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T=题名（书名、题名），A=作者（责任者），K=主题词，P=出版物名称，PU=出版社名称，O=机构（作者单位、学位授予单位、专利申请人），L=中图分类号，C=学科分类号，U=全部字段，Y=年（出版发行年、学位年度、标准发布年）

检索规则说明：

AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

检索范例：

范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016

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文献类型

7 篇 专利

馆藏范围

7 篇 电子文献
0 种 纸本馆藏

日期分布

机构

2 篇 合肥工业大学
1 篇 桂林电子科技大学
1 篇 浙江大学
1 篇 福州理工学院
1 篇 哈尔滨工程大学
1 篇 燕山大学

作者

2 篇 姜俊昭
2 篇 张成标
2 篇 姚志伟
2 篇 张炳力
2 篇 王焱辉
2 篇 黄鹤
2 篇 潘泽昊
1 篇 关新平
1 篇 刘兴高
1 篇 庄佳园
1 篇 陈以
1 篇 何锦元
1 篇 孙明月
1 篇 黄子玚
1 篇 刘荔笙
1 篇 张传林
1 篇 吕以豪
1 篇 朱骋
1 篇 袁亚洲
1 篇 陈健桦

语言

7 篇 中文

检索条件"主题词=模糊神经网络模块"

共 7 条记录，以下是1-10 订阅

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详细简洁

排序：

一种基于深度模糊神经网络的通信网络故障根因分析系统

一种基于深度模糊神经网络的通信网络故障根因分析系统

引用

作者：张碧仙何锦元刘荔笙 350506 福建省福州市连江县西江滨大道8号

本发明涉及一种基于深度模糊神经网络的通信网络故障根因分析系统。包括：数据预处理模块：将收集到的通信网络运行数据进行一系列预处理操作，如数据清洗，标准化处理，数据去重等。特征选择模块：通过相关性分析，选择出最具有代表性... 详细信息

标准号: CN117955804A

本发明涉及一种基于深度模糊神经网络的通信网络故障根因分析系统。包括：数据预处理模块：将收集到的通信网络运行数据进行一系列预处理操作，如数据清洗，标准化处理，数据去重等。特征选择模块：通过相关性分析，选择出最具有代表性和诊断价值的特征参数作为神经网络模型的输入特征。深度模糊神经网络模块：设计并训练一个多层深度模糊神经网络模型，以选取的特征参数为输入，输出最可能的故障根因。故障诊断和解决方案生成模块：对神经网络模型输出的故障根因进行深入分析，并提供针对性的解决方案。本发明能够通过对大规模、复杂的通信网络数据进行处理，实现故障根因的精确识别和分析。

关键词：神经网络模型特征参数模糊神经网络模块模糊神经网络模型数据预处理模块方案生成模块模糊神经网络特征选择模块通信网络故障通信网络运行标准化处理预处理操作分析系统故障诊断输入特征通信网络输出分析多层去重清洗诊断

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基于分层模块的OFDM通信参数自适应选取方法及系统

基于分层模块的OFDM通信参数自适应选取方法及系统

引用

作者：袁亚洲魏世威关新平孙明月罗小元 066004 河北省秦皇岛市海港区河北大街438号

本发明公开了基于分层模块的OFDM通信参数自适应选取方法及系统，属于通信技术领域，该方法包括预设建模参数；构建模糊神经网络；获得训练样本数据，所述样本数据作为模糊神经网络训练数据；训练所述模糊神经网络；获取输入数据，响应... 详细信息

标准号: CN114047700A

本发明公开了基于分层模块的OFDM通信参数自适应选取方法及系统，属于通信技术领域，该方法包括预设建模参数；构建模糊神经网络；获得训练样本数据，所述样本数据作为模糊神经网络训练数据；训练所述模糊神经网络；获取输入数据，响应于所述输入数据的输出数据，所述输入数据为所述参数数据。该系统包括预设模块、模糊神经网络模块、样本模块、训练模块、部分传输序列模块以及正交频分复用模块。本发明结合了神经网络的学习能力和模糊控制方法的推理能力，实现了PTS方法处理参数的自适应选取。

关键词：模糊神经网络模糊神经网络模块正交频分复用模块通信技术领域训练样本数据参数自适应自适应选取参数数据处理参数传输序列建模参数模糊控制神经网络输出数据学习能力训练模块训练数据样本模块样本数据预设模块分层构建推理预设响应

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一种基于车联网环境下的智能汽车换道控制系统和方法

一种基于车联网环境下的智能汽车换道控制系统和方法

引用

作者：张炳力姚志伟姜俊昭张成标黄鹤潘泽昊王焱辉 230051 安徽省合肥市包河区花园大道369号

本发明公开了一种基于车联网环境下的智能汽车换道控制系统和方法，该系统包括：车载OBU设备、模糊神经网络模块、安全距离算法模块、路径规划模块和执行模块；其中，车载OBU设备，用于获取车辆行驶数据，通过V2V通信完成数据交互；模... 详细信息

标准号: CN114043984B

本发明公开了一种基于车联网环境下的智能汽车换道控制系统和方法，该系统包括：车载OBU设备、模糊神经网络模块、安全距离算法模块、路径规划模块和执行模块；其中，车载OBU设备，用于获取车辆行驶数据，通过V2V通信完成数据交互；模糊神经网络模块将自车横向位移和纵向车速作为输入，换道时间作为输出，并传递给安全距离算法模块；安全距离算法模块根据换到时间和车辆行驶参数计算安全距离；路径规划模块比较当前两车距离和安全距离，规划合理的换道路径，并将相关参数提供给执行模块；执行模块用于调整转向角来完成安全换道。本发明能判断当前自车与最近车辆的距离是否满足安全距离要求，从而能实现智能汽车安全换道。

关键词：安全距离换道算法模块模糊神经网络模块路径规划模块智能汽车车辆行驶数据参数计算车辆行驶横向位移控制系统数据交互相关参数纵向车速车联网转向角安全输出传递通信规划

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模糊神经网络结合群智能寻优的工业熔融指数软测量方法

模糊神经网络结合群智能寻优的工业熔融指数软测量方法

引用

作者：张泽银吕以豪刘兴高 310058 浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号

本发明公开了一种模糊神经网络结合群智能寻优的工业熔融指数软测量方法，用于对丙烯聚合生产过程的工业熔融指数进行在线预测，包括数据预处理模块、模糊神经网络模块、蜻蜓寻优算法模块、滑窗模块、模糊规则优化模块。本发明通过滑窗... 详细信息

标准号: CN109507887A

本发明公开了一种模糊神经网络结合群智能寻优的工业熔融指数软测量方法，用于对丙烯聚合生产过程的工业熔融指数进行在线预测，包括数据预处理模块、模糊神经网络模块、蜻蜓寻优算法模块、滑窗模块、模糊规则优化模块。本发明通过滑窗法提供每一时刻模糊神经网络的输入，利用改进的蜻蜓寻优算法对模糊神经网络参数进行智能寻优，使原本模糊神经网络参数设置问题得到解决。本发明同时兼顾寻优过程中的全局与局部信息，可对网络参数进行稳定在线校正并提高系统对输入数据波动的适应性。其具有稳定优化模型结构，推广性好，抗干扰能力强的特点。

关键词：寻优模糊神经网络熔融指数蜻蜓模糊神经网络模块数据预处理模块抗干扰能力丙烯聚合参数设置局部信息模糊规则生产过程算法模块网络参数优化模块优化模型在线校正在线预测智能滑窗法软测量推广性滑窗算法全局改进

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一种无人艇航向自抗扰控制系统及控制方法

一种无人艇航向自抗扰控制系统及控制方法

引用

作者：张磊陈健桦黄子玚张传林周彬朱骋郑宇鑫庄佳园黄兵 150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区南通大街145号

本发明涉及一种基于模糊神经网络的无人艇航向自抗扰控制系统及其控制方法，所述系统包括线性自抗扰控制模块和模糊神经网络模块，通过模糊神经网络的自学习功能，可以解决模糊控制中需要通过一定的摸索经验来调试参数的问题，同时能够... 详细信息

标准号: CN112947477A

本发明涉及一种基于模糊神经网络的无人艇航向自抗扰控制系统及其控制方法，所述系统包括线性自抗扰控制模块和模糊神经网络模块，通过模糊神经网络的自学习功能，可以解决模糊控制中需要通过一定的摸索经验来调试参数的问题，同时能够自适应调节自抗扰控制器的控制参数，采用线性扩张状态观测器能够很好的估计无人艇的外界干扰和系统内部扰动在控制量处给与补偿，并且将观测器带宽作为唯一参量，降低了参数整定难度。

关键词：模糊神经网络自抗扰控制线性扩张状态观测器模糊神经网络模块自抗扰控制器自适应调节参数整定调试参数控制参数模糊控制外界干扰扰动观测器控制量自学习参量航向带宽

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一种基于车联网环境下的智能汽车换道控制系统和方法

一种基于车联网环境下的智能汽车换道控制系统和方法

引用

作者：张炳力姚志伟姜俊昭张成标黄鹤潘泽昊王焱辉 230051 安徽省合肥市包河区花园大道369号

标准号: CN114043984A

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模糊神经网络的多智能体系统的运动规划方法

模糊神经网络的多智能体系统的运动规划方法

引用

作者：陈珊陈以胡水源 541004 广西壮族自治区桂林市七星区金鸡路1号

本发明涉及人工智能技术领域，且公开了模糊神经网络的多智能体系统的运动规划方法，包括初始化模块、主程序模块、计算角度和计算距离模块、模糊神经网络模块、运动模块和训练模块，所述初始化模块主要作用是完成对系统使用的地图窗口... 详细信息

标准号: CN114779768A

本发明涉及人工智能技术领域，且公开了模糊神经网络的多智能体系统的运动规划方法，包括初始化模块、主程序模块、计算角度和计算距离模块、模糊神经网络模块、运动模块和训练模块，所述初始化模块主要作用是完成对系统使用的地图窗口的初始化，设定自主移动机器人的初始位置及朝向，目标位置，障碍物分布位置等；本发明为自主移动机器人运动规划系统的模糊神经网络控制器部分，该控制器在实际运行时，位于闭环控制系统的被控制对象环节之前。根据训练数据，产生自适应权值，根据距离与角度信号，实时调节自主移动机器人行进的方向与速度，实现自主移动机器人自动规划路径，向目标位置移动，在过程中可避开障碍物的控制目标。

关键词：自主移动机器人初始化模块目标位置模糊神经网络控制器模糊神经网络模块闭环控制系统多智能体系统模糊神经网络人工智能技术运动规划系统自动规划路径避开障碍物主程序模块分布位置计算距离角度信号控制对象控制目标实时调节训练模块训练数据运动规划运动模块控制器初始化运行时障碍物自适应行进移动环节

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