检索结果-内蒙古大学图书馆

都市快轨交通 2015年第4期28卷 57-61页

作者：李春晓李海鹰蒋熙许心越赵阿群北京交通大学轨道交通控制与安全国家重点实验室北京100044 北京交通大学交通运输学院北京100044 北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

针对轨道交通车站短时进站客流的不均衡性、高度非线性和时变性特点,结合逻辑推理能力强的模糊技术与自学习能力强的神经网络,提出一种基于广义动态模糊神经网络(GD-FNN)的短时进站客流量预测方法。以北京轨道交通各车站的进站客流量数... 详细信息

针对轨道交通车站短时进站客流的不均衡性、高度非线性和时变性特点,结合逻辑推理能力强的模糊技术与自学习能力强的神经网络,提出一种基于广义动态模糊神经网络(GD-FNN)的短时进站客流量预测方法。以北京轨道交通各车站的进站客流量数据为例,分析轨道交通车站的进站客流特征,确定影响短时客流分布的主要因素;然后采用GD-FNN方法构建车站短时进站量的预测模型,实现对北京轨道交通系统若干车站进站量的预测。预测结果表明:该方法与传统的神经网络相比,预测效果更准确(最大相对误差小于8%),稳定性好。

关键词：轨道交通广义动态模糊神经网络短时客流预测进站量

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基于广义动态模糊神经网络的肌电信号模式识别系统

基于广义动态模糊神经网络的肌电信号模式识别系统

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作者：熊汉华中科技大学

学位级别：硕士

在现代康复医学领域中,人们对具有智能康复功能的医疗系统需求越来越高,而通过肌电信号对人体运动信息和意图进行准确判断是建立此类系统的必要前提之一。本文旨在系统地研究肌电信号特点机理、采集方式、特征提取方法、动作识别方法,... 详细信息

在现代康复医学领域中,人们对具有智能康复功能的医疗系统需求越来越高,而通过肌电信号对人体运动信息和意图进行准确判断是建立此类系统的必要前提之一。本文旨在系统地研究肌电信号特点机理、采集方式、特征提取方法、动作识别方法,通过多种肌电特征提取方法的比较研究并结合模式识别算法建立起一套稳定的实验平台,通过实测肌电数据在该平台上进行分析验证,达到识别人手多动作模式的目的。本文首先介绍了肌电信号模式识别研究及其相关领域应用现状。然后系统研究了多种肌电信号分析和提取方法并阐述了它们的意义,接着对模糊系统和神经网络的结构特点、运行机制进行介绍并结合两者的优势引出了模糊神经网络,介绍该网络的权值运算、隶属度函数选择、基本结构,重点讨论了一种具有动态调整功能的模糊神经网络并分析了它的网络结构。然后介绍了肌电信号采集装置的系统结构,叙述了该装置硬件设计过程和软件组成。接着对广义的动态模糊神经网络模式识别算法准则和实现流程进行了详细的阐述。在最后实验阶段采用了7种特征提取方法并对它们进行分析比较,然后对它们的模式识别结果进行了总结。实验表明,采用广义的动态模糊神经网络算法对手部7种动作进行识别的准确率可达97%以上,且其在多种特征提取方法应用下具有一定的适用性。本文通过对该实验平台的研发,实现了基于肌电信号的人手多动作模式识别。在今后的研究中将继续改善肌电信号采集方式,研究新的特征提取方法,同时对识别算法进行改进以提高系统的实时性,为以后应用于康复机器人运动控制打下良好的基础。

关键词：肌电信号特征提取模式识别广义动态模糊神经网络

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基于改进基函数的自适应动态模糊神经网络算法研究

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系统仿真学报 2010年第6期22卷 1375-1379页

作者：张德丰周灵全解生孙亚民马子龙佛山科学技术学院计算机系佛山528000 南京理工大学计算机科学与技术学院南京210094 哈尔滨工业大学电子工程系哈尔滨150001

在D-FNN算法基础上,提出了基于椭圆基函数(EBF)的广义动态模糊神经网络。该算法提出模糊ε-完备性作为高斯函数宽度的确定准则,避免初始化选择的随机性;同时,该算法不仅能对模糊规则而且能对输入变量的重要性作出评价,从而使得每个输入... 详细信息

在D-FNN算法基础上,提出了基于椭圆基函数(EBF)的广义动态模糊神经网络。该算法提出模糊ε-完备性作为高斯函数宽度的确定准则,避免初始化选择的随机性;同时,该算法不仅能对模糊规则而且能对输入变量的重要性作出评价,从而使得每个输入变量和模糊规则都可以根据误差减少率(ERR)来修正。其应用不仅可以用来建模,还可以用来抽取有意义的模糊规则以获取知识。通过与D-FNN以及其他方法的比较,可以看到GD-FNN在学习效率和性能方面具有突出的优势。最后针对实际案例进行了仿真分析,验证了该算法的有效性和高效性。

关键词：动态模糊神经网络广义动态模糊神经网络椭圆基函数模糊规则

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基于GD-FNN和参考模型的无人艇航向鲁棒自适应控制

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船舶力学 2021年第5期25卷 598-606页

作者：包涛董早鹏张波韦喜忠中国船舶科学研究中心江苏无锡214082 高性能船舶技术教育部重点实验室(武汉理工大学) 武汉430063 武汉理工大学交通学院武汉430063

为使无人艇在复杂环境干扰下能按希望要求改变航向,本文设计了一种基于广义动态模糊神经网络和参考模型的鲁棒自适应控制器。首先针对因环境干扰产生的不确定干扰项基于广义动态模糊神经网络建立了无人艇运动控制的逆动态模型,设计了模... 详细信息

为使无人艇在复杂环境干扰下能按希望要求改变航向,本文设计了一种基于广义动态模糊神经网络和参考模型的鲁棒自适应控制器。首先针对因环境干扰产生的不确定干扰项基于广义动态模糊神经网络建立了无人艇运动控制的逆动态模型,设计了模糊神经网络的自适应率以进一步调整神经网络权值,并结合无人艇运动控制模型的参考模型设计了无人艇航向鲁棒自适应控制器,然后通过Lyapunov稳定性理论,证明了基于该控制器的无人艇航向控制系统的稳定性,最后采用半物理仿真实验验证了该控制方法的有效性和准确性。

关键词：高速无人艇航向控制广义动态模糊神经网络鲁棒自适应控制 Lyapunov稳定性理论

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基于SVM-GDFNN的上肢康复训练机器人处方诊断

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机械工程学报 2013年第13期49卷 17-23页

作者：潘礼正宋爱国徐国政李会军徐宝国东南大学仪器科学与工程学院南京210096 南京邮电大学自动化学院南京210003

针对目前上肢康复训练机器人缺少对患肢训练模式智能处方诊断的问题,提出基于支持向量机和广义动态模糊神经网络(Support vector machine and generalized dynamic fuzzy neural networks,SVM-GDFNN)相融合的处方诊断方法。利用SVM采用... 详细信息

针对目前上肢康复训练机器人缺少对患肢训练模式智能处方诊断的问题,提出基于支持向量机和广义动态模糊神经网络(Support vector machine and generalized dynamic fuzzy neural networks,SVM-GDFNN)相融合的处方诊断方法。利用SVM采用结构风险最小原则,具有很好泛化能力的特点,对样本进行初步处方诊断。同时针对在SVM支持矢量附近区域样本易于出现错诊现象,利用GDFNN网络对支持矢量附近区域样本进行复诊,最终根据设计的诊断原则对患肢运动训练模式进行确诊。结合临床试验运用,分析患肢运动性能特征提取方法,阐述SVM-GDFNN处方诊断方法的模型建立以及测试诊断过程。临床试验结果表明该方法能够有效地减少样本的错诊现象,具有较高的诊断准确率;实现运动训练模式智能处方诊断功能,有助于提高康复训练机器人临床智能化水平。

关键词：康复机器人支持向量机广义动态模糊神经网络智能诊断

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分级在线自组织学习的GD-FNN算法研究

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中山大学学报（自然科学版） 2015年第3期54卷 26-29,35页

作者：左军周灵孙亚民佛山科学技术学院电子与信息工程学院广东佛山528000 南京理工大学计算机科学与技术学院江苏南京210094

提出了基于椭圆基函数(EBF)的广义动态模糊神经网络(GD-FNN)算法。算法提取的模糊规则具有很好可理解性,可以作为建模工具,也可以作为知识提取的工具。广义动态模糊神经网络由于基于模糊ε-完备性,同时提出了一种新颖的在线参数分配机制... 详细信息

提出了基于椭圆基函数(EBF)的广义动态模糊神经网络(GD-FNN)算法。算法提取的模糊规则具有很好可理解性,可以作为建模工具,也可以作为知识提取的工具。广义动态模糊神经网络由于基于模糊ε-完备性,同时提出了一种新颖的在线参数分配机制,从而缓解了初始化的随机选择,且与输入变量不同值域没有关系,因而更容易构造一个较好性能的模糊系统。开发了仿真程序,对具体案例进行仿真,取得了较为理想的结果。

关键词：广义动态模糊神经网络动态模糊神经网络径向基函数椭圆基函数

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基于GD-FNN的特高压直流输电暂态稳定控制

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电力系统保护与控制 2013年第10期41卷 1-6页

作者：蒋平严栋刘盛松胡伟东南大学电气工程学院江苏南京210096 江苏电力调度控制中心江苏南京210024

特高压直流输电输电容量大、控制灵活迅速,在我国"西电东送"战略中扮演了重要角色,其对受端交流系统暂态稳定性的影响也随输电容量的增大而变大。提出采用广义动态模糊神经网络(GD-FNN)控制来提高系统暂态稳定性,通过附加控... 详细信息

特高压直流输电输电容量大、控制灵活迅速,在我国"西电东送"战略中扮演了重要角色,其对受端交流系统暂态稳定性的影响也随输电容量的增大而变大。提出采用广义动态模糊神经网络(GD-FNN)控制来提高系统暂态稳定性,通过附加控制信号动态调节输送功率从而给系统提供足够阻尼。根据系统选择合适的调制信号以及控制维数,对GD-FNN系统训练后通过系统误差和模糊规则的ε-完备性作为判据来优化系统结构,同时对隶属度函数的参数进行修正,从而保证了控制器具有紧凑的结构和良好的泛化能力。仿真结果表明,所设计的暂态稳定控制器在保持系统稳定方面具有优越的性能,并且鲁棒性较好,可有效保障机组和电网的安全稳定运行。

关键词：特高压直流输电广义动态模糊神经网络暂态稳定 PSCAD EMTDC

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基于GD-FNN的金融股指预测模型

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计算机应用研究 2010年第9期27卷 3272-3275,3278页

作者：孙彬李铁克张文学北京科技大学经济管理学院北京100083 钢铁生产制造执行系统技术教育部工程研究中心北京100083 宁夏医科大学理学院银川750004

针对股票市场内部结构复杂性和外部因素多变性,构建一种基于椭圆基函数且能够动态调整网络结构的广义动态模糊神经网络模型对金融股指进行预测。以上证指数为例,在价格和成交量的基础上,将与股票市场密切相关的宏观经济指标引入模型预... 详细信息

针对股票市场内部结构复杂性和外部因素多变性,构建一种基于椭圆基函数且能够动态调整网络结构的广义动态模糊神经网络模型对金融股指进行预测。以上证指数为例,在价格和成交量的基础上,将与股票市场密切相关的宏观经济指标引入模型预测指标体系。通过滑动时间窗对数据集进行处理,提高了模型预测准确性并降低了运算时间。与其他神经网络模型预测效果进行比较,结果表明提出的模型具有较好的预测效果。

关键词：广义动态模糊神经网络金融股指预测预测指标体系动态模糊规则抽取滑动时间窗金融非线性系统辨识

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某武器随动系统负载模拟器多余力矩辨识与抑制技术研究

某武器随动系统负载模拟器多余力矩辨识与抑制技术研究

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作者：王力南京理工大学

学位级别：博士

重型火炮(火箭炮)等武器当中随动系统的动态性能,是影响其机动性、操瞄自动化和射击快速性的主要因素。随动系统负载模拟器能够动态实时模拟重型火炮在调转射击过程中的受力载荷变化,在总装之前对武器随动系统进行动态性能考核；但是,... 详细信息

重型火炮(火箭炮)等武器当中随动系统的动态性能,是影响其机动性、操瞄自动化和射击快速性的主要因素。随动系统负载模拟器能够动态实时模拟重型火炮在调转射击过程中的受力载荷变化,在总装之前对武器随动系统进行动态性能考核；但是,负载模拟器当中存在的多余力矩对加载力矩造成很大的耦合干扰。因此,对多余力矩的形成机理、辨识与抑制技术进行研究,提高随动系统负载模拟器的力矩加载精度,具有重要的理论意义和应用价值。本论文的研究工作主要集中在以下几方面：(1)对随动系统负载模拟器的组成结构和工作原理进行了深入分析,应用伺服阀和马达的流量连续性方程,以及马达和负载的力矩平衡方程,结合电气部分的数学方程,推导了阀控液压马达伺服系统加载力矩的传递函数、执行环节的传递函数和多余力矩的传递函数,并进而建立了随动负载模拟器的状态空间模型,为加载力矩控制器的设计提供了理论支撑。(2)根据液压伺服控制系统的结构原理图,在校核计算元件参数的基础上,利用AMESim仿真软件平台搭建了随动负载模拟器的物理模型,为多余力矩的辨识与预测提供了实验平台；利用Matlab/Simulink与AMESim软件,建立了随动负载模拟器的联合仿真模型,为加载力矩控制器的设计提供了仿真平台。(3)研究了基于误差饱和抑制函数的BP神经网络、基于聚类分析的T-S模糊模型和基于灰色理论模型的多余力矩辨识和预测方法,结合辨识测试数据和所提出的性能评价指标,对三种方法的辨识结果与预测精度进行了比较和总结。结果表明,灰预测模型结构简单、计算量小,可有效用于多余力矩的在线预测。(4)针对加载力矩控制器设计当中面临的问题,在分析模糊逻辑和传统PID控制系统的构成与特点的基础上,改进了动态模糊神经网络GD-FNN和灰预测变论域自适应模糊PID控制器的结构与参数学习算法,提出了基于GD-FNN和基于GF-PID的加载力矩控制器,并结合AMESim仿真平台进行了多余力矩抑制仿真。(5)编写了随动负载模拟器的控制软件,针对某武器随动系统的考核要求,进行了两种加载力矩控制器的多余力矩抑制试验,结果表明,所提出的GF-PID加载力矩控制器可以有效抑制多余力矩的幅值,能够用于随动系统的模拟加载试验；随后,以所建设的“随动系统通用负载模拟加载试验系统”为依托,对某型号武器随动系统的动静态性能进行了考核验证。结果表明,其静态调转精度、等速跟踪误差和等效正弦跟踪均方差均满足设计指标要求。

关键词：随动负载模拟器阀控马达多余力矩神经网络辨识灰预测广义动态模糊神经网络模糊自适应PID控制

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基于GD-FNN的微生物发酵过程软测量建模

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仪表技术与传感器 2013年第12期 173-177页

作者：黄永红孙丽娜孙玉坤聂文惠江苏大学电气信息工程学院江苏镇江212013

针对微生物发酵过程关键生物参数(如菌体浓度、基质浓度、产物浓度等)难以直接在线测量的问题,提出了一种基于广义动态模糊神经网络(GD-FNN)的软测量建模方法。GD-FNN算法基于椭圆基函数(EBF),以模糊-完备性作为在线参数分配机制。该方... 详细信息

针对微生物发酵过程关键生物参数(如菌体浓度、基质浓度、产物浓度等)难以直接在线测量的问题,提出了一种基于广义动态模糊神经网络(GD-FNN)的软测量建模方法。GD-FNN算法基于椭圆基函数(EBF),以模糊-完备性作为在线参数分配机制。该方法学习时参数调整和结构辨识同时进行,并能自动地确定模糊规则从而达到系统的特定性能。文中以青霉素发酵过程为研究对象,应用一致关联度法确定软测量模型的辅助变量后,建立了GD-FNN软测量模型。仿真结果表明,基于GD-FNN的软测量建模比基于径向基(RBF)神经网络的软测量建模运算速度快、预测精度高、泛化能力强。

关键词：广义动态模糊神经网络一致关联度青霉素软测量

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