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基于T-S模型的自适应神经模糊推理系统及其在热工过程建模中的应用
被引量:
24
1
作者
于希宁
程
锋
章
+1 位作者
朱丽玲
王毅佳
《中国电机工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2006年第15期78-82,共5页
在工业热工过程控制中,被控对象动态特性往往表现出非线性、时变性、大迟延和大惯性等特点,这使得难以对其建立比较精确的模型,从而难于精确表达热工过程及实施整体优化控制。针对热工过程建模难的现状,为达到建立精确非线性模型的目的...
在工业热工过程控制中,被控对象动态特性往往表现出非线性、时变性、大迟延和大惯性等特点,这使得难以对其建立比较精确的模型,从而难于精确表达热工过程及实施整体优化控制。针对热工过程建模难的现状,为达到建立精确非线性模型的目的,提出1种基于T-S模型的自适应神经模糊系统(ANFIS)模糊建模方法。该方法通过对模糊系统的结构辨识和参数辨识,使神经模糊网络能够自主、迅速有效地收敛到要求的输入和输出关系,从而达到精确建模的目的。仿真结果验证了所提出的算法的有效性,将其应用到热工过程建模中可获得高精度的非线性模型。
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关键词
热工过程
自适应神经模糊推理系统
模糊建模
神经网络
非线性
下载PDF
职称材料
基于改进T-S模型的模糊辨识算法及其应用
被引量:
11
2
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。
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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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职称材料
非线性系统的模糊建模及仿真
被引量:
2
3
作者
程
锋
章
于希宁
《仪器仪表用户》
2005年第6期114-115,共2页
以一个非线性模型为研究对象,通过对自适应神经模糊推理系统(ANFIS)建模机理的研究,建立了非线性实例模糊模型,并且在不同的输入下进行仿真实验,结果表明利用ANFIS进行非线性系统建模和辩识是可行的,其辩识精度很高。
关键词
自适应神经模糊推理系统
非线性系统
系统建模
系统辨识
下载PDF
职称材料
题名
基于T-S模型的自适应神经模糊推理系统及其在热工过程建模中的应用
被引量:
24
1
作者
于希宁
程
锋
章
朱丽玲
王毅佳
机构
华北电力大学控制科学与工程学院
出处
《中国电机工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2006年第15期78-82,共5页
文摘
在工业热工过程控制中,被控对象动态特性往往表现出非线性、时变性、大迟延和大惯性等特点,这使得难以对其建立比较精确的模型,从而难于精确表达热工过程及实施整体优化控制。针对热工过程建模难的现状,为达到建立精确非线性模型的目的,提出1种基于T-S模型的自适应神经模糊系统(ANFIS)模糊建模方法。该方法通过对模糊系统的结构辨识和参数辨识,使神经模糊网络能够自主、迅速有效地收敛到要求的输入和输出关系,从而达到精确建模的目的。仿真结果验证了所提出的算法的有效性,将其应用到热工过程建模中可获得高精度的非线性模型。
关键词
热工过程
自适应神经模糊推理系统
模糊建模
神经网络
非线性
Keywords
thermal process
adaptive neural-fuzzy inference system
fuzzy modeling
neural network
nonlinear
分类号
TK323 [动力工程及工程热物理—热能工程]
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职称材料
题名
基于改进T-S模型的模糊辨识算法及其应用
被引量:
11
2
作者
于希宁
程
锋
章
朱丽玲
刘利
机构
华北电力大学控制科学与工程学院
出处
《系统仿真学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007年第3期505-509,共5页
文摘
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。
关键词
热工过程
T-S模型
模糊辨识
非线性
模糊推理
Keywords
thermal process
T-S model
fuzzy identification
nonlinear
fuzzy inference
分类号
TP273.4 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
非线性系统的模糊建模及仿真
被引量:
2
3
作者
程
锋
章
于希宁
机构
华北电力大学控制科学与工程学院
出处
《仪器仪表用户》
2005年第6期114-115,共2页
文摘
以一个非线性模型为研究对象,通过对自适应神经模糊推理系统(ANFIS)建模机理的研究,建立了非线性实例模糊模型,并且在不同的输入下进行仿真实验,结果表明利用ANFIS进行非线性系统建模和辩识是可行的,其辩识精度很高。
关键词
自适应神经模糊推理系统
非线性系统
系统建模
系统辨识
Keywords
ANFIS
nonlinear system
system modeling
systemidentification
分类号
TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于T-S模型的自适应神经模糊推理系统及其在热工过程建模中的应用
于希宁
程
锋
章
朱丽玲
王毅佳
《中国电机工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2006
24
下载PDF
职称材料
2
基于改进T-S模型的模糊辨识算法及其应用
于希宁
程
锋
章
朱丽玲
刘利
《系统仿真学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007
11
下载PDF
职称材料
3
非线性系统的模糊建模及仿真
程
锋
章
于希宁
《仪器仪表用户》
2005
2
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职称材料
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