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基于T-S模糊神经网络模型的榆林市土壤风蚀危险度评价 被引量:14
1
作者 刘新颜 曹晓仪 董治宝 《地理科学》 CSCD 北大核心 2013年第6期741-747,共7页
选择位于风沙过渡区的榆林市为研究区域,以GIS技术和T-S模糊神经网络为依托,从土壤风蚀影响因子及风蚀动力学机制出发构建区域土壤风蚀危险度模型。基于此模型,对榆林市土壤风蚀危险度空间分异特征进行了分析,结果表明:T-S模糊神经网络... 选择位于风沙过渡区的榆林市为研究区域,以GIS技术和T-S模糊神经网络为依托,从土壤风蚀影响因子及风蚀动力学机制出发构建区域土壤风蚀危险度模型。基于此模型,对榆林市土壤风蚀危险度空间分异特征进行了分析,结果表明:T-S模糊神经网络模型可有效地揭示出区域土壤风蚀危险度与环境之间的映射关系,为土壤风蚀预测提供依据;风力、植被、气温、降水、地形等环境要素控制着土壤风蚀危险度空间分异格局;榆林市土壤风蚀危险度空间分异格局表现为:危险度从西北向东南逐渐降低。 展开更多
关键词 榆林市 土壤风蚀 t-s模糊神经网络 危险度评价
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基于T-S模糊神经网络模型对西部村镇集雨窖水水质的评价研究 被引量:5
2
作者 齐昕 刘嘉夫 《节水灌溉》 北大核心 2015年第3期28-30,34,共4页
针对西北村镇集雨窖水的水质特点,采用基于T-S模型的模糊神经网络对其进行评价分析。评价分析选用窖水水质指标中的CODMn、NH3-N和DO三个水质指标为输入向量,建立了适用于集雨窖水水质评价的T-S模糊神经网络模型,该模型最大训练误差︱e... 针对西北村镇集雨窖水的水质特点,采用基于T-S模型的模糊神经网络对其进行评价分析。评价分析选用窖水水质指标中的CODMn、NH3-N和DO三个水质指标为输入向量,建立了适用于集雨窖水水质评价的T-S模糊神经网络模型,该模型最大训练误差︱e︱≤0.057 5,具有较强的泛化能力。在实例分析中,得出不同集雨面所收集的集雨窖水水质也不相同;降雨初期集雨窖水水质均为超Ⅴ类,随着时间的增长窖内水质有着明显的改善,但20d内,水质依旧较差且不稳定,需对集雨窖水进行相关处理后才可作为日常生活用水使用。 展开更多
关键词 t-s模糊神经网络 集雨窖水 水质评价
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基于T-S模糊神经网络模型的编码器故障软闭环容错控制方法 被引量:3
3
作者 李炜 李青朋 +1 位作者 毛海杰 龚建兴 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2014年第12期3646-3650,共5页
针对舞台吊杆调速系统中速度反馈元件增量式编码器可能产生的丢码、断码等问题,为防止故障影响的传播,结合数据驱动技术提出了一种基于T-S模糊神经网络(T-S FNN)模型的编码器故障检测与软闭环容错控制方法。首先,利用系统正常运行时的... 针对舞台吊杆调速系统中速度反馈元件增量式编码器可能产生的丢码、断码等问题,为防止故障影响的传播,结合数据驱动技术提出了一种基于T-S模糊神经网络(T-S FNN)模型的编码器故障检测与软闭环容错控制方法。首先,利用系统正常运行时的历史数据建立系统较为精确的T-S FNN预测模型,并用实际编码器测量值与模型预测值相减获得残差信息;其次,将其残差实时数据通过改进的序贯概率比检验(SPRT)算法进行故障检测,以克服检测延迟确保故障检测的可靠性,当检测出故障时,再用T-S FNN模型的预测输出替代故障编码器的输出,实现软闭环方式下的容错运行;最后,针对编码器丢码、断码等故障,采用上述方法进行了软闭环容错控制的有效性仿真验证。仿真结果表明,该方法能够快速可靠地检测到编码器故障,并用预测的重构信息通过容错切换机制,及时、安全地以软闭环方式实现了对故障编码器的容错控制,提高了舞台吊杆调速系统运行的安全可靠性。 展开更多
关键词 舞台吊杆调速系统 增量式编码器 t-s模糊神经网络 改进的序贯概率比检验算法 软闭环容错控制
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基于T-S模糊神经网络模型的极移预报方法 被引量:1
4
作者 熊峰 李宗春 +2 位作者 郭迎钢 付永健 汪文琪 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2020年第S01期205-209,共5页
为提高极移的预报精度,本文建立了基于T-S模糊神经网络的极移预报模型。首先利用最小二乘对极移序列中的趋势项进行拟合外推,然后建立TSFNN预报模型对最小二乘拟合残差部分进行训练和预报,最后合并最小二乘外推值和TSFNN模型预报值得到... 为提高极移的预报精度,本文建立了基于T-S模糊神经网络的极移预报模型。首先利用最小二乘对极移序列中的趋势项进行拟合外推,然后建立TSFNN预报模型对最小二乘拟合残差部分进行训练和预报,最后合并最小二乘外推值和TSFNN模型预报值得到最终的极移预报值。在试验中,本文基于T-S模糊神经网络模型对不同跨度的极移预报进行研究,并与BP神经网络的预报效果进行对比,结果表明,该预报模型能很好地克服神经网络收敛速度慢、易陷入局部极值、预报精度较低的缺点,可以有效地用于极移预报。 展开更多
关键词 地球定向参数 极移 预报 t-s模糊神经网络
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核反应堆冷却剂系统故障诊断动态模糊径向基神经网络模型
5
作者 朱佳浩 戴滔 +1 位作者 隋阳 李枭瀚 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第11期4567-4573,共7页
针对传统的故障诊断方法难以在不确定环境下准确诊断核电厂核反应堆冷却剂系统(reactor coolant system, RCS)故障这一问题,按照以下路线建立了一种核电厂RCS故障诊断动态模糊径向基神经网络(dynamic fuzzy radial basis function neura... 针对传统的故障诊断方法难以在不确定环境下准确诊断核电厂核反应堆冷却剂系统(reactor coolant system, RCS)故障这一问题,按照以下路线建立了一种核电厂RCS故障诊断动态模糊径向基神经网络(dynamic fuzzy radial basis function neural network, DFRBFNN)模型。首先,根据RCS的故障类型和样本数据,确定DFRBFNN模型的初始结构;然后,应用径向基神经网络方法,构建了RCS故障诊断DFRBFNN初始模型,应用随机初始化方法,对DFRBFNN初始模型的去模糊层到输出层的连接权重进行初始化处理;最后,应用误差下降率法,修正DFRBFNN初始模型的结构和参数,构建了RCS故障诊断DFRBFNN模型。应用所建立的模型对冷却剂丧失、失流和蒸汽发生器管道破裂事故进行诊断,并与传统的故障诊断模型进行对比,验证了本文所建立模型的有效性。研究表明,所构建的核电厂RCS故障诊断DFRBFNN模型能够在不确定环境下准确地诊断RCS的故障。 展开更多
关键词 核电厂 核反应堆冷却剂系统 故障诊断 动态模糊径向基神经网络模型
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基于模糊神经网络的深远海网箱养殖水质评价
6
作者 付晓月 赵琳琳 +3 位作者 陈乾龙 赵明冬 张小楠 闫宁 《水产养殖》 2025年第10期21-26,共6页
采用模糊神经网络方法,对2023年1月—2024年12月海州湾某深远海网箱养殖区及其邻近代表性水域的水质进行了综合评价。结果显示,核心养殖区(网箱A、B、C周边)的氨氮、总氮、总磷、溶解氧和化学需氧量等关键指标整体优于《地表水环境质量... 采用模糊神经网络方法,对2023年1月—2024年12月海州湾某深远海网箱养殖区及其邻近代表性水域的水质进行了综合评价。结果显示,核心养殖区(网箱A、B、C周边)的氨氮、总氮、总磷、溶解氧和化学需氧量等关键指标整体优于《地表水环境质量标准》(GB 3838—2002)Ⅲ类限值要求。借助MATLAB平台进行网络训练与测试,首先通过mapminmax函数对数据进行归一化处理,进一步完成网络训练并获得训练数据预测结果;随后利用训练好的网络模型对该养殖区域水质开展实例预测,并将预测结果与实际监测数据进行比较,系统分析其误差及吻合程度。指出,基于T-S模糊神经网络的水质评价模型准确性较高,预测变化趋势与实际指标变化基本一致,能够有效支持区域水资源的评价与水质改善实践,具备良好的应用前景。 展开更多
关键词 t-s模糊神经网络 深远海网箱 水质评价
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基于T-S模糊神经网络的采空塌陷危险性判别 被引量:11
7
作者 张连杰 武雄 +1 位作者 谢永 吴晨亮 《现代地质》 CAS CSCD 北大核心 2015年第2期461-465,共5页
采空区地面塌陷的危险性判别受地质因素、采矿因素等多重因素的影响,各因素往往影响程度不同且部分因素之间又相互联系。为了能够较准确地对采空塌陷危险性进行评估,引入了T-S模糊神经网络模型。以北京西山地区采空塌陷为例,根据塌陷特... 采空区地面塌陷的危险性判别受地质因素、采矿因素等多重因素的影响,各因素往往影响程度不同且部分因素之间又相互联系。为了能够较准确地对采空塌陷危险性进行评估,引入了T-S模糊神经网络模型。以北京西山地区采空塌陷为例,根据塌陷特点,分别选取了地质构造复杂程度、覆盖层类型、第四系覆盖层厚度、覆岩强度、煤层倾角、采深采厚比、采空区埋深、采空区空间叠置层数8项影响因素作为评价指标,并建立了分级标准。将单因素评价指标均匀线性插值作为训练样本,建立了T-S模糊神经网络判别模型。利用训练好的神经网络模型对选取的8处采空区进行评估,结果分别为:Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅱ,结果与实际情况吻合。研究表明,利用T-S模糊神经网络研究采空塌陷危险性是可行的。 展开更多
关键词 采空区 地面塌陷 评价 t-s模糊神经网络模型
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基于T-S模糊神经网络的模型在台风灾情预测中的应用——以海南为例 被引量:15
8
作者 张广平 张晨晓 谢忠 《灾害学》 CSCD 北大核心 2013年第2期86-89,共4页
使用1992-2011年间海南省台风灾害数据,综合T-S模糊神经网络的模糊逻辑和神经网络学习优化的性能,设计了一种灾害损失预测模型并定量地表达了台风灾害损失致灾因子与灾情指标因子之间的规律。调节模型的参数cji、σji和pji(k),控制学习... 使用1992-2011年间海南省台风灾害数据,综合T-S模糊神经网络的模糊逻辑和神经网络学习优化的性能,设计了一种灾害损失预测模型并定量地表达了台风灾害损失致灾因子与灾情指标因子之间的规律。调节模型的参数cji、σji和pji(k),控制学习性能指标误差值Ep和总误差E来优化模型的性能。将模型应用于201108号台风"洛坦"灾害损失预测中,实验结果表明该模型具有较好的预测功能。 展开更多
关键词 台风灾害 预测模型 t-s模糊神经网络 海南
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神经网络结构的递归T-S模糊模型 被引量:10
9
作者 李翔 陈增强 袁著祉 《系统工程学报》 CSCD 2001年第4期268-274,共7页
提出一种新的递归 T- S模型 (Takagi- Sugeno模型 )的模糊神经网络结构 (TSFRNN ) ,利用动态 BP(DBP)算法来学习训练神经网络的参数 ,通过与通常的多层前馈神经网络结构的 T- S模糊神经网络(TSFNN)的对比仿真实验 ,说明在非线性系统建... 提出一种新的递归 T- S模型 (Takagi- Sugeno模型 )的模糊神经网络结构 (TSFRNN ) ,利用动态 BP(DBP)算法来学习训练神经网络的参数 ,通过与通常的多层前馈神经网络结构的 T- S模糊神经网络(TSFNN)的对比仿真实验 ,说明在非线性系统建模方面 TSFRNN比 TSFNN更加优越 . 展开更多
关键词 递归神经网络 t-s模糊模型 非线性系统 建模 学习算法
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用T-S模型模糊神经网络进行压裂效果预测 被引量:5
10
作者 刘洪 赵金洲 +2 位作者 胡永全 张绍伦 刘江雁 《断块油气田》 CAS 2002年第3期35-38,共4页
压裂效果受多种因素的影响,不同井况的不同参数对压裂效果的影响程度不一样,具有许多的模糊性。运用T—S模型模糊神经网络,建立各种影响因素与压裂效果之间的关系模型和预测模型,可以用来指导压裂选井选层和压裂施工工艺。实践证明,该... 压裂效果受多种因素的影响,不同井况的不同参数对压裂效果的影响程度不一样,具有许多的模糊性。运用T—S模型模糊神经网络,建立各种影响因素与压裂效果之间的关系模型和预测模型,可以用来指导压裂选井选层和压裂施工工艺。实践证明,该方法用于压裂效果预测具有良好的适应性和实用性。 展开更多
关键词 t-s模型 模糊神经网络 压裂效果 预测 油气藏 选井 选层
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基于T-S模型的模糊神经网络城市需水量预测方法研究 被引量:15
11
作者 孙月峰 闫雅飞 +1 位作者 张表志 刘少博 《安全与环境学报》 CAS CSCD 北大核心 2013年第2期136-139,共4页
针对需水量预测的非线性、随机性和模糊性等特点,引入模糊系统理论,建立了基于T-S模型的模糊神经网络需水量预测模型。该模型将模糊系统良好的模糊知识表达能力与神经网络强大的自学习和自适应能力有机结合,具有逼近最优、收敛速度快、... 针对需水量预测的非线性、随机性和模糊性等特点,引入模糊系统理论,建立了基于T-S模型的模糊神经网络需水量预测模型。该模型将模糊系统良好的模糊知识表达能力与神经网络强大的自学习和自适应能力有机结合,具有逼近最优、收敛速度快、训练时间短等优点。应用该模型预测了天津市2015年的需水量。结果表明,采用基于T-S模型的模糊神经网络方法进行需水量预测的拟合与预测平均相对误差分别为3.39%和2.67%。将该模型与BP神经网络和非线性回归方法的预测结果进行对比分析,该模型的拟合与预测精度最高。 展开更多
关键词 水文学 模糊理论 BP神经网络 需水量预测 模型
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基于T-S模型的模糊神经网络PID控制 被引量:7
12
作者 姜映红 叶碧成 《控制工程》 CSCD 2006年第6期540-542,546,共4页
针对在非线性、时变不确定系统中,常规PID控制器难以获得满意效果的问题,仿照传统PID控制器结构,设计了一种基于T-S模型的模糊神经网络PID控制器。该控制器基于T-S模糊模型,将PID结构融入模糊控制中,充分发挥了模糊系统非线性、可解释... 针对在非线性、时变不确定系统中,常规PID控制器难以获得满意效果的问题,仿照传统PID控制器结构,设计了一种基于T-S模型的模糊神经网络PID控制器。该控制器基于T-S模糊模型,将PID结构融入模糊控制中,充分发挥了模糊系统非线性、可解释性的特点;然后又利用神经网络的学习算法,实现了对模糊控制器的参数调整,使控制器具有了适应时变、不确定系统的自学习和自组织能力。针对非线性、时变系统,将此控制器与传统PID控制器对比进行了仿真研究,并应用于啤酒发酵领域,其结果表明,该控制器取得了令人满意的效果。 展开更多
关键词 t-s模型 模糊 神经网络 PID
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基于T-S模型的模糊神经网络在地下硐室超挖预测中的应用 被引量:2
13
作者 李启月 孔德国 +1 位作者 吴正宇 黄武林 《矿冶工程》 CSCD 北大核心 2017年第1期1-4,共4页
以山东某隧道为例,运用基于T-S模型的模糊神经网络,结合相关影响因素对地下硐室超挖进行了预测。预测模型根据工程实际情况选用了199组数据,其中179组数据作为训练样本训练网络,20组数据作为测试样本验证模型的预测结果。通过计算,基于... 以山东某隧道为例,运用基于T-S模型的模糊神经网络,结合相关影响因素对地下硐室超挖进行了预测。预测模型根据工程实际情况选用了199组数据,其中179组数据作为训练样本训练网络,20组数据作为测试样本验证模型的预测结果。通过计算,基于T-S模型模糊神经网络超挖预测的相关系数为0.962 8,均方差为0.449,平均相对误差为6.33%。与BP神经网络和回归模型的预测结果进行了比较分析,结果表明基于T-S模型的模糊神经网络预测效果最好,能精确预测地下硐室爆破超挖量,对控制超挖量具有重要意义。 展开更多
关键词 地下硐室 超挖 预测 t-s模型 模糊神经网络
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基于RBF模糊神经网络的钢轨侧磨预测
14
作者 杨光 孙庆 王伟 《城市轨道交通研究》 北大核心 2025年第S1期92-95,104,共5页
[目的]随着地铁运营时间延长和列车运行速度提升,钢轨磨损程度日益严重,曲线段钢轨侧磨尤其严重,因此需对曲线段钢轨侧磨的影响因素与变化规律进行深入研究。[方法]分析并找出了影响钢轨侧磨产生及发展的主要因素。基于RBF(径向基)模糊... [目的]随着地铁运营时间延长和列车运行速度提升,钢轨磨损程度日益严重,曲线段钢轨侧磨尤其严重,因此需对曲线段钢轨侧磨的影响因素与变化规律进行深入研究。[方法]分析并找出了影响钢轨侧磨产生及发展的主要因素。基于RBF(径向基)模糊神经网络构建了钢轨侧磨预测模型。将钢轨侧磨主要影响因素作为该模型主要参数,并结合上海轨道交通1号线测量数据进行了仿真预测试验。[结果及结论]该模型的钢轨侧磨预测值较好地拟合了实际的钢轨侧磨变化趋势,预测误差在0~1 mm范围内。根据该模型的钢轨侧磨预测结果能够掌握钢轨侧磨的状态变化趋势,能够为指导钢轨更换或打磨作业提供数据支持。 展开更多
关键词 城市轨道交通 钢轨侧磨 RBF模糊神经网络 预测模型
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基于模糊神经网络对抗生成的城市固废焚烧过程二噁英排放预警
15
作者 崔璨麟 汤健 +1 位作者 夏恒 乔俊飞 《控制理论与应用》 北大核心 2025年第4期757-766,共10页
城市固废焚烧(MSWI)过程产生的二噁英(DXN)类剧毒污染物是全世界范围内备受关注的环保指标,进行DXN排放浓度预警是缓解焚烧建厂“邻避效应”和实现城市精准污染防控等难题的关键之一.受限于产生机理上的全流程相关、记忆效应等特性以及... 城市固废焚烧(MSWI)过程产生的二噁英(DXN)类剧毒污染物是全世界范围内备受关注的环保指标,进行DXN排放浓度预警是缓解焚烧建厂“邻避效应”和实现城市精准污染防控等难题的关键之一.受限于产生机理上的全流程相关、记忆效应等特性以及检测技术上的高难度和离线化验上的高成本等原因,DXN建模数据面临着维数高、不确定性强和样本稀疏等问题.对此,本文提出基于模糊神经网络(FNN)对抗生成的DXN排放预警方法.首先,采用基于随机森林(RF)的自适应特征选择算法降低输入变量维数;接着,基于FNN的生成对抗网络(GAN)迭代产生用于预警建模的候选虚拟样本,以缓解不确定性和稀疏性问题;然后,通过多约束选择机制进行虚拟样本筛选以提高样本质量;最后,构建基于真实与虚拟混合样本的DXN排放预警模型.基于北京某MSWI电厂的实际DXN数据验证了所提方法的有效性. 展开更多
关键词 城市固废焚烧 二噁英 模糊神经网络 生成对抗网络 虚拟样本 预警模型
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基于T-S模型模糊神经网络的PM2.5质量浓度预测 被引量:13
16
作者 杨云 付彦丽 《陕西科技大学学报(自然科学版)》 2015年第6期162-166,共5页
针对空气中PM2.5浓度预测问题,提出了基于T-S模糊神经网络的预测方法.以宝鸡市监测站每小时监测数据为研究对象,进行PM2.5小时浓度预测建模.T-S模糊神经网络将模糊系统的模糊知识表达能力及神经网络的自我学习能力相结合,针对PM2.5预测... 针对空气中PM2.5浓度预测问题,提出了基于T-S模糊神经网络的预测方法.以宝鸡市监测站每小时监测数据为研究对象,进行PM2.5小时浓度预测建模.T-S模糊神经网络将模糊系统的模糊知识表达能力及神经网络的自我学习能力相结合,针对PM2.5预测这类非线性问题具有很好的处理效果.将T-S模糊神经网络的预测结果与BP神经网络的预测结果进行对比分析,结果表明,T-S模糊神经网络的预测结果具有更高的准确度和精确度. 展开更多
关键词 PM2 .5预测 t-s模糊系统 BP神经网络
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基于改进T-S模糊模型的智能电能表寿命预测方法
17
作者 李丹 莫冰 潘广泽 《南方电网技术》 北大核心 2025年第5期137-145,共9页
针对目前我国智能电能表寿命衡量标准单一、复杂环境应力条件下寿命预测精度低的问题,对复杂环境应力下智能电能表寿命预测问题进行了深入的研究。研究了智能电能表的失效机理,对影响智能电能表寿命的6种环境应力进行分析,并针对由于智... 针对目前我国智能电能表寿命衡量标准单一、复杂环境应力条件下寿命预测精度低的问题,对复杂环境应力下智能电能表寿命预测问题进行了深入的研究。研究了智能电能表的失效机理,对影响智能电能表寿命的6种环境应力进行分析,并针对由于智能电能表故障样本偏少、寿命较长导致寿命难以预测的困难,提出了一种利用粒子群算法参数优化的T-S(Takagi-Sugeno)模糊模型智能电能表的寿命预测方法。收集了我国4种典型气候条件下的智能电表应力与寿命数据进行寿命预测实验验证,实验结果表明,该方法可以有效的预测不同环境、多种环境参数影响下的智能电能表的寿命,其精度高于原始T-S模糊模型算法。 展开更多
关键词 智能电能表 寿命预测 t-s模糊模型 粒子群算法 环境应力
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基于T-S模糊神经网络组合模型的CPI预测 被引量:4
18
作者 荀新新 张德生 +1 位作者 王雁 杜方欣 《陕西科技大学学报(自然科学版)》 2014年第3期173-176,共4页
首先对我国CPI和PPI序列建立了VAR模型和加外生变量的半参数自回归模型,得到CPI的拟合值和预测值;然后在这两种单模型的基础上,结合模糊数学和神经网络知识,建立了T-S模糊神经网络组合预测模型;最后对三种模型进行比较.结果显示,T-S模... 首先对我国CPI和PPI序列建立了VAR模型和加外生变量的半参数自回归模型,得到CPI的拟合值和预测值;然后在这两种单模型的基础上,结合模糊数学和神经网络知识,建立了T-S模糊神经网络组合预测模型;最后对三种模型进行比较.结果显示,T-S模糊神经网络组合模型提高了预测结果的可靠性和准确性. 展开更多
关键词 VAR模型 加外生变量的半参数自回归模型 t-s模糊神经网络组合模型 隶属度函数
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扩展T-S模糊模型的PSO神经网络优化算法 被引量:2
19
作者 吴科 李伟华 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第35期238-241,共4页
针对机械设备具有模糊性和非线性的特点,提出了一种利用扩展T-S模糊模型的,自适应PSO算法和BP神经网络相结合的新型智能结构优化算法。通过自适应的高斯函数来更改基本T-S模糊模型中的隶属度函数,进而使用扩展的T-S模糊模型来调整PSO算... 针对机械设备具有模糊性和非线性的特点,提出了一种利用扩展T-S模糊模型的,自适应PSO算法和BP神经网络相结合的新型智能结构优化算法。通过自适应的高斯函数来更改基本T-S模糊模型中的隶属度函数,进而使用扩展的T-S模糊模型来调整PSO算法的参数。以BP神经网络隐含层神经元数目为设计变量,提取训练后的均方误差作为评价函数,用改进后的粒子群算法进行寻优。把优化后的网络模型应用于轮盘结构优化中,实验表明,该方法在保证轮盘性能的同时,对其结构进行了重新优化,是一种可行的结构优化方法。 展开更多
关键词 模糊模型 离子群优化算法 BP神经网络 优化
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水下机器人T-S型模糊神经网络控制 被引量:18
20
作者 梁霄 张均东 +3 位作者 李巍 郭冰洁 万磊 徐玉如 《电机与控制学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第7期99-104,共6页
针对水下机器人模糊神经网络控制器运算量大和对强外界扰动的鲁棒性差及存在滞后性的问题,提出基于混合学习算法的水下机器人T-S型模糊神经网络控制方法。采用免疫遗传算法离线优化和神经网络自学习在线调整隶属函数的参数,从而减少神... 针对水下机器人模糊神经网络控制器运算量大和对强外界扰动的鲁棒性差及存在滞后性的问题,提出基于混合学习算法的水下机器人T-S型模糊神经网络控制方法。采用免疫遗传算法离线优化和神经网络自学习在线调整隶属函数的参数,从而减少神经网络的运算量,增强水下机器人对环境变化的反应能力。采用T-S模型,由后件网络动态调整模糊规则,提高控制系统的适应性。通过某微小型水下机器人的仿真和外场实验验证方法的可行性和优越性。实验结果表明,控制器对外界扰动具有较强的鲁棒性,保证即使在恶劣情况下,控制性能仍保持在较高水平。 展开更多
关键词 水下机器人 模糊神经网络控制 免疫遗传算法 混合学习算法 t-s模型
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