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Using genetic algorithm based fuzzy adaptive resonance theory for clustering analysis 被引量:3
1
作者 LIU Bo WANG Yong WANG Hong-jian 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第B07期547-551,共5页
关键词 聚类分析 遗传算法 模糊自适应谐振理论 人工神经网络
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Registration algorithm for sensor alignment based on stochastic fuzzy neural network
2
作者 LiJiao JingZhongliang +1 位作者 HeJiaona WangAn 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2005年第1期134-139,共6页
Multiple sensor registration is an important link in multi-sensors data fusion. The existed algorithm is all based on the assumption that system errors come from a fixed deviation set. But there are many other factors... Multiple sensor registration is an important link in multi-sensors data fusion. The existed algorithm is all based on the assumption that system errors come from a fixed deviation set. But there are many other factors, which can result system errors. So traditional registration algorithms have limitation. This paper presents a registration algorithm for sensor alignment based on stochastic fuzzy neural network (SNFF), and utilized fuzzy clustering algorithm obtaining the number of fuzzy rules. Finally, the simulative result illuminate that this way could gain a satisfing result. 展开更多
关键词 multi-sensors REGISTRATION fuzzy clustering stochastic fuzzy neural network.
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基于相似日与ISC-BiLSTM的短期光伏功率预测方法 被引量:1
3
作者 杨轶航 韩璐 +3 位作者 史华勃 邓鑫隆 陈梓桐 孙如田 《太阳能学报》 北大核心 2025年第1期676-685,共10页
针对传统光伏功率预测方法的精度和鲁棒性难以兼顾的不足,提出一种结合相似日理论、改进麻雀算法(ISSA)与SE通道注意力机制的卷积(CNN)双向长短期记忆(BiLSTM)神经网络模型(简写为ISC-BiLSTM),能实现短期光伏功率的准确预测。该方法首... 针对传统光伏功率预测方法的精度和鲁棒性难以兼顾的不足,提出一种结合相似日理论、改进麻雀算法(ISSA)与SE通道注意力机制的卷积(CNN)双向长短期记忆(BiLSTM)神经网络模型(简写为ISC-BiLSTM),能实现短期光伏功率的准确预测。该方法首先通过相关性计算,筛选出影响光伏功率的主要气象因子;再使用模糊C均值聚类(FCM)方法对存在相似天气特征的相似日进行聚类;然后通过加入SE的CNN对主要气象参数与历史功率的时空特征进行充分提取;接着利用BiLSTM对数据序列间的依赖关系进行捕捉;最后通过ISSA对模型的超参数进行寻优,并选择超参数最优的模型进行功率预测。对比实验与仿真结果表明,该方法预测误差较低,能实现日前分钟级短期光伏功率的准确预测。 展开更多
关键词 光伏发电 预测 神经网络 注意力机制 改进麻雀算法 模糊聚类
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Fuzzy ART及其在故障诊断中的应用 被引量:4
4
作者 林京 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1999年第5期88-92,共5页
FuzyART是近几年出现的一种新型ART(adaptiveresonancetheory)技术,文中介绍了该技术的实现方法,并用它对实测的不同工况的机器振动信号进行自组织聚类,收到了令人满意的效果.分析结果表明,采... FuzyART是近几年出现的一种新型ART(adaptiveresonancetheory)技术,文中介绍了该技术的实现方法,并用它对实测的不同工况的机器振动信号进行自组织聚类,收到了令人满意的效果.分析结果表明,采用这种无督学习的神经网络具有有督学习神经网络所无法替代的优势. 展开更多
关键词 神经网络 故障诊断 自组织聚类 ART 模糊ART
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基于聚类多变量时间序列模型的交通状态实时预测
5
作者 郭书君 任卫军 +1 位作者 陈倩倩 游广飞 《计算机应用》 北大核心 2025年第7期2253-2261,共9页
针对现有的交通状态预测模型不能有效应对高速公路交通状态的模糊性以及模型训练后不能有效使用实时数据流的问题,提出基于聚类的多变量时间序列交通状态实时预测模型。首先,在分析交通流参数后,构建基于改进的模糊C均值(FCM)算法与熵... 针对现有的交通状态预测模型不能有效应对高速公路交通状态的模糊性以及模型训练后不能有效使用实时数据流的问题,提出基于聚类的多变量时间序列交通状态实时预测模型。首先,在分析交通流参数后,构建基于改进的模糊C均值(FCM)算法与熵权法的分类模型对交通状态进行模式定义并设定分类标准,并采用状态指数(SI)指标解决分类边界模糊问题;其次,在分类模型的基础上构建多变量时间序列预测模型,该模型结合卷积网络和注意力机制,能有效地捕捉时间序列数据的长短期依赖关系;然后,利用反向传播更新机制进行在线学习,从而实现预测过程的实时化;最后,将模型在加州交通管理中心性能监控系统(PeMS)数据集上进行测试,把数据集按时间顺序分为训练集、验证集和测试集,并模拟实时数据流进行在线学习和预测。实验结果表明,预测步长为6时,与经典的LightTS(Light Sampling-oriented MLP Structures)模型相比,所提模型的均方误差(MSE)和平均绝对误差(MAE)分别降低了22.81%和14.64%。可见,所提模型能够有效区分交通状态等级,并实现交通状态的实时预测。 展开更多
关键词 高速公路 交通状态分类 交通状态预测 模糊聚类 神经网络 在线学习
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基于BIM的高速铁路设计概算智能预测方法研究
6
作者 段晓晨 高梦婉 +2 位作者 孟阳 孟春成 赵辰光 《铁道运输与经济》 北大核心 2024年第8期136-143,共8页
针对现行高速铁路定额预测存在的固定性、滞后性和预测方法的二维、线性等问题,在分析设计概算和影响因素之间的非线性、不确定性等演变趋势和机理基础上,以已完工程项目的历史数据为基础,构建类似已完工程设计概算历史数据库。为提高... 针对现行高速铁路定额预测存在的固定性、滞后性和预测方法的二维、线性等问题,在分析设计概算和影响因素之间的非线性、不确定性等演变趋势和机理基础上,以已完工程项目的历史数据为基础,构建类似已完工程设计概算历史数据库。为提高智能预测的精确度,采用余弦相似度方法在数据库中筛选相似案例,对拟建高速铁路项目进行类似度分类,采用非线性反向传播神经网络、模糊C均值聚类、模糊推理等方法集成优化组合,构建高速铁路拟建工程设计概算智能预测模型和BIM三维可视化模型。研究结果表明,建立设计概算非线性集成方法预测模型,实现不同量级数据下预测方法的优势互补,保证预测精度;通过BIM技术建立的三维可视化模型,有效提升设计概算预测的智能化水平与可视化效果。 展开更多
关键词 高速铁路 设计概算 反向传播神经网络 模糊C均值聚类 模糊推理 BIM 预测
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基于相似日聚类及模态分解的短期光伏发电功率组合预测研究 被引量:11
7
作者 龙小慧 秦际赟 +1 位作者 张青雷 段建国 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2024年第7期2948-2957,I0087-I0088,共12页
短期光伏发电功率预测是电站制定发电计划并进行调度的重要组成部分,有助于电力系统的动态稳定。针对光伏时序预测中存在的噪声干扰及单一模型预测效果不稳定等问题,该文提出一种基于改进型自适应白噪声的完全集合经验模态分解(improved... 短期光伏发电功率预测是电站制定发电计划并进行调度的重要组成部分,有助于电力系统的动态稳定。针对光伏时序预测中存在的噪声干扰及单一模型预测效果不稳定等问题,该文提出一种基于改进型自适应白噪声的完全集合经验模态分解(improved complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,ICEEMDAN)的组合预测模型。首先,利用相关系数提取重要气象特征,并采用模糊C均值聚类(fuzzy C-means clustering,FCM)将原始数据集划分为晴天、晴转多云和雨天。其次,每种相似日以最后一天为待预测日,其余为历史训练集;利用ICEEMDAN将历史训练集分解成若干个较为规律的子序列,并用排列熵(permutation entropy,PE)对各子序列进行重构。最后,高频项采用由卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)、(bidirectional gated recurrent unit,Bi GRU)双向门控循环单元与注意力机制组合而成的CNN-BiGRU-ATTENTION神经网络预测,低频项和趋势项采用最小二乘支持向量回归机(least squares support vector regression,LSSVR)进行预测,将预测结果叠加得到最终光伏发电功率预测值。通过实例验证:该文组合模型在不同天气条件下,可以解决单一模型预测精度低、预测效果不稳定等问题;相比其他模态分解,能够更精确地预测波动较大的局部特征。 展开更多
关键词 光伏发电 模态分解 相似日聚类 卷积神经网络 最小二乘支持向量回归机 注意力机制
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基于改进粒子群区间二型模糊神经网络的MPPT控制研究 被引量:3
8
作者 李凯 姜新正 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期556-564,共9页
针对太阳能发电单元最大功率点控制(MPPT)在复杂工况条件下存在的振荡、跟踪耗时长、精度较低的问题,提出一种基于改进区间二型模糊神经网络的预测控制模型。首先将减法聚类与区间二型模糊均值聚类算法相结合,辨识模型前件模糊规则层结... 针对太阳能发电单元最大功率点控制(MPPT)在复杂工况条件下存在的振荡、跟踪耗时长、精度较低的问题,提出一种基于改进区间二型模糊神经网络的预测控制模型。首先将减法聚类与区间二型模糊均值聚类算法相结合,辨识模型前件模糊规则层结构,计算得到聚类中心;其次,基于自导式粒子群算法优化后件权重层权值参数,进而提升网络全局寻优能力;最后,通过与TS模糊神经网络模型、基于反向传播算法的区间二型模糊神经网络模型进行仿真对比,验证所提模型在不同工况下对最大功率点追踪的快速性与精确性。 展开更多
关键词 光伏发电 最大功率点跟踪 预测控制 模糊神经网络 模糊聚类 粒子群算法
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基于改进FCM-LSTM的光伏出力短期预测研究 被引量:6
9
作者 秦宇 许野 +2 位作者 王鑫鹏 王涛 李薇 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第8期304-313,共10页
受制于外界气象条件和设备性能损失等多方面因素的影响,光伏电站的发电功率呈现出很强的波动性和随机性,精确的光伏出力预测对光伏电站的运营管理和电网的调度运行至关重要。针对传统模糊C均值聚类算法(FCM)无法自主确定聚类数以及欧氏... 受制于外界气象条件和设备性能损失等多方面因素的影响,光伏电站的发电功率呈现出很强的波动性和随机性,精确的光伏出力预测对光伏电站的运营管理和电网的调度运行至关重要。针对传统模糊C均值聚类算法(FCM)无法自主确定聚类数以及欧氏距离在高维数据分类上的不足,在传统FCM的基础上引入自适应因子和加入余弦距离作为样本分类指标,确定与待预测数据相似程度最高的历史样本簇集,创新性地提出一种基于改进FCM和长短期记忆(LSTM)神经网络的短期光伏出力组合预测模型。在云南某光伏电站的应用结果显示,对比其他预测模型,所提方法的历史样本分类效果更佳,发电功率预测精度更高,验证了该方法的有效性与优越性。 展开更多
关键词 光伏出力短期预测 模糊C均值聚类 自适应方法 余弦距离 长短期记忆神经网络
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基于模糊聚类神经网络的语音识别方法 被引量:14
10
作者 刘宇红 刘桥 任强 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2006年第10期1894-1900,共7页
提出了一种基于模糊神经网络的语音识别方法.该方法以模糊系统模型为基础,利用改进的模糊聚类辨识算法,构成一种新型的模糊聚类神经网络(FCNN),并将其作为概率密度函数的估计器,对每个状态的输出进行预测.它不仅能有效地在语音识别中引... 提出了一种基于模糊神经网络的语音识别方法.该方法以模糊系统模型为基础,利用改进的模糊聚类辨识算法,构成一种新型的模糊聚类神经网络(FCNN),并将其作为概率密度函数的估计器,对每个状态的输出进行预测.它不仅能有效地在语音识别中引入帧间相关信息,而且能克服状态输出概率密度函数为混合高斯分布的束缚.通过对非特定人汉语孤立词和连续音节的语音识别实验,证实了该方法的有效性. 展开更多
关键词 模糊聚类神经网络(fcnn) 语音识别 概率密度函数
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基于减法聚类的模糊神经网络负荷建模 被引量:24
11
作者 李培强 李欣然 +1 位作者 陈辉华 唐外文 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2006年第9期2-6,12,共6页
负荷模型是决定电力系统仿真结果可信度的关键因素之一,本文从非机理模型的角度,提出一种基于减法聚类的模糊神经网络的负荷建模新方法。首先对建模样本输入输出数据进行特征分析,建立其山峰密度函数,应用减法聚类自适应的调整建模数据... 负荷模型是决定电力系统仿真结果可信度的关键因素之一,本文从非机理模型的角度,提出一种基于减法聚类的模糊神经网络的负荷建模新方法。首先对建模样本输入输出数据进行特征分析,建立其山峰密度函数,应用减法聚类自适应的调整建模数据的聚类数和聚类中心,以确定负荷模型的模糊规则数和隶属度函数个数。在此基础上建立综合负荷模型的模糊初始结构。通过神经网络对推理数据进行学习,获取模糊推理规则,同时调整隶属函数的参数,用反向传播算法来修正网络的连接权重,辨识模糊模型的隶属函数的参数,完成综合负荷的非机理建模。通过对实测综合负荷的有功和无功建模实例,证明了该方法具有很高的拟合精度和收敛速度,对负荷建模具有重要的指导意义。 展开更多
关键词 负荷建模 模糊系统 神经网络 减法聚类
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基于熵聚类模糊神经网络味觉信号识别系统的研究 被引量:11
12
作者 黄艳新 周春光 +1 位作者 杨国慧 邹淑雪 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2004年第3期414-419,共6页
提出了一种基于熵聚类的模糊神经网络味觉信号识别系统模型 ,该模型利用聚类方法实现模糊输入空间划分和模糊IF THEN规则提取 ,并使用梯度下降法对系统参数进行精炼 系统兼具有良好的可解释性和学习能力 ,对 1
关键词 模糊神经网络 聚类 模糊输入空间划分
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基于小波分解模糊灰色聚类和BP神经网络的短期负荷预测 被引量:86
13
作者 张平 潘学萍 薛文超 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2012年第11期121-125,141,共6页
提出基于小波分解、模糊灰色聚类和BP神经网络的短期负荷预测方法。通过小波分解将负荷序列分解成低频分量和高频分量,找出负荷各频率分量的规律;通过模糊灰色关联聚类方法选取待预测日的负荷相似日;针对不同频段负荷的规律采用相对应... 提出基于小波分解、模糊灰色聚类和BP神经网络的短期负荷预测方法。通过小波分解将负荷序列分解成低频分量和高频分量,找出负荷各频率分量的规律;通过模糊灰色关联聚类方法选取待预测日的负荷相似日;针对不同频段负荷的规律采用相对应的神经网络模型进行负荷预测,获得不同频段的待预测日负荷各分量,将各分量的预测结果叠加得到负荷预测值。采用所提方法对某地区2010年实际负荷进行预测,并与已有的负荷预测方法比较,结果表明所提方法可提高负荷预测的精度。 展开更多
关键词 小波分析 模糊灰色关联聚类 神经网络 负荷预测 有效性指标 预测
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基于模糊神经网络和符号的地震预报专家系统NGESEP 被引量:15
14
作者 王炜 吴耿锋 +5 位作者 黄冰树 庄昆元 周佩玲 蒋春曦 李东升 周云好 《中国地震》 CSCD 北大核心 1996年第4期339-346,共8页
本文介绍了专家系统的发展、神经网络、模糊系统与专家系统相结合的优点以及新一代地震预报专家系统的构成等。该系统除具有传统专家系统的特点外,还因使用模糊联想记忆(FAM)神经网络模型而具有良好的学习功能。文中也对FAM神... 本文介绍了专家系统的发展、神经网络、模糊系统与专家系统相结合的优点以及新一代地震预报专家系统的构成等。该系统除具有传统专家系统的特点外,还因使用模糊联想记忆(FAM)神经网络模型而具有良好的学习功能。文中也对FAM神经网络模型及其应用作了介绍。 展开更多
关键词 模糊神经网络 专家系统 符号 地震预报
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快换式公交充电站短期负荷预测方法的研究 被引量:25
15
作者 张维戈 颉飞翔 +2 位作者 黄梅 李娟 李亚芬 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2013年第4期61-66,共6页
为了应对电动汽车规模化发展之后庞大的充电站负荷对电力调度配送等环节带来的影响,依据当前北京奥运快换式公交充电站的相关实测数据,对快换式公交充电站负荷特征及其影响因素进行分析,提出一种基于模糊聚类分析与BP神经网络相结合的... 为了应对电动汽车规模化发展之后庞大的充电站负荷对电力调度配送等环节带来的影响,依据当前北京奥运快换式公交充电站的相关实测数据,对快换式公交充电站负荷特征及其影响因素进行分析,提出一种基于模糊聚类分析与BP神经网络相结合的快换站短期负荷预测方法。利用该方法对四组不同的测试日进行预测实例分析,并与单一BP网络模型的预测效果进行比较。统计结果表明,基于模糊聚类分析与BP神经网络相结合的预测方法具有较高的预测精度,满足一定的应用要求,适用于快换式公交充电站短期负荷预测工作。 展开更多
关键词 电动汽车 快换式充电站 短期负荷预测 模糊聚类分析 BP神经网络
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减法聚类-ANFIS在网络故障诊断的应用研究 被引量:14
16
作者 蒋静芝 孟相如 +1 位作者 李欢 庄绪春 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第8期76-78,86,共4页
提出了一种基于减法聚类-自适应模糊神经网络(ANFIS)的网络故障诊断建模方法。减法聚类算法生成初始模糊推理系统,ANFIS建立网络故障诊断原始模型,应用混合算法对模糊规则的参数进行训练并建立最终的模型。仿真实验表明基于减法聚类-AN... 提出了一种基于减法聚类-自适应模糊神经网络(ANFIS)的网络故障诊断建模方法。减法聚类算法生成初始模糊推理系统,ANFIS建立网络故障诊断原始模型,应用混合算法对模糊规则的参数进行训练并建立最终的模型。仿真实验表明基于减法聚类-ANFIS的建模方法是有效的;通过仿真结果比较,减法聚类-ANFIS的网络故障诊断能力及收敛速度均优于BP神经网络,更适合作为网络故障诊断模型。 展开更多
关键词 网络故障诊断 减法聚类 自适应模糊神经网络 模糊逻辑 神经网络
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基于模糊聚类与神经网络的柴油机技术状态评价方法研究 被引量:8
17
作者 刘建敏 刘艳斌 +1 位作者 乔新勇 安钢 《内燃机学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第4期379-383,共5页
对在正常工作条件下不同使用时间的某型装甲车辆柴油机进行了实车测试试验,提取了评价柴油机技术状态的特征向量;阐述了模糊聚类和神经网络的原理;根据技术状态不同,利用模糊聚类的方法将所测柴油机分成了5类,将分类结果作为神经网络模... 对在正常工作条件下不同使用时间的某型装甲车辆柴油机进行了实车测试试验,提取了评价柴油机技术状态的特征向量;阐述了模糊聚类和神经网络的原理;根据技术状态不同,利用模糊聚类的方法将所测柴油机分成了5类,将分类结果作为神经网络模型训练样本理想输出值的确定依据;利用RBF-BP组合神经网络建立了基于多参数测试的柴油机技术状态评价模型,并对部分柴油机进行了技术状态评价。结果表明,神经网络评价结果与分类结果是一致的,基于神经网络的技术状态评价模型具有推广应用价值。 展开更多
关键词 神经网络 模糊聚类 柴油机 技术状态
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基于模糊RBF神经网络的直流微电网并网等效建模 被引量:11
18
作者 蔡昌春 程述成 +3 位作者 邓志祥 江冰 赫卫国 马金祥 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2016年第11期3446-3452,共7页
针对直流微电网系统的并网仿真问题,提出了一种基于模糊径向基(fuzzy radial basis function)神经网络的直流微电网动态等效建模方法。利用直流微电网并网接入母线端量测电压、电流和功率数据,构建基于径向基神经网络的并网等效模型。... 针对直流微电网系统的并网仿真问题,提出了一种基于模糊径向基(fuzzy radial basis function)神经网络的直流微电网动态等效建模方法。利用直流微电网并网接入母线端量测电压、电流和功率数据,构建基于径向基神经网络的并网等效模型。利用模糊聚类规则训练人工神经网络,并利用改进细菌觅食算法进行神经网络结构和参数的辨识。提出的模型能够反映直流微电网的整体动态特性,能够跟踪微电网不同运行方式下的网络拓扑和结构变化。该等效模型及建模方法为直流微电网及其并网仿真分析提供了一种思路和解决办法,仿真结果验证了所提方法的合理性和可靠性。 展开更多
关键词 直流微电网 径向基神经网络 模糊聚类 等效建模 细菌觅食算法
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舰船噪声波形结构特征提取及分类研究 被引量:23
19
作者 蔡悦斌 张明之 +1 位作者 史习智 林良骥 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1999年第6期129-130,共2页
本文系统深入地分析研究了舰船噪声信号的时域波形结构特征,利用舰船噪声信号的过零点、峰间幅值、波长差、波列面积分布以及时域特性提取技术,将原始舰船噪声信号时域波形分类信息表达成了11维的分类特征向量,同时设计了结构自适应... 本文系统深入地分析研究了舰船噪声信号的时域波形结构特征,利用舰船噪声信号的过零点、峰间幅值、波长差、波列面积分布以及时域特性提取技术,将原始舰船噪声信号时域波形分类信息表达成了11维的分类特征向量,同时设计了结构自适应模型聚类神经网络分类器,对提取的舰船噪声分类特征向量进行分类.训练样本集平均识别率达96.72%;测试样本集平均识别率达88.39%。 展开更多
关键词 舰船 噪声信号 波形结构 自适应模糊聚类
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改进的模糊BP神经网络及在犯罪预测中的应用 被引量:21
20
作者 于红志 刘凤鑫 邹开其 《辽宁工程技术大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2012年第2期244-247,共4页
为了提高犯罪预测的准确性,从而提高犯罪预防技术、以便更好地保护社会治安.采用模糊BP神经网络的一种新算法,通过对已有年份的犯罪数量进行分析,建立知识库,预测犯罪数量.试验数据结果显示:预测具有一定的准确性;同时采用聚类算法得到... 为了提高犯罪预测的准确性,从而提高犯罪预防技术、以便更好地保护社会治安.采用模糊BP神经网络的一种新算法,通过对已有年份的犯罪数量进行分析,建立知识库,预测犯罪数量.试验数据结果显示:预测具有一定的准确性;同时采用聚类算法得到的隐层数和节点数也是十分准确的,增加了知识库运用的广泛性.该方法为犯罪的预测分析提供了一种新思路. 展开更多
关键词 犯罪 算法 知识库 模糊 BP神经网络 聚类 预测 犯罪数量
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