检索结果-内蒙古大学图书馆

测绘科学 2024年第5期49卷 84-98页

作者：王春艳金鹏桂琪皓辽宁工程技术大学软件学院辽宁葫芦岛125105

针对遥感图像分割领域的模糊性和不确定性问题,提出一种全新的遥感图像分割方法。融合了均值和方差模糊以增强模型鲁棒性,采用合页损失函数简化计算,并引入结合遗传算法和基于约束的优化算法的新优化算法,以提升模型性能和准确度。通过... 详细信息

针对遥感图像分割领域的模糊性和不确定性问题,提出一种全新的遥感图像分割方法。融合了均值和方差模糊以增强模型鲁棒性,采用合页损失函数简化计算,并引入结合遗传算法和基于约束的优化算法的新优化算法,以提升模型性能和准确度。通过多组不同光谱和空间分辨率的遥感数据进行评估,计算了多个有效性指标,并进行详细比较分析。在高尔夫球场和海港地物类别分类实验中,相比于先进的区间二型模糊神经网络等方法,整体准确率平均提高了17.05%和6.5%。文中方法有效解决了遥感图像分割中的模糊性和不确定性问题,为遥感图像分割领域提供一个新的研究思路。

关键词：遥感图像分割模糊性不确定性区间二型模糊神经网络地物类别分类

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自组织区间二型模糊神经网络及其自适应学习算法

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控制理论与应用 2013年第6期30卷 785-791页

作者：姚兰肖建王嵩蒋玉莲西南交通大学电气工程学院四川成都610031 成都信息工程学院控制工程学院四川成都610225 西南交通大学交通运输与物流学院四川成都610031

针对复杂不确定非线性系统的辨识问题,提出一种基于聚类的自组织区间二型模糊神经网络学习算法.首先采用具有两个不同加权参数的FCM算法对输入数据进行划分来获取规则前件的不确定均值,同时结合聚类有效性标准确定模糊规则数目,从而自... 详细信息

针对复杂不确定非线性系统的辨识问题,提出一种基于聚类的自组织区间二型模糊神经网络学习算法.首先采用具有两个不同加权参数的FCM算法对输入数据进行划分来获取规则前件的不确定均值,同时结合聚类有效性标准确定模糊规则数目,从而自动完成神经网络的结构辨识和规则前件参数辨识;随后给出了基于梯度下降法和Lyapunov函数稳定收敛定理的规则后件权向量学习速率的自适应学习算法.通过非线性系统辨识实例,验证了该算法与其他方法相比具有更快的收敛速度和更高的逼近精度;并且利用该算法建立了某市电力短期负荷预测模型,结果表明该模型具有较高的预测精度,泛化性能更佳.

关键词：自组织区间二型模糊神经网络梯度下降法自适应学习算法

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基于区间二型模糊神经网络的出水氨氮软测量

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化工学报 2017年第3期68卷 1032-1040页

作者：韩红桂陈治远乔俊飞张会清北京工业大学信息学部北京100124 计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124

针对污水处理过程出水氨氮(ammonia nitrogen,NH4-N)难以实时检测的问题,提出了一种基于区间二型模糊神经网络(interval type-2 fuzzy neural networks,IT2FNN)的软测量方法,建立了出水NH4-N的软测量模型,实现了出水NH4-N的实时检测。首... 详细信息

针对污水处理过程出水氨氮(ammonia nitrogen,NH4-N)难以实时检测的问题,提出了一种基于区间二型模糊神经网络(interval type-2 fuzzy neural networks,IT2FNN)的软测量方法,建立了出水NH4-N的软测量模型,实现了出水NH4-N的实时检测。首先,采集和预处理相关过程变量的实际运行数据,通过主元分析法筛选出与出水NH4-N相关性较强的过程变量。其次,利用IT2FNN建立所选变量与出水NH4-N的软测量模型,通过梯度下降算法对模型相关参数进行修正。最后,将基于IT2FNN的出水NH4-N软测量模型应用于实际污水处理过程。实验结果表明,提出的出水NH4-N软测量方法不仅能够实现污水处理过程出水NH4-N的实时检测,而且具有较高的检测精度。

关键词：出水氨氮软测量区间二型模糊神经网络动态建模污水处理过程

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基于区间二型模糊神经网络的垂直切换算法

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电子学报 2021年第5期49卷 928-935页

作者：马彬王双双陈海波重庆邮电大学计算机科学与技术学院重庆400065 重庆邮电大学计算机网络与通信技术重点实验室重庆400065

在超密集异构无线网络中,针对传统垂直切换算法无法同时描述网络状态的模糊性和随机性,导致网络性能得不到有效提升的问题,提出一种基于区间二型模糊神经网络的垂直切换算法.重构了两阶段判决算法:在网络预筛选阶段,定义了历史接入率,... 详细信息

在超密集异构无线网络中,针对传统垂直切换算法无法同时描述网络状态的模糊性和随机性,导致网络性能得不到有效提升的问题,提出一种基于区间二型模糊神经网络的垂直切换算法.重构了两阶段判决算法:在网络预筛选阶段,定义了历史接入率,结合当前候选网络集的数目设置阈值.根据接收信号强度和剩余可用带宽,对用户接收范围内的所有网络进行初步筛选;再在垂直切换判决阶段,将剩余候选网络的时延,丢包率以及误码率作为区间二型模糊神经网络的输入,利用前馈神经网络的结构完成模糊逻辑推理,经训练之后计算得到输出判决值,从而选择最佳接入网络.实验结果表明,该算法能在保证时间开销较低的同时,有效降低切换决策的错误概率,减少切换失败和切换次数,提升网络总吞吐量.

关键词：区间二型模糊神经网络超密集垂直切换模糊性随机性

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基于正则化AdaBound的区间二型模糊神经网络软测量建模

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仪器仪表学报 2022年第8期43卷 215-224页

作者：冯琳赵涛岩曹江涛李平商瑀辽宁石油化工大学信息与控制工程学院抚顺113001 辽宁科技大学电子与信息工程学院鞍山114051 中国石油天然气股份有限公司抚顺石化分公司烯烃厂抚顺113004

针对复杂化工过程中存在强非线性、多变量耦合、参数时变及大时滞等因素,导致监测变量软测量精度不高的问题,提出了一种基于正则化AdaBound的区间二型模糊神经网络(RAIT2FNN)软测量建模方法。首先为了解决区间二型神经网络(IT2FNN)结构... 详细信息

针对复杂化工过程中存在强非线性、多变量耦合、参数时变及大时滞等因素,导致监测变量软测量精度不高的问题,提出了一种基于正则化AdaBound的区间二型模糊神经网络(RAIT2FNN)软测量建模方法。首先为了解决区间二型神经网络(IT2FNN)结构难以确定的问题,提出了一种采用激励强度和相似度定义增长和删减指标的自组织产生规则的算法。该算法利用激励强度的大小决定是否产生规则,并根据相似度进行规则的删减从而确定了区间二型模糊神经网络的结构。其次,本文提出正则化和AdaBound相结合的算法对RAIT2FNN模型相关参数进行修正,使得不同参数具有有界的自适应学习速率。最后将RAIT2FNN作为软测量模型应用于环己烷无催化氧化过程尾氧浓度预测问题中。实验结果为测试时间为0.0082,训练RMSE为0.0182,测试RMSE为0.0096,表明RAIT2FNN作为软测量模型具有预测及时且预测精度较高的优点。

关键词：区间二型模糊神经网络软测量环己烷无催化氧化过程尾氧浓度

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基于区间二型模糊神经网络反演控制抑制二惯量系统的机械振动

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北京理工大学学报 2016年第6期36卷 611-615页

作者：王树波任雪梅北京理工大学自动化学院北京100081

针对带有不确定性和扰动的二惯量伺服系统,提出了一种基于区间二型模糊神经网络的自适应反演控制策略抑制系统的机械振动.首先建立了二惯量系统的动力学模型,设计了反演自适应控制律;其次系统中负载和电机两端未知的扰动变量定义为待估... 详细信息

针对带有不确定性和扰动的二惯量伺服系统,提出了一种基于区间二型模糊神经网络的自适应反演控制策略抑制系统的机械振动.首先建立了二惯量系统的动力学模型,设计了反演自适应控制律;其次系统中负载和电机两端未知的扰动变量定义为待估计项,采用区间二型模糊神经网络对其进行估计,给出了基于区间二型模糊神经网络的参数自适应律.基于李雅普诺夫稳定性理论,证明了闭环系统输出跟踪的收敛性,并且跟踪误差可以通过调节控制参数达到任意小.仿真结果表明该方法具有较好的控制性能.

关键词：二惯量系统区间二型模糊神经网络自适应控制反演控制

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基于敏感性分析的区间二型模糊神经网络出水总氮软测量

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水利水电技术（中英文） 2023年第4期54卷 120-130页

作者：杨文琚孙晨暄伍小龙北京工业大学信息学部北京100124 北京工业大学计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124

【目的】出水总氮检测在监测污水处理厂超标排放和预防水质富营养化中发挥了重要的作用,但仍存在精度低,实时性不强的问题。为解决城市污水处理过程出水总氮难以在线精准检测的问题,提出了一种基于敏感性分析的区间二型模糊神经网络(SA-... 详细信息

【目的】出水总氮检测在监测污水处理厂超标排放和预防水质富营养化中发挥了重要的作用,但仍存在精度低,实时性不强的问题。为解决城市污水处理过程出水总氮难以在线精准检测的问题,提出了一种基于敏感性分析的区间二型模糊神经网络(SA-IT2FNN)出水总氮软测量方法。【方法】采用敏感性分析法(Sensitivity Analysis,SA),选取与污水处理过程出水总氮关联性较强的主元变量。然后,将所选的关键主元变量作为IT2FNN的输入变量,通过训练模型参数建立出水总氮软测量模型。【结果】仿真结果显示:对于冬季数据集,SA-IT2FNN选取6个、8个、10个主元变量进行预测时,训练时间分别为6.2 s、7.8 s、9.7 s;均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)分别为0.44、0.35、0.33。另外,SA-IT2FNN选择8主元变量预测时,夏季和冬季对应的测试RMSE分别为0.38和0.39。【结论】结果表明:SA通过对模型的输入变量降维,有效提高了模型的预测效果;基于IT2FNN的总氮软测量模型在不同工况下都能够保证预测精度,具有较好的学习和预测能力。研究成果展示了人工智能在总氮检测中的独特作用,为污水处理出水指标高精度检测提供了有效的方法。

关键词：城市污水处理过程出水总氮区间二型模糊神经网络敏感性分析法软测量模型

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基于区间二型模糊神经网络的臭氧浓度预测

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计算机应用与软件 2022年第6期39卷 329-335页

作者：赵晓东徐浩然郭志萍任改莎河北科技大学信息化建设与管理中心河北石家庄050011 河北科技大学信息科学与工程学院河北石家庄050011 石家庄市鹿泉区气象局河北石家庄050200

针对传统的大气臭氧浓度预测存在预测精度低、计算效率低等问题,将模糊聚类与神经网络相结合,提出一种使用区间二型模糊神经网络进行臭氧浓度预测的方法。用模糊C均值的方法筛选出适应性最高的有效规则,并进行区间二型模糊神经网络的结... 详细信息

针对传统的大气臭氧浓度预测存在预测精度低、计算效率低等问题,将模糊聚类与神经网络相结合,提出一种使用区间二型模糊神经网络进行臭氧浓度预测的方法。用模糊C均值的方法筛选出适应性最高的有效规则,并进行区间二型模糊神经网络的结构设计;使用LM算法(Levenberg-Marquardt)进行模糊神经网络的参数及权重调整。使用2018年石家庄气象臭氧数据集验证系统进行验证,并与使用梯度下降算法(Gradient Descent)的模糊神经网络系统进行比较,结果表明,该方法可以更好地预测臭氧浓度,采用LM算法比采用GD算法可获得更好的预测性能。

关键词：臭氧浓度预测区间二型模糊神经网络模糊神经网络 LM算法模糊C均值

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基于事件触发的多电机驱动系统模糊自适应反步控制

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组合机床与自动化加工技术 2025年第2期 109-113,119页

作者：陈志威罗绍华李枫韵胡廷耀贵州大学机械工程学院贵阳550025 南京航空航天大学能源与动力学院南京210016

针对多电机驱动系统,为解决负载装置跟踪参考运动轨迹的控制问题,提出了一种基于事件触发的模糊自适应反步控制方案。首先,建立了多电机驱动系统包含死区、摩擦、未知干扰和工作负载等非线性因素的动力学模型;其次,将速度函数、区间二... 详细信息

针对多电机驱动系统,为解决负载装置跟踪参考运动轨迹的控制问题,提出了一种基于事件触发的模糊自适应反步控制方案。首先,建立了多电机驱动系统包含死区、摩擦、未知干扰和工作负载等非线性因素的动力学模型;其次,将速度函数、区间二型模糊神经网络、二阶跟踪微分器融入到反步控制框架中,以解决多电机驱动系统的负载跟踪控制问题;同时,采用事件触发策略更新控制器输入,达到节约通信资源的目的,李雅普诺夫理论证明了所提方案的稳定性;最后,仿真实验结果证明了所设计方案的有效性。

关键词：多电机驱动系统事件触发区间二型模糊神经网络反步控制

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基于二型模糊神经网络的不确定混沌系统鲁棒性自适应控制

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南京理工大学学报 2019年第4期43卷 432-438页

作者：李洪梅高媛陈向坚江苏科技大学计算机学院

该文提出的鲁棒的自适应区间二型模糊神经网络控制(RAITIIFNNC)系统由一个区间二型模糊神经网络识别器与一个鲁棒性控制器组成。识别器完成了对场地不确定性的在线评估,鲁棒控制器用来减小逼近错误,两者结合可以获得更好地跟踪与同步混... 详细信息

该文提出的鲁棒的自适应区间二型模糊神经网络控制(RAITIIFNNC)系统由一个区间二型模糊神经网络识别器与一个鲁棒性控制器组成。识别器完成了对场地不确定性的在线评估,鲁棒控制器用来减小逼近错误,两者结合可以获得更好地跟踪与同步混沌系统。所有的参数学习算法来源于Lyapunov稳定理论以保证网络汇聚的同时有稳定同步的表现。算例分析证明:新系统在同步两个Lorenz混沌系统时具有更好的效率。

关键词：不确定性混沌系统混沌同步自适应控制区间二型模糊神经网络 Lyapunov稳定

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