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APPLICATION STUDY ON ADAPTIVE NEURAL FUZZY INFERENCE MODEL IN COMPLEX SOCIAL-TECHNICAL SYSTEM
1
作者 冯绍红 李东 《Transactions of Nanjing University of Aeronautics and Astronautics》 EI 2011年第4期393-399,共7页
The adaptive neural fuzzy inference system (ANFIS) is used to make a ease study considering features of complex social-technical system with the target of increasing organizational efficiency of public scientific re... The adaptive neural fuzzy inference system (ANFIS) is used to make a ease study considering features of complex social-technical system with the target of increasing organizational efficiency of public scientific research institutions. An integrated ANFIS model is built and the effectiveness of the model is verified by means of investigation data and their processing results. The model merges the learning mechanism of neural network and the language inference ability of fuzzy system, and thereby remedies the defects of neural network and fuzzy logic system. Result of this case study shows that the model is suitable for complicated socio-technical systems and has bright application perspective to solve such problems of prediction, evaluation and policy-making in managerial fields. 展开更多
关键词 complex adaptive system adaptive neural fuzzy inference system anfis complex social-technical system organizational efficiency
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基于ANFIS-LSSVM的计算颜色恒常性算法研究
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作者 王兴光 罗运辉 +1 位作者 王庆 陈业红 《齐鲁工业大学学报》 CAS 2024年第2期62-72,共11页
计算颜色恒常性是指消除场景光源的影响从而再现物体真实颜色的能力。目前,深度神经网络的应用使颜色恒常性精度显著提高,但大多数深度学习算法训练时间长、计算复杂度高,且需要大量的训练样本。针对此问题,提出了一种结合自适应神经模... 计算颜色恒常性是指消除场景光源的影响从而再现物体真实颜色的能力。目前,深度神经网络的应用使颜色恒常性精度显著提高,但大多数深度学习算法训练时间长、计算复杂度高,且需要大量的训练样本。针对此问题,提出了一种结合自适应神经模糊推理系统(ANFIS)和最小二乘支持向量机(LSSVM)的简单有效的方法。该方法分为训练和预测两个阶段:在训练阶段,首先提取图像特征分别训练ANFIS、LSSVM两种初始光源估计模型,接着利用核函数变换将两种模型融合,然后利用预留训练样本进一步训练得到多元线性回归光源估计模型;在预测阶段,提取测试图像特征后,直接由训练所得模型预测得到该测试图像最终的场景光源颜色值。实验结果表明,与深度学习方法相比,本文所提方法计算复杂度较低,即使在小训练样本中也能有很好的光源估计性能。 展开更多
关键词 计算颜色恒常性 光源估计 自适应神经模糊推理系统(anfis) 最小二乘支持向量机(LSSVM)
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基于ANFIS的高速列车制动控制仿真研究 被引量:12
3
作者 王卓 王艳辉 +1 位作者 贾利民 李平 《铁道学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第3期113-117,共5页
将自适应神经模糊推理系统应用到高速列车制动控制当中,实现了高速列车制动过程的智能控制,具有控制安全性好,停车误差小,同时在模拟人操作方面有很好的效果。并且在MATLAB环境中进行了仿真研究,将ANFIS与SIMULINK有机地结合在一起,充... 将自适应神经模糊推理系统应用到高速列车制动控制当中,实现了高速列车制动过程的智能控制,具有控制安全性好,停车误差小,同时在模拟人操作方面有很好的效果。并且在MATLAB环境中进行了仿真研究,将ANFIS与SIMULINK有机地结合在一起,充分地发挥了各自的优势,简化了仿真过程。仿真结果表明了该方法的有效性与正确性。 展开更多
关键词 高速列车 自适应神经模糊推理系统(anfis) 制动控制 仿真
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基于ANFIS-GM的心墙堆石坝变形预测 被引量:10
4
作者 钟登华 刘昊元 +3 位作者 佟大威 刘玉玺 吴斌平 刘肖军 《水利水电技术》 CSCD 北大核心 2015年第3期1-6,16,共7页
本文提出采用自适应网络模糊推理系统(adaptive neuro-fuzzy inference system,ANFIS)优化灰色理论模型(Grey Model,GM)的建模方法来研究预测大坝变形。ANFIS-GM模型综合考虑了由于资料不完备、考虑因素不全面而产生的灰色特性和各影响... 本文提出采用自适应网络模糊推理系统(adaptive neuro-fuzzy inference system,ANFIS)优化灰色理论模型(Grey Model,GM)的建模方法来研究预测大坝变形。ANFIS-GM模型综合考虑了由于资料不完备、考虑因素不全面而产生的灰色特性和各影响因素与大坝变形之间存在的模糊特性。该模型相比于GM模型不仅考虑了大坝变形的灰色特性,而且还考虑了水位变化速率、填筑速率与大坝变形的模糊关系。通过心墙堆石坝沉降变形的实例分析,表明该模型比GM模型误差更小。同时,该模型具有处理小样本,自组织、自学习、自适应,模糊推理的综合能力。 展开更多
关键词 心墙堆石坝 大坝变形 灰色理论 自适应网络模糊推理系统 anfis-GM模型
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基于ABAQUS-ANFIS的露天矿边坡可靠度分析 被引量:8
5
作者 曾晟 杨仕教 +2 位作者 孙冰 戴剑勇 黄伟 《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第4期437-441,共5页
借助ABAQUS的强大非线性功能和丰富的单元库,建立了平面破坏型边坡有限元分析模型.并用该模型进行了边坡稳定状态的数值实验研究,以获得进行ANFIS分析的数据.同时建立了基于自适应模糊神经网络模型的抗滑力和下滑力的求解方法模型,并用M... 借助ABAQUS的强大非线性功能和丰富的单元库,建立了平面破坏型边坡有限元分析模型.并用该模型进行了边坡稳定状态的数值实验研究,以获得进行ANFIS分析的数据.同时建立了基于自适应模糊神经网络模型的抗滑力和下滑力的求解方法模型,并用Matlab语言编写了实现可靠度的计算程序,对湖南雪峰水泥原料矿山的露天边坡进行可靠度分析.研究表明:该方法具有避免编写冗长的有限元计算程序,同时具有节省机时,计算精度高的优点. 展开更多
关键词 边坡稳定性 可靠性 非线性有限元 自适应神经模糊推理系统
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开关磁阻电机自适应模糊神经网络系统(ANFIS)无位置传感器控制 被引量:11
6
作者 吴江潦 易灵芝 +2 位作者 彭寒梅 刘香 邓文浪 《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第8期1401-1405,共5页
提出一种基于有限元模型的开关磁阻电机自适应模糊神经网络系统(ANFIS)无位置传感器控制的新方法。自适应模糊神经网络系统以相绕组的电流和磁链为输入,以转子位置角度为输出,从而建立起电流、磁链和转子位置角度的非线性映射关系。网... 提出一种基于有限元模型的开关磁阻电机自适应模糊神经网络系统(ANFIS)无位置传感器控制的新方法。自适应模糊神经网络系统以相绕组的电流和磁链为输入,以转子位置角度为输出,从而建立起电流、磁链和转子位置角度的非线性映射关系。网络训练的样本数据来自于有限元模型分析,它具有足够的精度,且不需要测量仪器和线路布置,不受环境干扰因素影响,能够大幅减少试验成本,缩短试验周期。仿真和实验结果表明,由自适应模糊神经网络获得的角度信号和由位置传感器获得的角度信号相比误差较小,电机能够准确换相,且输出转矩波动小,转速曲线平滑,电机在无位置传感器下运行良好。 展开更多
关键词 开关磁阻电机 自适应模糊神经网络系统 无位置传感器 有限元模型
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基于减聚类ANFIS模型的船舶横摇运动实时预测 被引量:10
7
作者 张泽国 尹建川 +3 位作者 胡江强 李可 皇甫国光 董显利 《上海海事大学学报》 北大核心 2017年第1期7-11,67,共6页
为准确高效地预测船舶在波浪中的航行状态以保证人员、货物和船舶的安全,提出一种基于减聚类的自适应神经模糊推理系统(Subtractive Clustering based Adaptive Neural-Fuzzy Inference System,SC-ANFIS)模型.SC-ANFIS模型使用减聚类算... 为准确高效地预测船舶在波浪中的航行状态以保证人员、货物和船舶的安全,提出一种基于减聚类的自适应神经模糊推理系统(Subtractive Clustering based Adaptive Neural-Fuzzy Inference System,SC-ANFIS)模型.SC-ANFIS模型使用减聚类算法对输入样本进行聚类分析,得到模糊规则数,并建立神经模糊推理系统,再使用结合BP算法与最小二乘估计算法的混合算法对建立的预测系统进行优化训练,得到最优的预测系统模型,并使用自相关分析确定预测系统模型的输入.运用该模型对大连海事大学科研教学船"育鲲"号的横摇运动进行实时预测,结果验证了该方法可行、有效,并具有较高的预测精度. 展开更多
关键词 船舶横摇运动 时间序列预测 自适应神经模糊推理系统 减聚类
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大坝变形预测的ANFIS模型 被引量:6
8
作者 沈细中 张文鸽 冯夏庭 《岩土力学》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第S2期1119-1122,共4页
大坝变形预报时,存在影响因素多且各因素之间的相互关系复杂,常规的变形预测方法难以满足大坝安全监控的要求。自适应神经模糊系统(ANFIS)兼备神经网络的自学习、自适应能力,以及模糊系统良好的知识表达性能。在系统分析大坝变形主要影... 大坝变形预报时,存在影响因素多且各因素之间的相互关系复杂,常规的变形预测方法难以满足大坝安全监控的要求。自适应神经模糊系统(ANFIS)兼备神经网络的自学习、自适应能力,以及模糊系统良好的知识表达性能。在系统分析大坝变形主要影响因素的基础上,以水库库水位、温度及时间效应为影响因子,建立基于自适应模糊神经系统的大坝变形预测模型,并以三峡二期围堰为例进行实证分析。研究表明,该模型计算简便,适用性强,精度高,为大坝变形预报提供了新的思路。 展开更多
关键词 大坝 变形 自适应模糊神经系统 三峡工程
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利用地震属性、多元统计分析理论和ANFIS预测碳酸盐岩储层裂缝孔隙度 被引量:7
9
作者 刘晓梅 孙勤华 +1 位作者 刘建新 刘伟方 《测井技术》 CAS CSCD 北大核心 2009年第3期257-260,共4页
碳酸盐岩储层非均质性和各向异性强,利用某种单一技术难以准确定量地刻画出裂缝孔隙度空间分布情况。利用地震属性、多元统计分析理论和ANFIS(自适应性模糊神经网络)综合预测碳酸盐岩储层裂缝孔隙度。用成像测井资料准确识别裂缝孔隙发... 碳酸盐岩储层非均质性和各向异性强,利用某种单一技术难以准确定量地刻画出裂缝孔隙度空间分布情况。利用地震属性、多元统计分析理论和ANFIS(自适应性模糊神经网络)综合预测碳酸盐岩储层裂缝孔隙度。用成像测井资料准确识别裂缝孔隙发育位置,并计算出裂缝孔隙度的大小,用自适应性模糊神经网络建立井孔裂缝孔隙度和井旁地震属性数据体之间的函数关系模型,结合全区地震属性数据体对碳酸盐岩储层进行定量评价。利用该项技术预测塔中某工区碳酸盐岩储层裂缝孔隙度分布,预测结果与钻遇优质储层的井点吻合,说明该方法在该区有一定的实用性。 展开更多
关键词 测井解释 裂缝孔隙度 成像测井 地震属性 多元统计分析 自适应性模糊神经网络
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基于ABAQUS-ANFIS-MCS的岩质边坡可靠性分析 被引量:6
10
作者 曾晟 孙冰 +1 位作者 杨仕教 戴剑勇 《岩土力学》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第12期2661-2665,2670,共6页
针对岩质边坡工程稳定性分析中参数的不确定性,基于ABAQUA建立了平面破坏型边坡有限元分析模型。并用该模型进行了边坡稳定状态的数值模拟,以获得进行ANFIS分析的数据。同时基于自适应神经模糊推理系统建立了岩体力学参数与边坡抗滑力... 针对岩质边坡工程稳定性分析中参数的不确定性,基于ABAQUA建立了平面破坏型边坡有限元分析模型。并用该模型进行了边坡稳定状态的数值模拟,以获得进行ANFIS分析的数据。同时基于自适应神经模糊推理系统建立了岩体力学参数与边坡抗滑力和下滑力的映射模型,分析得到抗滑力和下滑力的统计特征。根据蒙特卡罗模拟方法用MATLAB语言编写了求解边坡的破坏概率和可靠度的计算程序,对湖南雪峰水泥原料矿山的露天矿边坡进行可靠度分析。研究结果表明,该方法具有避免编写冗长的有限元计算程序、节省机时、计算精度高的优点。 展开更多
关键词 边坡稳定性 可靠性分析 有限元分析 蒙特卡罗模拟 自适应神经模糊推理系统
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船舶安全航行系统风险分级ANFIS模型 被引量:6
11
作者 夏海波 张蒙蒙 +1 位作者 胡甚平 黄常海 《上海海事大学学报》 北大核心 2014年第2期17-21,共5页
为准确实现对在航船舶的风险评估,建立船舶安全航行系统风险分级ANFIS模型.该方法分层列出4级影响船舶风险值的风险因素,通过模糊推理系统初步定义各项风险因素的隶属度模型.根据建立的模型和典型在航船舶历史数据,运用模糊神经网络的... 为准确实现对在航船舶的风险评估,建立船舶安全航行系统风险分级ANFIS模型.该方法分层列出4级影响船舶风险值的风险因素,通过模糊推理系统初步定义各项风险因素的隶属度模型.根据建立的模型和典型在航船舶历史数据,运用模糊神经网络的自学习性对模型进行修正,最终实现对船舶风险的客观评估.得到的数据对比图及误差图分析表明,该方法能够使典型数据充分加入,有效克服建模中的主观影响,并在合理的误差范围内较客观地评估在航船舶整体风险. 展开更多
关键词 自适应神经模糊推理系统(anfis) 风险评估 风险分级 历史数据 航运 安全
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基于ANFIS的特高压输电线路故障分类识别方法 被引量:2
12
作者 林圣 何正友 +1 位作者 陈双 钱清泉 《西南交通大学学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第4期611-619,共9页
提出了一种基于自适应神经模糊推理系统(ANFIS)的特高压输电线路故障分类识别方法,以分类识别10种常见的输电线路故障.该方法以故障后1个工频周期内故障电流分量的标准差和四分位距作为故障分类识别的特征量.分析了噪声和谐波对这2个特... 提出了一种基于自适应神经模糊推理系统(ANFIS)的特高压输电线路故障分类识别方法,以分类识别10种常见的输电线路故障.该方法以故障后1个工频周期内故障电流分量的标准差和四分位距作为故障分类识别的特征量.分析了噪声和谐波对这2个特征量的影响;建立了基于ANFIS的故障分类识别模型.大量仿真试验表明:提出的故障分类识别方法能快速、准确地识别各类故障,并且不易受故障初始角、故障位置和过渡电阻的影响,对噪声、谐波、电流互感器传变特性及采样频率有良好的适应性,分类识别正确率能达到99.5%. 展开更多
关键词 自适应神经模糊推理系统 故障分类 特征提取 特高压输电线路 适应性
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基于ANFIS的软测量模型在浮选中的应用 被引量:5
13
作者 王介生 张勇 《合肥工业大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2006年第11期1365-1369,共5页
以浮选过程为研究对象,提出一种基于自适应神经-模糊推理系统的经济技术指标软测量模型。该模型采用主元分析进行输入数据集降维,运用最小二乘法和粒子群优化算法相结合的混合学习算法对自适应神经-模糊推理系统结构参数进行优化设计。... 以浮选过程为研究对象,提出一种基于自适应神经-模糊推理系统的经济技术指标软测量模型。该模型采用主元分析进行输入数据集降维,运用最小二乘法和粒子群优化算法相结合的混合学习算法对自适应神经-模糊推理系统结构参数进行优化设计。该混合学习算法提高了网络参数辨识的收敛速度,仿真结果表明,提出的模型能很好地实现浮选过程经济技术指标的全局预测,满足优化浮选药剂添加的计算要求。 展开更多
关键词 自适应神经-模糊推理系统 粒子群优化算法 主元分析 软测量
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基于进化ANFIS的短波通信频率参数预测 被引量:2
14
作者 宋恒 左继章 周红建 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2006年第7期1282-1286,共5页
该文提出并设计了一种利用神经模糊推理系统建模的短波通信频率参数预测模型。该模型以模糊系统为平台,利用自学习算法训练建立推理规则,采用并行自适应遗传算法进化调整系统内部参数。通过ff0F2实测数据仿真试验,并与神经网络方法、混... 该文提出并设计了一种利用神经模糊推理系统建模的短波通信频率参数预测模型。该模型以模糊系统为平台,利用自学习算法训练建立推理规则,采用并行自适应遗传算法进化调整系统内部参数。通过ff0F2实测数据仿真试验,并与神经网络方法、混沌和神经网络相结合方法进行比较,结果证明该模型具有预测精度高、收敛速度快、全局收敛性好、内部参数调整智能化等突出优点。 展开更多
关键词 短波通信 神经模糊推理系统 遗传算法 相空间重构 预测
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基于ANFIS交通流实时预测及在MATLAB中的实现 被引量:12
15
作者 张志红 韩直 +2 位作者 肖盛燮 常贵智 甘守武 《重庆交通学院学报》 2007年第3期112-115,共4页
分析了模糊推理预测模型和神经网络预测模型在交通流实时预测中的优缺点,采用ANFIS预测模型将二者结合起来,发挥两个模型各自的优势,弥补彼此的不足,通过预测结果表明该模型能够更直观、更精确地对交通流进行实时预测.
关键词 模糊推理预测模型 神经网络预测模型 anfis预测模型 MATLAB软件
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改进的ANFIS方法在化工过程故障诊断中的应用
16
作者 宋欣 黄道 《华东理工大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第8期985-988,共4页
针对复杂的化工过程,在原有的自适应神经模糊推理系统(ANF IS)的基础上,结合主元分析和神经网络,提出了一种改进的自适应神经模糊推理故障诊断系统,并且分别将ANF IS和改进的ANF IS方法应用于TE(T ennessee E astm an)模型的故障诊断。... 针对复杂的化工过程,在原有的自适应神经模糊推理系统(ANF IS)的基础上,结合主元分析和神经网络,提出了一种改进的自适应神经模糊推理故障诊断系统,并且分别将ANF IS和改进的ANF IS方法应用于TE(T ennessee E astm an)模型的故障诊断。两种方法均具有较高的精度,但改进的ANF IS具有运算速度快、结果清晰的优点,所以更适用于实际工业中。 展开更多
关键词 故障诊断 自适应模糊神经系统(anfis) 主元分析 神经网络 TE
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基于ANFIS的智能导航自适应滤波算法研究
17
作者 吴鹏 穆荣军 +1 位作者 邓雁鹏 孙绪尧 《宇航总体技术》 2018年第6期27-34,共8页
智能导弹等智能化飞行器在快速跨域、高速机动飞行时,由于传感器切换、外形改变等因素,会对组合导航信息融合系统引入随机非Gauss噪声等影响,离线优化的参数往往不能满足滤波器精度的需求。自适应网络模糊推理系统ANFIS是一种将人工神... 智能导弹等智能化飞行器在快速跨域、高速机动飞行时,由于传感器切换、外形改变等因素,会对组合导航信息融合系统引入随机非Gauss噪声等影响,离线优化的参数往往不能满足滤波器精度的需求。自适应网络模糊推理系统ANFIS是一种将人工神经网络和模糊推理技术相结合而成,符合人类认知特点的决策方法,它可以对导航数据进行学习,实现智能决策、实时修改滤波器内部参数,对滤波器进行优化。仿真结果表明,基于ANFIS优化的智能导航自适应滤波算法可以有效减少噪声和干扰带来的影响,提高导航精度。 展开更多
关键词 智能导航 卡尔曼滤波 神经网络 模糊推理 自适应网络模糊推理技术
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基于ANFIS的复合储能式装载机控制研究 被引量:4
18
作者 李钊 林慕义 陈勇 《合肥工业大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2021年第1期14-20,共7页
复合储能式装载机具有结构复杂且不易控制的特点。针对模糊控制策略对专家经验依赖性较高导致难以实现最优控制的问题,文章利用自适应神经模糊推理系统(adaptive neuro-fuzzy inference system,ANFIS)建立了复合储能式装载机的控制器,... 复合储能式装载机具有结构复杂且不易控制的特点。针对模糊控制策略对专家经验依赖性较高导致难以实现最优控制的问题,文章利用自适应神经模糊推理系统(adaptive neuro-fuzzy inference system,ANFIS)建立了复合储能式装载机的控制器,并通过搭建的装载机整车仿真模型进行仿真,结果表明车辆控制性和燃油经济性得到显著改善;利用dSPACE进行硬件在环试验,试验结果与仿真结果基本一致,验证了基于ANFIS的优化切实有效。该文研究为相关整车控制器的优化设计提供了一定的参考。 展开更多
关键词 模糊控制 自适应神经模糊推理系统(anfis) 最优控制 燃油经济性 硬件在环
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基于PGA-ANFIS的露天矿山开采调度系统的实时优化与实践 被引量:1
19
作者 张桂华 戴剑勇 《工程爆破》 2006年第2期12-15,18,共5页
矿山开采调度系统主要解决不同平台开采的穿孔爆破技术经济参数优化问题。本文以雪峰水泥原料矿山为例,运用自适应模糊推理系统方法构造露天矿山开采调度系统模型,用并行遗传算法解决了不确定环境条件下的复杂矿山开采调度系统模型的优... 矿山开采调度系统主要解决不同平台开采的穿孔爆破技术经济参数优化问题。本文以雪峰水泥原料矿山为例,运用自适应模糊推理系统方法构造露天矿山开采调度系统模型,用并行遗传算法解决了不确定环境条件下的复杂矿山开采调度系统模型的优化问题,取得了较好的经济效益。这不仅为生产调度系统的在线优化问题提供了新的思路,而且为穿孔爆破参数的优化提供了新的方法,对促进矿山生产系统的自动化、信息化、智能化、集约化具有重要的参考价值。 展开更多
关键词 自适应模糊推理系统(anfis) 并行遗传算法(PGA) 开采调度系统(MSS)
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偏最小二乘和ANFIS在飞机燃油油量测量中的应用
20
作者 姚崇龄 张阿卜 +1 位作者 肖磊 郧刚 《南京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第B07期143-146,共4页
分析了飞机燃油箱剩余油量测量系统具有变量多、非线性及变量间存在多重相关性的特点,指出单独采用自适应神经模糊推理系统(Adaptive network-based fuzzy inference system.ANFIS)和偏最小二乘(Partial least- squares,PLS)解决飞机... 分析了飞机燃油箱剩余油量测量系统具有变量多、非线性及变量间存在多重相关性的特点,指出单独采用自适应神经模糊推理系统(Adaptive network-based fuzzy inference system.ANFIS)和偏最小二乘(Partial least- squares,PLS)解决飞机燃油箱剩余油量软测量问题均有各自的局限性。结合上述两种方法的优点,提出了一种基于PLS回归与减法聚类的ANFIS软测量模型。将其应用于预测飞机油箱燃油剩余的建模过程中,得到了比采用PLS回归方法更好的精度,从而证明了该建模方法的有效性。 展开更多
关键词 自适应神经模糊推理系统 偏最小二乘 软测量
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