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基于自适应网络模糊推理系统的开关磁阻电机建模方法 被引量:30
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作者 梁得亮 丁文 鱼振民 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第9期86-92,共7页
提出一种开关磁阻电机(switched reluctance motor,SRM)数学建模的新方法:在已知开关磁阻电机静态电感曲线和矩角特性曲线的基础上,将自适应网络模糊推理系统(adaptive network based fuzzy inference system,ANFIS)用于SRM的整体建模... 提出一种开关磁阻电机(switched reluctance motor,SRM)数学建模的新方法:在已知开关磁阻电机静态电感曲线和矩角特性曲线的基础上,将自适应网络模糊推理系统(adaptive network based fuzzy inference system,ANFIS)用于SRM的整体建模中。该模糊推理系统由5层网络构成,将模糊推理与神经网络有机结合起来,利用它的自学习功能计算出模糊系统的隶属度函数以及相应的模糊规则,形成一个结构简单、紧凑的网络来实现电机绕组电流、转子位置角与电感和转矩的非线性映射关系,然后离线训练得到电感与转矩模型。把这种基于ANFIS的电感和矩角模型应用于SRM的系统建模中,以550W、6/4极SRM为例,进行了仿真与实验比较,结果表明此建模方法能够较好的反映SRM的实际工作状况,从而为SRM系统的建模分析与设计提供一种新的有力的工具。 展开更多
关键词 开关磁阻电机 电感模型 矩角模型 自适应网络 模糊推理系统
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自适应神经模糊推理系统(ANFIS)及其仿真 被引量:24
2
作者 顾秀萍 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2010年第2期48-49,53,共3页
自适应神经网络模糊推理系统ANF IS是模糊控制与神经网络控制结合的产物。讨论了ANF IS的结构及其特点,并利用M ATLAB的专用工具箱进行了仿真研究,取得满意的效果。
关键词 模糊控制 神经网络控制 自适应神经网络模糊推理系统 仿真
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基于磁链与转矩特性的开关磁阻电机建模研究 被引量:12
3
作者 丁文 梁得亮 +1 位作者 鱼振民 唐任远 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第2期214-218,共5页
提出了一种开关磁阻电机(SRM)数学建模的新方法.在已知SRM 5个特殊位置电感数据的基础上,将傅里叶级数分解和曲线拟合方法运用于磁链模型的建立中,根据虚位移原理计算获得SRM的矩角特性,并将自适应神经网络模糊推理系统(ANFIS)用于矩角... 提出了一种开关磁阻电机(SRM)数学建模的新方法.在已知SRM 5个特殊位置电感数据的基础上,将傅里叶级数分解和曲线拟合方法运用于磁链模型的建立中,根据虚位移原理计算获得SRM的矩角特性,并将自适应神经网络模糊推理系统(ANFIS)用于矩角模型的建立.基于非线性磁链模型与ANFIS矩角模型,对一台6/4结构的SRM进行了仿真与实验.仿真结果与实验结果基本一致,最大误差不超过5%,从而验证了这种建模方法的正确性.同时,该建模方法还可以进一步应用于SRM的磁链控制和转矩控制中,为工程设计和调试提供依据. 展开更多
关键词 开关磁阻电机 磁链模型 矩角模型 自适应神经网络模糊推理系统
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基于ANFIS的高速电主轴热误差建模研究 被引量:13
4
作者 戴野 尹相茗 +2 位作者 魏文强 王刚 战士强 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第6期50-58,共9页
为了减少热误差对电主轴加工精度的影响,需要建立电主轴的热误差补偿系统,而补偿系统的性能主要取决于热误差预测模型的准确性和模型输入的温度质量。为保证输入模型的温度质量,采用模糊C-均值聚类和灰色关联分析相结合的综合算法优化... 为了减少热误差对电主轴加工精度的影响,需要建立电主轴的热误差补偿系统,而补偿系统的性能主要取决于热误差预测模型的准确性和模型输入的温度质量。为保证输入模型的温度质量,采用模糊C-均值聚类和灰色关联分析相结合的综合算法优化温度测点,将温度测点的数量由10降至3个,以某台电主轴为试验对象,以电主轴转速为7 000 r/min的温度变量为输入,热误差变量为输出,采用自适应神经模糊推理系统建立了电主轴的热误差预测模型,并以转速为5 000和9 000 r/min的实验数据作为验证,结果表明,建立的ANFIS热误差预测模型可以有效地预测电主轴的热误差,预测模型的残差小于1μm。最后,与误差反向传播神经网络进行对比,结果表明该预测模型具有更高的精度和抗干扰能力。 展开更多
关键词 高速电主轴 模糊C-均值聚类 灰色关联分析 热误差建模 自适应神经模糊推理系统
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自适应神经模糊推理系统用于症候诊断的研究 被引量:9
5
作者 李建生 胡金亮 岳彩青 《计算机仿真》 CSCD 2006年第3期117-119,共3页
提出了基于T-S模型(Takagi-Sugeno型)的自适应神经网络模糊推理系统(AdaptiveNetwork-basedFuzzyInferenceSystem,ANFIS),介绍了高木—关野(Takagi-Sugeno型)模型结构和自适应神经网络模糊推理系统的结构和算法。该文采用减法聚类初始... 提出了基于T-S模型(Takagi-Sugeno型)的自适应神经网络模糊推理系统(AdaptiveNetwork-basedFuzzyInferenceSystem,ANFIS),介绍了高木—关野(Takagi-Sugeno型)模型结构和自适应神经网络模糊推理系统的结构和算法。该文采用减法聚类初始化模糊推理系统模型,把神经网络学习机制引入到逻辑推理中,使传统的逻辑推理不仅具有逻辑思维及语言表达能力而且具有自学习和联想能力,通过2型糖尿病症候数据库验证了ANFIS用于症候诊断的合理性和有效性。提示自适应神经网络模糊推理系统适合中医症候诊断的研究。 展开更多
关键词 高木-关野模型 自适应神经模糊系统 减法聚类 症候诊断
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A precise tidal prediction mechanism based on the combination of harmonic analysis and adaptive network-based fuzzy inference system model 被引量:6
6
作者 ZHANG Zeguo YIN Jianchuan +2 位作者 WANG Nini HU Jiangqiang WANG Ning 《Acta Oceanologica Sinica》 SCIE CAS CSCD 2017年第11期94-105,共12页
An efficient and accurate prediction of a precise tidal level in estuaries and coastal areas is indispensable for the management and decision-making of human activity in the field wok of marine engineering. The variat... An efficient and accurate prediction of a precise tidal level in estuaries and coastal areas is indispensable for the management and decision-making of human activity in the field wok of marine engineering. The variation of the tidal level is a time-varying process. The time-varying factors including interference from the external environment that cause the change of tides are fairly complicated. Furthermore, tidal variations are affected not only by periodic movement of celestial bodies but also by time-varying interference from the external environment. Consequently, for the efficient and precise tidal level prediction, a neuro-fuzzy hybrid technology based on the combination of harmonic analysis and adaptive network-based fuzzy inference system(ANFIS)model is utilized to construct a precise tidal level prediction system, which takes both advantages of the harmonic analysis method and the ANFIS network. The proposed prediction model is composed of two modules: the astronomical tide module caused by celestial bodies’ movement and the non-astronomical tide module caused by various meteorological and other environmental factors. To generate a fuzzy inference system(FIS) structure,three approaches which include grid partition(GP), fuzzy c-means(FCM) and sub-clustering(SC) are used in the ANFIS network constructing process. Furthermore, to obtain the optimal ANFIS based prediction model, large numbers of simulation experiments are implemented for each FIS generating approach. In this tidal prediction study, the optimal ANFIS model is used to predict the non-astronomical tide module, while the conventional harmonic analysis model is used to predict the astronomical tide module. The final prediction result is performed by combining the estimation outputs of the harmonious analysis model and the optimal ANFIS model. To demonstrate the applicability and capability of the proposed novel prediction model, measured tidal level samples of Fort Pulaski tidal station are selected as the testing databas 展开更多
关键词 tidal level prediction harmonious analysis method adaptive network-based fuzzy inference system correlation analysis
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自适应神经模糊推理系统及其在态势评估中的应用 被引量:5
7
作者 付鹏 张濡川 《现代电子技术》 2005年第7期61-64,共4页
通过对自适应神经模糊推理系统及其应用在空中态势评估中的初探,提出把模糊逻辑推理系统运用到空中态 势的评估的新方法。并分析了单纯的模糊推理系统应用在态势评估中的局限,提出了应用自适应神经模糊推理系统的改进 方法,初步探... 通过对自适应神经模糊推理系统及其应用在空中态势评估中的初探,提出把模糊逻辑推理系统运用到空中态 势的评估的新方法。并分析了单纯的模糊推理系统应用在态势评估中的局限,提出了应用自适应神经模糊推理系统的改进 方法,初步探讨了威胁度估计的自适应神经网模糊系统模型的建立。经过对系统的检验,证明其具有较高的可靠性和时效 性,应用前景非常广阔。 展开更多
关键词 自适应神经模糊推理系统 威胁度估计 态势评估 智能评估
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基于GA-ANFIS的装甲车辆蓄电池SOH预测方法 被引量:5
8
作者 朱永黎 常天庆 刘鹏 《计算机测量与控制》 2019年第8期114-119,共6页
为保持装甲车辆的机动安全和运行可靠,提高其铅酸蓄电池健康状态的预测能力至关重要;将遗传算法与自适应模糊神经系统相结合,提出了一种基于GA-ANFIS的装甲车辆蓄电池SOH预测方法,着重分析了该方法的总体流程和训练过程;着眼装甲车辆的... 为保持装甲车辆的机动安全和运行可靠,提高其铅酸蓄电池健康状态的预测能力至关重要;将遗传算法与自适应模糊神经系统相结合,提出了一种基于GA-ANFIS的装甲车辆蓄电池SOH预测方法,着重分析了该方法的总体流程和训练过程;着眼装甲车辆的工作环境,在放电深度和输出能量的基础上,引入海拔和温度作为模型的输入;在Matlab的实验结果表明,GA-ANFIS相比ANFIS测试数据误差减小47.6%,四输入GA-ANFIS相比两输入GA-ANFIS测试数据误差减小51.2%,验证了方法的有效性。 展开更多
关键词 健康状态 铅酸蓄电池 遗传算法 自适应模糊神经系统
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基于功率信号的钻锪刀具监测及其系统开发 被引量:5
9
作者 万文波 李江雄 毕运波 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2019年第9期2140-2148,共9页
刀具切削状态直接影响了加工质量与效率,在柔性制造和计算机集成制造生产线中,监测设备常以功率阈值的方式判断刀具加工状态。而在实际加工中,如切削参数发生改变,则需要对各工序重新设定阈值参数,且无法适用于变切削加工过程。为解决... 刀具切削状态直接影响了加工质量与效率,在柔性制造和计算机集成制造生产线中,监测设备常以功率阈值的方式判断刀具加工状态。而在实际加工中,如切削参数发生改变,则需要对各工序重新设定阈值参数,且无法适用于变切削加工过程。为解决这一问题,提出在功率监测法的基础上,利用自适应神经模糊系统与支持向量回归建立功率与加工参数之间的模型,计算标准切削功率,并与实际切削功率进行实时对比分析,从而判断刀具加工状态并执行换刀策略。最后,在西门子840Dsl数控系统中进行二次开发,完成了刀具状态监测系统的开发并应用于实际生产加工中,验证了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 刀具状态监测 功率信号 钻锪刀具 自适应神经模糊系统 支持向量回归
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基于自适应神经模糊的GIS缺陷模式识别方法 被引量:5
10
作者 唐松平 周舟 +2 位作者 彭刚 张作刚 彭杰 《计算机与数字工程》 2019年第9期2321-2326,共6页
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... 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。 展开更多
关键词 GIS 自适应模糊神经推理系统 模式识别 局部放电
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浙江省月度电力需求的变分模态分解-自适应模糊神经网络-差分整合移动平均自回归组合预测模型及应用 被引量:5
11
作者 董知周 黄建平 +6 位作者 许晓敏 李铮 纪正森 高恬 吴庚奇 夏洪涛 陈浩 《科学技术与工程》 北大核心 2021年第12期4957-4967,共11页
为提高电力需求预测的精度,提出了一种将变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)和自适应模糊神经网络(adaptive network-based fuzzy inference system,ANFIS)相结合的方法并应用到月度电力需求预测中。首先将原始数据通过... 为提高电力需求预测的精度,提出了一种将变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)和自适应模糊神经网络(adaptive network-based fuzzy inference system,ANFIS)相结合的方法并应用到月度电力需求预测中。首先将原始数据通过VMD分解成有限带宽的子模态序列,选用差分整合移动平均自回归模型(autoregressive integrated moving average model,ARIMA)、ANFIS、经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)与ANFIS相结合和VMD-ANFIS几种模型进行预测结果对比。结果表明:相比直接利用ANFIS模型得到的预测结果,增加VMD分解过程能有效减小预测误差。说明所应用的VMD-ANFIS方法更具优越性,可以获得更好的预测结果。 展开更多
关键词 电力需求预测 差分整合移动平均自回归模型(ARIMA) 变分模态分解 自适应模糊神经网络
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有混合数据输入的自适应模糊神经推理系统 被引量:5
12
作者 张宇献 郭佳强 +1 位作者 钱小毅 王建辉 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第9期1743-1755,共13页
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... 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. 展开更多
关键词 自适应模糊推理系统 结构辨识 激励强度转移矩阵 后件影响矩阵 混合属性数据
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基于自适应网络模糊推理系统的γ能谱指纹模糊识别 被引量:4
13
作者 王崇杰 刘媛媛 +4 位作者 张博超 张倩妮 刘金艳 金鸽 张敏 《物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2014年第12期125-131,共7页
提出了以自适应网络模糊推理系统参数为识别特征的γ能谱指纹模糊识别方法.通过建模和仿真,提取了γ能谱指纹的模糊系统特征参数,并建立了关于系统特征参数的模糊集及模糊识别原则,以较高的置信度实现了γ能谱指纹的类型识别和个体识别... 提出了以自适应网络模糊推理系统参数为识别特征的γ能谱指纹模糊识别方法.通过建模和仿真,提取了γ能谱指纹的模糊系统特征参数,并建立了关于系统特征参数的模糊集及模糊识别原则,以较高的置信度实现了γ能谱指纹的类型识别和个体识别.对实测γ能谱指纹进行了识别,对方法的识别性能进行了研究和探讨.研究表明,该方法不但具有较强的类型识别能力和个体识别能力,并具有较低的识别下限和较强的抗噪声能力. 展开更多
关键词 γ能谱指纹 自适应网络模糊推理系统 模糊集 模糊识别
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基于模糊神经网络的拖拉机耕作牵引阻力预测研究 被引量:4
14
作者 张波 周俊 《甘肃农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第1期213-220,228,共9页
【目的】针对现有拖拉机耕作能量利用率低、不能根据实际情况合理分配发动机功率的问题.通过研究拖拉机耕作的耕深、速度与牵引阻力之间的复杂关系,并最终对该过程构建牵引阻力预测模型.【方法】基于此提出1种改进模糊神经网络(FNN)的... 【目的】针对现有拖拉机耕作能量利用率低、不能根据实际情况合理分配发动机功率的问题.通过研究拖拉机耕作的耕深、速度与牵引阻力之间的复杂关系,并最终对该过程构建牵引阻力预测模型.【方法】基于此提出1种改进模糊神经网络(FNN)的牵引阻力预测方法,以耕作时的耕深、速度和牵引阻力为研究对象,通过基于密度的噪声应用空间聚类(DBSCAN)聚类算法确定FNN的初始结构和模糊规则数,并设计使用最小二乘法与反向传播算法组成的混合学习算法来实现模型的训练.【结果】将优化的模糊神经网络模型与支持向量机(SVM)、随机森林(RandomForest)对比后发现,DBSCAN优化后的FNN平均相对误差为4.36%,比其他2种模型分别低1.68%、2.40%.【结论】利用改进的FNN能够精确的预测出耕作时的牵引阻力大小,为后续的拖拉机能量管理和功率分配的研究提供了基础. 展开更多
关键词 牵引阻力预测 模糊神经网络 自适应神经模糊推理系统 支持向量机 随机森林
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电液伺服阀故障模式识别的自适应神经—模糊推理系统 被引量:3
15
作者 袁兵 江丽 《机床与液压》 北大核心 2003年第3期308-309,113,共3页
基于MATLAB模糊逻辑工具箱 ,利用维数缩减技术和模糊减法聚类法 ,对表征电液伺服阀工作状态的实测样本数据进行聚类分析 ,实现合理的特征空间划分和寻找适当的规则数目 ,从而实现了自适应神经—模糊推理系统 (即 :ANFIS)的结构辨识。在... 基于MATLAB模糊逻辑工具箱 ,利用维数缩减技术和模糊减法聚类法 ,对表征电液伺服阀工作状态的实测样本数据进行聚类分析 ,实现合理的特征空间划分和寻找适当的规则数目 ,从而实现了自适应神经—模糊推理系统 (即 :ANFIS)的结构辨识。在此基础上 ,利用BP算法与最小二乘法相结合的混合算法 ,实现ANFIS的参数辨识 ,建立了适用于电液伺服阀的故障模式识别的ANFIS ,从而有效地解决了电液伺服阀故障的多样性和不确定性的难题 。 展开更多
关键词 模糊减法聚类 自适应神经-模糊推理系统 电液伺服阀 故障诊断 模式识别 液压伺服系统
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基于GA-ANFIS在石灰矿技术经济系统中的参数优化研究与应用实践 被引量:3
16
作者 杨仕教 戴剑勇 曾晟 《中国工程科学》 2005年第6期61-65,共5页
为掌握水泥原料矿山系统中的技术经济参数对矿石成本影响的关联规律性,首先运用自适应模糊神经网络对矿山技术经济系统建模,再用并行遗传算法对模型求解,得到了确保矿石成本最小的各项最优技术经济指标,为提高矿山生产管理与经济效益提... 为掌握水泥原料矿山系统中的技术经济参数对矿石成本影响的关联规律性,首先运用自适应模糊神经网络对矿山技术经济系统建模,再用并行遗传算法对模型求解,得到了确保矿石成本最小的各项最优技术经济指标,为提高矿山生产管理与经济效益提供了重要的参考价值。 展开更多
关键词 自适应模糊神经网络 并行遗传算法 技术经济参数
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黄河源区河川径流短期预测的ANFIS模型 被引量:4
17
作者 马盼盼 白涛 +1 位作者 武连洲 黄强 《西北农林科技大学学报(自然科学版)》 CSCD 北大核心 2018年第6期145-154,共10页
【目的】建立径流短期预测的自适应神经模糊推理系统(ANFIS)模型,以提高预测精度,进而为黄河源区水资源开发和工程规划提供参考。【方法】以黄河源区出口站军功水文站为研究对象,以ANFIS为基本方法,建立ANFIS日尺度径流预测模型。基于... 【目的】建立径流短期预测的自适应神经模糊推理系统(ANFIS)模型,以提高预测精度,进而为黄河源区水资源开发和工程规划提供参考。【方法】以黄河源区出口站军功水文站为研究对象,以ANFIS为基本方法,建立ANFIS日尺度径流预测模型。基于输入变量、训练次数、隶属度函数类型与数目、预见期等参数设置了9个方案,通过实测径流与预测径流的对比和评价指标(均方根误差RMSE、相关性系数R)验证确定最佳方案,并分析不同参数对预测结果的敏感性,获得基于最优参数的ANFIS模型。【结果】采用神经网络+Sugeno型模糊推理算法建立了ANFIS日尺度径流预测模型,在预见期为1d时,利用ANFIS模型进行的径流短期预测,其相对误差最大为4.36%,平均为0.21%,预测结果合理可靠;当预见期延长至2~4d时,预测结果均满足精度要求,相对误差平均值均小于3.00%。【结论】将ANFIS用于短期径流预测,既可提高预测精度,又能延长预见期,可为黄河源区水库群规划、施工、调度和全流域水资源配置提供指导。 展开更多
关键词 自适应神经模糊推理系统 径流预测 敏感性分析 隶属度函数 黄河源区
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玉米叶片重金属铅含量的SVD-ANFIS高光谱预测模型 被引量:4
18
作者 韩倩倩 杨可明 +2 位作者 李艳茹 高伟 张建红 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2021年第6期1930-1935,共6页
重金属污染农作物后可通过食物链进入人体从而严重危害身体健康。如何快速准确地监测农作物中重金属含量已成为当今生态与粮食安全等领域的重要研究内容。常规的生化监测方法存在操作繁琐、过程长、具有破坏性等缺点,而高光谱遥感具有... 重金属污染农作物后可通过食物链进入人体从而严重危害身体健康。如何快速准确地监测农作物中重金属含量已成为当今生态与粮食安全等领域的重要研究内容。常规的生化监测方法存在操作繁琐、过程长、具有破坏性等缺点,而高光谱遥感具有光谱分辨率高、信息量大、生化反演能力强、方便快捷、对监测对象无损伤等优势,因此利用高光谱遥感技术监测农作物中重金属含量已成为遥感领域的热点研究之一。以不同浓度Pb(NO_(3))_(2)溶液胁迫下盆栽玉米植株为研究对象,基于不同铅离子(Pb^(2+))胁迫梯度下玉米叶片的反射光谱及其中Pb^(2+)含量的测定数据,结合奇异值分解(SVD)理论和自适应模糊神经网络推理系统(ANFIS)结构,建立了一种Pb^(2+)含量预测的SVD-ANFIS模型。首先对各胁迫梯度下玉米的老叶(O)、中叶(M)、新叶(N)三种叶片的反射光谱数据进行SVD处理,获取原始光谱信息的奇异值;然后选择O,M和N叶片对应的奇异值来寻求ANFIS结构的最佳输入组合,最终选定O-M(双输入)组合作为ANFIS结构的输入量,通过训练和学习获得最优模糊规则库后,ANFIS结构的输出量即为叶片中Pb^(2+)含量,从而实现了SVD-ANFIS模型的预测性能。研究结果表明,该模型的输出误差值较小,精度较高,在模糊训练过程中隶属函数选为钟型函数时预测效果最佳。利用多参数的反向传播(BP)神经网络预测模型对SVD-ANFIS模型的预测优越性进行验证时,得到BP模型和SVD-ANFIS模型的决定系数(R^(2))分别为0.9776和0.9887,均方根误差(RMSE)分别为2.4559和0.6013,可见SVD-ANFIS模型的拟合度更高,预测效果更好。同时选取不同年份的Pb污染玉米叶片等光谱数据对SVD-ANFIS模型进行可行性检验,其R^(2)和RMSE分别为0.9864和0.8874,说明SVD-ANFIS模型能较好的用于玉米叶片中Pb^(2+)含量预测且具有较高的鲁棒性,可作为预测玉米叶片中重金� 展开更多
关键词 光谱分析 玉米叶片 奇异值分解 ANFIS 重金属污染 预测模型
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基于ANFIS的空袭目标攻击意图量化方法 被引量:4
19
作者 刘博 《指挥控制与仿真》 2012年第5期14-17,共4页
为准确评估空袭目标的威胁程度和提高指挥员的防空决策水平,采用自适应神经模糊推理系统(ANFIS)对空袭目标的攻击意图量化分析。该方法将模糊推理和人工神经网络有机地结合起来,充分利用专家知识,综合集成了航向角攻击意图系数和高度攻... 为准确评估空袭目标的威胁程度和提高指挥员的防空决策水平,采用自适应神经模糊推理系统(ANFIS)对空袭目标的攻击意图量化分析。该方法将模糊推理和人工神经网络有机地结合起来,充分利用专家知识,综合集成了航向角攻击意图系数和高度攻击意图系数。仿真结果表明,建立的攻击意图量化系统反映了影响因素和攻击意图的映射规律,方法合理有效,能够为防空作战提供决策支持。 展开更多
关键词 自适应神经模糊推理系统 空袭目标 攻击意图 航向角
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基于RF和ANFIS算法的直驱风电机组故障预警 被引量:4
20
作者 丁显 徐进 +1 位作者 滕伟 柳亦兵 《噪声与振动控制》 CSCD 2018年第1期209-214,共6页
针对风电机组运行工况复杂和单一状态参数不能较好实现故障早期预警的特点,提出随机森林算法(RF)和自适应模糊神经网络算法(ANFIS)相结合的故障预警方法。该方法充分考虑机组运行数据高维非线性特点,应用随机森林算法,建立有功功率与运... 针对风电机组运行工况复杂和单一状态参数不能较好实现故障早期预警的特点,提出随机森林算法(RF)和自适应模糊神经网络算法(ANFIS)相结合的故障预警方法。该方法充分考虑机组运行数据高维非线性特点,应用随机森林算法,建立有功功率与运行参数的数据驱动模型,计算各运行参数影响有功功率的相关度;构建自适应网络模糊推理系统模型,以训练误差最大值作为故障预警阈值,实时监测发电机运行状态。将该方法应用于某1.5 MW直驱机组发电机故障预警分析,结果表明,该方法能够提前预警发电机健康状态,避免严重事故发生,对风电场开展预防性维护、维修具有重要的指导意义。 展开更多
关键词 振动与波 直驱风电机组发电机 故障预警 随机森林算法 自适应模糊神经网络算法 阈值
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