数的再励学习方法 .文中相应提出了两种学习算法 ,即竞争式 Takagi- Sugeno模糊 Q-学习算法和竞争式 Takagi- Sugeno模糊优胜学习算法 ,其把 CTSFRLN训练成为一种所谓的 Takagi- Sugeno模糊变结构控制器 .以二级倒立摆控制系统为例 ,仿真研究表明所提出的学习算法在性能上优于其它的再励学习算法 .; 关键词再励学习函数逼近 t-s模糊推理系统机器学习神经网络; Keywords Computer simulation Control systems Functions Fuzzy sets Learning algorithms Neural networks Pendulums; 分类号 TP18 [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	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	自适应T-S型模糊径向基函数网络	程玉虎王雪松孙伟	《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2007	2	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于改进Gath-Geva聚类方法的磁流变阻尼器T-S模糊建模	田应飞夏东斌杜秀梅卢胜晏迅蒋和跃	《重庆大学学报》 CSCD 北大核心	2022	1	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于T-S和AIFNN的旧住宅性能评价研究	高宇波韩卫成胡川晋	《太原理工大学学报》北大核心	2017	6	在线阅读下载PDF 职称材料
4	一种模糊神经网络的快速参数学习算法	陈非敬忠良姚晓东	《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心	2002	21	在线阅读下载PDF 职称材料
5	竞争式Takagi-Sugeno模糊再励学习	晏雄伟邓志东孙增圻	《自动化学报》 EI CSCD 北大核心	2002	5	在线阅读下载PDF 职称材料