检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：李扬长安大学

学位级别：博士

高速公路以高速、高运输量、高服务水平以及齐全的交通设施等诸多优点，可有效解决迅速增长的交通量、有效改善拥堵、减少交通事故的发生，但是速度、安全及其行车通畅之间又存在不可避免的矛盾。驾驶人总是根据车辆在运行中的道路与交... 详细信息

高速公路以高速、高运输量、高服务水平以及齐全的交通设施等诸多优点，可有效解决迅速增长的交通量、有效改善拥堵、减少交通事故的发生，但是速度、安全及其行车通畅之间又存在不可避免的矛盾。驾驶人总是根据车辆在运行中的道路与交通条件，期望尽可能的以高速行驶而获得高效的运输效率，然而经常由于选择速度的不适宜，引发交通事故和交通拥挤。车速限制，管理及其实施已成为一个关乎人类安全的世界性焦点话题。\n 超速行驶是高速公路交通事故的主要原因，限速方法的不合理以及车速控制技术的不完善是酝酿车速事故的根源。由于交通系统是一个典型的分布式系统，受多种因素的影响，具有较强的非线性、模糊性和不确定性，其基本规律难于用数学模型准确的建模，因此静态的速度限制方法、固定的限速值未能体现道路交通系统的动态特征，从而激化了速度管理与交通安全及运输效率的矛盾。智能控制理论是以无模型或非精确模型为特征、以知识信息为基础进行学习和推理，用启发式方法来引导求解过程的非传统数学公式化过程。综上所述，把先进的智能控制技术、信息融合技术、智能信息处理技术与交通工程结合起来，是解决当前问题的有效途径，也是未来速度限制研究的必然方向。\n 本文立足道路交通安全系统分析，从驾驶行为、高速道路车速影响因素分析及车速限制与道路交通系统各组成要素的关系入手，分析目前主要的速度限制方法及其适用性，明晰可变速度控制的基本思想作用机理；运用先进的智能控制方法，研究高速公路可变车速控制的理论模型，建立了基于免疫遗传算法优化的模糊神经网络控制的高速公路主线速度控制模型，提出了匝道交通流量控制与主线可变限速的协调优化方法；将信息融合技术、智能信息处理技术与交通工程相结合，构建远程交通速度控制系统的体系结构，探讨了车速信息的采集与动态管理以及车速远程控制的功能，并基于ArcGIS地理信息平台研发了仿真系统，为高速公路合理、科学的限速值设置以及交通管理策略研究提供新的见解与思路。\n 论文对以下几个方面进行了研究：\n 1、基于认知心理学和人机工效学分析影响行车速度的各个因素，分析了影响行车速度的各个因素以及车速限制、驾驶人行为、事故发生概率和事故严重程度之间的关系以及速度限制与交通拥堵之间的关系，归纳总结了目前主要的速度限制方法并分析其适用性、有效性，明晰了高速公路可变速度控制的机理。\n 2、建立了高速公路主线可变速度控制模型—基于免疫遗传算法优化的动态模糊神经网络模型，在结构和特性上更好的拟合了高速公路速度非线性动态变化的特点、克服了以往将模型结构和参数分开优化的缺陷，使网络获得更快的收敛速度和更高的精度；仿真结果表明，该控制方法可以在线调节控制值以适应不同的行车环境变化，能够较好的反映路面状况、交通流状态以及天气等对车辆运行速度的影响。实现对高速公路的可变速度控制，有效的减少事故的发生并降低驾驶人的驾驶强度。\n 3、探讨了匝道，主线可变速度协调控制(RVSC)的作用原理，基于宏观交通流模型，在动态最优控制机制下建立了匝道流量控制与可变限速协调控制模型，并在一简化网络上模拟了匝道控制、RVSC以及匝道.主线协调控制（RMC）三种控制策略的控制效果。模拟实验结果表明，RVSC方法的控制效果最佳，当匝道控制失效时，可变速度控制方法可以有效的阻止匝道路段发生拥堵，且效果优于主线控制，使交通流得到合理的分配与优化。\n 4、提出一种全新的、有效的速度控制模式—远程速度智能控制系统，清晰地描述了系统的总体设计思路与主体功能，阐释了系统及子系统：交通信息采集系统、车速控制发布系统、车速综合管理系统各模块的工作机理；探讨了车速信息采集与动态管理以及车速远程控制等功能的实现方法；基于ArcGIS地理信息平台研发了仿真系统，系统运行良好，为高速公路合理、科学的限速值设置以及交通管理策略研究提供新的思路与工程实现解决方案。

关键词：高速公路可变速度控制动态模糊神经网络免疫遗传算法协调控制

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双离合器式自动变速器RAFNC起步智能控制

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机械传动 2015年第8期39卷 26-31页

作者：胡骏骅吴光强同济大学汽车学院上海201804 东京大学生产技术研究所

针对起步工况以及车辆本身动力学特性的复杂性,设计了基于鲁棒模糊神经网络控制的双离合器式自动变速器起步滑摩过程的鲁棒自适应控制器。在整个双离合器式自动变速器控制系统框架中,所设计的控制器属于中间层控制器。通过跟踪目标发动... 详细信息

针对起步工况以及车辆本身动力学特性的复杂性,设计了基于鲁棒模糊神经网络控制的双离合器式自动变速器起步滑摩过程的鲁棒自适应控制器。在整个双离合器式自动变速器控制系统框架中,所设计的控制器属于中间层控制器。通过跟踪目标发动机转速以及由目标冲击度推导得到的车辆目标起步速度,得到发动机的目标力矩以及离合器的目标传递力矩。Matlab/Simulink环境下的特定工况仿真结果表明,和普通的PID控制器相比,RAFNC控制器具有更好的跟踪效果。

关键词：双离合器起步动态模糊神经网络智能控制

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一种基于在线快速自组织模糊神经网络的船舶领域模型的辨识方法

一种基于在线快速自组织模糊神经网络的船舶领域模型的辨识方法

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作者：王宁董诺刘刚健孟凡超孙树蕾汪旭明 116026 辽宁省大连市高新区凌海路1号

本发明提出了一种基于在线快速自组织模糊神经网络的船舶领域模型的辨识方法，具有如下步骤：选定船舶安全区域模型，确定该模型的函数、输入变量和期望输出值；建立包含输入层、隶属函数层、T‑范数层和输出层的动态模糊神经网络；使用... 详细信息

标准号: CN103186815B

本发明提出了一种基于在线快速自组织模糊神经网络的船舶领域模型的辨识方法，具有如下步骤：选定船舶安全区域模型，确定该模型的函数、输入变量和期望输出值；建立包含输入层、隶属函数层、T‑范数层和输出层的动态模糊神经网络；使用包含所述模型的输入变量和输出值的训练数据集，对所述动态模糊神经网络进行训练直至达到精度要求；将两艘对应船舶的航行参数，作为输入变量输入训练完毕后的船舶安全区域模型，得到两艘船舶的船舶安全区域。由于采用了上述技术方案，相对与传统的船舶领域模型，经过本发明修正的安全模型，具有更好的精度，安全性也更高。

关键词：船舶安全输入变量动态模糊神经网络船舶领域区域模型模糊神经网络船舶训练数据集安全模型航行参数精度要求隶属函数输出传统的输出层输入层自组织辨识范数修正期望

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新型模糊混沌神经网络模型及特性研究

新型模糊混沌神经网络模型及特性研究

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作者：唐墨哈尔滨工程大学

学位级别：博士

近年来,人们对人脑局部功能的认识有所提高,但是对人脑完整工作过程仍缺乏认识。模糊逻辑和混沌动力学都是人脑所具有的特征,将现有的人工神经网络、模糊逻辑和混沌动力学相融合构成模糊混沌神经网络是一个新的方法和思路,对于模拟人脑... 详细信息

近年来,人们对人脑局部功能的认识有所提高,但是对人脑完整工作过程仍缺乏认识。模糊逻辑和混沌动力学都是人脑所具有的特征,将现有的人工神经网络、模糊逻辑和混沌动力学相融合构成模糊混沌神经网络是一个新的方法和思路,对于模拟人脑整体功能,处理非线性系统建模和联想记忆等问题具有理论和现实的意义。目前模糊混沌神经网络技术的研究尚处于一个初步探索阶段。本文基于几种模糊神经网络模型和混沌神经网络模型,对模糊混沌神经网络新模型的构成方法和实际应用进行研究。首先,针对模糊径向基函数神经网络,提出了一种新型的混合混沌BP算法。针对几种典型的混沌映射函数进行混沌特性和概率密度分析,为构造混沌BP算法时混沌映射函数的选取提供了依据。给出了模糊径向基函数神经网络两阶段学习方法的步骤,提出一种能够根据可调参数的值进行自动调节,并由退火系数控制算法收敛性的混沌BP算法。用所提出的算法对混沌时间序列建模,验证了算法的有效性。其次,基于现有的递归模糊神经网络模型,构造了一种混沌递归模糊神经网络模型。推导了网络的数学模型和基于动态BP算法的权值训练公式。在此基础上,对学习算法的收敛性进行分析,推导出学习速率调整的范围。分别用自适应模糊推理系统、递归模糊神经网络、混沌递归模糊神经网络和变学习速率的混沌递归模糊神经网络对两个典型的非线性混沌系统建模,仿真结果验证了所提模型和算法的有效性。再次,分析了一种带有微分环节的动态模糊神经元和动态模糊神经网络的混沌特性。通过对耗散性和Lyapunov特征指数的分析,推导出了单个动态模糊神经元具有耗散性的必要条件、Lvapunov特征指数大于0的必要条件;以及动态模糊神经网络具有耗散性的充分条件、Lyapunov特征指数大于0的必要条件。最后,根据模糊Hopfield神经网络模型的构成方法和自发展混沌神经网络的工作原理,构造了一个自发展模糊混沌神经网络模型。首先分析了自发展混沌神经网络的周期特性和混沌特性。然后将自发展混沌神经网络模型进行模糊化处理,构成了自发展模糊混沌神经网络模型。证明了该模型在模糊聚类时的收敛性和稳定性,分析了其联想记忆特性。仿真实验结果表明,自发展模糊混沌神经网络不但能够完成模糊聚类功能,还能对聚类结果进行联想记忆。

关键词：模糊混沌神经网络混沌BP算法混沌递归模糊神经网络动态模糊神经网络自发展模糊混沌神经网络

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Kalman滤波在高铁桥梁变形预测分析中的应用

引用

测绘地理信息 2014年第5期39卷 58-61页

作者：胡小伍浙江省测绘大队杭州市三墩街92号310030

针对高速铁路桥梁架梁后许多沉降变形点沉降量级较小,变形曲线呈现"小量级,大波动"特点,观测数据中可能存在大量的随机噪声,对沉降变形分析产生干扰,影响预测结果的可信度,本文将Kalman滤波引入到高速铁路桥梁变形分析数据预... 详细信息

针对高速铁路桥梁架梁后许多沉降变形点沉降量级较小,变形曲线呈现"小量级,大波动"特点,观测数据中可能存在大量的随机噪声,对沉降变形分析产生干扰,影响预测结果的可信度,本文将Kalman滤波引入到高速铁路桥梁变形分析数据预处理中,建立基于Kalman滤波的动态模糊神经网络模型。通过应用实例分析表明,基于Kalman滤波的动态模糊神经网络模型的预测精度有所改善,具有一定的优势。

关键词：高铁桥梁 Kalman滤波动态模糊神经网络变形预测

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重大危险源事故风险预警技术研究

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中国安全生产科学技术 2010年第2期6卷 44-50页

作者：孙金凤陈国华华南理工大学安全科学与工程研究所广州510640

重大危险源事故风险预警技术是事故控制技术中的一大研究重点。本文通过对比分析安全生产领域常用事故预警模型的优缺点,总结了事故预警模型的发展趋势,提出了基于模糊综合评判技术和动态模糊神经网络技术的重大危险源事故风险预警模型... 详细信息

重大危险源事故风险预警技术是事故控制技术中的一大研究重点。本文通过对比分析安全生产领域常用事故预警模型的优缺点,总结了事故预警模型的发展趋势,提出了基于模糊综合评判技术和动态模糊神经网络技术的重大危险源事故风险预警模型,详细陈述其构建过程,最后对液化石油气蒸气云爆炸事故应用该模型,得到了较好的预测效果,实现了风险程度的定量化预警。该预警模型具有快速的自学习能力和容错能力,能够同时处理多种风险因素、自动生成模糊规则并满足预警系统的实时性要求,可应用于重大危险源在线监控预警系统,为企业端和政府端监管者提供有效的重大危险源事故风险定量化预警信息,为遏制重大灾难事故的发生、减少死亡人、数受伤人数和直接经济损失提供先进的理论和技术支撑。

关键词：安全重大危险源风险预警动态模糊神经网络蒸气云爆炸

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农作物重金属污染胁迫遥感弱信息增强与计算

农作物重金属污染胁迫遥感弱信息增强与计算

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作者：王平东北师范大学

学位级别：博士

农作物重金属污染是当今世界面临的重大生态环境问题之一,直接影响农业生产、粮食安全,危及人类生存环境。如何运用遥感技术动态、准确、大面积地监测农作物重金属污染状况已经成为迫切需要解决的现实问题。然而,自然环境下农田土壤重... 详细信息

农作物重金属污染是当今世界面临的重大生态环境问题之一,直接影响农业生产、粮食安全,危及人类生存环境。如何运用遥感技术动态、准确、大面积地监测农作物重金属污染状况已经成为迫切需要解决的现实问题。然而,自然环境下农田土壤重金属含量较低,农作物受重金属污染胁迫的光谱响应信号微弱且不稳定,同时还受其他环境因素如水肥耦合、光照、大气等的影响,很容易淹没于其他干扰信号之中,难以甄别。增强并计算这种大面积范围内微小变化量的光谱弱信息,是遥感技术应用向定量化、精细化方向发展必须解决的科学问题。本文以自然农田生态系统中具有复杂隐蔽性的农作物重金属污染胁迫遥感动态识别和准确度量为研究目标,在长春、吉林等地选取若干重金属污染程度不同的玉米、水稻农田样地作为实验区,在作物关键生长期通过典型区域取样、实验区连续观测和室内分析测试,系统获取实验区农作物及其环境的特征参数、重金属污染状况和对应的高光谱数据;采用实验验证、物理机制分析、数学建模等方法探索农作物重金属污染胁迫下叶绿素含量变化、氮素含量变化和水分含量变化监测的敏感光谱指数;运用小波分析和多级动态模糊神经网络模型等方法获得针对性更强的遥感指数,在此基础上建立农作物重金属污染胁迫遥感综合评价模型,实现大范围内微小变化量的遥感识别与计算。论文主要工作内容与结论如下: 1、重金属污染胁迫下土壤-作物系统理化性质、生物参数及其与高光谱遥感数据的响应关系。 (1)基于实验数据分析土壤和农作物重金属元素含量的分布状况,研究重金属污染胁迫对农作物叶绿素、氮素和水分含量变化的影响机制。研究发现,利用生态危害综合指数对农作物污染胁迫等级进行评价相对于综合污染指数准确性更高。 (2)综合分析农作物反射光谱特征,研究并验证光谱指数与重金属污染胁迫下农作物生化参数变化的响应关系,建立作物叶绿素、氮素和水分含量微小变化的高光谱反演模型。结果表明,诸多用于农作物生理指标反演的常规遥感指数(如NDVI、MCARI、OSAVI等)在重金属污染胁迫下反演精度严重下降。通过分析各遥感指数与作物生化指标、重金属污染胁迫水平的关系,利用特征光谱空间构建出新光谱参数SIr,经验证,新参数对重金属胁迫具有良好的探测能力。 2、农作物重金属污染胁迫光谱诊断与快速发现。 (1)分析污染胁迫下农作物叶绿素、氮素、水分含量微小变化的光谱响应机制及其表征,提出农作物重金属污染胁迫综合光谱表征参数,如水稻(SDg/SDr、FD933和WI3)、玉米(X23、NI15*NI17和D1025),建立作物重金属污染胁迫多判据诊断模型。由于采用的三个参数分别对叶绿素、氮素、水分含量非常敏感,所构建的多判据诊断模型可以很好地识别作物的重金属污染胁迫程度。 (2)利用光谱二值编码技术研究反射光谱的全局特征,发现在680-720nm波长范围内的光谱二值编码能够快速辨识出农作物(尤其是水稻)重金属污染胁迫特征。 (3)根据小波分析的信号奇异性理论进行高光谱信号异常值的检测,对比不同小波母函数对光谱特征的分解效果,选择利用db3小波基对反射光谱曲线进行5层小波分解,发现在700-750nm波段小波系数变化剧烈,并且出现异常极值。对异常极值、异常幅值等与农作物重金属污染胁迫水平的相关分析发现,无污染地区奇异极大值均小于0.01;同时,异常极值、异常幅值等奇异指标随污染胁迫水平加剧而不断增大,证明利用小波分解可以实现对重金属污染胁迫的有效识别。 3.农作物重金属污染胁迫等级评价。将模糊理论与人工神经网络系统相结合,集成模糊推理对模糊信息的表达能力,人工神经网络的自学习与非线性映射能力,建立由输入层、模糊化层、模糊规则推理层和输出层构成的动态模糊神经网络模型。模型以农作物重金属污染胁迫综合光谱敏感因子为输入,农作物重金属污染胁迫等级为输出。经多组数据分析、检验,证明该模型高效而稳定,能够实现对农作物重金属污染胁迫等级的快速、准确评价。论文的创新之处在于综合分析农作物重金属污染胁迫下叶绿素、氮素和水分含量的微小变化及其光谱响应特征,获取和度量响应各因子微弱变化的敏感光谱参数,克服传统研究中仅利用单一指标表达和分析重金属污染胁迫信息的片面性;通过小波分析方法计算农作物重金属污染胁迫的光谱奇异性特征,充分利用了高光谱数据的全局和局部细节信息,有效地增强了农作物重金属污染胁迫遥感微弱信号。基于多重判据理论,利用动态模糊神经网络模型和多维特征光谱空间构造农作物重金属污染胁迫综合诊断指标,建立定量的重金属污染胁迫等级评价模型,克服了传统方法缺乏普适性和不稳定的弱点。

关键词：重金属污染多维光谱特征空间动态模糊神经网络遥感计算农作物

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车用质子交换膜燃料电池湿度软测量研究

车用质子交换膜燃料电池湿度软测量研究

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作者：谭保华武汉理工大学

学位级别：博士

车载燃料电池系统运行时，其内部湿度是非常重要的状态参数，严重影响电池的工作性能和寿命，而现有手段和方法难以直接测量获得湿度参数。因此，开展质子交换膜燃料电池湿度软测量关键技术与方法研究，具有重要的理论意义和现实意义。... 详细信息

车载燃料电池系统运行时，其内部湿度是非常重要的状态参数，严重影响电池的工作性能和寿命，而现有手段和方法难以直接测量获得湿度参数。因此，开展质子交换膜燃料电池湿度软测量关键技术与方法研究，具有重要的理论意义和现实意义。本文以自主研发的大功率车用质子交换膜燃料电池系统为研究对象，对湿度机理、基于内阻的软测量方法、基于模糊集方法和神经网络方法的湿度软测量和优化，以及湿度软仪表系统进行了较为系统的研究。本文的主要研究成果如下：提出了一种基于内阻的车用燃料电池湿度软测量方法。该方法基于燃料电池质子交换膜的含水量（湿度）与电池内阻的高度相关性，通过研究和引入内阻与湿度之间的经验公式，建立了基于内阻的湿度软测量。采用优化后的实测内阻数据，验证了湿度软测量的结果与理论值符合性较好。建立了一种基于模糊集的燃料电池湿度状态软测量模型。用内阻值、初始开路电压和指定运行条件下的输出电压等3个参数作为模糊逻辑模型的输入值，用湿度值作为模型输出，采用正态高斯隶属度函数，使用标准可加性学习算法，采用实际运行测试数据进行燃料电池湿度预测，输出结果与实际湿度状态符合程度较高。建立了一种车用燃料电池湿度软测量的动态模糊神经网络模型。提出了基于动态模糊神经网络的车用燃料电池湿度软测量方法，并基于实际测试数据对湿度软测量结果进行了分析和比较。仿真结果表明：该方法相对于基于单一神经网络湿度软测量方法，输出更为准确，且输出误差更小。设计和实现了一种燃料电池运行时湿度监测软仪表系统。结合基于内阻和动态神经网络的湿度软测量方法，设计完成了软硬件系统，完成了上下位机之间的通讯和操作界面设计。基于实测数据的软仪表输出湿度状态与实际情况完全符合，验证了软仪表运行的有效性。综上所述，本文分别从湿度机理分析、基于内阻的湿度软测量、基于模糊集的湿度软测量、基于神经网络的湿度软测量、基于动态模糊神经网络的湿度软测量和湿度软仪表系统设计出发，提出了相关的研究思路和方法，并采用实际运行数据和仿真结果对本文设计的可行性和有效性进行了验证，为车用燃料电池的湿度软测量，以及涉及到的其它相关问题的研究，提供了一些思路和参考。

关键词：质子交换膜燃料电池内阻湿度软测量动态模糊神经网络

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基于D-FNN的混沌铁磁谐振系统非线性补偿控制方法

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工矿自动化 2012年第11期38卷 23-26页

作者：马草原刘建峰高山刘浩中国矿业大学信电学院江苏徐州221116

针对电网混沌铁磁谐振系统产生的混沌现象,提出基于动态模糊神经网络的混沌铁磁谐振系统非线性补偿控制方法。该方法采用动态模糊神经网络来逼近系统的非线性部分,消除了过电压的混沌现象,将系统稳定到目标位置,实现了对系统的非线性补... 详细信息

针对电网混沌铁磁谐振系统产生的混沌现象,提出基于动态模糊神经网络的混沌铁磁谐振系统非线性补偿控制方法。该方法采用动态模糊神经网络来逼近系统的非线性部分,消除了过电压的混沌现象,将系统稳定到目标位置,实现了对系统的非线性补偿控制。Matlab仿真结果表明,基于动态模糊神经网络的非线性补偿控制方法控制结果正确,响应快速。

关键词：电力系统混沌铁磁谐振系统动态模糊神经网络非线性补偿非线性控制

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基于DFNN的采煤机牵引电机功率平衡控制

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煤矿机械 2014年第6期35卷 35-36页

作者：周元华马宏伟西安科技大学机械工程学院西安710054 长江大学机械工程学院湖北荆州434023

采煤机牵引部双电机采用主从控制方案,利用动态模糊神经网络对从电机进行了动态建模,使从电机能够实时跟踪主电机的转矩,实现了在线功率平衡控制。该方法避免了采煤机电机控制系统精确数学建模的问题。在MATLAB中仿真表明,DFNN比BP神经... 详细信息

采煤机牵引部双电机采用主从控制方案,利用动态模糊神经网络对从电机进行了动态建模,使从电机能够实时跟踪主电机的转矩,实现了在线功率平衡控制。该方法避免了采煤机电机控制系统精确数学建模的问题。在MATLAB中仿真表明,DFNN比BP神经网络具有较快的训练速度,网络规模得到减少,适合于动态系统的控制。

关键词：采煤机动态模糊神经网络功率平衡控制动态建模

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