期刊文献+
共找到17篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
On-Line Real Time Realization and Application of Adaptive Fuzzy Inference Neural Network
1
作者 Han, Jianguo Guo, Junchao Zhao, Qian 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2000年第1期67-74,共8页
In this paper, a modeling algorithm developed by transferring the adaptive fuzzy inference neural network into an on-line real time algorithm, combining the algorithm with conventional system identification method and... In this paper, a modeling algorithm developed by transferring the adaptive fuzzy inference neural network into an on-line real time algorithm, combining the algorithm with conventional system identification method and applying them to separate identification of nonlinear multi-variable systems is introduced and discussed. 展开更多
关键词 fuzzy control identification (control systems) inference engines Learning algorithms Mathematical models Multivariable control systems Neural networks nonlinear control systems Real time systems
在线阅读 下载PDF
基于区块链与模糊聚类算法的区域大数据分析技术研究
2
作者 何颖 《现代电子技术》 北大核心 2025年第6期52-56,共5页
金融数据具备非线性、高维度的特点,同时对安全性有较高的要求。文中结合区块链技术和模糊聚类算法,提出一种面向区域互联网金融的异常数据分析模型,该模型由异常数据分析算法和隐私保护算法组成。异常数据分析算法针对模糊均值聚类算... 金融数据具备非线性、高维度的特点,同时对安全性有较高的要求。文中结合区块链技术和模糊聚类算法,提出一种面向区域互联网金融的异常数据分析模型,该模型由异常数据分析算法和隐私保护算法组成。异常数据分析算法针对模糊均值聚类算法处理高维非线性数据能力弱的缺点,使用深度信念网络进行改进,进而提升模型的数据处理能力。隐私保护使用差分隐私保护算法,在不利用背景知识的前提下完成数据的保护,同时保证了数据的可用性。在实验测试中,将所提模糊聚类算法与常用的主流K-Means算法、DPC算法进行了对比,结果表明:所提算法的性能在所有对比算法中最优;与此同时,加入隐私保护算法后对聚类结果的影响保持在0.021以内,充分证明了该算法性能的优越性。 展开更多
关键词 模糊聚类算法 区块链技术 异常数据识别 深度信念网络 差分隐私保护算法 区域数据分析
在线阅读 下载PDF
基于模糊规则的热工过程非线性模型的研究 被引量:56
3
作者 吕剑虹 陈建勤 +2 位作者 刘志远 沈炯 陈来九 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2002年第11期132-137,共6页
建立精确的热工过程整体模型是对热工过程进行全 局优化控制的基础,而热工过程往往具有非线性和不确定 性,传统的描述热工过程动态数学模型的方法(如传递函 数等)难以建立非线性模型,从而难于精确表达热工过程 及实施整体优化控制。该... 建立精确的热工过程整体模型是对热工过程进行全 局优化控制的基础,而热工过程往往具有非线性和不确定 性,传统的描述热工过程动态数学模型的方法(如传递函 数等)难以建立非线性模型,从而难于精确表达热工过程 及实施整体优化控制。该文提出了一类实用的基于模糊规 则的热工过程非线性建模方法,具体为:首先通过聚类和 竞争学习算法,对热工过程的输入数据空间进行分区,然 后在每个局部的数据子空间上,利用递推的最小二乘辨识 算法(RLS)建立一个基于模糊规则的局部线性动态模型, 这样,一个典型的非线性热工过程可以通过一组基于模糊 规则的线性模型来表示。计算结果表明:基于模糊规则的 非线性模糊模型,不仅能精确地描述过程的非线性,而且 算法简单、实用。 展开更多
关键词 模糊规则 热工过程 非线性模型 数学模型 神经网络
在线阅读 下载PDF
基于改进T-S模型的模糊辨识算法及其应用 被引量:11
4
作者 于希宁 程锋章 +1 位作者 朱丽玲 刘利 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第3期505-509,共5页
热工过程往往具有非线性和不确定性,用传统的描述热工过程动态数学模型的方法(如传统函数等)难以建立非线性模型,从而难于精确表达热工过程及实施整体优化控制。该文提出了一种基于改进T-S模型的热工系统模糊辨识方法。采用启发性知识... 热工过程往往具有非线性和不确定性,用传统的描述热工过程动态数学模型的方法(如传统函数等)难以建立非线性模型,从而难于精确表达热工过程及实施整体优化控制。该文提出了一种基于改进T-S模型的热工系统模糊辨识方法。采用启发性知识与复合非线性优化方法相结合的综合方法求解出模糊模型的结构,然后通过基于熵的聚类和竞争学习算法对热工过程的输入数据空间的划分,在此基础上利用加权递推最小二乘法(WRLSA)建立热工过程的T-S模型。仿真结果表明基于改进T-S模型的非线性模糊模型,不仅能精确地描述过程的非线性,而且算法简单、快速。 展开更多
关键词 热工过程 T-S模型 模糊辨识 非线性 模糊推理
在线阅读 下载PDF
用模糊模型在线辨识非线性系统 被引量:50
5
作者 陈建勤 席裕庚 张钟俊 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 1998年第1期90-94,共5页
讨论用模糊方法实现非线性系统在线辩识问题.首先给出了简化的模糊规则表达方法及其相应的自适应模糊推理,在此基础上给出了模糊模型参数在线辨识算法.最后对非线性模型进行在线辨识,验证了本文提出的模糊模型及其在线辨识算法.
关键词 模糊模型 在线辨识 非线性系统
在线阅读 下载PDF
基于模糊神经网络的双凸极永磁电机非线性建模 被引量:9
6
作者 孙强 程明 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第4期601-606,共6页
双凸极永磁电机的电感、磁链等特性呈严重非线性,常规的线性或准线性模型难以准确反映双凸极永磁电机的实际特性,影响双凸极永磁电机的控制精度和工作性能.为此,本文提出采用自适应模糊神经网络建立双凸极永磁电机模型的新方法.首先在... 双凸极永磁电机的电感、磁链等特性呈严重非线性,常规的线性或准线性模型难以准确反映双凸极永磁电机的实际特性,影响双凸极永磁电机的控制精度和工作性能.为此,本文提出采用自适应模糊神经网络建立双凸极永磁电机模型的新方法.首先在介绍了自适应模糊神经网络结构后,采用改进的递推最小二乘法修改网络参数,同时采用遗传算法对遗忘因子和学习率进行了优化,仿真计算和实测结果表明,该模型有很快的收敛性和很高的精确度,最后给出了利用模型实现双凸极永磁电机优化控制的方法. 展开更多
关键词 双凸极永磁电机 非线性模型 自适应模糊神经网络 混合算法 遗传算法
在线阅读 下载PDF
广义模糊神经网络(英文) 被引量:9
7
作者 余有灵 徐立鸿 吴启迪 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2003年第6期867-875,共9页
从非线性系统本身的物理背景出发 ,根据系统本身的内在特性、先验知识和经验建立系统辨识模型 ,提出了广义模糊神经网络 (GFNN) .文中证明了GFNN的函数逼近定理 ,并据此提出了GFNN的结构自组织和参数自学习算法 .GFNN在预设的辨识精度... 从非线性系统本身的物理背景出发 ,根据系统本身的内在特性、先验知识和经验建立系统辨识模型 ,提出了广义模糊神经网络 (GFNN) .文中证明了GFNN的函数逼近定理 ,并据此提出了GFNN的结构自组织和参数自学习算法 .GFNN在预设的辨识精度下能自动辨识系统的网络结构以及进行参数自学习 ,实现GFNN网络结构的真正在线自组织 .仿真结果表明 ,对于慢时变非线性对象 ,GFNN表现出了很强的非线性逼近能力 。 展开更多
关键词 广义模糊神经网络 人工神经网络 自学习算法 函数逼近 非线性系统
在线阅读 下载PDF
基于模糊规则的非线性系统建模方法(英文) 被引量:5
8
作者 王宏伟 马广富 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2000年第3期419-422,共4页
提出了一种基于模糊聚类自调整的模糊建模方法 .基于模糊聚类通过自适应模糊推理来调整模糊系统 .一种在线辨识算法是通过非线性系统参数的在线估计来进行的 .为了证明所提出方法的适用性 ,给出了几个实例的仿真结果 .
关键词 系统辨识 非线性系统 建模 模糊规则
在线阅读 下载PDF
基于FNN自适应控制的HEV控制策略 被引量:6
9
作者 王大志 王建辉 顾树生 《东北大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第6期523-526,共4页
非线性多变量控制系统是复杂控制系统,其原因是系统中包含有多个子系统,若使整个系统及子系统的性能最优,常规的控制方法难以实现·提出了采用基于模糊神经网络(FNN)的控制方案,并且为了对FNN的参数辨识及提高FNN的收敛速度,采用了... 非线性多变量控制系统是复杂控制系统,其原因是系统中包含有多个子系统,若使整个系统及子系统的性能最优,常规的控制方法难以实现·提出了采用基于模糊神经网络(FNN)的控制方案,并且为了对FNN的参数辨识及提高FNN的收敛速度,采用了免疫遗传算法(IGA)进行寻优·混合动力电动车辆(HEV)的多能源动力总成控制系统是一个典型的复杂系统,对其进行最优控制是一个难题,以此为对象进行了仿真研究,结果表明该种控制策略的有效性· 展开更多
关键词 非线性多变量系统 复杂系统控制 模糊神经网络 参数辨识 免疫遗传算法 混合动力电动汽车
在线阅读 下载PDF
基于神经网络的非线性气动弹性系统辨识 被引量:5
10
作者 窦立谦 冀然 《计算机应用与软件》 2017年第6期236-241,共6页
由于气动弹性系统的非线性和不确定性的存在,传统的辨识方法在工程中难以满足。针对这种情况提出了一种模糊小波神经网络(FWNN)辨识方法。首先,采用区间2型模糊逻辑系统和小波神经网络结合构建FWNN网络结构,能够较好地逼近具有不确定性... 由于气动弹性系统的非线性和不确定性的存在,传统的辨识方法在工程中难以满足。针对这种情况提出了一种模糊小波神经网络(FWNN)辨识方法。首先,采用区间2型模糊逻辑系统和小波神经网络结合构建FWNN网络结构,能够较好地逼近具有不确定性的非线性AE系统;然后,考虑到辨识的快速性和准确性,系统采用一组模糊IF-THEN规则,对模糊后件采用单隐层小波神经网络结构;参数学习采用基于Lyapunov稳定性的滑模学习算法,保证系统存在参数不确定的情况下,辨识误差能更快地收敛。最后,对结构非线性二元翼段进行仿真研究,验证了该模型的有效性。 展开更多
关键词 系统辨识 非线性气动弹性系统 模糊小波神经网络 滑模算法
在线阅读 下载PDF
基于模糊竞争学习的非线性系统自适应模糊建模方法(英文) 被引量:1
11
作者 王宏伟 贺汉根 黄柯棣 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第2期249-252,共4页
提出了一种新的基于模糊竞争学习的自调整的模糊建模方法 .基于模糊竞争学习 ,模糊系统能够进行自适应模糊推理 .在被调整模糊系统基础上 ,提出了一种非线性系统在线估计参数的在线辨识算法 .为了证明提出算法的有效性 ,最后给出了几个... 提出了一种新的基于模糊竞争学习的自调整的模糊建模方法 .基于模糊竞争学习 ,模糊系统能够进行自适应模糊推理 .在被调整模糊系统基础上 ,提出了一种非线性系统在线估计参数的在线辨识算法 .为了证明提出算法的有效性 ,最后给出了几个例子的仿真结果 . 展开更多
关键词 非线性系统 自适应模糊建模法 模糊竞争学习 模糊推理 参数估计 系统辨识 卡尔曼滤波
在线阅读 下载PDF
基于ANFIS的非线性电机系统的建模 被引量:7
12
作者 丛爽 高雪鹏 《基础自动化》 CSCD 2002年第1期6-8,共3页
将一种神经—模糊结构—自适应神经模糊推理系统 (简称ANFIS)用于非线性电机系统的建模 ,获得了一个良好的大范围的全局非线性模型 ,同时 ,通过与反向传播网络建模结果的性能对比 ,说明ANFIS在参数收敛速度及建模精度上的优越性。显示出... 将一种神经—模糊结构—自适应神经模糊推理系统 (简称ANFIS)用于非线性电机系统的建模 ,获得了一个良好的大范围的全局非线性模型 ,同时 ,通过与反向传播网络建模结果的性能对比 ,说明ANFIS在参数收敛速度及建模精度上的优越性。显示出ANFIS是非线性系统的建模。 展开更多
关键词 非线性电机系统 建模 ANFIS 混合学习算法 隶尿函数
在线阅读 下载PDF
自适应模糊推理人工神经网络在线实时化及其应用 被引量:1
13
作者 韩建国 魏祥毓 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 1998年第7期68-73,共6页
本文介绍一种自适应模糊推理人工神经网络的函数逼近算法,并对其进行在线实时化改造。最后将该算法与传统系统辨识方法相结合应用于复杂系统分离辨识的试验。
关键词 模糊算法 非线性系统 误差控制 人工神经网络
在线阅读 下载PDF
无辨识自适应算法与模糊推理的组合控制
14
作者 宫赤坤 华泽钊 贺运红 《辽宁工程技术大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2002年第2期190-192,共3页
一般自适应控制算法需在线辨识系统模型,算法复杂,计算时间长。本文采用无辨识自适应算法,不用辨识系统的模型,同时应用模糊推理对控制量进行补偿,以便克服模型失配的影响。仿真结果表明,该方案是非常有效的,适合于具有时滞的工业系统... 一般自适应控制算法需在线辨识系统模型,算法复杂,计算时间长。本文采用无辨识自适应算法,不用辨识系统的模型,同时应用模糊推理对控制量进行补偿,以便克服模型失配的影响。仿真结果表明,该方案是非常有效的,适合于具有时滞的工业系统。将其应用于制冷装置中的电子膨胀阀控制,使得蒸发器过热度的控制效果得到了明显的改善。 展开更多
关键词 组合控制 无辨识自适应算法 模糊推理 时滞 电子膨胀阀 自适应控制 模糊控制
在线阅读 下载PDF
基于改进PSO和FCM的模糊辨识 被引量:4
15
作者 刘楠 刘福才 孟爱文 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2019年第2期378-384,共7页
为了提高T-S模糊模型的辨识精度和效率,本文提出了一种改进的粒子群算法和模糊C均值聚类算法相结合的模糊辨识新方法。在该方法中,针对粒子群算法在处理高维复杂函数时容易陷入局部极值的问题,提出了一种粒子群局部搜索和全局搜索动态... 为了提高T-S模糊模型的辨识精度和效率,本文提出了一种改进的粒子群算法和模糊C均值聚类算法相结合的模糊辨识新方法。在该方法中,针对粒子群算法在处理高维复杂函数时容易陷入局部极值的问题,提出了一种粒子群局部搜索和全局搜索动态调整的全新优化算法。模糊C均值聚类算法是模糊辨识最常用的方法之一,该算法简单,计算效率高,但是对初始化特别敏感,容易陷入局部最优。为了解决这一问题,利用改进粒子群算法的全局搜索能力优化聚类中心,显著地提高了算法的辨识精度和效率。最后,针对非线性系统进行建模仿真,仿真结果表明了本文方法的有效性和优越性。 展开更多
关键词 模糊辨识 非线性系统 模糊C均值聚类算法 T-S模型 智能算法 粒子群算法 Box-Jenkins数据辨识 全局优化
在线阅读 下载PDF
基于自适应粒子群算法的非线性系统模糊辨识 被引量:6
16
作者 周怀芳 王宏伟 张子建 《现代电子技术》 2021年第10期176-180,共5页
针对传统方法的非线性系统模糊辨识精准度较低,且辨识速度较慢的问题,该文提出一种基于自适应粒子群算法的非线性系统模糊辨识方法。通过非线性系统模型原理,估计实质模型参数,从而将问题转换成非线性函数优化,获得模型参数估计值。引... 针对传统方法的非线性系统模糊辨识精准度较低,且辨识速度较慢的问题,该文提出一种基于自适应粒子群算法的非线性系统模糊辨识方法。通过非线性系统模型原理,估计实质模型参数,从而将问题转换成非线性函数优化,获得模型参数估计值。引入自适应粒子群算法,并结合核函数的FCM聚类方法,清除在辨识非线性系统的不利行为,即可完成非线性系统的模型辨识。通过实验证明,该文方法能够有效地对非线性系统模糊辨识,且与传统方法对比,该文方法的辨识精度较高,速度更快。 展开更多
关键词 非线性系统 模糊辨识 自适应粒子群算法 模型辨识 估计值获取 仿真实验
在线阅读 下载PDF
基于FPGA的神经网络在非线性实时系统辨识中的应用
17
作者 王晓华 王有松 《机床与液压》 北大核心 2022年第20期174-178,共5页
针对动态系统的辨识问题,设计一种采用现场可编程门阵列(FPGA)实现输出反馈递归模糊神经网络进行非线性动态系统辨识的方法。输出反馈递归模糊神经网络能够实现非线性动态系统的高精度快速辨识,但神经网络复杂的并行结构需要较长的运算... 针对动态系统的辨识问题,设计一种采用现场可编程门阵列(FPGA)实现输出反馈递归模糊神经网络进行非线性动态系统辨识的方法。输出反馈递归模糊神经网络能够实现非线性动态系统的高精度快速辨识,但神经网络复杂的并行结构需要较长的运算时间,限制了它在实时控制和在线系统辨识中的应用。由于FPGA具有并行运算能力,使它在神经网络实现上具有本质的优势。因此,利用NI公司的高性能FPGA板卡以及LabVIEW图形化编程定义FPGA芯片上的逻辑功能,实现具有动态反向传播算法的输出反馈递归模糊神经网络以及舵机位置伺服系统的在线辨识。实验结果表明:基于FPGA的神经网络实现系统辨识周期在毫秒范围内,为非线性实时系统辨识的应用提供了一条新途径。 展开更多
关键词 输出反馈递归模糊神经网络 动态反向传播算法 现场可编程门阵列 非线性实时系统辨识
在线阅读 下载PDF
上一页 1 下一页 到第
使用帮助 返回顶部