FCMAC的FPGA实现分析及其控制应用 被引量：4

1

作者 沈宪明 白瑞林 章智慧 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2006年第8期1990-1992,共3页

提出了FCMAC(Fuzzy CMAC)的一种基于FPGA的硬件实现方法,与其他FPGA实现神经网络相比,它包含了可以用于在线学习的权学习算法。首先分析了FCMAC的模型结构及相应的硬件模块,然后基于VHDL语言实现了各模块的功能描述,最后将FPGA实现的FC... 提出了FCMAC(Fuzzy CMAC)的一种基于FPGA的硬件实现方法,与其他FPGA实现神经网络相比,它包含了可以用于在线学习的权学习算法。首先分析了FCMAC的模型结构及相应的硬件模块,然后基于VHDL语言实现了各模块的功能描述,最后将FPGA实现的FCMAC用于控制应用,并对控制器进行测试。实验结果表明,FCMAC的实现方案是可行的,控制器运算速度快、精度高,且具有较强的抗干扰性,是实现IP控制模块或单片智能控制的一种新的有效途径。 展开更多

关键词 模糊小脑神经网络 现场可编程门阵列 VHDL 比例-积分-微分控制器

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新的模糊神经网络FuCMAC及其在地效翼船中的应用 被引量：2

2

作者 程起才 王士同 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2006年第1期216-221,共6页

提出了一种基于模糊系统的新型CMAC神经网络(FuCMAC),该神经网络与经典的FCMAC相比,它的逼近精度更高,能够解决CMAC系列网络逼近精度不高的弱点,并且在地效翼船水橇——缓冲系统设计中得到了充分的应用。

关键词 小脑神经网络 模糊小脑神经网络 地效翼船 水橇

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基于新型模糊CMAC神经网络的Agent外贸协商模型 被引量：1

3

作者 曹晶 张良均 +1 位作者 郑巍 许鸿 《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2006年第11期1420-1424,共5页

文章提出了一个由外销商训练的基于一种新型模糊小脑神经网络的Agent外贸协商模型。由于模糊小脑神经网络训练快速性,所以客户在输入了购买信息之后,可以及时获得相关评价,使客户最终能以协商的方式与Agent达成协议,提高了工作效率,仿... 文章提出了一个由外销商训练的基于一种新型模糊小脑神经网络的Agent外贸协商模型。由于模糊小脑神经网络训练快速性,所以客户在输入了购买信息之后,可以及时获得相关评价,使客户最终能以协商的方式与Agent达成协议,提高了工作效率,仿真试验也证明了其评价的正确性。 展开更多

关键词 小脑神经网络 模糊小脑神经网络 Agent协商模型 电子商务

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一种基于神经网络和多小波的水印新算法 被引量：3

4

作者 雷瑛 李会方 +1 位作者 谢松云 朱波 《信息安全与通信保密》 2006年第12期103-104,107,共3页

文章提出一种基于平衡多小波和模糊CMAC神经网络的数字水印新算法,充分利用了平衡正交多小波的正交性和对称性,不需要进行预滤波处理;而结合SISO模糊CMAC对存贮器和训练数据需求量少等优点,有效地减小了运算量。实验结果表明,该水印算... 文章提出一种基于平衡多小波和模糊CMAC神经网络的数字水印新算法,充分利用了平衡正交多小波的正交性和对称性,不需要进行预滤波处理;而结合SISO模糊CMAC对存贮器和训练数据需求量少等优点,有效地减小了运算量。实验结果表明,该水印算法具有较强的鲁棒性和透明性。 展开更多

关键词 数字水印 平衡正交多小波 模糊小脑神经网络

原文传递

改进的模糊CMAC神经网络 被引量：3

5

作者 程起才 王洪元 施连敏 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第23期182-185,共4页

提出了一种改进的模糊CMAC神经网络(IFCMAC),该神经网络是在经典的FCMAC神经网络的模糊后相连层和输出层之间引入了输入矢量的线性加权和来补偿逼近的误差,所以它的逼近精度得到提高,解决了CMAC系列神经网络逼近精度不高的弱点,在颅脑... 提出了一种改进的模糊CMAC神经网络(IFCMAC),该神经网络是在经典的FCMAC神经网络的模糊后相连层和输出层之间引入了输入矢量的线性加权和来补偿逼近的误差,所以它的逼近精度得到提高,解决了CMAC系列神经网络逼近精度不高的弱点,在颅脑磁共振图像分割仿真实验中,把当前像素点的子图像的纹理特征和该像素点的灰度值作为该像素的特征向量,将该特征向量作为IFCMAC神经网络的输入,实验结果表明其具有较高的分割准确性。 展开更多

关键词 模糊小脑神经网络 图像分割 灰度共生矩阵 磁共振图像

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基于FPGA的2-D模糊CMAC网络的硬件实现 被引量：1

6

作者 白瑞林 沈宪明 章智慧 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2007年第2期430-432,435,共4页

提出了二维模糊CMAC网络的一种基于FPGA的硬件实现方法。首先,分析了模糊CMAC网络的结构与算法,并以Matlab仿真为依据,得到模糊CMAC网络的FPGA实现所需的参数;在此基础上,对模糊CMAC网络进行硬件模块划分,基于VHDL实现了各硬件模块的功... 提出了二维模糊CMAC网络的一种基于FPGA的硬件实现方法。首先,分析了模糊CMAC网络的结构与算法,并以Matlab仿真为依据,得到模糊CMAC网络的FPGA实现所需的参数;在此基础上,对模糊CMAC网络进行硬件模块划分,基于VHDL实现了各硬件模块的功能描述,并对模块结构和权存储方式进行了优化;最后,在特定的FPGA器件上实现了模糊CMAC网络。测试结果表明:该模糊CMAC网络硬件实现具有速度快、精度高的特点,且占用较少的硬件资源,是SOPC中实现模糊CMAC网络模块的一种有效方法。 展开更多

关键词 模糊小脑神经网络 现场可编程门阵列 硬件描述语言 函数辨识 硬件实现

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模糊小脑神经网络在互感器误差补偿中的应用 被引量：2

7

作者 宋绍民 黄宏格 +1 位作者 李祖林 胡新晚 《电测与仪表》 北大核心 2004年第8期20-22,28,共4页

经分析互感器的比差、角差对电网功率测量的影响,研究了单入双出结构的模糊小脑神经网络(FCMAC)进行互感器误差补偿的原理,设计了以单片机为核心的互感器误差智能补偿器,给出了根据补偿器输出计算电网功率的方法。

关键词 互感器 误差补偿 模糊小脑神经网络 单片机 电压互感器 电流互感器

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一种面向非线性系统控制的自适应模糊小脑神经网络及研究 被引量：1

8

作者 赵仕俊 李逊 陈琳 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2008年第3期61-63,共3页

利用Lyapunov自稳定性准则,将自适应机制引入到模糊小脑神经网络(CMAC)的实时学习算法之中,提高其在闭环控制系统中的鲁棒性,使其能够有效地对模型未知的非线性系统进行实时控制.仿真表明自适应CMAC神经网络由于采用了基于Lyapunov自稳... 利用Lyapunov自稳定性准则,将自适应机制引入到模糊小脑神经网络(CMAC)的实时学习算法之中,提高其在闭环控制系统中的鲁棒性,使其能够有效地对模型未知的非线性系统进行实时控制.仿真表明自适应CMAC神经网络由于采用了基于Lyapunov自稳定准则的学习算法,系统的跟踪稳定性和误差收敛性都能够得到保证,而且不需离线学习阶段,实时控制效果较好. 展开更多

关键词 模糊小脑神经网络 李雅普诺夫自稳定准则 自适应 非线性系统

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模糊神经元及其在FCMAC中的应用 被引量：1

9

作者 赵承滨 宋清昆 《自动化技术与应用》 2003年第10期10-13,共4页

本文通过对模糊集合与神经网络的特点及相互关系的阐述 ,引出将二者优点结合于一身的模糊神经网络理论。从模糊神经元开始 ,着重介绍其拓扑结构、分类、隶属函数的特点及相应激励函数的确定方法。最后以模糊小脑神经网络 (FCMAC)为算例 ... 本文通过对模糊集合与神经网络的特点及相互关系的阐述 ,引出将二者优点结合于一身的模糊神经网络理论。从模糊神经元开始 ,着重介绍其拓扑结构、分类、隶属函数的特点及相应激励函数的确定方法。最后以模糊小脑神经网络 (FCMAC)为算例 ,阐述了模糊神经元的应用问题。仿真结果表明 :它具有比常规CMAC学习速度快 。 展开更多

关键词 模糊神经元 FCMAC 模糊控制 模糊小脑神经网络 隶属函数 激励函数

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基于灰度共生矩阵的模糊神经网络FuCMAC在图像分割中的应用

10

作者 程起才 王洪元 《江南大学学报（自然科学版）》 CAS 2007年第6期842-845,共4页

文中提出了一种改进的CMAC神经网络(FuCMAC),与经典的FCMAC相比,其逼近精度得到提高,解决了CMAC系列神经网络逼近精度不高的弱点.在颅脑磁共振图像分割仿真实验中,把当前像素点的子图像的纹理特征和该像素点的灰度值作为该像素的特征向... 文中提出了一种改进的CMAC神经网络(FuCMAC),与经典的FCMAC相比,其逼近精度得到提高,解决了CMAC系列神经网络逼近精度不高的弱点.在颅脑磁共振图像分割仿真实验中,把当前像素点的子图像的纹理特征和该像素点的灰度值作为该像素的特征向量,将该特征向量作为神经网络的输入,结果表明其具有较高的分割准确性. 展开更多

关键词 灰度共生矩阵 磁共振图像 模糊小脑神经网络 图像分割

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一种FCMAC及在Wiener模型辨识中的应用研究 被引量：10

11

作者 徐德 谭民 《信息与控制》 CSCD 北大核心 2002年第2期159-163,共5页

本文将模糊算法和小脑模型神经网络有机地结合在一起 ,提出了一种单输入单输出 (SISO)的模糊小脑模型神经网络 (FCMAC) .它在对输入进行分级量化的同时进行模糊量化 ,利用 Takagi- Sugeno模糊算法进行推理 ,并将模糊算法引入 CMAC的权... 本文将模糊算法和小脑模型神经网络有机地结合在一起 ,提出了一种单输入单输出 (SISO)的模糊小脑模型神经网络 (FCMAC) .它在对输入进行分级量化的同时进行模糊量化 ,利用 Takagi- Sugeno模糊算法进行推理 ,并将模糊算法引入 CMAC的权值训练 ,具有输入量化级数少、函数逼近精度高等特点 .这种FCMAC用于 Wiener模型辨识具有结构确定、计算量小、训练速度快、辩识效果好等特点 . 展开更多

关键词 模糊小脑模型神经网络 参数辨识 学习算法 非线性系统 系统辨识 FCMAC WIENER模型

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一种广义模糊小脑模型神经网络及其仿真研究 被引量：4

12

作者 沈智鹏 郭晨 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第11期2708-2712,共5页

针对传统的小脑模型,在保留CMAC原有增强和局部特性的基础上,结合模糊逻辑的思想,采用模糊隶属度函数作为接收域函数,提出了一种广义模糊小脑模型神经网络(GFAC)。研究了GFAC接受域函数的映射规律、隶属度函数及其参数的选取规律和学习... 针对传统的小脑模型,在保留CMAC原有增强和局部特性的基础上,结合模糊逻辑的思想,采用模糊隶属度函数作为接收域函数,提出了一种广义模糊小脑模型神经网络(GFAC)。研究了GFAC接受域函数的映射规律、隶属度函数及其参数的选取规律和学习算法。仿真结果表明GFAC具有良好的泛化能力和逼近精度。 展开更多

关键词 广义模糊小脑模型神经网络 接受域函数 映射规律 学习算法

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基于模糊小脑模型神经网络的直线伺服跟踪控制 被引量：3

13

作者 赵希梅 郭庆鼎 《沈阳工业大学学报》 EI CAS 2005年第6期637-640,共4页

以永磁直线同步电动机为被控对象,在高精度直线伺服跟踪控制系统中,为使输出响应快速地跟踪输入指令,需要克服系统滞后、未建模动态、不确定性以及负载的变化因素等的影响.为此,提出了一种模糊小脑模型(FCMAC)神经网络直接逆控制的方案... 以永磁直线同步电动机为被控对象,在高精度直线伺服跟踪控制系统中,为使输出响应快速地跟踪输入指令,需要克服系统滞后、未建模动态、不确定性以及负载的变化因素等的影响.为此,提出了一种模糊小脑模型(FCMAC)神经网络直接逆控制的方案,可动态地克服上述这些因素的影响.同时,还给出了较详细的原理分析及实现过程.仿真结果表明,此控制方案是十分有效的,能够明显地提高伺服系统的快速跟踪能力,并使系统具有较强的适应性和鲁棒性. 展开更多

关键词 永磁直线同步电动机 模糊小脑模型神经网络 逆模型 前馈控制 跟踪控制

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空间柔性双臂机器人的神经网络协调控制 被引量：1

14

作者 柯昌骏 王从庆 《计算机测量与控制》 CSCD 2007年第11期1487-1490,共4页

基于对机器人闭链系统运动特性的分析,采用假设模态法及拉格朗日方程建立了自由浮动空间柔性双臂机器人协调操作刚性负载闭链系统的动力学模型,然后采用基于小脑模型的模糊神经网络与非线性PD并行控制的方法对该动力学模型进行轨迹跟踪... 基于对机器人闭链系统运动特性的分析,采用假设模态法及拉格朗日方程建立了自由浮动空间柔性双臂机器人协调操作刚性负载闭链系统的动力学模型,然后采用基于小脑模型的模糊神经网络与非线性PD并行控制的方法对该动力学模型进行轨迹跟踪,并对内力采用积分控制;通过仿真实验比较,该方法比一般的非线性PD控制,在跟踪误差、抗干扰性、鲁棒性方面,都有很大的改善。 展开更多

关键词 空间柔性双臂机器人 模糊小脑模型神经网络 动力学

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一种新型模糊神经网络函数逼近器 被引量：1

15

作者 马恒 贾传荧 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2004年第33期92-94,共3页

论文提出了一种新型模糊小脑模型神经网络(NFCMAC),它采用模糊隶属度函数作为接收域函数,能够获得较常规CMAC连续性强且有解析微分的复杂函数近似,具有计算量少,学习效率高等优点。同时研究了NFCMAC接受域函数的映射方法、隶属度函数及... 论文提出了一种新型模糊小脑模型神经网络(NFCMAC),它采用模糊隶属度函数作为接收域函数,能够获得较常规CMAC连续性强且有解析微分的复杂函数近似,具有计算量少,学习效率高等优点。同时研究了NFCMAC接受域函数的映射方法、隶属度函数及其参数的选取规律和学习算法。仿真结果表明NFCMAC具有良好的泛化能力和逼近精度,具有较高的收敛速度。 展开更多

关键词 函数逼近器 新型模糊小脑模型神经网络 接受域函数

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一种基于浮点数编码遗传算法的CMAC控制仿真研究 被引量：1

16

作者 庄一凡 沈智鹏 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2006年第8期103-106,109,共5页

在保留CMAC原有增强和局部特性的基础上,结合模糊逻辑的思想,采用模糊隶属度函数作为接收域函数,提出了一种广义模糊小脑模型神经网络(GFAC)。将GFAC神经网络用于控制系统中,并利用浮点数编码的遗传算法(FGA)对参数寻优,给出一种FGA-GFA... 在保留CMAC原有增强和局部特性的基础上,结合模糊逻辑的思想,采用模糊隶属度函数作为接收域函数,提出了一种广义模糊小脑模型神经网络(GFAC)。将GFAC神经网络用于控制系统中,并利用浮点数编码的遗传算法(FGA)对参数寻优,给出一种FGA-GFAC控制器。应用于船舶航向控制的仿真结果表明,当存在风浪干扰海况下,船舶航向的控制取得令人满意的效果。 展开更多

关键词 接受域函数 广义模糊小脑模型神经网络 浮点数编码 遗传算法 船舶航向控制

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基于广义模糊CMAC的强化学习算法

17

作者 沈智鹏 郭晨 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2004年第9期1262-1266,共5页

针对传统的小脑模型,提出了一种广义模糊小脑模型神经网络(GFCMAC)。它采用模糊隶属度函数作为接收域函数,可以获得较常规CMAC连续性强且有解析微分的复杂函数近似,具有计算量少,学习效率高等优点。研究了GFCMAC接收域函数的映射方法、... 针对传统的小脑模型,提出了一种广义模糊小脑模型神经网络(GFCMAC)。它采用模糊隶属度函数作为接收域函数,可以获得较常规CMAC连续性强且有解析微分的复杂函数近似,具有计算量少,学习效率高等优点。研究了GFCMAC接收域函数的映射方法、隶属度函数及其参数的选取规律和学习算法。结合强化学习,提出了一种基于GFCAMC的强化学习算法,讨论了其实现过程。应用于船舶航向控制的仿真结果表明,在有各种风浪干扰下,船舶航向跟踪快且操舵动作合理,适合船舶转向控制要求。 展开更多

关键词 广义模糊小脑模型神经网络 接收域函数 强化学习 船舶航向控制

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基于FCMAC与PID复合温控器在DMK-240真空烧结炉中的应用

18

作者 周建华 谢永芳 《机电产品开发与创新》 2012年第3期116-118,共3页

针对国内某大型硬质合金企业的DMK-240真空脱蜡烧结一体炉控制系统研发项目,设计出了一种基于PLC和工控机构成的控制系统。该控制系统以温度为主要控制参数,采用基于模糊小脑模型神经网络(FCMAC)与PID控制算法相结合的复合温度控制器对... 针对国内某大型硬质合金企业的DMK-240真空脱蜡烧结一体炉控制系统研发项目,设计出了一种基于PLC和工控机构成的控制系统。该控制系统以温度为主要控制参数,采用基于模糊小脑模型神经网络(FCMAC)与PID控制算法相结合的复合温度控制器对温度进行控制。实际运行结果表明,控制方案控制精度高,动态特性好,满足现代硬质合金生产工艺要求。 展开更多

关键词 真空烧结炉 模糊小脑模型神经网络(FCMAC) PID 温度控制

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基于气动人工肌肉的自适应模糊小脑模型神经网络位置跟踪控制 被引量：5

19

作者 沈伟 施光林 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第4期579-583,共5页

针对一种气动人工肌肉驱动的弹簧质量位置控制系统,设计了一种自适应模糊小脑模型神经网络(AFCMAC)控制器.离散抗饱和PID(DASPID)并行监督控制设计保证了控制运行初期不会出现较大的跟踪误差和气压波动,使AFCMAC的在线实时学习调整成为... 针对一种气动人工肌肉驱动的弹簧质量位置控制系统,设计了一种自适应模糊小脑模型神经网络(AFCMAC)控制器.离散抗饱和PID(DASPID)并行监督控制设计保证了控制运行初期不会出现较大的跟踪误差和气压波动,使AFCMAC的在线实时学习调整成为可能.在线实时的自适应算法逐步提高了AFCMAC的控制性能,从而最终完全过渡到AFCMAC控制.通过规划AF-CMAC的输入空间,保证了AFCMAC对迟滞力和气压波动等不确定因素的感知能力,为实现AF-CMAC控制奠定了基础.对DASPID与AFCMAC控制器的位置跟踪控制性能进行了对比实验.结果表明,在非线性系统条件下,AFCMAC较之DASPID有着更好的跟踪控制性能和较低的实现难度. 展开更多

关键词 气动人工肌肉 自适应模糊小脑模型神经网络 位置跟踪控制

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基于冲击响应特性的锂电池SOH估计 被引量：1

20

作者 李华森 林琼斌 +1 位作者 詹银 代妍妍 《电气开关》 2022年第6期68-73,共6页

随着电动汽车快速增长和智能电网飞速发展的时代的到来,人们对电池的需求与日俱增。健康状态(SOH)是监测电池状态的关键参数,SOH决定了电池能否安全、稳定地运行。本文提出一种基于冲击响应特性的锂电池SOH快速估计方法。首先,本文提出... 随着电动汽车快速增长和智能电网飞速发展的时代的到来,人们对电池的需求与日俱增。健康状态(SOH)是监测电池状态的关键参数,SOH决定了电池能否安全、稳定地运行。本文提出一种基于冲击响应特性的锂电池SOH快速估计方法。首先,本文提出了多种特征提取方法对冲击响应曲线进行特征提取,分别为基于小波变换方法、基于差分电压方法和基于数值微分方法。其次,引入灰色关联度分析(GRA)方法对特征进行相关性分析,并利用改进型模糊小脑模型神经网络(IFCMNN)估计SOH。最后,实验结果表明了所提方法能在较高的SOH分辨精度上实现对处在任意SOC的锂电池进行快速估计SOH,验证了所提方法的有效性。 展开更多

关键词 冲击响应特性 健康状态 改进型模糊小脑模型神经网络 特征提取

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