自适应神经模糊推理系统
自适应神经模糊推理系统的相关文献在2000年到2022年内共计309篇,主要集中在自动化技术、计算机技术、电工技术、建筑科学
等领域,其中期刊论文273篇、会议论文18篇、专利文献3866475篇;相关期刊192种,包括人天科学研究、南华大学学报(自然科学版)、计算机仿真等;
相关会议17种,包括北京力学会第21届学术年会暨北京振动工程学会第22届学术年会、2015中国智能电网学术研讨会、第15届中国系统仿真技术及其应用学术会议等;自适应神经模糊推理系统的相关文献由787位作者贡献,包括丁德馨、张志军、张阿卜等。
自适应神经模糊推理系统—发文量
专利文献>
论文:3866475篇
占比:99.99%
总计:3866766篇
自适应神经模糊推理系统
-研究学者
- 丁德馨
- 张志军
- 张阿卜
- 李岳阳
- 孙俊
- 罗海驰
- 曲强
- 李广悦
- 杨茂
- 毕忠伟
- 胡全义
- 黄士涛
- 侯志祥
- 储健
- 刘渊
- 刘炜
- 卢胜利
- 姚崇龄
- 戴剑勇
- 曾晓琴
- 李天伟
- 李春鑫
- 李河清
- 杨仕教
- 柴园园
- 王东风
- 王伟
- 田立国
- 翟艺书
- 肖磊
- 贾利民
- 郧刚
- 郭恒
- 陈雪波
- 饶龙
- 丛爽
- 严干贵
- 乔桐
- 于卫红
- 于希宁
- 于洋
- 付东山
- 何正友
- 佘慎思
- 余岳峰
- 余昊
- 倪春木
- 冯光
- 冯绍红
- 冯辉
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张亚杰;
崔东文
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摘要:
针对水文时间序列月径流多尺度非平稳性等特点,提出基于奇异谱分解(SSA)的学生心理学优化(SPBO)算法-自适应神经模糊推理系统(ANFIS)月径流组合预测模型,并应用于云南省某水文站月径流预报。首先通过SSA将实例月径流时序数据分解为若干独立子序列分量,以降低时序数据的复杂性;其次介绍SPBO算法原理,通过取8个标准函数对SPBO算法进行仿真验证及比较;最后采用SPBO算法优化ANFIS条件参数和结论参数,建立SSA-SPBO-ANFIS模型对每一个子序列进行预测,叠加后作为最终月径流预测结果,并与基于集合经验模态分解(EEMD)的EEMD-SPBO-ANFIS模型和未经分解的SPBO-ANFIS模型作比较。结果表明:SPBO算法具有较好的寻优精度;SSA-SPBO-ANFIS模型对实例月径流预测的平均绝对百分比误差5.57%,平均绝对误差0.20 m^(3)/s,纳什系数0.9948,合格率96.7%,预测效果优于EEMD-SPBO-ANFIS模型,远优于SPBO-ANFIS模型。模型及方法可为相关水文时间序列预测研究提供参考。
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李文震;
郭海波;
朱吕甫
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摘要:
为对变电站设备进行实时监测,设计一种基于热像仪的变电站设备状态监测系统,并提出一种利用热像仪获取热像图的变电站设备状态监测算法。首先,热像仪采集设备的热像图和正常图像,并应用光学字符识别方法找出图像中的最高温度和最低温度;其次,应用中值滤波和腐蚀技术得到矩形框为界的可能断层区域;再根据矩形框裁剪图像提取裁剪图像的加速鲁棒特征;最后,通过训练好的自适应神经模糊推理系统(adaptive neuro fuzzy inference system,ANFIS)或支持向量机(support vector machine,SVM)分类器对提取的加速鲁棒特征进行高级阈值处理,从而识别变电站设备状态。实验结果表明,所提算法采用SVM能够正确识别变电站设备临界故障状态,而算法采用ANFIS识别变电站设备临界故障状态还存在一定错误。
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江浩斌;
俞越;
李傲雪
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摘要:
为了模仿人类弯道驾驶转向行为,提出了包含视觉感知模块和转角决策模块的仿人驾驶员模型.借鉴人类驾驶员弯道视觉行为的研究结果,建立了视觉感知模块,从车辆运动状态和远近道路信息提取用于转向决策的视觉输入参数(车速、近区横向偏差和远区航向角偏差).考虑到人类驾驶的模糊推理行为和复杂性,在多曲率弯道上以不同车速进行驾驶仿真试验得到训练数据.采用自适应神经模糊推理系统(adaptive neuro-fuzzy inference system, ANFIS)构建转向盘转角决策模块,在不同道路场景和车速下对仿人驾驶员模型进行PreScan/Simulink联合仿真.结果表明:所建立的仿人驾驶员模型具有基本的道路跟随能力,生成的转向盘转角变化平稳,能够反映人类弯道驾驶过程中普遍的转向行为,且对其他驾驶工况具有一定的适用性.
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赵德宏;
张帅
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摘要:
目的建立有效的切削载荷预测模型,解决大理石材料在铣削过程中存在的切削载荷难以预测的问题。方法使用自适应神经模糊推理系统算法,通过进给速度、切削速度、背吃刀量和切削振动信号,建立铣削加工条件下的切削载荷预测模型,进行切削载荷的预测。结果该方法能够较准确预测天然石材铣削加工条件下的切削载荷,并且优化后的自适应神经模糊推理系统算法能够使切削载荷预测准确性达到92%,相对于传统的载荷预测模型,该模型预测精度更好。结论优化后的自适应神经模糊推理系统算法可以准确预测天然石材切削载荷,为天然石材铣削加工条件下的工艺参数优化提供了参考。
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周照仁;
廉迎战;
王伟;
田宏鑫;
罗声权
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摘要:
自适应神经模糊推理系统ANFIS是模糊控制与神经网络控制结合的产物.讨论了ANFIS的结构及其特点,以及对刀具数据的处理以及建模,实现刀具磨损在线预测功能.实验结果显示:利用ANFIS对铣床刀具磨损量进行监测,可以知道刀具加工多少次后进行更换维修,可应用于工厂中的机器设备,协助工厂管理者掌握工厂运作状况,及时作出最佳及弹性的设备调度.
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张家旭;
王晨;
郭崇;
滕飞;
李东燃
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摘要:
针对常见的平行泊车场景,提出一种基于自适应神经模糊推理系统的平行泊车路径规划方法.以基于优化算法的泊车路径规划方法得出的泊车路径作为训练样本,利用Python脚本语言建立以自适应遗传算法和拟牛顿法为内核的自动化训练框架,使自动训练后的自适应神经模糊推理系统既可继承基于优化算法的泊车路径规划方法适用范围更广的优势,又有效解决该方法求解过程计算量大的问题.通过仿真分析验证所提出方法的可行性和有效性,结果表明:自动训练后的自适应神经模糊推理系统可依据汽车初始泊车位姿和泊车位信息快速规划出可行的平行泊车路径.
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徐艳春;
阚锐涵;
高永康;
谢莎莎;
MI Lu
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摘要:
基于并联有源滤波器(shunt active power filter,SAPF)和动态电压调节器(dynamic voltage restorer,DVR),首先,搭建了包含光伏和风机的混合动力系统,用以模拟分布式电源接入配电网中产生的电能质量(power quality,PQ)扰动.其次,利用模糊逻辑、神经网络和自适应神经模糊推理系统控制算法对SAPF的动态性能进行优化,对电能质量扰动进行治理,使用人工智能技术进行管理,使光伏和风能系统均实现最大功率点跟踪(maximum power point tracking,MPPT).最后,在搭建的仿真系统中进行验证,线性负载和非线性负载输出侧谐波畸变率分别降至0.20%和2.05%,满足配电系统对于电能质量的要求.
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胡顺强;
崔东文
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摘要:
为提高径流预测精度,提出基于经验模态分解(EMD)和长短期记忆(LSTM)神经网络、自适应神经模糊推理系统(ANFIS)相结合的径流预测模型.通过EMD将原始径流序列分解成多个更具规律的分量序列,利用自相关函数法(AFM)和虚假最邻近法(FNN)对每个分量序列进行相空间重构,确定输入、输出向量,建立EMD-LSTM-ANFIS预测模型,并构建EMD-LSTM、EMD-ANFIS、LSTM、ANFIS作对比模型,利用建立的5种模型对云南省龙潭站年径流进行预测及对比分析.结果表明:EMD-LSTM-ANFIS模型对实例年径流预测的平均相对误差为3.18%,平均相对误差较EMD-LSTM、EMD-ANFIS、LSTM、ANFIS模型分别降低55.0%、65.2%、68.1%、78.4%,具有更高的预测精度和更强的泛化能力.EMD-LSTM-ANFIS模型用于径流预测是可行和可靠的.
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邓伟伟;
段朝阳;
闫亮
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摘要:
针对导弹直/气复合控制问题,提出了一种基于自适应神经模糊推理系统的导弹直/气复合控制系统设计方法.首先,建立了直/气复合导弹数学模型.然后,针对常规模糊控制设计严重依赖经验的问题,在模糊控制的基础上引入神经网络,通过样本数据学习建立自适应神经模糊推理系统(ANFIS),并设计了脉冲调宽调频调制器.最后,通过仿真试验验证了所提的控制系统设计方法.仿真结果表明,基于ANFIS的导弹直/气复合控制系统能够快速精确地跟踪加速度指令.
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田霞;
李鑫
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摘要:
电能质量的衰减是配电系统的主要问题之一.由于配电系统中开关器件、电力电子转换器等非线性器件的存在,会对电源的效用、系统效率和功率因数等产生不利影响.无功功率因功率因数的降低而增加,对能量的转移没有任何贡献,因此需要对无功功率进行补偿.文章提出一种基于人工神经网络(Artifi cial Neural Network,ANN)和自适应神经模糊推理系统(Adaptive Neuro Fuzzy Inference System,ANFIS)的三相配电网静止同步补偿器控制方法(Distribution Static Synchronous Compensator,DSTATCOM),用于补偿无功功率并解决当前相关的电能质量问题.利用SIMULINK工具箱在MATLAB环境下对这些控制方法进行仿真,仿真结果表明,与ANN相比,ANFIS方法获得的源电流波形失真更小.
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董晓;
丁惜瀛;
张宇献
- 《第十届沈阳科学学术年会》
| 2013年
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摘要:
工业生产过程的工况多样性、生产环境和原料的复杂性,造成了一些生产指标在预测中具有复杂性、多样性、非线性、不确定性等特点.本文提出了基于自适应神经模糊推理系统的方法建立工业生产过程质量指标预测模型.采用混合算法,对该网络进行反复训练,隶属度参数调整,使其达到预设精度.将建立预测模型的方法应用到纺织领域,对浆纱质量指标进行预测.仿真结果表明,所提出的预测模型对于浆纱质量指标预测有效,预测结果满足预设精度.
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刘华;
张建华;
王行愚
- 《2009年中国化工学会化工自动化及仪表专业委员会学术年会》
| 2009年
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摘要:
主要目的是评估人机系统下操作员功能状态(OperatorFunctional States,OFS)。在实验室环境下,用密封舱内空气管理自动化系统ACAMS(automation enhanced Cabin AirManagement System)模拟控制任务,同时记录下操作员的生理信号和性能。rn 采用自适应神经模糊推理系统ANFIS(adaptive network-basedfuzzy inference system)的方法对OFS进行建模,通过生理信号数据来预测出OFS,进而可以改变控制策略,实现人机交互。
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高军伟;
蔡国强;
纪志坚;
秦勇;
贾利民
- 《2009年中国智能自动化会议》
| 2009年
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摘要:
在三级倒立摆(TIP)系统中,应用神经网络与模糊控制相结合的自适应神经模糊推理系统(adaptive neural-fuzzy inference system),根据样本数据调整隶属函数和控制规则参数,使得训练后ANFIS控制器很好地模拟期望的输入输出数据。仿真结果表明所设计的ANFIS控制器对三级倒立摆系统的稳定控制是可行的。与LQR控制相比,基于ANFIS控制的倒立摆系统具有良好的动态件能和抗干扰性能。
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郭毓;
王强;
刘萍
- 《2007年中国智能自动化会议》
| 2007年
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摘要:
针对一级倒立摆系统的起摆和稳摆控制,提出了基于能量和自适应神经模糊推理系统相结合的控制方法。在建立一级倒立摆数学模型的基础上,研究了基于能量的自起摆控制方法,根据样本数据,设计了自适应模糊推理的稳摆控制算法。提出了基于实验的自动切换控制策略,实现了起摆过程向稳摆过程的平滑过渡.采用状态变量合成的方法来减少控制器的维数、降低控制规则的制定难度,简化了控制器的设计。实验结果表明,所提出的方法具有摆起时间短、切换平稳和稳态性能好的优点。
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陈熙
- 《第八届全国水处理混凝技术研讨会》
| 2007年
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摘要:
运用ANFIS(自适应神经-模糊推理系统)以及大量实际生产原始数据,构建合理的模糊推理预测模型。同时结合国内先进的流动电流混凝技术,在厦门杏林水厂进行混凝剂投加量最佳方式的尝试。本文将阐述如何利用ANFIS构建混凝剂投加预测模型,同时,给出杏林水厂在水处理投加控制的模式,并阐述其功能特点和应用效果。
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陈熙
- 《第八届全国水处理混凝技术研讨会》
| 2007年
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摘要:
运用ANFIS(自适应神经-模糊推理系统)以及大量实际生产原始数据,构建合理的模糊推理预测模型。同时结合国内先进的流动电流混凝技术,在厦门杏林水厂进行混凝剂投加量最佳方式的尝试。本文将阐述如何利用ANFIS构建混凝剂投加预测模型,同时,给出杏林水厂在水处理投加控制的模式,并阐述其功能特点和应用效果。