搜索到1334篇“ 自适应模糊神经推理系统“的相关文章
- 基于自适应模糊神经推理系统的污水COD出水浓度预测方法
- 基于自适应模糊神经推理系统的污水COD出水浓度预测方法，涉及污水处理领域。本发明是为了解决污水COD浓度预测方法还存在操作过程复杂无法适用于工厂中的预测的问题。本发明包括：获取待预测的污水数据，将待预测的废水数据输入到C...
- 左薇毛雨晴田禹赵晨欣詹巍张军寇明月周正明
- 有混合数据输入的自适应模糊神经推理系统被引量：5
- 2019年
- 现有数据建模方法大多依赖于定量的数值信息,而对于数值与分类混合输入的数据建模问题往往根据分类变量组合建立多个子模型,当有多个分类变量输入时易出现子模型数据分布不均匀、训练耗时长等问题.针对上述问题,提出一种具有混合数据输入的自适应模糊神经推理系统模型,在自适应模糊推理系统的基础上,引入激励强度转移矩阵和结论影响矩阵,采用基于高氏距离的减法聚类辨识模型结构,通过混合学习算法训练模型参数,使数值与分类混合数据对模糊规则的前后件参数同时产生作用,共同影响模型输出.仿真实验分析了分类数据对模型规则后件的作用以及结构辨识算法对模糊规则数的影响,与其他几种混合数据建模方法对比表明本文所提出的模型具有较高的预测精度和计算效率.
- 张宇献郭佳强钱小毅王建辉
- 关键词：自适应模糊推理系统混合属性数据
- 基于自适应模糊神经推理系统的城市可持续性表现评价方法研究——以中国185个城市为例
- 城镇化作为世界发展的引擎给世界经济带了举世瞩目的成就。对于中国这个世界上人口最多的国家而言，城镇化一方面是我国经济发展的必然趋势，一方面也为我国来带了诸多不可持续挑战。面对当前我国高速的城镇化发展，如何以城市这一城镇化的...
- 帅晨阳
- 关键词：城市发展自适应模糊集理论隶属度函数可持续发展
- 文献传递
- 自适应模糊神经推理系统在混凝土强度评定中的应用
- 2006年
- 混凝土强度评定的准确性对结构物的安全性评价具有很大的影响。为了充分利用钻芯法和回弹法这2种常用混凝土测强方法的特点,建立自适应模糊神经推理系统模型来综合评定结构的混凝土强度。将回弹值的常用对数和碳化深度值作为模型的输入,钻芯值的常用对数作为模型的输出。模型参数采用混合算法确定。其中,条件参数采用梯度下降法来调整;结论参数采用最小二乘法来调整。该模型可以有效地映射出训练数据之间复杂的非线性关系。通过对已有的钻芯、回弹试验数据的对比计算,自适应模糊神经推理系统方法的强度预测精度高于常规的回归方法。
- 徐菁冯启民杨松森
- 关键词：自适应模糊神经推理系统神经网络模糊系统混凝土强度评定
- 基于M-ANFIS-PNN的目标威胁评估模型
- 2022年
- 目标威胁评估的目的是根据目标的属性和状态信息对目标的威胁程度进行定量估计,为后续作战决策提供辅助支持。现有威胁评估模型大多依赖于数值信息,难以有效处理包含定性、定量数据的目标特征信息。基于此,提出一种改进的自适应模糊神经推理系统模型。在自适应模糊神经推理系统的基础上,引入前件影响矩阵和后件影响矩阵对定性数据进行处理,使得定量、定性数据的影响同时作用于模糊规则的前件参数和后件参数;为了进一步提高模型的输出精度,将自适应模糊神经推理系统的输出层替换为多项式神经网络;通过基于Gower距离的近邻传播聚类算法对改进模型进行结构辨识,确定模糊规则的初始参数。仿真实例验证了所提方法的有效性与可行性,与其他混合属性数据建模方法相比,所提方法具有较高的预测精度,可为作战指挥决策提供有效的辅助支持。
- 于博文于琳吕明张捷
- 关键词：自适应模糊神经推理系统
- 基于WiFi的人数检测与室内定位技术研究
- 随着社会与科技的发展，能源问题受到的关注日益增多，越来越多的工厂和公司希望实现其冷暖气系统和照明系统具有随着人员的流动而进行自动调节的功能，从而实现节省能源与花销的目的，因此对一定区域内人数的检测和人员的定位具有重要的意...
- 张英博
- 关键词：无线传感器网络粒子群优化算法贝叶斯滤波自适应模糊神经推理系统最小二乘法
- 基于自适应神经模糊的GIS缺陷模式识别方法被引量：5
- 2019年
- 气体绝缘组合电器(GIS)目前得到了广泛的应用,因此对GIS各种放电特点和故障识别的研究具有重要意义。论文提出了基于自适应神经模糊的GIS局部放电检测与缺陷模式识别方法,建立了相应的神经模糊推理系统,设计GIS局部放电实验系统并完成了局部放电数据的采集,在选取并处理相应的放电特征输入至系统后,根据系统输出的结果判别GIS缺陷类型。实验结果表明,相比于目前应用广泛的BP神经网络和RBF神经网络,论文提出的GIS局部放电检测和缺陷模式识别方法在识别率高出多个百分点,识别结果更为可靠,在故障诊断方面具有一定的现实意义。
- 唐松平周舟彭刚张作刚彭杰
- 关键词：GIS自适应模糊神经推理系统模式识别局部放电
- 基于粒子群优化算法和ANFIS的矿体品位插值被引量：6
- 2019年
- 地质模型在矿产勘探与开发中具有重要作用,但在矿山生产实践中,由于成本和技术等诸多因素影响,很难获得整个区块的地质数据,而且传统插值方法依靠经验确定参数有很大局限性。提出将粒子群优化算法(PSO)和自适应神经模糊推理系统(ANFIS)应用到矿体品位插值中,利用粒子群优化算法的快速搜索能力,神经网络的学习机制和模糊系统的语言推理能力等优势构建PSO-ANFIS品位插值模型,并借助MATLAB生成571组样本数据作为输入空间对模型进行训练,其中每一个训练样本由待估点三维坐标及真实值和其周围8个样品点组成,最后用训练后的PSO-ANFIS模型对待估点进行品位插值,并与距离幂次反比插值法进行对比,其均方根误差(RMSE)提高了近15%,验证了该模型的可行性和有效性。
- 任助理王李管贾明涛
- 关键词：矿石品位空间插值粒子群优化算法自适应模糊神经推理系统
- 环卫洗扫车声源识别及噪声控制
- 随着经济技术及工业制造水平日新月异的发展，新型工业机械正逐步被应用到了生活的各领域当中，从而大大地方便了人们生活的衣食住行。在城市道路清洁方面，离不开各环卫专用汽车，这其中的环卫洗扫车在拥有高效清洁及洗扫优点的同时还存在...
- 王家璇
- 关键词：声源识别噪声控制自适应模糊神经推理系统
- 文献传递
- 基于ANFIS的可变导向车道智能控制系统被引量：8
- 2017年
- 为缓解因交通流向分布不均衡导致的交叉口交通拥挤状况,以交叉口进口道的可变导向车道为研究对象,建立了基于自适应模糊神经推理系统的可变导向车道智能控制系统。智能控制系统由数据采集子系统、交通状态预测子系统和控制子系统构成,共同完成可变导向车道的智能化控制。将数据采集子系统检测到的实时交通数据录入到预先训练好的交通状态预测子系统中,可得到左转车辆和直行车辆的运行状态,并根据控制子系统的结构化算法来确定可变导向车道的属性。计算结果表明:交通状态预测子系统的测试误差为0.075 097,满足精度要求,可以用于交通状态预测;采用可变导向车道智能控制系统能明显改善交叉口交通拥堵状况,当左转车辆比例为25%时,关键进口道综合延误减少了6.1%,平均停车次数减少了9.5%,平均排队长度减少了6.1%,当左转车辆比例上升至30%时,3个指标分别下降了8.1%、12.4%与8.0%,表明左转比例越高,作用效果越显著。
- 刘昱岗王卓君刘艳芳原传杰
- 关键词：交通控制交叉口交通状态控制策略自适应模糊神经推理系统
