自适应神经模糊推理系统改进算法在机械加工参数优化中的应用 被引量：11

1

作者 武星星 朱喜林 杨会肖 《机械工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第1期199-204,共6页

在分析目前常用反向传播算法改进方法优缺点的基础上,提出用共轭梯度法对自适应模糊神经推理系统进行改进的训练算法,在训练中用Fletcher-Reeves方法计算上次搜索方向对新搜索方向的影响因数,在混沌时间序列预测和复杂非线性函数逼近的... 在分析目前常用反向传播算法改进方法优缺点的基础上,提出用共轭梯度法对自适应模糊神经推理系统进行改进的训练算法,在训练中用Fletcher-Reeves方法计算上次搜索方向对新搜索方向的影响因数,在混沌时间序列预测和复杂非线性函数逼近的应用实例证明,改进后的算法收敛次数减少,训练速度加快。结合MATLAB的模糊工具箱,详述了如何在已有标准算法基础上进行算法改进。目前计算机辅助工艺设计受诸多复杂非线性问题的困扰发展缓慢,利用自适应模糊神经推理系统的自学习、自适应和逻辑推理能力,将改进后的算法用于逼近误差复映系数与工艺系统刚度、进给量等因素之间的非线性关系,实现机械加工参数的优化,提高工艺系统的自适应能力和工作效率,试验验证了此方法的可行性。 展开更多

关键词 自适应模糊神经推理系统 模糊逻辑 反向传播算法 误差复映 参数优化 机械加工

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有记忆效应的功放实数延时模糊神经网络模型 被引量：9

2

作者 翟建锋 周健义 +1 位作者 洪伟 张雷 《微波学报》 CSCD 北大核心 2009年第5期41-44,共4页

描述了一种基于实数延时模糊神经网络的有记忆效应的功率放大器模型。该模糊神经系统即自适应模糊神经推理系统,采用模糊c类均值聚类方法来减少模型的规则数目和简化模型结构。在训练过程中,采用最小二乘和反向传播相结合的高效算法提... 描述了一种基于实数延时模糊神经网络的有记忆效应的功率放大器模型。该模糊神经系统即自适应模糊神经推理系统,采用模糊c类均值聚类方法来减少模型的规则数目和简化模型结构。在训练过程中,采用最小二乘和反向传播相结合的高效算法提取模型参数。在测试平台上用三载波WCDMA宽带信号对射频功率放大器进行测试,并借助矢量信号分析仪采样功率放大器输入和输出数据,成功地对模型进行了训练和验证。通过和实数延时神经网络模型(RVTDNN)比较,该模型的收敛速度远快于这些前馈结构的神经网络模型。比较和分析时域和频域结果表明模型有很好的性能,其归一化均方误差达-38dB。 展开更多

关键词 功率放大器 记忆效应 行为模型 自适应模糊神经推理系统

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基于ANFIS的可变导向车道智能控制系统 被引量：8

3

作者 刘昱岗 王卓君 +1 位作者 刘艳芳 原传杰 《交通运输工程学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第4期149-158,共10页

为缓解因交通流向分布不均衡导致的交叉口交通拥挤状况,以交叉口进口道的可变导向车道为研究对象,建立了基于自适应模糊神经推理系统的可变导向车道智能控制系统。智能控制系统由数据采集子系统、交通状态预测子系统和控制子系统构成,... 为缓解因交通流向分布不均衡导致的交叉口交通拥挤状况,以交叉口进口道的可变导向车道为研究对象,建立了基于自适应模糊神经推理系统的可变导向车道智能控制系统。智能控制系统由数据采集子系统、交通状态预测子系统和控制子系统构成,共同完成可变导向车道的智能化控制。将数据采集子系统检测到的实时交通数据录入到预先训练好的交通状态预测子系统中,可得到左转车辆和直行车辆的运行状态,并根据控制子系统的结构化算法来确定可变导向车道的属性。计算结果表明:交通状态预测子系统的测试误差为0.075 097,满足精度要求,可以用于交通状态预测;采用可变导向车道智能控制系统能明显改善交叉口交通拥堵状况,当左转车辆比例为25%时,关键进口道综合延误减少了6.1%,平均停车次数减少了9.5%,平均排队长度减少了6.1%,当左转车辆比例上升至30%时,3个指标分别下降了8.1%、12.4%与8.0%,表明左转比例越高,作用效果越显著。 展开更多

关键词 交通控制 交叉口 可变导向车道 交通状态 控制策略 自适应模糊神经推理系统

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数据挖掘技术在电价执行稽查中的应用研究 被引量：7

4

作者 彭显刚 林利祥 +2 位作者 刘艺 林幕群 郑伟钦 《电气应用》 2016年第11期62-67,共6页

利用电力计量自动化、营销系统中的海量用电数据,采用数据挖掘等方法构建了基于自适应模糊神经推理(Adaptive Neural-Fuzzy Inference System,ANFIS)和决策树C5.0算法的电价执行智能稽查模型。该模型首先采用减法聚类方法确定ANFIS的初... 利用电力计量自动化、营销系统中的海量用电数据,采用数据挖掘等方法构建了基于自适应模糊神经推理(Adaptive Neural-Fuzzy Inference System,ANFIS)和决策树C5.0算法的电价执行智能稽查模型。该模型首先采用减法聚类方法确定ANFIS的初始结构,并用混合学习算法训练得到ANFIS电价执行诊断模块。其次,利用C5.0决策树算法构建异常类型辨别模块,最后输出电价执行异常的用户及其相应的异常原因。将该智能稽查模型应用于南方某区域电网的电价执行营销稽查中。结果表明,其能快速有效地诊断、识别异常用户,具有良好的实用性和可行性。 展开更多

关键词 数据挖掘 营销稽查 电价执行 自适应模糊神经推理系统 决策树C5.0

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基于粒子群优化算法和ANFIS的矿体品位插值 被引量：6

5

作者 任助理 王李管 贾明涛 《中国有色金属学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第1期194-202,共9页

地质模型在矿产勘探与开发中具有重要作用,但在矿山生产实践中,由于成本和技术等诸多因素影响,很难获得整个区块的地质数据,而且传统插值方法依靠经验确定参数有很大局限性。提出将粒子群优化算法(PSO)和自适应神经模糊推理系统(ANFIS)... 地质模型在矿产勘探与开发中具有重要作用,但在矿山生产实践中,由于成本和技术等诸多因素影响,很难获得整个区块的地质数据,而且传统插值方法依靠经验确定参数有很大局限性。提出将粒子群优化算法(PSO)和自适应神经模糊推理系统(ANFIS)应用到矿体品位插值中,利用粒子群优化算法的快速搜索能力,神经网络的学习机制和模糊系统的语言推理能力等优势构建PSO-ANFIS品位插值模型,并借助MATLAB生成571组样本数据作为输入空间对模型进行训练,其中每一个训练样本由待估点三维坐标及真实值和其周围8个样品点组成,最后用训练后的PSO-ANFIS模型对待估点进行品位插值,并与距离幂次反比插值法进行对比,其均方根误差(RMSE)提高了近15%,验证了该模型的可行性和有效性。 展开更多

关键词 矿石品位 空间插值 粒子群优化算法 自适应模糊神经推理系统 优化

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电动汽车用MH/Ni电池剩余容量智能预测研究 被引量：5

6

作者 周红丽 何莉萍 +5 位作者 钟志华 丁舟波 高学锋 廖晓军 吴振军 陈宗璋 《机械与电子》 2006年第10期7-10,共4页

为有效地对电动车电池剩余容量进行预测,在分析了自适应模糊神经推理系统(ANFIS)的网络结构后,利用湖南大学自主研发的EV3电动汽车充放电实验数据,建立了MH/Ni电池的AN-FIS电压降模型,并进一步应用改进后的尺度化共轭梯度算法的BP神经网... 为有效地对电动车电池剩余容量进行预测,在分析了自适应模糊神经推理系统(ANFIS)的网络结构后,利用湖南大学自主研发的EV3电动汽车充放电实验数据,建立了MH/Ni电池的AN-FIS电压降模型,并进一步应用改进后的尺度化共轭梯度算法的BP神经网络,得到开路电压与剩余容量的对应关系.实验和仿真结果表明,智能方法在预测电池剩余容量方面,能满足精度要求,模糊控制与神经网络的结合,可以建立一个精确而有效的SOC智能预测系统. 展开更多

关键词 电动汽车 剩余电量预测 电压 自适应模糊神经推理系统 BP网络

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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

7

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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基于改进ANFIS方法的航空发动机气路故障诊断研究 被引量：5

8

作者 张光明 李一波 +1 位作者 蒋丽英 张宗杰 《沈阳航空工业学院学报》 2010年第1期39-42,26,共5页

针对标准自适应模糊推理系统存在训练速度较慢且容易陷入局部极小值等缺点,提出了一种改进的ANFIS方法。该方法利用共轭梯度法对自适应模糊神经推理系统的训练算法进行改进,在训练过程中采用Fletcher-Reeves方法计算上次搜索方向对新搜... 针对标准自适应模糊推理系统存在训练速度较慢且容易陷入局部极小值等缺点,提出了一种改进的ANFIS方法。该方法利用共轭梯度法对自适应模糊神经推理系统的训练算法进行改进,在训练过程中采用Fletcher-Reeves方法计算上次搜索方向对新搜索方向的影响因数。应用该方法对航空发动机气路故障进行分析诊断,取得了较好的效果,从而验证了此方法的可行性。 展开更多

关键词 反向传播算法 共轭梯度法 自适应模糊神经推理系统 气路故障

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基于ANFIS的GIS设备局部放电故障辨识 被引量：3

9

作者 王姣 刘利强 +2 位作者 胡凯旋 吕超 王连旌 《电工电能新技术》 CSCD 北大核心 2016年第4期75-80,共6页

为了实现气体绝缘组合电器设备局部放电故障类型的辨识,本文通过分析四种典型绝缘缺陷局部放电时SF6气体分解组分特点,选取四种气体分解物含量比值作为特征向量,阐释了气体含量比值的物理意义,构造了三输入单输出的自适应模糊神经推理系... 为了实现气体绝缘组合电器设备局部放电故障类型的辨识,本文通过分析四种典型绝缘缺陷局部放电时SF6气体分解组分特点,选取四种气体分解物含量比值作为特征向量,阐释了气体含量比值的物理意义,构造了三输入单输出的自适应模糊神经推理系统(ANFIS),对该模型的有效性进行了测试。测试结果表明局部放电类型的ANFIS辨识系统识别效果好,收敛速度快,且对样本数量要求低。 展开更多

关键词 气体绝缘组合电器 局部放电 自适应模糊神经推理系统 故障辨识

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基于遗传算法和ANFIS的个人信用评分模型 被引量：1

10

作者 林娟 陈健 王富英 《福建师大福清分校学报》 2013年第5期1-6,共6页

个人信用作为社会信用体系建设的重要部分,将其结合现代计算机理论技术来构建个人信用评分模型一直是研究的热点。本文利用前人遗传算法筛选出来的个人信用相关重要属性,并从这些重要属性的3种分类中依类定性地取出部分属性,结合自适应... 个人信用作为社会信用体系建设的重要部分,将其结合现代计算机理论技术来构建个人信用评分模型一直是研究的热点。本文利用前人遗传算法筛选出来的个人信用相关重要属性,并从这些重要属性的3种分类中依类定性地取出部分属性,结合自适应神经模糊推理系统理论(ANFIS),建立基于遗传算法和ANFIS的个人信用评分模型。对选取的数据实证分析,并与GA-SVM方法的结果作了比较,试验结果表明该模型只需少量重要属性变量就能够有较好的分类效果。 展开更多

关键词 自适应模糊神经推理系统 遗传算法 信用评分

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基于自适应模糊神经网络推理系统的齿轮箱故障诊断方法 被引量：1

11

作者 张海霞 徐娟 《机械与电子》 2015年第2期51-55,共5页

研究利用从机械控制过程中获得的运行参数开发一种齿轮箱监测方法,而非振动与声音的传统测量方法。为了检测齿轮箱状态,采用一种自适应模糊神经推理系统来获取电机电流和控制参数之间的非线性相关性。比较自适应模糊神经推理系统模型产... 研究利用从机械控制过程中获得的运行参数开发一种齿轮箱监测方法,而非振动与声音的传统测量方法。为了检测齿轮箱状态,采用一种自适应模糊神经推理系统来获取电机电流和控制参数之间的非线性相关性。比较自适应模糊神经推理系统模型产生的预测值和实测值来预测齿轮箱异常状态。试验结果表明,自适应模糊神经推理系统模型能够作为齿轮箱状态监测与故障检测的一种有效工具。 展开更多

关键词 状态监测 自适应模糊神经推理系统 齿轮箱故障 故障检测 运行参数

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主动转向干预时质心侧偏角的估计策略 被引量：1

12

作者 魏建伟 赵万忠 尚伟燕 《江苏大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第3期262-266,共5页

针对现有的基于转向盘转角信号的质心侧偏角估计策略不再适用于主动转向干预工况的问题,结合主动转向所装配的转向小齿轮转角传感器和齿轮齿条式转向器的结构特点,提出了将质心侧偏角看作是转向小齿轮转角和车辆质心侧向加速度非线性映... 针对现有的基于转向盘转角信号的质心侧偏角估计策略不再适用于主动转向干预工况的问题,结合主动转向所装配的转向小齿轮转角传感器和齿轮齿条式转向器的结构特点,提出了将质心侧偏角看作是转向小齿轮转角和车辆质心侧向加速度非线性映射的估计策略.为验证所提出的估计策略的有效性,利用CarSim仿真平台进行了双移线和蛇行试验,将得到的虚拟试验数据作为样本进行基于自适应模糊神经推理系统估计算法的训练和验证,并采用有无主动转向干预2种工况对2种估计策略进行对比分析,再与传统的基于转向盘转角信号的质心侧偏角估计方法进行对比分析.结果表明所提出的估计策略在主动转向干预时仍可以正确地估计质心侧偏角. 展开更多

关键词 质心侧偏角 主动转向 估计策略 CARSIM 自适应模糊神经推理系统

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基于M-ANFIS-PNN的目标威胁评估模型

13

作者 于博文 于琳 +1 位作者 吕明 张捷 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2022年第10期3155-3163,共9页

目标威胁评估的目的是根据目标的属性和状态信息对目标的威胁程度进行定量估计,为后续作战决策提供辅助支持。现有威胁评估模型大多依赖于数值信息,难以有效处理包含定性、定量数据的目标特征信息。基于此,提出一种改进的自适应模糊神... 目标威胁评估的目的是根据目标的属性和状态信息对目标的威胁程度进行定量估计,为后续作战决策提供辅助支持。现有威胁评估模型大多依赖于数值信息,难以有效处理包含定性、定量数据的目标特征信息。基于此,提出一种改进的自适应模糊神经推理系统模型。在自适应模糊神经推理系统的基础上,引入前件影响矩阵和后件影响矩阵对定性数据进行处理,使得定量、定性数据的影响同时作用于模糊规则的前件参数和后件参数;为了进一步提高模型的输出精度,将自适应模糊神经推理系统的输出层替换为多项式神经网络;通过基于Gower距离的近邻传播聚类算法对改进模型进行结构辨识,确定模糊规则的初始参数。仿真实例验证了所提方法的有效性与可行性,与其他混合属性数据建模方法相比,所提方法具有较高的预测精度,可为作战指挥决策提供有效的辅助支持。 展开更多

关键词 威胁评估 自适应模糊神经推理系统 多项式神经网络 混合属性 近邻传播聚类算法

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自适应模糊神经推理系统在混凝土强度评定中的应用

14

作者 徐菁 冯启民 杨松森 《中国海洋大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2006年第3期497-500,共4页

混凝土强度评定的准确性对结构物的安全性评价具有很大的影响。为了充分利用钻芯法和回弹法这2种常用混凝土测强方法的特点,建立自适应模糊神经推理系统模型来综合评定结构的混凝土强度。将回弹值的常用对数和碳化深度值作为模型的输入... 混凝土强度评定的准确性对结构物的安全性评价具有很大的影响。为了充分利用钻芯法和回弹法这2种常用混凝土测强方法的特点,建立自适应模糊神经推理系统模型来综合评定结构的混凝土强度。将回弹值的常用对数和碳化深度值作为模型的输入,钻芯值的常用对数作为模型的输出。模型参数采用混合算法确定。其中,条件参数采用梯度下降法来调整;结论参数采用最小二乘法来调整。该模型可以有效地映射出训练数据之间复杂的非线性关系。通过对已有的钻芯、回弹试验数据的对比计算,自适应模糊神经推理系统方法的强度预测精度高于常规的回归方法。 展开更多

关键词 自适应模糊神经推理系统 神经网络 模糊系统 混凝土强度评定

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基于自适应模糊神经推理的视频镜头边界检测方法

15

作者 李苏 刘明 +1 位作者 张雷鸣 李春楠 《电脑与电信》 2009年第7期52-54,共3页

自动镜头边界检测是实现基于内容的视频检索的一个重要步骤。本文提出了一种基于自适应模糊推理(ANFIS)的镜头检测方法,利用ANFIS训练后得到的模糊规则进行决策。通过实验证明,本文算法取得了不错的效果。

关键词 镜头边界检测 自适应模糊神经推理系统 阈值

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基于量子进化算法的演化ANFIS模型及其应用

16

作者 张正金 孙俊 吴剑威 《江南大学学报（自然科学版）》 CAS 2014年第4期398-402,共5页

利用量子进化算法对自适应模糊推理系统进行建模,从而利用自适应模糊推理系统和量子进化算法的两方面的优点来对种群结构进行优化,从而达到优化整个模糊推理系统的目的。通过仿真实例,将结合量子进化算法与自适应模糊推理系统分别应用... 利用量子进化算法对自适应模糊推理系统进行建模,从而利用自适应模糊推理系统和量子进化算法的两方面的优点来对种群结构进行优化,从而达到优化整个模糊推理系统的目的。通过仿真实例,将结合量子进化算法与自适应模糊推理系统分别应用于单输入单输出的模糊系统、多输入单输出模糊系统和多峰非线性模糊推理系统中,通过训练数据和测试数据得出性能的寻优跟踪路径及误差曲线进行比较。实验数据对比表明,ANFIS的缺点是精度低,GA-ANFIS的缺点是训练时间过长,而QEA-ANFIS主要摒弃了ANFIS训练的精确度上述两个系统的明显缺陷,既提高了精度又缩短了训练时间。 展开更多

关键词 量子进化算法 自适应模糊神经推理系统 时间序列

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基于ANFIS的碳纤维布与混凝土黏结强度预测

17

作者 蔡晨宁 《工程建设与设计》 2008年第1期32-35,共4页

基于模糊神经网络的非线性拟合能力和推理机制,研究了自适应模糊神经推理系统ANFIS在碳纤维布与混凝土的极限黏结强度预测中的应用,设计了一阶TSK模糊推理网络,建立碳纤维布厚度、宽度、黏结长度、弹性模量、抗拉强度、混凝土抗压强度... 基于模糊神经网络的非线性拟合能力和推理机制,研究了自适应模糊神经推理系统ANFIS在碳纤维布与混凝土的极限黏结强度预测中的应用,设计了一阶TSK模糊推理网络,建立碳纤维布厚度、宽度、黏结长度、弹性模量、抗拉强度、混凝土抗压强度、抗拉强度、宽度与极限黏结强度之间的高度非线性关系,用于黏结强度的预测。测试结果表明,自适应模糊神经推理系统计算简单、预测准确,在碳纤维布与混凝土的黏结强度预测方面优势明显。 展开更多

关键词 自适应模糊神经推理系统 碳纤维布 混凝土 黏结强度

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基于ANFIS的透水混凝土性能预测

18

作者 蔡晨宁 《山西建筑》 2007年第32期173-175,共3页

对应用自适应模糊神经推理系统ANFIS预测透水混凝土性能进行了研究,分别建立了水泥骨料比、水灰比、PAE水泥比与空隙率和透水系数之间的非线性关系,用于预测透水性能。

关键词 自适应模糊神经推理系统 透水混凝土 性能预测 非线性关系

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基于天气预报的参考作物蒸发蒸腾量预测模型 被引量：7

19

作者 余江斌 林剑辉 高大帅 《农业现代化研究》 CSCD 北大核心 2017年第2期307-314,共8页

参考作物蒸发蒸腾量(ET_0)是计算作物需水量和进行灌溉预报的基本要素。本文利用天气预报可测因子和Penman Monteith(PM)公式ET_0计算值作为基础数据,分别建立BP神经网络模型和ANFIS自适应模糊神经推理系统模型,两种模型的估算值与PM公... 参考作物蒸发蒸腾量(ET_0)是计算作物需水量和进行灌溉预报的基本要素。本文利用天气预报可测因子和Penman Monteith(PM)公式ET_0计算值作为基础数据,分别建立BP神经网络模型和ANFIS自适应模糊神经推理系统模型,两种模型的估算值与PM公式的计算值没有明显差异,均表现出显著的相关性以及整体吻合度。本文对两种模型取相同的数据样本进行比较,BP-ET_0预测结果的MRE值为32.13%,RMSE为0.134 mm,而R2达到了0.971,说明模型预测精度高,稳定性良好。相较于ANFIS-ET_0的检验结果,BP-ET_0模型的均方根误差更小(0.134mm/d<0.188 mm/d),表明其预测精度更高;而ANFIS-ET_0模型估算值的平均相对误差明显小于BP-ET_0模型估算值(16.92%<32.13%),显示出ANFIS-ET_0模型更高的稳定性。两种预测模型的输入项完全可以从当前短期天气预报因子中取得而不需要专用测量设备,程序操作简单,具有实用价值,为实时灌溉预报提供了理论基础。 展开更多

关键词 参考作物蒸发蒸腾量(ET0) BP神经网络 自适应模糊神经推理系统(ANFIS) 天气预报因子 灌溉实时预报 Penman Monteith

原文传递

基于GA的ANFIS在函数拟合中的应用 被引量：1

20

作者 丁浩 刘树惠 《微计算机信息》 2009年第3期211-212,75,共3页

本文介绍了一种遗传算法(GA)优化自适应神经模糊推理系统(ANFIS)的方法,并采用基于GA优化ANFIS方法,拟合非线性多峰函数,同时分析了这种方法的拟合能力和预测能力。实验结果表明,加入GA优化后的ANFIS具有更加优秀的拟合能力和预测能力,... 本文介绍了一种遗传算法(GA)优化自适应神经模糊推理系统(ANFIS)的方法,并采用基于GA优化ANFIS方法,拟合非线性多峰函数,同时分析了这种方法的拟合能力和预测能力。实验结果表明,加入GA优化后的ANFIS具有更加优秀的拟合能力和预测能力,更适合于用来建立复杂参数间的非线性映射关系。 展开更多

关键词 自适应模糊神经推理系统(ANFIS) GA ANFIS-GA 函数拟合

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