检索结果-内蒙古大学图书馆

第33届中国过程控制会议

作者：邹亚男伍小龙韩红桂李杰北京工业大学信息学部计算智能与智能系统北京市重点实验室北京城市排水集团有限责任公司

城市污水处理过程存在机理不清且多干扰等特征,导致操作变量难以实现准确控制。文中提出一种基于动态模糊神经网络的城市污水处理鲁棒逆控制方法,实现了关键操作变量溶解氧浓度的跟踪控制。首先,设计了一种基于非仿射系统逆运算的逆控制... 详细信息

城市污水处理过程存在机理不清且多干扰等特征,导致操作变量难以实现准确控制。文中提出一种基于动态模糊神经网络的城市污水处理鲁棒逆控制方法,实现了关键操作变量溶解氧浓度的跟踪控制。首先,设计了一种基于非仿射系统逆运算的逆控制器,解决了污水系统动力学无法描述情况下的控制律难以获取问题;其次,设计了一种基于动态模糊神经网络的超前自适应预测器,获得了基于扰动边界的补偿控制律,克服了控制器以及污水处理过程中同时存在的干扰;最后,利用投影算子完成控制器参数的在线调整,实现了控制器对溶解氧浓度的准确跟踪控制。基于国际基准仿真平台BSM1的实验结果验证了方法的可行性和优越性。

关键词：动态模糊神经网络溶解氧鲁棒逆控制城市污水处理过程

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基于动态模糊神经网络的工程造价估算系统设计

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信息与电脑 2022年第20期34卷 134-136页

作者：赖震宇南昌大学科学技术学院江西共青城332020

针对传统系统进行造价估算时误差较大的问题,提出了基于动态模糊神经网络的工程造价估算系统设计。以包括工程量清单报表层、基础数据管理层、工程造价估算层共3层的系统总体为基础完成了系统软件设计。通过计算工程量、生成模糊规则库... 详细信息

针对传统系统进行造价估算时误差较大的问题,提出了基于动态模糊神经网络的工程造价估算系统设计。以包括工程量清单报表层、基础数据管理层、工程造价估算层共3层的系统总体为基础完成了系统软件设计。通过计算工程量、生成模糊规则库、检索模糊规则库及模型估算等步骤实现工程造价估算。测试结果表明,该系统估算误差为2.8%,设计系统可实现工程造价的高效、精准估算。

关键词：动态模糊神经网络工程造价造价估算系统系统设计

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基于动态模糊神经网络的配电网规划供电可靠性评估

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贵州大学学报（自然科学版） 2014年第6期31卷 73-76页

作者：李莉熊炜龙燕陆冬梅袁旭峰邹晓松贵州电力试验研究院贵州贵阳550001 贵州大学电气工程学院贵州贵阳550025

传统的供电可靠性评估方法是以准确的配电网结构和多年的元件可靠性历史数据为基础进行评估,难以实现对城市配电网规划方案的供电可靠性评估。为此本文提出一种基于动态模糊神经网络的配电网规划供电可靠性评估方法,首先对供电可靠性的... 详细信息

传统的供电可靠性评估方法是以准确的配电网结构和多年的元件可靠性历史数据为基础进行评估,难以实现对城市配电网规划方案的供电可靠性评估。为此本文提出一种基于动态模糊神经网络的配电网规划供电可靠性评估方法,首先对供电可靠性的影响因素进行分析,建立供电可靠性评价指标体系,然后利用动态模糊神经网络对规划目标年的供电可靠性进行评估,算例表明,该方法是有效的。

关键词：城市配电网规划供电可靠性评估动态模糊神经网络

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基于UCON和动态模糊神经网络的委托授权模型

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山东理工大学学报（自然科学版） 2010年第1期24卷 22-26页

作者：周丽丽王凤英王洪福山东理工大学计算机科学与技术学院山东淄博255049 滨州医学院附属医院山东滨州256603

分析了委托的基本特性、UCON以及动态模糊神经网络,提出了基于UCON和动态模糊神经网络的委托授权模型,并进行了可信度计算.该模型引入委托机制,解决了分布式环境下的授权问题.该模型具有动态性、属性可变性和访问过程连锁性,适合开放式... 详细信息

分析了委托的基本特性、UCON以及动态模糊神经网络,提出了基于UCON和动态模糊神经网络的委托授权模型,并进行了可信度计算.该模型引入委托机制,解决了分布式环境下的授权问题.该模型具有动态性、属性可变性和访问过程连锁性,适合开放式网络的需求.

关键词：委托授权 UCON 可信度动态模糊神经网络

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基于动态模糊神经网络的功放数字预失真装置及方法

基于动态模糊神经网络的功放数字预失真装置及方法

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作者：翟建锋张雷朱晓维 211189 江苏省南京市江宁区东南大学路2号

本发明公开了一种基于动态模糊神经网络的功放数字预失真装置，包括数字预失真器，对输入数字基带信号进行动态模糊神经网络预失真处理，功率放大器输出模拟基带信号经衰减耦合器功率耦合、宽带正交解调器正交解调、模数转换器模数转换... 详细信息

标准号: CN103731105B

本发明公开了一种基于动态模糊神经网络的功放数字预失真装置，包括数字预失真器，对输入数字基带信号进行动态模糊神经网络预失真处理，功率放大器输出模拟基带信号经衰减耦合器功率耦合、宽带正交解调器正交解调、模数转换器模数转换后生成输出数字基带信号；输入数字基带信号和输出数字基带信号同步输入预失真器训练模块，预失真器训练模块利用在线自组织学习算法进行参数训练后获得动态模糊神经网络模型参数，并发送给数字预失真器；本发明还提供一种功放数字预失真方法。本发明结合了模糊系统和神经网络的优点，能够根据非线性系统的复杂度动态的调整，实现简单，能很好的补偿功率放大器的非线性特性和记忆效应。

关键词：动态模糊神经网络数字基带信号数字预失真器基带信号输入数字训练模块功放功率放大器输出数字预失真装置模拟基带信号非线性特性非线性系统功率放大器模数转换器输入预失真数字预失真预失真处理正交解调器输出参数训练功率耦合记忆效应模糊系统模数转换模型参数神经网络学习算法预失真器正交解调动态的复杂度自组织耦合器宽带衰减并发

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基于动态模糊神经网络的功放数字预失真装置及方法

基于动态模糊神经网络的功放数字预失真装置及方法

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作者：翟建锋张雷朱晓维 211189 江苏省南京市江宁区东南大学路2号

标准号: CN103731105A

关键词：数字基带信号数字预失真动态模糊神经网络功率放大器预失真器功放模拟基带信号非线性特性非线性系统模数转换器参数训练功率耦合记忆效应模糊系统模数转换模型参数神经网络同步输入组织学习复杂度解调器预失真耦合器解调宽带衰减算法训练补偿

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一种基于动态模糊神经网络的海洋锋探测方法

一种基于动态模糊神经网络的海洋锋探测方法

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作者：毛科峰陈希宋新新杜辉刘科峰郭海龙陈捷 211101 江苏省南京市双龙街60号

本发明提供了一种基于动态模糊神经网络的海洋锋探测方法，其特征在于包括以下步骤：样本采集，获取目标海域目标时间段海洋锋样本参数；动态模糊神经网络模型训练；海洋锋探测；本发明提供了一种简便探测海洋锋的方法，只需采集变化后... 详细信息

标准号: CN110852440A

本发明提供了一种基于动态模糊神经网络的海洋锋探测方法，其特征在于包括以下步骤：样本采集，获取目标海域目标时间段海洋锋样本参数；动态模糊神经网络模型训练；海洋锋探测；本发明提供了一种简便探测海洋锋的方法，只需采集变化后的海洋锋影响参数数据，通过动态模糊神经网络进行探测，就能根据坐标点的经纬度拟合出变化后的海洋锋分布曲线图。

关键词：动态模糊神经网络海洋探测经纬度分布曲线图获取目标模型训练样本采集样本参数影响参数时间段坐标点拟合采集海域

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基于广义动态模糊神经网络的最大功率跟踪器控制方法

基于广义动态模糊神经网络的最大功率跟踪器控制方法

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作者：袁韬易斌王海龙杨静周凌王锐淇 401311 重庆市沙坪坝区大学城后勤工程学院

本发明公开了一种基于广义动态模糊神经网络的最大功率跟踪器控制方法，所述基于广义动态模糊神经网络的最大功率跟踪器控制方法在模糊神经网络算法的基础之上，提出基于广义动态的模糊神经网络的方法；基于椭圆基函数的，模糊完备性，... 详细信息

标准号: CN106527568A

本发明公开了一种基于广义动态模糊神经网络的最大功率跟踪器控制方法，所述基于广义动态模糊神经网络的最大功率跟踪器控制方法在模糊神经网络算法的基础之上，提出基于广义动态的模糊神经网络的方法；基于椭圆基函数的，模糊完备性，作为在线分配机制，使初始化选择避免随机性；对模糊规则重要性做出评价，对输入变量的重要性给出回应；使每条规则的输入变量的宽度根据系统性能的需求来实施在线的实时的自适应调整。运用广义动态的神经模糊网络理论仿真的结果能快速找到最大功率点在0.01秒，并且最大功率点振荡问题也得到了有效的克服，鲁棒性和快速性也较好。

关键词：动态模糊神经网络最大功率跟踪器最大功率点输入变量动态的模糊神经网络算法随机性模糊神经网络神经模糊网络自适应调整模糊规则系统性能在线分配振荡问题初始化基函数快速性鲁棒性完备性椭圆模糊

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基于广义动态模糊神经网络的燃气日负荷组合预报方法

基于广义动态模糊神经网络的燃气日负荷组合预报方法

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作者：陈虹丽王辉齐红芳郑薇李少阳王岩 150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区南通大街145号哈尔滨工程大学科技处知识产权办公室

本发明提供的是一种基于广义动态模糊神经网络的燃气日负荷组合预报方法。(1)采集城市燃气历史记录数据作为历史时间序列数据；(2)对历史时间序列数据进行异常数据判断和处理；(3)利用广义回归神经网络，对历史负荷时间序列即样本数据... 详细信息

标准号: CN102073785B

本发明提供的是一种基于广义动态模糊神经网络的燃气日负荷组合预报方法。(1)采集城市燃气历史记录数据作为历史时间序列数据；(2)对历史时间序列数据进行异常数据判断和处理；(3)利用广义回归神经网络，对历史负荷时间序列即样本数据进行差分处理再通过网络进行预测；(4)利用灰色神经网络，将输入历史负荷时间序列的一次累加生成数据作为网络的输入，输出对应预测日负荷的一次累加生成数据，训练网络，最后将输出值进行一次累减逆生成处理；(5)将步骤(3)、(4)得到的预测值作为广义动态模糊神经网络的输入，并对数据进行分组。本发明针对燃气日负荷的随机性，不稳定性，周期性等特点，采用了组合预报的方法，预测精度更高。

关键词：动态模糊神经网络负荷时间历史时间序列数据累加燃气随机性回归神经网络历史记录数据网络城市燃气进行预测神经网络样本数据异常数据预报方法对数据预测值差分采集预报训练

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基于动态模糊神经网络的青霉素发酵过程软测量建模方法

基于动态模糊神经网络的青霉素发酵过程软测量建模方法

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作者：黄永红孙玉坤夏成林王博朱湘临 212013 江苏省镇江市学府路301号

本发明公开一种基于动态模糊神经网络的青霉素发酵过程软测量建模方法，先确定青霉素发酵过程的在线可测变量、过程输入变量和为需离线化验的不直接可测变量；再将不直接可测变量作为主导变量，对过程输入变量、在线可测变量用一致相关... 详细信息

标准号: CN101929993A

本发明公开一种基于动态模糊神经网络的青霉素发酵过程软测量建模方法，先确定青霉素发酵过程的在线可测变量、过程输入变量和为需离线化验的不直接可测变量；再将不直接可测变量作为主导变量，对过程输入变量、在线可测变量用一致相关度算法分析其与主导变量的关联度，进行二次变量选择确定辅助变量，最后将确定的辅助变量作为软测量模型的输入变量，主导变量作为输出变量，采用动态模糊神经网络建立软测量模型并对其参数进行优化，本发明克服了传统模糊神经网络在初始模型的建立、规则数的确定等方面严重依赖于经验选择的不足，使得软测量模型的复杂度降低，进一步提高模型稳定性，有着良好的建模精度。

关键词：测量模型主导变量动态模糊神经网络辅助变量建模青霉素发酵过程软模糊神经网络变量选择参数进行初始模型发酵过程经验选择算法分析青霉素复杂度关联度规则数相关度二次离线化验依赖优化

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