检索结果-内蒙古大学图书馆

软件学报 1999年第2期10卷 155-159页

作者：郭木河杨磊陶西平何克忠张钹清华大学计算机科学与技术系清华大学智能技术与系统国家重点实验室

在实际的应用中，由于室外移动机器人面临着复杂的环境，道路中充满阴影、水迹等环境噪声．这些噪声严重地损害了以往的各种视觉导航算法的鲁棒性．提出了一种新的面向室外移动机器人导航的阴影消除算法．详述了使用模糊神经网在低分辨... 详细信息

在实际的应用中，由于室外移动机器人面临着复杂的环境，道路中充满阴影、水迹等环境噪声．这些噪声严重地损害了以往的各种视觉导航算法的鲁棒性．提出了一种新的面向室外移动机器人导航的阴影消除算法．详述了使用模糊神经网在低分辨率图像上对阴影进行识别，利用遗传算法进行网络结构优化，最后消除原始图像中阴影的方法和过程．同时给出了利用该算法在ＴＨＭＲＩＩ室外移动机器人上进行的实验结果．

关键词：消阴影视觉导航模糊神经网机器人视觉系统

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基于模糊神经网的沙尘暴预报模型

基于模糊神经网的沙尘暴预报模型

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作者：王汉芝天津大学

学位级别：硕士

目前，人工智能和模式识别技术已经在各个具体领域得到广泛的应用。本文所做的研究工作，正是围绕着“样本特征提取和沙尘暴的预报”这一具体问题，利用人工智能和模式识别技术展开研究的。首先，从沙尘暴和非沙尘暴样本在四个基本物理... 详细信息

目前，人工智能和模式识别技术已经在各个具体领域得到广泛的应用。本文所做的研究工作，正是围绕着“样本特征提取和沙尘暴的预报”这一具体问题，利用人工智能和模式识别技术展开研究的。首先，从沙尘暴和非沙尘暴样本在四个基本物理场上反映出的特点出发，选出用于建模的代表性样本，通过对主成分分析结果的研究，设计出特征综合方案，形成兼顾各个主成分的“总量特征”。利用这种特征综合方法，实现了对40维样本进行再次的特征提取，最终形成10维更为合理的建模样本。然后，展开基于模糊神经网络的沙尘暴建模方案研究，并从网络的拓扑、训练参数、样本集合等方面对模型进行优化，使对沙尘暴的预报达到了一定的预报效果。本文对基于模糊神经网的预报结果展开进一步研究，指出影响预报准确率的主要因素是训练样本中含有为数较多的非典型性样本。于是，通过聚类建立非典型样本区，再构建基于非典型样本的统计模型，并设计出一种兼顾模糊神经网预报结果和样本非典型程度的沙尘暴隶属度调整方案，使建立在模糊神经网预报（1级）结果之上的统计模型再预报（2级），在基本不影响1级报对率的前提下，纠正了相当比例的报错样本，与文献[5]的基于40个特征的神经网络相比，本文提出的模糊神经网与统计模型的联合预报方案，使沙尘暴的报对率从60%提高到73.3%以上，CSI值也由25.9%提高到38.7%，预报效果得到明显改善。最后对建立预报系统中遇到的问题作了总结，并提出了特征重构、集成神经网络、神经网络与专家系统结合的解决方案，同时就沙尘暴的动态预报问题提出了实现框架。

关键词：特征分析模糊权模糊神经网统计建模

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主成分模糊神经网在高校科研创新能力评价中的研究与应用

主成分模糊神经网在高校科研创新能力评价中的研究与应用

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作者：宋世斌南京理工大学

学位级别：硕士

建设创新型国家,提高自主创新能力,高校是主力军,是创新技术的源泉。开展对高校科研创新能力评价,有利于提升高校科研效率和科研水平,对健全我国科研创新体系,意义重大。在借鉴国内外相关研究成果的基础上,本文开展了以下研究与设计工作... 详细信息

建设创新型国家,提高自主创新能力,高校是主力军,是创新技术的源泉。开展对高校科研创新能力评价,有利于提升高校科研效率和科研水平,对健全我国科研创新体系,意义重大。在借鉴国内外相关研究成果的基础上,本文开展了以下研究与设计工作： (1)构建了多级高校科研创新能力评价体系。本着科学合理原则,通过问卷调查、征求专家意见和参考相关研究成果,本文构建了多级高校科研创新能力评价指标体系。 (2)研究了各种典型的评价模型和评价方法。研究了目前代表性的评价方法,重点研究了主成分分析法(PCA)、BP神经网、T-S型模糊神经网(FNN)和SOM神经网。经综合分析,本文提出了主成分BP神经网络(PCA-BP)和主成分模糊神经网络(PCA-FNN)两种评价模型。 (3)分别运用PCA—BP和(?)PCA—FNN寸高校科研创新能力进行评价先采用主成分分析法(PCA)在力保数据信息损失最小的原则下对评价指标数据进行有效降维,消除指标数据间的相关性和重叠性,保留贡献率大于90%的主成分,然后将其归一化分别作为BP神经网络和模糊神经网络的输入,经用Matlab编程训练、测试,验证,实现了高校创新能力的评价。且最后对预测精度较高的PCA-FNN结果聚类分组,而不是直接排名,消除了因得分微小差异而导致排名高低带来的片面性,聚类分组显示,结果令人满意。 (4)对比分析了PCA-13P和PCA—FNN两种评价模型从数据处理过程、训练次数、数据拟合程度及评价结果等四个方面对比了两种模型的异同,得出PCA-FNN评价模型拟合程度更好,预测率更高,是切实可行的结论。主成分模糊神经网络的研究与应用,为高校科研创新能力评价做了一次有意义的尝试,提供了一种新方法。

关键词：科研评价主成分分析法 BP神经网模糊神经网

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脉冲TIG焊动态过程自学习模糊神经网控制方法

脉冲TIG焊动态过程自学习模糊神经网控制方法

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1995年中国智能自动化学术会议暨智能自动化专业委员会成立大会

作者：陈善本吴林张铨王其隆哈尔滨工业大学焊接教研室哈尔滨工业大学焊接教研室哈尔滨工业大学焊接教研室哈尔滨工业大学焊接教研室

本文对脉冲TIG焊工艺中焊接电流-正面熔宽动态过程提出了一种自学习模糊神经网络控制方法．模糊控制器采用误差,误差变化及误差加速度的加权和的解析描述形式,利用人工神经网络直接对过程的建模,实现对模糊加权因子的自学习优化调整。... 详细信息

本文对脉冲TIG焊工艺中焊接电流-正面熔宽动态过程提出了一种自学习模糊神经网络控制方法．模糊控制器采用误差,误差变化及误差加速度的加权和的解析描述形式,利用人工神经网络直接对过程的建模,实现对模糊加权因子的自学习优化调整。将上述方法用于控制仿真和实际脉冲TIG焊过程控制试验,结果表明本文提出的自学习模糊神经网络控制方案有效。

关键词：模糊神经网 TIG 人工神经网络神经网络模型

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一类不确定非线性系统的模糊神经网络非线性鲁棒控制研究

一类不确定非线性系统的模糊神经网络非线性鲁棒控制研究

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作者：崔翠杰天津大学

学位级别：硕士

从上个世纪四十年代至今,控制理论先后经历了两个重要的发展时期:经典控制理论和现代控制理论。如今,自动控制技术已经广泛应用于工业、农业、交通、航空和航天等众多产业部门,极大提高了社会劳动生产率,改善了人们的劳动条件。但无论... 详细信息

从上个世纪四十年代至今,控制理论先后经历了两个重要的发展时期:经典控制理论和现代控制理论。如今,自动控制技术已经广泛应用于工业、农业、交通、航空和航天等众多产业部门,极大提高了社会劳动生产率,改善了人们的劳动条件。但无论是经典控制理论还是现代控制理论,都需要事先知道被控对象的数学模型。而严格地说,现实世界中这些被控对象大多是非线性的,模型中也总包含了一些不确定因素,并且它们的工作环境中存在着各种未知扰动,因此对这类非线性系统控制的研究一直都是一个热点和难点。本论文的工作目的是:针对一类不确定非线性系统的轨迹跟踪问题,应用基于Lyapunov稳定性理论分析的综合方法,设计一种将模糊高斯神经网和非线性鲁棒控制方法相结合的控制方法。在存在动力学模型不确定性以及外界未知有界扰动的情况下,论文中提出的控制设计方法能实现半全局渐近稳定跟踪控制。在论文中,首先给出一类不确定性非线性系统动力学模型,并分析了其动态特性,然后进行整个控制器设计。控制器设计主要包括两个部分:一部分是模糊神经网络控制部分,用来学习系统的不确定性;另一部分是非线性鲁棒控制成分,用来补偿学习误差,并且抑制系统承受的未知外界扰动。在完成控制律设计的基础上,利用基于Lyapunov稳定性理论的分析方法,证明了闭环系统的稳定性,以及跟踪误差的半全局渐近稳定。最后,在研究成果验证过程中将设计的控制系统应用于一个二自由度机器人的轨迹跟踪控制中。通过MATLAB/SIMULINK仿真实验,证明了所设计的控制器在系统存在外界未知扰动的情况下能实时跟踪期望轨迹,并且跟踪误差能迅速收敛于零。论文的主要创新点包括:一是成功的将模糊逻辑神经网络和一种非线性鲁棒控制成分结合了起来,实现了半全局渐进稳定跟踪;二是在模糊神经网参数更新算法中,把投影算法应用于改进的梯度下降算法中,用以保证模糊神经网的输出及其一阶导数的有界性。

关键词：不确定性非线性系统模糊神经网非线性鲁棒控制半全局稳定渐进跟踪

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基于二进制蚁群模糊神经网络的光伏系统MPPT控制算法研究

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电气工程学报 2017年第6期12卷 41-46页

作者：杨东海刘洋王毅谢卫华河南龙源许继科技发展股份有限公司郑州450011 许继集团有限公司许昌461000

最大功率点跟踪(MPPT)控制可以使光伏模块最大程度地输出功率,因此成为增强光伏发电系统输出功率的一个研究热点。本文提出一种基于二进制蚁群模糊神经网络的光伏系统最大功率点跟踪控制策略,利用模糊神经网络代替传统的BP神经网络对最... 详细信息

最大功率点跟踪(MPPT)控制可以使光伏模块最大程度地输出功率,因此成为增强光伏发电系统输出功率的一个研究热点。本文提出一种基于二进制蚁群模糊神经网络的光伏系统最大功率点跟踪控制策略,利用模糊神经网络代替传统的BP神经网络对最大功率点进行预测,解决了恒压控制法误差较大的问题;利用二进制蚁群算法对模糊神经网络权值进行优化,克服了其捜索速度慢、易陷入局部极小值的缺点;将得到的最大功率点电压输入恒电压控制算法中,然后通过恒压法对最大功率点进行跟踪。在所构建的仿真模型中模拟了不同光照强度和环境温度的仿真环境,结果表明所提出的MPPT控制策略准确性高、适应性强。

关键词：最大功率点跟踪恒压法二进制蚁群算法模糊神经网权值优化

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基于模糊神经网络的学习算法大型电气工程设备绝缘故障诊断方法

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自动化应用 2021年第10期 48-49,54页

作者：林金波南京南瑞继保电气有限公司江苏南京211111

由于引起电气设备出现绝缘故障的因素较多,导致诊断的准确率较低,为此,提出大型电气工程设备绝缘故障诊断方法设计研究。对故障信号进行Hilberx变换后,提取其周围节点的信号状态特征,利用模糊神经网络的学习算法计算待诊断信号与提取特... 详细信息

由于引起电气设备出现绝缘故障的因素较多,导致诊断的准确率较低,为此,提出大型电气工程设备绝缘故障诊断方法设计研究。对故障信号进行Hilberx变换后,提取其周围节点的信号状态特征,利用模糊神经网络的学习算法计算待诊断信号与提取特征值之间的匹配度,将期望误差小于目标值的特征对应的故障作为最终的诊断结果。实验结果表明,所提方法对不同绝缘故障的正确率可达到95%以上。其运行可靠性直接关系到电力系统的安全与稳定,模糊神经网络的学习算法分析方法作为一种有效的充油电力设备异常监测手段,在电力系统得到广泛的应用。

关键词：电气工程设备绝缘故障 Hilberx变换状态特征模糊神经网期望误差

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基于模糊神经网络及Agent控制器的网络路由数值调整研究

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云南民族大学学报（自然科学版） 2009年第1期18卷 66-69页

作者：范菁何磊杨柽杨帆云南民族大学物理与电子电气信息工程学院云南昆明650031 云南民族大学数学与计算机科学学院云南昆明650031

基于典型多输入、单输出模糊控制系统,建立了基于模糊控制系统的神经网络(FNN)模型,并根据Agent网络控制系统的特点设计了基于模糊神经网(FNN)的Agent控制器,对Agent网络管理系统的网络权值进行了动态调整研究.研究结果表明,采用基于FNN... 详细信息

基于典型多输入、单输出模糊控制系统,建立了基于模糊控制系统的神经网络(FNN)模型,并根据Agent网络控制系统的特点设计了基于模糊神经网(FNN)的Agent控制器,对Agent网络管理系统的网络权值进行了动态调整研究.研究结果表明,采用基于FNN的Agent控制器可对Agent网管系统的网络权值进行动态调整,进而可实现大型复杂网络系统中A-gent的最优动态路由序列的计算.

关键词：模糊神经网 Agent 控制器网络权值调整

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基于Sugeno型模糊神经网络的外周血白细胞自动分类研究

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生物医学工程研究 2005年第4期24卷 247-250页

作者：高虹鲍旭东张建富东南大学生物科学与医学工程系江苏南京210096 东南大学计算机科学与工程系江苏南京210096 南京医科大学一附院江苏南京210029

血白细胞分类计数嗜碱性粒细胞、嗜酸性粒细胞、中性粒细胞、淋巴细胞、及单核细胞是临床诊断的重要依据。作者在细胞图像分割、白细胞特征提取、白细胞特征选择后,提出了用Sugeno型模糊神经网络的方法实现外周血白细胞的自动形态学分... 详细信息

血白细胞分类计数嗜碱性粒细胞、嗜酸性粒细胞、中性粒细胞、淋巴细胞、及单核细胞是临床诊断的重要依据。作者在细胞图像分割、白细胞特征提取、白细胞特征选择后,提出了用Sugeno型模糊神经网络的方法实现外周血白细胞的自动形态学分类。用构建的网络分别进行白细胞的3分类和5分类试验,结果表明,用模糊神经网络分类器对血白细胞形态学分类可行。

关键词：模糊神经网 Sugeno 血白细胞彩色图像分类

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基于网络环境的多传感器信息融合理论及应用模型研究

基于网络环境的多传感器信息融合理论及应用模型研究

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作者：孙翱大连理工大学

学位级别：博士

作为一门新兴的理论与技术，信息融合为解决信息时代的信息处理与决策问题提供了先进而可靠的理论与方法。目前，国际上对信息融合的研究方兴未艾，国内对其研究刚刚兴起，尚无基于网络环境的成功解决方案。本选题创立了基于网络环境的... 详细信息

作为一门新兴的理论与技术，信息融合为解决信息时代的信息处理与决策问题提供了先进而可靠的理论与方法。目前，国际上对信息融合的研究方兴未艾，国内对其研究刚刚兴起，尚无基于网络环境的成功解决方案。本选题创立了基于网络环境的多传感器全源信息融合理论的框架，建立了基于多传感器和网络环境的信息融合模型和实现方法，对于该领域的技术创新和实际应用具有一定的指导意义。鉴于信息融合的复杂化和广泛性，本文针对信息融合领域中普遍存在的模糊理论，神经网理论以及两者的融合，基于知识的故障诊断，基于工业现场总线的检测以及与Internet/Intranet 的连接，多平台的网络传输等课题进行了研究。主要研究内容和研究成果概括如下： 1．研究存在大量不完全或不确定信息，或难以用精确数学公式描述的复杂系统建模和处理问题，建立了基于网络环境的多传感器全源信息融合理论体系的框架，确立了其基本理论和关键技术。 2．研究多目标模糊优选理论。用模糊集的相对隶属函数描述传感器数据，建立基于相对隶属函数的供电系统模糊优选评价体系，同时引入调节系数的概念。建立电机运行效能评价模型，并对影响评价结果的因素进行比较和分析。 3．研究神经网络与模糊理论相融合的方法，并且每个网络节点都赋予明确的物理意义。进行模糊模式识别预报模型和模糊模式识别神经网络预报模型的等价性分析。改进模糊模式识别神经网络预报模型单纯形算法。建立电机温升的预测分析模型，解决了电机保护的基础问题。研究复杂系统预测的定性量分析问题，提出定性因子网络的概念，提高了系统的预测精度。 4．建立了基于知识的工业设备故障诊断系统框架和方法。提出将目前基于数据处理的设备诊断技术发展为基于知识处理的设备诊断技术，以知识处理技术为基础，在知识的层次上实现符号处理与数值处理的融合，推理过程与算法的融合，知识库与数据库的融合，并提出了集成多步诊断策略的思想。基于因素空间理论，融合所给信息，包括数值的、符号的和语言学的融合操作码，实现对取自所有传感源的不同类型数据信息的可靠处理。建立了基于熵概念的模糊集隶属函数的通用解法。在实例系统中改进了模糊推理机制，并设计了自适应和自学习等功能。 5．建立了基于CAN总线的工业现场数据采集网络系统的硬件结构，并完成了应用软件的设计。本系统在国内较早地运用了高性能的80C196MC 十六位单片机，并应用于高速数据采集领域中的嵌入式控制器，实现了对设备的状态信息，包括多路模拟量，开关量的采集和处理。在通讯系统中采用了转发器分层结构，同时运用了指令冗余，数字滤波等软硬件抗干扰措施，保障了网上数据的可靠而高效的传输，为设备系统运行状态的综合分析、评价和决策奠定了基础。 6．提出了把工业企业的管理网络和现场总线控制网络融为一体的思想，将CIMS汇DS系统通信网络一直延伸到生产现场设备这一级，并进行了两种网络的互联和协议的转换设计。同时，进行了专用网关的设计。实现了工业现场的微观控制与企业宏观诀策的融合，从而进一步提高了现代企业的生产和管理水平。创造性地将 Internet（国际互联网），Intranet（企业网）和基于现场总线的Inrnet体地控制网相统一，构成一个全球的数据和控制网络，为未来网络化社会的形成奠定框架和基础。

关键词：融合隶属函数模糊优选模糊神经网推理故障诊断现场总线网络互联网络通信

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