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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
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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
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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
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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
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非线性系统在线模糊建模的快速算法 被引量:14
5
作者 王宏伟 马广富 王子才 《航空学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1999年第3期239-241,共3页
对于复杂、病态、非线性动态系统,基于模糊集合的模糊模型,利用模糊推理规则描述动态系统的特性,是一种有效方法。讨论了利用模糊方法实现非线性系统的建模方法。首先,利用在线模糊竞争学习方法划分输入变量的模糊空间,然后利用卡... 对于复杂、病态、非线性动态系统,基于模糊集合的模糊模型,利用模糊推理规则描述动态系统的特性,是一种有效方法。讨论了利用模糊方法实现非线性系统的建模方法。首先,利用在线模糊竞争学习方法划分输入变量的模糊空间,然后利用卡尔曼滤波算法辨识模糊模型的参数。仿真结果表明了该方法的实用性和有效性。 展开更多
关键词 模糊竞争学习 在线辨识 非线性系统 建模
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用模糊模型在线辨识非线性系统 被引量:50
6
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
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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
7
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
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广义模糊神经网络(英文) 被引量:9
8
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
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基于模糊规则的非线性系统建模方法(英文) 被引量:5
9
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
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基于免疫遗传算法的递归模糊神经网络 被引量:2
10
作者 徐炜 贺占庄 +1 位作者 黄士坦 杨靓 《吉林大学学报(信息科学版)》 CAS 2005年第2期162-166,共5页
为了解决递归网络的梯度信息不易获取而传统遗传算法训练时间过长、易于早熟的问题, 提出了一种用于辨识非线性动态系统的递归高木 关野模糊神经网络 (T-RFNN: Takagi SugenoRecurrentFuzzyNeuralNet work)。T-RFNN是在高木 关野模糊模... 为了解决递归网络的梯度信息不易获取而传统遗传算法训练时间过长、易于早熟的问题, 提出了一种用于辨识非线性动态系统的递归高木 关野模糊神经网络 (T-RFNN: Takagi SugenoRecurrentFuzzyNeuralNet work)。T-RFNN是在高木 关野模糊模型的基础上加入了反馈层, 利用免疫遗传算法对T-RFNN的参数进行训练和调整。该网络具有更少的网络参数、更快的收敛速度和更高的精度等特点, 能够很好地完成动态非线性系统的映射。与高木 关野模糊神经网络相比, 网络参数减少了 45%, 网络误差减少了 65%, 而网络的运行时间提高了近 68%。T-RFNN仿真实验的辨识结果也表明, 该网络在训练次数明显减少的情况下学习性能得到了显著改善。 展开更多
关键词 模糊神经网络 免疫遗传算法 非线性系统辨识
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基于递阶分解聚类的非线性系统递推模糊辨识 被引量:2
11
作者 王广军 王志杰 陈红 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2009年第12期1846-1850,共5页
提出一种基于递阶分解聚类的递推模糊辨识方法.采用半模糊化方法对论域内的样本进行归类,根据各子集"线性化"程度评判模糊聚类的有效性,通过对性能最差的子集进行分解并辨识新增子模型的参数,逐步完成整个样本空间的模糊划分... 提出一种基于递阶分解聚类的递推模糊辨识方法.采用半模糊化方法对论域内的样本进行归类,根据各子集"线性化"程度评判模糊聚类的有效性,通过对性能最差的子集进行分解并辨识新增子模型的参数,逐步完成整个样本空间的模糊划分和模型辨识过程.在线辨识时采用递推最小二乘算法对模糊规则进行修正,同时可根据建模精度的要求删除性能最差的规则,并确立新模糊规则.仿真研究表明了该方法的有效性. 展开更多
关键词 非线性系统 模糊辨识 递阶分解 递推最小二乘算法
原文传递
基于FNN自适应控制的HEV控制策略 被引量:6
12
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
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基于神经网络的非线性气动弹性系统辨识 被引量:5
13
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
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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
14
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
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非线性系统辨识方法的新进展 被引量:33
15
作者 李秀英 韩志刚 《自动化技术与应用》 2004年第10期5-7,共3页
对现有的非线性系统辨识方法进行了简要综述。介绍了多层递阶辨识方法 ,以及把神经网络、模糊逻辑、遗传算法等知识应用于非线性系统辨识而得到的一些新型辨识方法 ,最后概括了非线性系统辨识未来的发展方向。
关键词 非线性系统辨识 多层递阶 神经网络 模糊逻辑 遗传算法
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基于ANFIS的非线性电机系统的建模 被引量:7
16
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
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基于自适应模糊推理的非线性系统辨识器设计 被引量:1
17
作者 刘霞 刘继承 耿玉容 《化工自动化及仪表》 CAS 北大核心 2009年第5期29-33,共5页
针对传统模糊建模方法中模型参数都是根据经验选取的局限性,提出一种类高斯隶属函数,推导了基于类高斯隶属函数的自适应模糊推理模型,利用Stone-Weierstrass定理证明了该模型能以任意精度逼近非线性系统。将自适应模糊推理模型应用于非... 针对传统模糊建模方法中模型参数都是根据经验选取的局限性,提出一种类高斯隶属函数,推导了基于类高斯隶属函数的自适应模糊推理模型,利用Stone-Weierstrass定理证明了该模型能以任意精度逼近非线性系统。将自适应模糊推理模型应用于非线性动态系统辨识中,设计了非线性系统辨识器,采用梯度下降算法学习模型中参数,通过仿真得到了较好的辨识效果。 展开更多
关键词 自适应模糊建模 非线性系统辨识 高斯隶属函数
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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
18
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
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变焦遗传算法优化变增益模糊ARX模型研究 被引量:1
19
作者 刘冲 宋智星 刘彬 《自动化仪表》 CAS 2020年第2期42-46,共5页
针对传统ARX模型对非线性系统模型辨识精度比较低的问题,进行了模糊模型和ARX模型相关优化算法的调查,介绍了遗传算法优化模糊模型的现状,提出采用改进变焦遗传算法优化变增益模糊ARX模型参数的方法以提高模型的辨识精度。改进的变焦遗... 针对传统ARX模型对非线性系统模型辨识精度比较低的问题,进行了模糊模型和ARX模型相关优化算法的调查,介绍了遗传算法优化模糊模型的现状,提出采用改进变焦遗传算法优化变增益模糊ARX模型参数的方法以提高模型的辨识精度。改进的变焦遗传算法能在不同前代种群情况下更新不同数量基因,以提高搜索速度;用不同的概率选择交叉位置,可避免早熟现象,并能在较短时间内达到最优或次优解。变增益模糊ARX模型可根据非线性系统的变化改变其增益,使模型的辨识精度提高。利用改进变焦遗传算法的优点,对变增益模糊ARX模型的参数进行优化,并通过两入两出多时滞离散非线性系统进行试验仿真。试验结果证明了改进变焦遗传算法优化变增益模糊ARX模型参数的方法能提高模型辨识精度,表明了提出的优化方法的有效性,为变焦遗传算法与模糊模型的结合提供了一种途径。 展开更多
关键词 变焦遗传算法 模糊模型 ARX模型 变增益 辨识精度 参数优化 非线性系统
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数控加工中一种模型的模糊辨识算法的研究 被引量:2
20
作者 李曦 李斌 周云飞 《中国制造业信息化(学术版)》 2003年第6期111-114,共4页
运用模糊聚类技术提出了一种通过模糊似然函数动态生成模糊聚类 ,在线辨识数控加工过程中非线性关系模型的方法 ,给出数控铣削加工过程中从进给电流信号辨识出铣削力信号的应用算法 ,为实现加工过程的智能控制奠定了一定的基础 ,该算法... 运用模糊聚类技术提出了一种通过模糊似然函数动态生成模糊聚类 ,在线辨识数控加工过程中非线性关系模型的方法 ,给出数控铣削加工过程中从进给电流信号辨识出铣削力信号的应用算法 ,为实现加工过程的智能控制奠定了一定的基础 ,该算法在实际加工中得到了较好的应用。 展开更多
关键词 数控加工 数控铣削 铣削力 智能控制 模糊辨识算法 非线性系统
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