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基于TSK型递归模糊神经网络的永磁直线同步电机位置控制研究被引量：4: 1; 作者熊渊琳方宝英《机电工程》 CAS 北大核心 2019年第4期413-417,共5页; 针对基于磁场定向控制的永磁直线同步电机(PMLSM)伺服系统的位置精准控制问题,提出了一种TSK型递归模糊神经网络(TSKRFNN)控制方法。在考虑了系统易受参数变化、外部扰动和摩擦力等不确定性因素影响的基础上,建立了含有不确定性因素在内... 展开更多; 关键词永磁直线同步电动机不确定性因素 tsk型递归模糊神经网络鲁棒性跟踪性; 在线阅读下载PDF 职称材料

模糊神经网络的混合学习算法及其软测量建模被引量：14: 2; 作者刘瑞兰苏宏业褚健《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第12期2878-2881,共4页; 提出了一阶TSK模糊神经网络的混合学习算法,算法由三部分组成:基于模糊聚类的网络初始化;基于梯度下降的规则前件的学习算法;基于部分最小二乘的规则后件的学习算法。该混合算法可以根据训练样本的分布自动确定模糊神经网络的初始值,当... 展开更多; 关键词混合学习 tsk模糊神经网络软测量部分最小二乘模糊聚类; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于TSK型递归模糊神经网络的加工中心双直线电机交叉耦合同步控制被引量：6: 3; 作者方昱璋张晓梅张海文《科学技术与工程》北大核心 2020年第18期7318-7322,共5页; 为解决高精密龙门移动式镗铣床加工中心X轴的两台直线电机的同步跟踪问题,采用一种TSK型递归模糊神经网络(TSK-type recurrent fuzzy neural network,TSKRFNN)与交叉耦合控制(cross-coupled control,CCC)相结合的控制方法。利用TSKRFNN... 展开更多; 关键词双直线电机 tsk型递归模糊神经网络交叉耦合控制同步控制; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于粒子群优化的虚拟表情建模的应用研究: 4; 作者张科辉王士同《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2007年第4期67-70,共4页; 探讨了如何训练虚拟人物表情这一新课题,提出了将TSK模糊神经网络应用于虚拟人物表情的建模研究,并用粒子群优化(PSO)算法训练TSK模糊神经网络。实验结果表明,当该算法应用于训练虚拟人物表情这一问题时,能在保证精度的前提下快速收敛,... 展开更多; 关键词 tsk模糊神经网络粒子群优化虚拟人物表情学习算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于交互式进化计算的虚拟表情建模: 5; 作者张科辉王士同《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2008年第2期218-220,共3页; 探讨如何训练虚拟人物表情这一新课题,提出了将TSK模糊神经网络应用于虚拟人物表情的建模研究,并用交互式进化计算对TSK模糊神经网络进行训练。实验结果表明,当该算法应用于虚拟人物表情建模时,比传统的进化计算具有更快的收敛速度,而... 展开更多; 关键词 tsk模糊神经网络交互式进化计算虚拟表情学习算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于TSK型递归模糊神经网络的永磁直线同步电机位置控制研究被引量：4: 1; 作者熊渊琳方宝英; 机构江苏海事职业技术学院电气学院上海理工大学光电信息与计算机工程学院; 出处《机电工程》 CAS 北大核心 2019年第4期413-417,共5页; 基金国网江苏电力公司科技项目(5210EF17001A) 江苏省科技攻关资助项目(12010203036) 江苏省教育科学"十二五"规划课题资助项目(B-b/2015/03/076); 文摘针对基于磁场定向控制的永磁直线同步电机(PMLSM)伺服系统的位置精准控制问题,提出了一种TSK型递归模糊神经网络(TSKRFNN)控制方法。在考虑了系统易受参数变化、外部扰动和摩擦力等不确定性因素影响的基础上,建立了含有不确定性因素在内的PMLSM动态数学模型;利用TSKFRNN对系统同时进行了实时在线的结构学习和参数学习,提高了系统抑制不确定性因素的鲁棒性,保证了系统的动态跟踪性能。实验及研究结果表明:与模糊神经网络PID控制方法相比,TSKFRNN可以有效辨识电机参数,抑制系统的不确定性对系统伺服性能的影响,提高了系统的鲁棒性和跟踪性能。; 关键词永磁直线同步电动机不确定性因素 tsk型递归模糊神经网络鲁棒性跟踪性; Keywords permanent magnet linear synchronous motor (PMLSM) uncertainties tsk-typerecurrent fuzzy neural network robust performance tracking performance; 分类号 TM301.2 [电气工程—电机] TP273 [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

题名模糊神经网络的混合学习算法及其软测量建模被引量：14: 2; 作者刘瑞兰苏宏业褚健; 机构南京邮电大学自动化学院工业控制技术国家重点实验室浙江大学先进控制研究所; 出处《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第12期2878-2881,共4页; 基金国家杰出青年科学基金(60025308) 国家"十五"科技攻关项目(2004BA204B08)。; 文摘提出了一阶TSK模糊神经网络的混合学习算法,算法由三部分组成:基于模糊聚类的网络初始化;基于梯度下降的规则前件的学习算法;基于部分最小二乘的规则后件的学习算法。该混合算法可以根据训练样本的分布自动确定模糊神经网络的初始值,当输入变量个数多时不会出现模糊规则数爆炸现象,训练速度快,模型精度高。将混合学习算法应用到PTA工业过程中4-CBA含量的软测量建模中,取得了令人满意的效果。; 关键词混合学习 tsk模糊神经网络软测量部分最小二乘模糊聚类; Keywords hybrid Learning algorithm tsk fuzzy neural network soft sensor partial least square fuzzy clustering; 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TSK型递归模糊神经网络的加工中心双直线电机交叉耦合同步控制被引量：6: 3; 作者方昱璋张晓梅张海文; 机构国网甘肃省电力公司经济技术研究院; 出处《科学技术与工程》北大核心 2020年第18期7318-7322,共5页; 基金国网甘肃省电力公司信息研究开发管理咨询投资计划(522728170000R)。; 文摘为解决高精密龙门移动式镗铣床加工中心X轴的两台直线电机的同步跟踪问题,采用一种TSK型递归模糊神经网络(TSK-type recurrent fuzzy neural network,TSKRFNN)与交叉耦合控制(cross-coupled control,CCC)相结合的控制方法。利用TSKRFNN解决单轴PMLSM受到参数变化和外界扰动等不确定性影响的问题,估计并补偿总不确定性因素并在线调整网络参数,从而抵抗外界干扰,提高系统的鲁棒性和跟踪性。其次,为解决双直线电机运行时存在的参数不匹配性和耦合问题,将CCC与TSKRFNN相结合,CCC可以将单轴跟踪误差按照一定比例分配给两台永磁直线同步电动机(permanent magnet linear synchronous motor,PMLSM),以抑制由不同步问题引起的不平衡扭矩,从而使系统高精度同步运行。最后,通过双直线电机平台上证明所提方法的有效性,实验结果表明该方法鲁棒性及跟踪性优良,可以较好地满足加工中心同步控制的要求。; 关键词双直线电机 tsk型递归模糊神经网络交叉耦合控制同步控制; Keywords dual linear motor tsk-type recurrent fuzzy neural network cross-coupling control synchronization control; 分类号 TP273 [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

题名基于粒子群优化的虚拟表情建模的应用研究: 4; 作者张科辉王士同; 机构江南大学信息工程学院; 出处《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2007年第4期67-70,共4页; 文摘探讨了如何训练虚拟人物表情这一新课题,提出了将TSK模糊神经网络应用于虚拟人物表情的建模研究,并用粒子群优化(PSO)算法训练TSK模糊神经网络。实验结果表明,当该算法应用于训练虚拟人物表情这一问题时,能在保证精度的前提下快速收敛,并能避免陷入局部最优,从而使得不同的动画导演利用这个系统,能够根据自己的知识产生出符合自己要求的虚拟表情输出。; 关键词 tsk模糊神经网络粒子群优化虚拟人物表情学习算法; Keywords tsk fuzzy neural network Particle Swarm Optimization （PSO） virtual actor＇ s facial expression leaming algorithm; 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

题名基于交互式进化计算的虚拟表情建模: 5; 作者张科辉王士同; 机构江南大学信息工程学院; 出处《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2008年第2期218-220,共3页; 文摘探讨如何训练虚拟人物表情这一新课题,提出了将TSK模糊神经网络应用于虚拟人物表情的建模研究,并用交互式进化计算对TSK模糊神经网络进行训练。实验结果表明,当该算法应用于虚拟人物表情建模时,比传统的进化计算具有更快的收敛速度,而且该算法融合了进化计算的全局优化和人的主观判断,使得表情输出更加符合用户的需要.从而使得不同的动画导演利用这个系统,能够根据自己的知识产生出符合自己要求的虚拟表情输出。; 关键词 tsk模糊神经网络交互式进化计算虚拟表情学习算法; Keywords rISK fuzzy neural network Interactive evolutionary computation Virtual facial expression Learning algorithm; 分类号 TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TS958 [轻工技术与工程]; 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	基于TSK型递归模糊神经网络的永磁直线同步电机位置控制研究	熊渊琳方宝英	《机电工程》 CAS 北大核心	2019	4	在线阅读下载PDF 职称材料
2	模糊神经网络的混合学习算法及其软测量建模	刘瑞兰苏宏业褚健	《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2005	14	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于TSK型递归模糊神经网络的加工中心双直线电机交叉耦合同步控制	方昱璋张晓梅张海文	《科学技术与工程》北大核心	2020	6	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于粒子群优化的虚拟表情建模的应用研究	张科辉王士同	《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心	2007	0	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于交互式进化计算的虚拟表情建模	张科辉王士同	《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心	2008	0	在线阅读下载PDF 职称材料