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(n,k)-排列图的t/s诊断度与t/s诊断算法研究
1
作者 张世豪 冷明 《计算机科学》 北大核心 2025年第S1期893-901,共9页
鉴于多处理器系统中日益严峻的故障风险挑战,特别是在超级计算机领域,如何有效提升系统的可靠性和容错能力成为了亟待解决的关键问题。(n,k)-排列图作为一种新型的互连网络拓扑结构应运而生,它是基于星图网络的推广和变形。它在保留星... 鉴于多处理器系统中日益严峻的故障风险挑战,特别是在超级计算机领域,如何有效提升系统的可靠性和容错能力成为了亟待解决的关键问题。(n,k)-排列图作为一种新型的互连网络拓扑结构应运而生,它是基于星图网络的推广和变形。它在保留星图网络原有的对称性和容错性的同时,具有更好的灵活性。目前对于(n,k)-排列图的可靠性研究尚不全面。基于此,展开了对(n,k)-排列图的t/s和t/s诊断算法研究。首先,给出了(n,k)-排列图的系列拓扑性质;然后,度量了(n,k)-排列图在PMC(Preparata,Metze,Chien)模型下的t/s诊断度;最后,设计了一个时间复杂度为O(N log2N)的快速诊断算法,用于识别(n,k)-排列图的所有故障结点。(n,k)-排列图的t/s诊断度被确定,进一步完善了(n,k)-排列图网络的可靠性指标,为其在应用和推广中的可靠性提供了重要的依据。 展开更多
关键词 可靠性 t/s诊断度 t/s诊断算法 (n k)-排列图 PMC模型
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数据中心机房温度T-S模糊预测模型
2
作者 魏东 吴淦 孔明 《控制工程》 北大核心 2025年第7期1163-1176,共14页
数据中心空调末端系统预测控制的基础是对机柜入口温度的多步预测。为了改善预测模型的预测精度和可移植性,提出一种数据中心机房温度非线性Takagi-Sugeno(T-S)模糊模型构建方法。首先,采用计算流体动力学(computational fluid dynamics... 数据中心空调末端系统预测控制的基础是对机柜入口温度的多步预测。为了改善预测模型的预测精度和可移植性,提出一种数据中心机房温度非线性Takagi-Sugeno(T-S)模糊模型构建方法。首先,采用计算流体动力学(computational fluid dynamics,CFD)数值模拟方法建立机房CFD模型,并设计了数据采集策略,以捕捉系统的完整动态特性;然后,为了解决模糊C-均值聚类算法易陷入局部最优的问题,采用改进天牛须搜索算法对其进行优化,实现了T-S模糊模型的前件结构辨识;最后,采用容积卡尔曼滤波算法进行T-S模糊模型的后件参数辨识和在线修正。实验结果表明,与传统T-S模糊模型相比,此方法构建的T-S模糊模型具有更高的计算效率和预测精度,通过后件参数的更新可满足模型可移植的要求。 展开更多
关键词 数据中心 CFD t-s模糊模型 天牛须搜索算法 容积卡尔曼滤波
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T-S norm FNN controller based on hybrid learning algorithm
3
作者 郭冰洁 李岳明 万磊 《Journal of Harbin Institute of Technology(New Series)》 EI CAS 2011年第3期27-32,共6页
Aiming at the problems that fuzzy neural network controller has heavy computation and lag,a T-S norm Fuzzy Neural Network Control based on hybrid learning algorithm was proposed.Immune genetic algorithm (IGA) was used... Aiming at the problems that fuzzy neural network controller has heavy computation and lag,a T-S norm Fuzzy Neural Network Control based on hybrid learning algorithm was proposed.Immune genetic algorithm (IGA) was used to optimize the parameters of membership functions (MFs) off line,and the neural network was used to adjust the parameters of MFs on line to enhance the response of the controller.Moreover,the latter network was used to adjust the fuzzy rules automatically to reduce the computation of the neural network and improve the robustness and adaptability of the controller,so that the controller can work well ever when the underwater vehicle works in hostile ocean environment.Finally,experiments were carried on " XX" mini autonomous underwater vehicle (min-AUV) in tank.The results showed that this controller has great improvement in response and overshoot,compared with the traditional controllers. 展开更多
关键词 t-s NORM fuzzy neural network UNDERWAtER vehicles IMMUNE GENEtIC algorithm Hybrid learning algorithm
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水下机器人T-S型模糊神经网络控制 被引量:18
4
作者 梁霄 张均东 +3 位作者 李巍 郭冰洁 万磊 徐玉如 《电机与控制学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第7期99-104,共6页
针对水下机器人模糊神经网络控制器运算量大和对强外界扰动的鲁棒性差及存在滞后性的问题,提出基于混合学习算法的水下机器人T-S型模糊神经网络控制方法。采用免疫遗传算法离线优化和神经网络自学习在线调整隶属函数的参数,从而减少神... 针对水下机器人模糊神经网络控制器运算量大和对强外界扰动的鲁棒性差及存在滞后性的问题,提出基于混合学习算法的水下机器人T-S型模糊神经网络控制方法。采用免疫遗传算法离线优化和神经网络自学习在线调整隶属函数的参数,从而减少神经网络的运算量,增强水下机器人对环境变化的反应能力。采用T-S模型,由后件网络动态调整模糊规则,提高控制系统的适应性。通过某微小型水下机器人的仿真和外场实验验证方法的可行性和优越性。实验结果表明,控制器对外界扰动具有较强的鲁棒性,保证即使在恶劣情况下,控制性能仍保持在较高水平。 展开更多
关键词 水下机器人 模糊神经网络控制 免疫遗传算法 混合学习算法 t-s模型
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遗传算法在T-S模糊模型辨识中的应用 被引量:11
5
作者 廖俊 朱世强 +1 位作者 林建亚 任德祥 《信息与控制》 CSCD 北大核心 1997年第2期140-145,150,共7页
给出了T-S模糊模型的一种模糊神经网络实现方法.提出了采用遗传算法优化网络参数,实现T-S模型的辨识.给出了参数优化的详细过程,并用仿真实例证实了这种方法的有效性.成功地将神经网络。
关键词 遗传算法 t-s模糊模型 模糊神经网络 系统辨识
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T-S模糊模型建模方法研究 被引量:5
6
作者 刘湘崇 梁彦 +2 位作者 潘泉 程咏梅 张洪才 《信息与控制》 CSCD 北大核心 2006年第1期6-11,共6页
在总结非线性建模经验的基础上,给出了一种建立精确且运行速度快的T-S模型的方法.首先,为了提高运行速度,用聚类的方法减少模糊规则的数目,并确定每个规则中数据的数目.然后,通过回归最小二乘法初步确定T-S模型规则中的状态矩阵的参数.... 在总结非线性建模经验的基础上,给出了一种建立精确且运行速度快的T-S模型的方法.首先,为了提高运行速度,用聚类的方法减少模糊规则的数目,并确定每个规则中数据的数目.然后,通过回归最小二乘法初步确定T-S模型规则中的状态矩阵的参数.最后,通过梯度下降方法,精确确定T-S模糊模型的所有参数.仿真实例证明了此方法的有效性. 展开更多
关键词 梯度下降法 建模 非线性系统 t-s模糊模型
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基于T-S模糊模型的航空发动机模型辨识 被引量:13
7
作者 蔡开龙 谢寿生 吴勇 《推进技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第2期194-198,共5页
提出了一种航空发动机的Takagi-Sugeno(T-S)模糊模型辨识方法,该方法通过最小二乘法辨识模糊模型的后件参数,通过反向传播法辨识模糊模型的前件参数,并实现了模糊模型结构的自适应优化。以航空发动机机载记录数据为依据,通过对输入输出... 提出了一种航空发动机的Takagi-Sugeno(T-S)模糊模型辨识方法,该方法通过最小二乘法辨识模糊模型的后件参数,通过反向传播法辨识模糊模型的前件参数,并实现了模糊模型结构的自适应优化。以航空发动机机载记录数据为依据,通过对输入输出数据的学习建立了航空发动机的T-S模糊辨识模型,通过该模型对机载记录数据的辨识,结果表明该模糊辨识模型具有辨识精度高、鲁棒性强、容错性好等特点。 展开更多
关键词 航空发动机 t-s模糊辨识模型^%PLUs% 反向传播法^%PLUs% 最小二乘法
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基于T-S模糊模型的辨识算法 被引量:18
8
作者 王守唐 高东杰 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2001年第5期630-632,636,共4页
提出一种新的基于 T-S模糊模型的辨识算法。该算法可分为 2步 ,第 1步是比较粗糙的辨识 ,按子空间的线性程度来划分输入空间 ,规则前件参数由子空间的中心和大小决定 ,规则后件线性参数由最小二乘法确定 ;第 2步是模型的精细调整 ,利用... 提出一种新的基于 T-S模糊模型的辨识算法。该算法可分为 2步 ,第 1步是比较粗糙的辨识 ,按子空间的线性程度来划分输入空间 ,规则前件参数由子空间的中心和大小决定 ,规则后件线性参数由最小二乘法确定 ;第 2步是模型的精细调整 ,利用梯度下降法调节隶属函数和规则后件的线性参数。 展开更多
关键词 模糊辨识 t-s模糊模型 最小二乘法 梯度下降法 参数辨识 算法
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基于FKCM的球磨机系统T-S模糊建模方法 被引量:5
9
作者 王恒 贾民平 +2 位作者 许飞云 陈左亮 谢超 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第2期530-533,共4页
针对传统的描述热工过程动态数学模型的方法难以建立非线性模型的缺点,提出了一种基于模糊核聚类的球磨机系统T-S模糊建模算法。该算法首先通过灰色关系法确定模型输入变量,利用FKCM聚类算法对输入空间进行模糊划分,确定T-S模型的前件... 针对传统的描述热工过程动态数学模型的方法难以建立非线性模型的缺点,提出了一种基于模糊核聚类的球磨机系统T-S模糊建模算法。该算法首先通过灰色关系法确定模型输入变量,利用FKCM聚类算法对输入空间进行模糊划分,确定T-S模型的前件结构和前件参数;进而利用最小二乘算法确定模糊规则的后件参数。最后,利用数字仿真数据对球磨机系统进行模糊建模,建模结果表明该算法简单﹑实用,模型能够精确地描述过程的非线性。 展开更多
关键词 球磨机 t-s模糊模型 模糊核聚类 灰色关联度分析
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一种基于T-S云模型的非线性系统控制 被引量:7
10
作者 黄景春 肖建 周聪 《电机与控制学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第A01期149-151,156,共4页
将云模型与T-S模糊系统结合,利用隶属云代替模糊系统的前件,提出一种T-S云模型。T-S云模型综合考虑模型的精确性和可解释性,不但可以利用专家的知识和经验建立系统模型,而且还可以通过输入/输出数据设计云模型系统。详细分析T-S云模型... 将云模型与T-S模糊系统结合,利用隶属云代替模糊系统的前件,提出一种T-S云模型。T-S云模型综合考虑模型的精确性和可解释性,不但可以利用专家的知识和经验建立系统模型,而且还可以通过输入/输出数据设计云模型系统。详细分析T-S云模型的系统结构。基于云模型和模糊系统对模糊概念表述的一致性,在不考虑超熵的情况下,使用梯度下降法辨识T-S云模型前件参数。利用递推最小二乘法辨识T-S云模型后件参数。设计了基于T-S云模型的控制器,实现了将卡车后倒至指定的卸车位置,体现了T-S云模型的不确定处理能力。仿真研究验证了算法的有效性。 展开更多
关键词 云模型 ts模糊系统 非线性系统控制 梯度下降法 最小二乘法
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基于引力搜索和粒子群混合优化算法的T-S模型辨识 被引量:7
11
作者 唐柱 丁学明 刘灿 《上海理工大学学报》 CAS 北大核心 2013年第4期351-354,372,共5页
提出了基于引力搜索(GSA)和粒子群(PSO)混合优化算法(GSAPSO)的T-S模型全局优化辨识方法.该方法充分整合GSA的勘探能力和PSO的开采能力,在GSA中引入PSO的个体最优值和群体最优值,同时改进惯性权重调整算法.T-S模型辨识分为结构辨识和参... 提出了基于引力搜索(GSA)和粒子群(PSO)混合优化算法(GSAPSO)的T-S模型全局优化辨识方法.该方法充分整合GSA的勘探能力和PSO的开采能力,在GSA中引入PSO的个体最优值和群体最优值,同时改进惯性权重调整算法.T-S模型辨识分为结构辨识和参数辨识,采用聚类方法和GSAPSO算法同时辨识模型的结构和参数,从而实现全局优化辨识.仿真实例和比较分析证明了GSAPSO较标准的PSO和GSA有更强的全局优化能力和更高的辨识精度. 展开更多
关键词 ts模型 引力搜索算法 粒子群优化算法
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基于改进自适应粒子群算法的T-S模型辨识 被引量:3
12
作者 丁学明 张久忠 沈业茂 《控制工程》 CSCD 北大核心 2011年第6期952-955,共4页
提出基于改进自适应粒子群算法(Improved Self-adaptation Particle Swarm Optimiza-tion,PSO)的T-S模糊模型辨识方法。首先,利用核函数的模糊聚类算法划分数据空间,尽可能少地提取模糊规则,并消除孤立点、噪声点数据等的不利影响;其次... 提出基于改进自适应粒子群算法(Improved Self-adaptation Particle Swarm Optimiza-tion,PSO)的T-S模糊模型辨识方法。首先,利用核函数的模糊聚类算法划分数据空间,尽可能少地提取模糊规则,并消除孤立点、噪声点数据等的不利影响;其次,基于ISPSO算法进行参数辨识,将待辨识的参数划分为若干粒子,自适应更新飞行速度,动态修改惯性权因子,惯性权因子呈非线性动态变化,不仅可以克服PSO算法陷入局部最优的早熟,失去多样性,而且可以提高粒子在全局最优位置绕行时的稳定性。提出的方法使得T-S模型辨识达到较高的辨识精度。仿真实例和比较分析证明了该算法的有效性。 展开更多
关键词 t-s模型 核函数 模糊聚类 PsO算法
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基于SOMK算法的T-S模糊系统建模方法 被引量:2
13
作者 杨印生 孙赵华 +2 位作者 马萍 陶跃 司瑾 《吉林大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第3期658-661,共4页
针对T-S模糊系统建模中的结构辨识和参数辨识问题,以自组织特征映射SOM算法与K-means算法相结合的SOMK算法对输入样本进行聚类,同时以Davies-Bouldin(DB)指标来验证聚类的有效性,得到最佳聚类数即为T-S模糊系统模型的规则数。然后用所... 针对T-S模糊系统建模中的结构辨识和参数辨识问题,以自组织特征映射SOM算法与K-means算法相结合的SOMK算法对输入样本进行聚类,同时以Davies-Bouldin(DB)指标来验证聚类的有效性,得到最佳聚类数即为T-S模糊系统模型的规则数。然后用所得模糊规则数和聚类中心来辨识T-S模糊系统模型前件参数进而采用最小二乘算法来确定模糊推理规则的后件参数。最后,用仿真实例验证了文中所提出的建模方法与相应算法。仿真结果表明,该方法逼近精度高,泛化能力强,具有较好的实际应用价值。 展开更多
关键词 系统工程 sOM算法 K-MEANs算法 FCM算法 t-s模糊系统
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基于自适应模糊聚类的T-S模糊辨识方法 被引量:5
14
作者 王洪斌 刘少岗 +3 位作者 李瑶瑶 王跃灵 王思文 高殿荣 《模糊系统与数学》 CSCD 北大核心 2014年第5期137-142,共6页
针对模糊建模在进行结构辨识时需事先设定聚类数的问题,本文在改进模糊分割聚类算法的基础上,对算法中聚类数c给出优选方法,提出了参数自适应模糊聚类算法,并结合递推最小二乘法构建T-S模糊辨识算法。为了验证本文提出的模糊辨识方法的... 针对模糊建模在进行结构辨识时需事先设定聚类数的问题,本文在改进模糊分割聚类算法的基础上,对算法中聚类数c给出优选方法,提出了参数自适应模糊聚类算法,并结合递推最小二乘法构建T-S模糊辨识算法。为了验证本文提出的模糊辨识方法的有效性,采用该算法对熟知的Box-Jenkins煤气炉数据和实际的电液位置伺服系统数据进行建模,结果显示该辨识方法具有较高的逼近精度和较好的泛化能力。 展开更多
关键词 自适应模糊c聚类算法 递推最小二乘法 t-s模糊模型 液压伺服系统
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基于智能优化算法的T-S模糊模型辨识 被引量:7
15
作者 刘福才 窦金梅 王树恩 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2013年第12期2643-2650,共8页
将智能算法应用在T-S模糊模型的辨识方面,是模糊系统辨识的一种新途径。文中对几种智能优化算法,如遗传算法(genetic algorithm,GA)、粒子群(particle swarm optimization,PSO)算法、菌群优化(bacterial foraging optimization,BFO)算... 将智能算法应用在T-S模糊模型的辨识方面,是模糊系统辨识的一种新途径。文中对几种智能优化算法,如遗传算法(genetic algorithm,GA)、粒子群(particle swarm optimization,PSO)算法、菌群优化(bacterial foraging optimization,BFO)算法等的优化原理和在模糊辨识方面的应用现状进行了综述和分析,并给出了它们在T-S模糊模型辨识中对参数进行优化的过程。最后将这些优化方法用于一非线性动态系统的建模,并对仿真结果进行了对比和详细的分析,为进一步了解这几种优化方法在模糊模型辨识参数优化方面的作用提供了仿真实验依据。 展开更多
关键词 ts模型辨识 群智能算法 遗传算法 菌群优化算法 粒子群算法
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T-S模糊模型的辨识与控制 被引量:2
16
作者 丁学明 张培仁 +1 位作者 张志坚 屠运武 《电机与控制学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第5期473-476,480,共5页
提出了基于支持向量机和遗传算法的T-S模糊模型辨识,支持向量机具有很好的泛化能力,能自动确定T-S模型结构,通过遗传算法优化和估计系统参数。针对辨识出的T-S模型进行控制,控制器包括两个部分,权重最大子系统局部反馈控制和利用滑模控... 提出了基于支持向量机和遗传算法的T-S模糊模型辨识,支持向量机具有很好的泛化能力,能自动确定T-S模型结构,通过遗传算法优化和估计系统参数。针对辨识出的T-S模型进行控制,控制器包括两个部分,权重最大子系统局部反馈控制和利用滑模控制设计的全局监督控制,能保证系统稳定。辨识和控制仿真结果证明了算法的有效性。 展开更多
关键词 支持向量机 遗传算法 t-s模型 滑模控制 稳定性
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基于递阶T-S模糊系统的软测量建模方法 被引量:5
17
作者 袁平 毛志忠 王福利 《东北大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第10期1071-1074,共4页
在采用递阶模糊系统进行软测量建模时,合理的模糊系统结构对于提高模型的性能具有重要的意义.为选择合理的系统结构,采用多目标遗传算法(MOGA)选择子系统的输入变量,并结合T-S模糊系统的特点,采用二分法划分子系统的输入空间,建立了基... 在采用递阶模糊系统进行软测量建模时,合理的模糊系统结构对于提高模型的性能具有重要的意义.为选择合理的系统结构,采用多目标遗传算法(MOGA)选择子系统的输入变量,并结合T-S模糊系统的特点,采用二分法划分子系统的输入空间,建立了基于递阶T-S模糊系统(HTFS)的软测量模型.该方法从结构细化、输入变量对输出的影响度、输入空间划分等多方面同时提高建模精度,简化模型结构.仿真结果表明,提出的软测量方法具有精度高、结构简单、生成规则数量少,具有良好的泛化特性等优点. 展开更多
关键词 递阶t-s模糊系统 软测量模型 多目标遗传算法 二分法 模糊子系统
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一种基于量子遗传算法的扩展T-S模型辨识 被引量:6
18
作者 李浩 李士勇 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2013年第8期1268-1272,共5页
在传统T-S模型的基础上,提出一种扩展T-S模型.该模型由一组模糊规则组成,由规则前件实现输入空间的划分,将成员函数及其函数变换引入规则后件以实现对输入予空间的非线性映射.对于该模型的建立,使用改进量子遗传算法优化规则前件,递推... 在传统T-S模型的基础上,提出一种扩展T-S模型.该模型由一组模糊规则组成,由规则前件实现输入空间的划分,将成员函数及其函数变换引入规则后件以实现对输入予空间的非线性映射.对于该模型的建立,使用改进量子遗传算法优化规则前件,递推最小二乘法确定规则后件参数.通过对两个典型非线性系统辨识,仿真结果表明了该模型可以显著提高辨识精度,且具有很好的泛化性能. 展开更多
关键词 扩展t-s模型 模糊规则 成员函数 量子遗传算法 递推最小二乘法
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基于T-S模型和小世界优化算法的广义非线性预测控制 被引量:11
19
作者 王爽心 董旸 刘海瑞 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2011年第5期673-678,共6页
提出一种新型的基于T-S模糊模型和小世界优化算法的广义非线性预测控制策略.采用基于混沌遗传算法的T-S模糊模型描述复杂非线性系统的动态特性,构成模糊多步预报器.同时,针对现有基于二进制和十进制编码小世界优化算法运行时间长等缺点... 提出一种新型的基于T-S模糊模型和小世界优化算法的广义非线性预测控制策略.采用基于混沌遗传算法的T-S模糊模型描述复杂非线性系统的动态特性,构成模糊多步预报器.同时,针对现有基于二进制和十进制编码小世界优化算法运行时间长等缺点,提出一种新型的基于实数编码的小世界优化算法,函数测试和应用于非线性预测控制的滚动优化反映了其较强的寻优能力.最后,将其应用于基于实际数据的T-S模糊模型的广义非线性预测控制,满足了系统实时性和快速稳定性的要求. 展开更多
关键词 小世界优化算法 实数编码 t-s模糊模型 广义非线性预测控制 过热汽温
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基于HGA-ANN驱动边坡稳定评价T-S型模糊推理系统 被引量:5
20
作者 陈昌富 杨宇 《岩石力学与工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第19期3459-3464,共6页
边坡工程的分析评价会因人脑在思维判断上存在的模糊性,而导致整个分析和设计过程带有一定的模糊不确定性。因此,边坡工程实际上是一个动态的、模糊的、开放的复杂非线性系统,传统的分析方法有时难以对复杂边坡的稳定性做出符合实际的... 边坡工程的分析评价会因人脑在思维判断上存在的模糊性,而导致整个分析和设计过程带有一定的模糊不确定性。因此,边坡工程实际上是一个动态的、模糊的、开放的复杂非线性系统,传统的分析方法有时难以对复杂边坡的稳定性做出符合实际的评价。模糊方法和人工神经网络(ANN)都已分别用于边坡稳定性评价中,此2种方法具有很多优点,但也存在各自的局限性。采用人工神经网络(ANN)模型构建T-S型模糊推理系统,利用混合遗传算法(HGA)训练ANN模型,得到了基于混合遗传算法人工神经网络驱动的T-S型模糊推理系统模型,探讨了该模型在边坡稳定性评价中的应用。根据广泛收集的80个边坡实例,建立了一个由HGA-ANN驱动的评价边坡稳定性的T-S型模糊推理系统模型。对实际边坡预测结果表明,该模型的预测精度明显高于目前同类方法。 展开更多
关键词 边坡工程 边坡稳定性 神经网络 遗传算法 t-s模糊推理系统
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