基于自适应神经模糊推理系统的船舶航向自抗扰控制 被引量：14

1

作者 秦贝贝 陈增强 +1 位作者 孙明玮 孙青林 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2020年第2期255-263,共9页

在实际的船舶航向控制中,航向系统在受到外界风浪干扰时表现出的模型非线性和参数不确定性,为航向控制器的设计带来了困难。针对该问题,设计了常规的线性自抗扰控制器和两种在线学习的自抗扰控制器。利用自适应神经模糊推理系统(ANFIS)... 在实际的船舶航向控制中,航向系统在受到外界风浪干扰时表现出的模型非线性和参数不确定性,为航向控制器的设计带来了困难。针对该问题,设计了常规的线性自抗扰控制器和两种在线学习的自抗扰控制器。利用自适应神经模糊推理系统(ANFIS)实现自抗扰控制器参数的在线调整,设计了自适应PD的自抗扰控制器和自适应扩张状态观测器(ESO)的自抗扰控制器;分别在船舶受到外界扰动和参数摄动的两种情况下进行了仿真,仿真表明自适应自抗扰控制器控制效果更好,抗扰能力更强,表现出较强的鲁棒性。 展开更多

关键词 航向控制 自适应神经模糊推理系统(anfis) 自适应自抗扰控制器 野本(Nomoto)模型 线性自抗扰控制(LADRC) 非线性系统 梯度下降法 参数学习

下载PDF 职称材料

电力系统稳态数据参数化压缩算法 被引量：12

2

作者 张斌 张东来 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第1期72-79,共8页

针对电力系统运行中产生的大量稳态数据,提出一种基于自适应神经模糊推理系统(adaptive-network-based fuzzy inference system,ANFIS)建模的参数化压缩算法。通过实现等相位采集方式,有效改善电网稳态数据的周期滑步现象,并建立和分析... 针对电力系统运行中产生的大量稳态数据,提出一种基于自适应神经模糊推理系统(adaptive-network-based fuzzy inference system,ANFIS)建模的参数化压缩算法。通过实现等相位采集方式,有效改善电网稳态数据的周期滑步现象,并建立和分析等相位数据的数学模型,为参数化压缩算法提供理论依据。设计参数化压缩算法的结构,并给出实现流程。该算法利用ANFIS系统建立基准序列模型,用于重构数据,采用三次样条插值建立基准相位模型,用于计算各周波相位差,由此将需存储的数据变为模型参数及相位差。最后利用仿真和实测数据详细分析影响系统信噪比和压缩比的因素,为参数的选取提供了参考,验证了算法不仅能提高稳态数据的压缩比,而且能有效滤除系统噪声,为电力系统海量数据的压缩提供了一种新思路。 展开更多

关键词 电力系统 稳态数据 参数化压缩 自适应神经模糊推理系统 等相位采样

下载PDF 职称材料

基于特性模型与神经网络的乳腺图像肿块自动检测技术 被引量：6

3

作者 徐伟栋 刘伟 +4 位作者 厉力华 夏顺仁 马莉 邵国良 张娟 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第7期1653-1658,共6页

钼靶X线摄影是最常用的乳腺癌早期诊断手段。该文针对乳腺图像中的肿块提出了一种基于特性模型与神经网络的计算机辅助诊断技术。它首先建立两种特性模型分别描述脂肪组织和腺体组织中的肿块;然后对脂肪中的肿块采用迭代阈值法进行检测... 钼靶X线摄影是最常用的乳腺癌早期诊断手段。该文针对乳腺图像中的肿块提出了一种基于特性模型与神经网络的计算机辅助诊断技术。它首先建立两种特性模型分别描述脂肪组织和腺体组织中的肿块;然后对脂肪中的肿块采用迭代阈值法进行检测,对腺体中的肿块采用小波域黑洞检索法进行标记;接着采用一种基于Canny算子和能量场约束以及ANFIS控制的填充膨胀方法分割疑似肿块;最后使用一种MLP分类器剔除假阳性。实验结果表明,该算法在面对特性迥异的多种肿块时可取得较高的检测精度,并保证较低的假阳性率。 展开更多

关键词 乳腺X线图像 计算机辅助诊断 肿块 anfis MLP

下载PDF 职称材料

基于ANFIS-LSSVM的计算颜色恒常性算法研究

4

作者 王兴光 罗运辉 +1 位作者 王庆 陈业红 《齐鲁工业大学学报》 CAS 2024年第2期62-72,共11页

计算颜色恒常性是指消除场景光源的影响从而再现物体真实颜色的能力。目前,深度神经网络的应用使颜色恒常性精度显著提高,但大多数深度学习算法训练时间长、计算复杂度高,且需要大量的训练样本。针对此问题,提出了一种结合自适应神经模... 计算颜色恒常性是指消除场景光源的影响从而再现物体真实颜色的能力。目前,深度神经网络的应用使颜色恒常性精度显著提高,但大多数深度学习算法训练时间长、计算复杂度高,且需要大量的训练样本。针对此问题,提出了一种结合自适应神经模糊推理系统(ANFIS)和最小二乘支持向量机(LSSVM)的简单有效的方法。该方法分为训练和预测两个阶段:在训练阶段,首先提取图像特征分别训练ANFIS、LSSVM两种初始光源估计模型,接着利用核函数变换将两种模型融合,然后利用预留训练样本进一步训练得到多元线性回归光源估计模型;在预测阶段,提取测试图像特征后,直接由训练所得模型预测得到该测试图像最终的场景光源颜色值。实验结果表明,与深度学习方法相比,本文所提方法计算复杂度较低,即使在小训练样本中也能有很好的光源估计性能。 展开更多

关键词 计算颜色恒常性 光源估计 自适应神经模糊推理系统(anfis) 最小二乘支持向量机(LSSVM)

下载PDF 职称材料

应对零日攻击的混合车联网入侵检测系统

5

作者 方介泼 陶重犇 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第9期2763-2769,共7页

现有机器学习方法在面对零日攻击检测时,存在对样本数据过度依赖以及对异常数据不敏感的问题,从而导致入侵检测系统(IDS)难以有效防御零日攻击。因此,提出一种基于Transformer和自适应模糊神经网络推理系统(ANFIS)的混合车联网入侵检测... 现有机器学习方法在面对零日攻击检测时,存在对样本数据过度依赖以及对异常数据不敏感的问题,从而导致入侵检测系统(IDS)难以有效防御零日攻击。因此,提出一种基于Transformer和自适应模糊神经网络推理系统(ANFIS)的混合车联网入侵检测系统。首先,设计了一种数据增强算法,通过先去除噪声再生成的方法解决了数据样本不平衡的问题;其次,将非线性特征交互引入复杂的特征组合,设计了一个特征工程模块;最后,将Transformer的自注意力机制和ANFIS的自适应学习方法相结合,以提高特征表征能力,减少对样本数据的依赖。在CICIDS-2017和UNSW-NB15入侵数据集上将所提系统与Dual-IDS等先进(SOTA)算法进行比较。实验结果表明,对于零日攻击,所提系统在CICIDS-2017入侵数据集上实现了98.64%的检测精确率和98.31%的F1值,在UNSW-NB15入侵数据集上实现了93.07%的检测精确率和92.43%的F1值,验证了所提算法在零日攻击检测方面的高准确性和强泛化能力。 展开更多

关键词 车联网 入侵检测 零日攻击 TRANSFORMER 自适应模糊神经网络推理系统

下载PDF 职称材料

航空发动机LQR控制的模糊神经网络方法 被引量：3

6

作者 刘建勋 李应红 +1 位作者 陈永刚 汪诚 《航空动力学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第6期838-843,共6页

针对线性二次型调节器LQR在航空发动机多变量控制中存在的存储量需求太大的问题,提出了相应的自适应神经网络模糊控制方法。根据某型发动机飞行包线内给定工作点的线性化模型,分别设计控制器,并将分别设计的控制器用自适应神经网络模糊... 针对线性二次型调节器LQR在航空发动机多变量控制中存在的存储量需求太大的问题,提出了相应的自适应神经网络模糊控制方法。根据某型发动机飞行包线内给定工作点的线性化模型,分别设计控制器,并将分别设计的控制器用自适应神经网络模糊推理的方法进行综合,使之成为一个非线性的控制器,由此可以得出其它工作点的LQR设计结果。该方法能够在一定程度上弥补LQR控制的缺陷,仿真实例表明了其有效性。 展开更多

关键词 航空、航天推进系统 航空发动机 LQR anfis 神经网络 模糊

下载PDF 职称材料

基于自适应神经模糊推理系统的连续搅拌反应釜系统的改进广义预测控制 被引量：5

7

作者 高钰凯 许娣 +1 位作者 赵涛 佃松宜 《科学技术与工程》 北大核心 2020年第11期4404-4409,共6页

连续搅拌反应釜(continuously stirred tank reactor,CSTR)是典型的非线性、大滞后的化工对象。为克服传统控制方法难以建立其机理模型的难点,基于对实际工业现场采集得到的大量输入输出数据,提出采用自适应神经模糊推理系统(adaptive-n... 连续搅拌反应釜(continuously stirred tank reactor,CSTR)是典型的非线性、大滞后的化工对象。为克服传统控制方法难以建立其机理模型的难点,基于对实际工业现场采集得到的大量输入输出数据,提出采用自适应神经模糊推理系统(adaptive-network-based fuzzy inference system, ANFIS)的方法,得到CSTR系统较理想的输入输出关系规则库,即CSTR系统的T-S模糊模型。最后,通过改进的广义预测控制(Jin’s generalized predictive control, JGPC)算法对CSTR系统的浓度进行控制,并与常规的广义预测控制(generalized predictive control,GPC)算法、比例-积分-微分(proportion integral differential,PID)控制算法进行对比,仿真结果显示,JGPC算法的控制效果优于GPC算法和PID控制算法,证明了方法的有效性。 展开更多

关键词 连续搅拌反应釜(CSTR) 自适应神经模糊推理系统(anfis) T-S模糊模型 改进广义预测控制(JGPC)算法

下载PDF 职称材料

一种基于海岛冲刷模型的乳腺钼靶肿块检测新算法 被引量：1

8

作者 徐伟栋 刘伟 +3 位作者 厉力华 马莉 张娟 邵国良 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2011年第4期567-575,共9页

乳腺癌是威胁我国妇女身体健康最主要的恶性肿瘤之一,乳腺钼靶图像中肿块的自动检测是乳腺癌的计算机辅助诊断领域的研究热点。提出一种基于海岛冲刷模型的肿块检测新算法,通过模拟一个海水上涨并不断侵蚀大陆与海岛的迭代过程,逐步剥... 乳腺癌是威胁我国妇女身体健康最主要的恶性肿瘤之一,乳腺钼靶图像中肿块的自动检测是乳腺癌的计算机辅助诊断领域的研究热点。提出一种基于海岛冲刷模型的肿块检测新算法,通过模拟一个海水上涨并不断侵蚀大陆与海岛的迭代过程,逐步剥离乳房中的脂肪甚至腺体组织;通过模拟海岛居民防洪筑坝的行为,不断维护疑似肿块形态的完整性,从而最终达到对肿块的分离与检测。在整个检测流程中,使用了模糊神经网络技术对一些应变参数进行自适应调节。实验结果表明,与一些传统的检测方法相比,海岛冲刷模型对肿块尤其是一些隐匿性肿块拥有较高的检测精度,在每幅图像有3.85个假阳性时能获得94.31%的真阳性检出率。 展开更多

关键词 乳腺钼靶图像 肿块检测 海岛冲刷模型 形态学分水岭 自适应神经模糊推理系统(anfis)

下载PDF 职称材料

基于ANFIS的特高压输电线路故障分类识别方法 被引量：2

9

作者 林圣 何正友 +1 位作者 陈双 钱清泉 《西南交通大学学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第4期611-619,共9页

提出了一种基于自适应神经模糊推理系统(ANFIS)的特高压输电线路故障分类识别方法,以分类识别10种常见的输电线路故障.该方法以故障后1个工频周期内故障电流分量的标准差和四分位距作为故障分类识别的特征量.分析了噪声和谐波对这2个特... 提出了一种基于自适应神经模糊推理系统(ANFIS)的特高压输电线路故障分类识别方法,以分类识别10种常见的输电线路故障.该方法以故障后1个工频周期内故障电流分量的标准差和四分位距作为故障分类识别的特征量.分析了噪声和谐波对这2个特征量的影响;建立了基于ANFIS的故障分类识别模型.大量仿真试验表明:提出的故障分类识别方法能快速、准确地识别各类故障,并且不易受故障初始角、故障位置和过渡电阻的影响,对噪声、谐波、电流互感器传变特性及采样频率有良好的适应性,分类识别正确率能达到99.5%. 展开更多

关键词 自适应神经模糊推理系统 故障分类 特征提取 特高压输电线路 适应性

下载PDF 职称材料

采用自适应神经模糊推理系统的配电网故障分类方法 被引量：21

10

作者 张钧 李小鹏 何正友 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第25期87-93,共7页

配电网故障分类对配电网故障诊断、事故后分析具有重要作用。提出了一种基于自适应神经模糊推理系统(adaptive network-based fuzzy inference system,ANFIS)的中性点非有效接地系统的故障分类方法。利用小波变换提取故障特征频带内的... 配电网故障分类对配电网故障诊断、事故后分析具有重要作用。提出了一种基于自适应神经模糊推理系统(adaptive network-based fuzzy inference system,ANFIS)的中性点非有效接地系统的故障分类方法。利用小波变换提取故障特征频带内的暂态信号,基于统计量构造了用于故障分类的特征向量,研究了所构造的特征量在不同类型故障下的规律。利用自适应神经模糊推理系统,设计了一种用于小电流接地系统故障分类的方法。在PSCAD/EMTDC中建立了仿真模型,利用仿真样本对系统进行训练,测试样本的验证结果表明该方法具有较高的分类准确性。在中性点接地方式变化以及系统拓扑结构变化的情况下,研究了该方法的适应性,结果表明该方法的适应性良好。 展开更多

关键词 配电网 小电流接地系统 故障分类 自适应神经 模糊推理系统

下载PDF 职称材料

用自适应模糊推理系统预测电力短期负荷 被引量：11

11

作者 杨帆 吴耀武 +2 位作者 熊信银 娄素华 彭丰 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第4期129-133,共5页

为寻求有效的电力系统负荷预测方法以提高预测结果的准确度,提出了基于Takagi-Sugeno(T-S)模型的自适应神经模糊推理系统(ANFIS)。该系统采用减法聚类初始化模糊推理,把神经网络学习机制引入到逻辑推理中,并用混合学习算法调整前件参数... 为寻求有效的电力系统负荷预测方法以提高预测结果的准确度,提出了基于Takagi-Sugeno(T-S)模型的自适应神经模糊推理系统(ANFIS)。该系统采用减法聚类初始化模糊推理,把神经网络学习机制引入到逻辑推理中,并用混合学习算法调整前件参数和结论参数,自动产生模糊规则。考虑气象、日期类型等因素后将学习样本分为3组进行训练和检测。该方法对于受天气影响较明显的电网,能有效防止不合理预测结果的出现。对于武汉地区实际负荷的预测结果的分析表明该方法有较高的预测准确度,取得了令人满意的结果。 展开更多

关键词 短期负荷预测 TAKAGI-SUGENO模型 减法聚类 自适应神经模糊推理系统 神经网络 混合学习算法

下载PDF 职称材料

基于模糊神经网络的A^2/O工艺出水氨氮在线预测模型 被引量：13

12

作者 胡康 万金泉 +2 位作者 马邕文 黄明智 王艳 《中国环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第2期260-267,共8页

采用厌氧/缺氧/好氧污水处理系统(A2/O)对人工合成污水进行处理,并利用人工神经网络(ANN)模型和自适应模糊人工神经网络(ANFIS)模型对A2/O处理污水的过程进行仿真模拟.在MATLAB环境下,选取可在线监测的水力停留时间(HRT)、进水pH值(pH)... 采用厌氧/缺氧/好氧污水处理系统(A2/O)对人工合成污水进行处理,并利用人工神经网络(ANN)模型和自适应模糊人工神经网络(ANFIS)模型对A2/O处理污水的过程进行仿真模拟.在MATLAB环境下,选取可在线监测的水力停留时间(HRT)、进水pH值(pH)、好氧池溶解氧(DO)和混合液回流比(r)作为输入参量,系统出水氨氮浓度(NH4+eff)为输出量,建立在线预测模型.结合自适应模糊C均值聚类算法,确定ANFIS模型的模糊规则数及最优运行参数,对实验数据进行仿真预测.结果表明,与ANN模型相比,ANFIS模型的仿真输出值与实际值的拟合程度更高,相对误差在6.45%之内,平均绝对百分比误差(MAPE)为2.8%,均方根误差(RMSE)为0.1209,相关系数(R)达0.9956.模型训练过程中所得到的三维曲面图,可直观的反映各因素与出水氨氮浓度之间的非线性函数关系,为A2/O系统的高效稳定运行提供指导. 展开更多

关键词 自适应模糊人工神经网络 自适应模糊C均值聚类算法 污水处理 氨氮去除 厌氧/缺氧/好氧污水处理系统

下载PDF 职称材料

开关磁阻电机自适应模糊神经网络系统(ANFIS)无位置传感器控制 被引量：11

13

作者 吴江潦 易灵芝 +2 位作者 彭寒梅 刘香 邓文浪 《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第8期1401-1405,共5页

提出一种基于有限元模型的开关磁阻电机自适应模糊神经网络系统(ANFIS)无位置传感器控制的新方法。自适应模糊神经网络系统以相绕组的电流和磁链为输入,以转子位置角度为输出,从而建立起电流、磁链和转子位置角度的非线性映射关系。网... 提出一种基于有限元模型的开关磁阻电机自适应模糊神经网络系统(ANFIS)无位置传感器控制的新方法。自适应模糊神经网络系统以相绕组的电流和磁链为输入,以转子位置角度为输出,从而建立起电流、磁链和转子位置角度的非线性映射关系。网络训练的样本数据来自于有限元模型分析,它具有足够的精度,且不需要测量仪器和线路布置,不受环境干扰因素影响,能够大幅减少试验成本,缩短试验周期。仿真和实验结果表明,由自适应模糊神经网络获得的角度信号和由位置传感器获得的角度信号相比误差较小,电机能够准确换相,且输出转矩波动小,转速曲线平滑,电机在无位置传感器下运行良好。 展开更多

关键词 开关磁阻电机 自适应模糊神经网络系统 无位置传感器 有限元模型

下载PDF 职称材料

液压伺服关节自适应模糊神经网络控制补偿方法 被引量：6

14

作者 朱兴龙 周骥平 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第5期694-698,共5页

三自由度液压伺服关节在实现位置跟踪时存在跟踪误差,原因在于液压伺服关节是一个具有饱和、结构死区和强耦合的动力学系统.为了解决这一问题,建立了该关节的动力学模型.通过比较几种控制方法在该关节位置跟踪问题上存在的不足,提出了... 三自由度液压伺服关节在实现位置跟踪时存在跟踪误差,原因在于液压伺服关节是一个具有饱和、结构死区和强耦合的动力学系统.为了解决这一问题,建立了该关节的动力学模型.通过比较几种控制方法在该关节位置跟踪问题上存在的不足,提出了一种自适应模糊神经网络控制补偿方法.该方法采用样本训练自学习,自适应调整变增益系数.该方法不但消除了饱和、结构死区和强耦合引起的位置跟踪误差,而且解决了控制向量在大范围内变化实现准确位置跟踪.最后,通过仿真试验验证了该动力学系统是稳定的,提出的方法是可行的. 展开更多

关键词 控制补偿方法 自适应模糊神经网络 液压伺服关节 机器人

下载PDF 职称材料

基于KPCA-ANFIS的锂离子电池RUL预测 被引量：7

15

作者 王竹晴 庞晓琼 +3 位作者 黄蕊 贾建芳 史元浩 温杰 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2018年第10期26-32,共7页

针对锂离子电池寿命预测过程中内部参数测量困难、特征构造过程复杂、预测结果不精确等问题,提出了一种结合核主元分析法(KPCA)特征提取与自适应神经网络模糊推理系统(ANFIS)的锂电池剩余寿命预测方法。该方法利用KPCA算法从电池在线可... 针对锂离子电池寿命预测过程中内部参数测量困难、特征构造过程复杂、预测结果不精确等问题,提出了一种结合核主元分析法(KPCA)特征提取与自适应神经网络模糊推理系统(ANFIS)的锂电池剩余寿命预测方法。该方法利用KPCA算法从电池在线可测的参数(电压、电流等)中提取出相互独立的主元特征,通过计算特征得分率和Spearman秩相关系数筛选出准确反映电池退化规律的主元,将其作为锂离子电池的健康指标输入ANFIS神经网络进行容量估计和剩余寿命预测。实验结果表明,基于KPCA-ANFIS的锂电池剩余寿命预测算法所提取的主元特征能够显著反应电池退化特性。此外,通过与PCA-ANFIS算法对比,所设计算法的剩余寿命预测精度得到显著提高(均方误差提高1.73倍,平均绝对误差提高1.38倍)。 展开更多

关键词 锂离子电池 剩余使用寿命 健康指标 KPCA算法 anfis神经网络

下载PDF 职称材料

基于ANFIS的软测量模型在浮选中的应用 被引量：5

16

作者 王介生 张勇 《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2006年第11期1365-1369,共5页

以浮选过程为研究对象,提出一种基于自适应神经-模糊推理系统的经济技术指标软测量模型。该模型采用主元分析进行输入数据集降维,运用最小二乘法和粒子群优化算法相结合的混合学习算法对自适应神经-模糊推理系统结构参数进行优化设计。... 以浮选过程为研究对象,提出一种基于自适应神经-模糊推理系统的经济技术指标软测量模型。该模型采用主元分析进行输入数据集降维,运用最小二乘法和粒子群优化算法相结合的混合学习算法对自适应神经-模糊推理系统结构参数进行优化设计。该混合学习算法提高了网络参数辨识的收敛速度,仿真结果表明,提出的模型能很好地实现浮选过程经济技术指标的全局预测,满足优化浮选药剂添加的计算要求。 展开更多

关键词 自适应神经-模糊推理系统 粒子群优化算法 主元分析 软测量

下载PDF 职称材料

基于LoRa和自适应神经网络模糊推理系统的光伏阵列故障诊断系统 被引量：7

17

作者 甘雨涛 吴振辉 +2 位作者 陈志聪 吴丽君 程树英 《电气技术》 2020年第8期80-86,共7页

为了提高光伏系统的可靠性和效率,本文设计了一种新的光伏阵列在线智能故障诊断系统。首先,使用霍尔电压电流传感器采集光伏阵列最大功率点作为原始数据,经过LoRa传输至诊断中心,再在采集到的原始数据中提取新的七维故障特征向量,包括... 为了提高光伏系统的可靠性和效率,本文设计了一种新的光伏阵列在线智能故障诊断系统。首先,使用霍尔电压电流传感器采集光伏阵列最大功率点作为原始数据,经过LoRa传输至诊断中心,再在采集到的原始数据中提取新的七维故障特征向量,包括工作电压、电流、辐照度和温度。其次,提出了一种基于自适应网络的优化模糊推理系统作为故障诊断模型。最后,通过基于Simulink的仿真和实验室光伏系统的实际故障实验,测试了所提出的基于自适应神经网络模糊推理系统的故障诊断模型的可行性和优越性。实验结果证明,所提出的基于自适应神经网络模糊推理系统的方法具有较好的性能,并且优于基于常规反向传播神经网络的方法。在仿真和实验数据集上,基于自适应神经网络模糊推理系统的故障诊断模型的总体准确性分别为99.9%和97.0%以上。 展开更多

关键词 光伏阵列 故障诊断 LoRa 自适应神经网络模糊推理系统

下载PDF 职称材料

船舶安全航行系统风险分级ANFIS模型 被引量：6

18

作者 夏海波 张蒙蒙 +1 位作者 胡甚平 黄常海 《上海海事大学学报》 北大核心 2014年第2期17-21,共5页

为准确实现对在航船舶的风险评估,建立船舶安全航行系统风险分级ANFIS模型.该方法分层列出4级影响船舶风险值的风险因素,通过模糊推理系统初步定义各项风险因素的隶属度模型.根据建立的模型和典型在航船舶历史数据,运用模糊神经网络的... 为准确实现对在航船舶的风险评估,建立船舶安全航行系统风险分级ANFIS模型.该方法分层列出4级影响船舶风险值的风险因素,通过模糊推理系统初步定义各项风险因素的隶属度模型.根据建立的模型和典型在航船舶历史数据,运用模糊神经网络的自学习性对模型进行修正,最终实现对船舶风险的客观评估.得到的数据对比图及误差图分析表明,该方法能够使典型数据充分加入,有效克服建模中的主观影响,并在合理的误差范围内较客观地评估在航船舶整体风险. 展开更多

关键词 自适应神经模糊推理系统(anfis) 风险评估 风险分级 历史数据 航运 安全

下载PDF 职称材料

基于ANFIS的外啮合齿轮泵寿命预测研究 被引量：6

19

作者 郭锐 赵之谦 +2 位作者 贾鑫龙 赵静一 张生 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第1期223-232,共10页

从流量退化趋势的角度提出了基于自适应网络模糊推理系统的寿命预测方法。首先利用改进的集合经验模态分解(MEEMD)方法对加速退化试验的振动数据进行多尺度重构降噪,提取重构信号的峭度值、均方频率、小波包能量,与转矩、转速、压力信... 从流量退化趋势的角度提出了基于自适应网络模糊推理系统的寿命预测方法。首先利用改进的集合经验模态分解(MEEMD)方法对加速退化试验的振动数据进行多尺度重构降噪,提取重构信号的峭度值、均方频率、小波包能量,与转矩、转速、压力信号作为齿轮泵性能退化特征;然后使用核主元分析方法(KPCA)进行多特征融合,进而实现外啮合齿轮泵退化评估指标的建立和分析;再利用其退化评估指标与流量信号作为输入量对自适应网络模糊推理系统模型(ANFIS)进行训练,得到的齿轮泵剩余寿命预测模型,为了进一步验证该算法的有效性将其与liner回归模型、三次指数预测模型算法进行了比较,最后基于蒙特卡罗样本扩充方法实现外啮合齿轮泵的可靠性评估。结果表明,该方法的结果与实际阈值的预测误差约为8%,能够对外啮合齿轮泵的寿命进行比较准确的评估。 展开更多

关键词 外啮合齿轮泵 寿命预测 模态分解 多特征融合 自适应网络模糊推理系统

下载PDF 职称材料

基于自适应神经模糊推理系统和简单水质指标预测供水系统三卤甲烷的浓度 被引量：1

20

作者 洪华嫦 陈敏杰 +5 位作者 康家馨 徐昊天 林红军 徐泽琼 孙洪杰 周小玲 《环境科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第6期290-299,共10页

消毒副产物(DBPs)因其潜在的致癌、生殖毒性成为饮用水安全的重要隐患.及时知晓供水系统中DBPs浓度是防控DBPs健康风险的前提.然而目前DBPs仪器监测存在过程繁琐、成本高昂、时间滞后等问题.利用常规水质指标建立高质量的预测模型是重... 消毒副产物(DBPs)因其潜在的致癌、生殖毒性成为饮用水安全的重要隐患.及时知晓供水系统中DBPs浓度是防控DBPs健康风险的前提.然而目前DBPs仪器监测存在过程繁琐、成本高昂、时间滞后等问题.利用常规水质指标建立高质量的预测模型是重要出路.基于此,本研究选择3个简单的水质指标pH、温度、UVA_(254),利用自适应模糊神经网络(ANFIS)建立了供水系统中三卤甲烷(THMs,最常见的DBPs)分布的预测模型.结果显示,当隶属函数(MF)分别为“gaussmf”、“gbellmf”、“trapmf”,MF数量分别为3、3、3时,建立的总三卤甲烷(T-THMs)、三氯甲烷(TCM)、一溴二氯甲烷(BDCM)模型的预测效果最好.其中,T-THMs、TCM模型质量较高:预测值与实测值的相关系数(r)为0.871~0.880,预测误差(MARE)为11%,预测准确率(N_(E<25%))为92%~95%;与T-THMs、TCM相比,BDCM模型的预测效果略差(r=0.775,MARE=16%,N_(E<25%)=83%),但也在可接受范围.与先前建立的径向基人工神经网络模型相比,用ANFIS方法建立的系列THMs模型预测误差更小、预测准确度更高.本研究将为DBPs的应用型预测模型的建立提供重要参考. 展开更多

关键词 供水系统 消毒副产物(DBPs) 三卤甲烷(THMs) 预测模型 自适应神经模糊推理系统(anfis) 水质指标

原文传递