检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：何洪林钱俊魏立飞赵育新谢峻 430070 湖北省武汉市武昌区武珞路627号

本发明公开了一种基于自适应模糊神经网络模型CT灌注图像智能融合方法，涉及人工智能、模式识别与医疗工程的交叉领域，可应用于缺血性脑部的诊断。该方法在CT灌注图像中只提取与缺血性脑血管病相关的信息—脑血流量、脑血流容积、对比... 详细信息

标准号: CN103700083A

本发明公开了一种基于自适应模糊神经网络模型CT灌注图像智能融合方法，涉及人工智能、模式识别与医疗工程的交叉领域，可应用于缺血性脑部的诊断。该方法在CT灌注图像中只提取与缺血性脑血管病相关的信息—脑血流量、脑血流容积、对比剂平均通过时间和峰值时间的特征图，经合理的动态模糊神经网络模型训练学习，通过恰当的图像融合方法处理，得到CT解剖图的融合图像，该融合图像可应用于缺血性脑部的诊断，实现了头颅灌注多参数图像综合分析的智能化和自动化。

关键词：图像灌注缺血性脑部融合动态模糊神经网络模糊神经网络模型缺血性脑血管病平均通过时间图像融合方法人工智能诊断参数图像峰值时间交叉领域模式识别模型训练血流容积医疗工程特征图血流量综合分析头颅恰当智能学习

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一种基于量子模糊神经网络模型的大数据处理方法及系统

一种基于量子模糊神经网络模型的大数据处理方法及系统

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作者：张仕斌杨鑫 610225 四川省成都市西南航空港经济开发区学府路一段24号

本发明属于量子计算领域，公开了一种基于量子模糊神经网络模型的大数据处理方法及系统，模型包括：量子模糊单元，包括量子隶属函数层和模糊规则层，用于计算隶属度并生成量子模糊特征值；量子神经网络单元，包括量子反向传播层和量子... 详细信息

标准号: CN116468075A

本发明属于量子计算领域，公开了一种基于量子模糊神经网络模型的大数据处理方法及系统，模型包括：量子模糊单元，包括量子隶属函数层和模糊规则层，用于计算隶属度并生成量子模糊特征值；量子神经网络单元，包括量子反向传播层和量子神经网络层，量子神经网络层用于提取量子神经网络的特征值，量子方向传播层用于利用量子模糊梯度计算算法计算出梯度，对量子神经网络层的参数进行更新；融合单元，用于对量子模糊特征值和量子神经网络特征值进行融合。与已有模型相比，该模型在处理大数据不确定性方面具有更高的效率和准确率，不仅能利用量子计算的量子指数级存储和并行计算加速的优势，还能有效地发挥模糊逻辑处理数据不确定性和模糊性的优势。

关键词：量子量子神经网络不确定性量子计算模糊神经网络模型模糊并行计算处理数据反向传播隶属函数模糊单元模糊规则模糊逻辑模糊梯度算法计算数据处理传播层大数据隶属度模糊性有效地融合准确率存储更新

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结构设计的模糊神经网络模型

结构设计的模糊神经网络模型

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中国土木工程学会计算机应用分会第七届年会

作者：林少培沈为平上海交通大学土木建筑工程系上海交通大学土木建筑工程系

本文提出了用于结构设计机器学习的模糊神经网络模型,将结构设计过程公式化。以钢筋混凝土结构概念设计的几个例子说明了智能设计的原理,对将来的发展作了展望。

关键词：结构设计模糊神经网络模型样本库属性值机器学习模型相似矩阵

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一种基于粗糙集的模糊神经网络模型在钢材力学性能预测中的研究

一种基于粗糙集的模糊神经网络模型在钢材力学性能预测中的研究

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2009年中国智能自动化会议

作者：王莉周献中南京大学工程管理学院南京工业大学自动化与电气工程学院

本文提出了一种基于粗糙集理论的模糊神经网络模型用于建立钢材抗拉强度预测模型。该方法首先采取减法聚类对连续决策表进行离散化,然后对离散化的决策表采用粗糙集理论进行约简,去除冗余的条件属性并抽取有效的、简化的决策规则。根据... 详细信息

本文提出了一种基于粗糙集理论的模糊神经网络模型用于建立钢材抗拉强度预测模型。该方法首先采取减法聚类对连续决策表进行离散化,然后对离散化的决策表采用粗糙集理论进行约简,去除冗余的条件属性并抽取有效的、简化的决策规则。根据得到的决策规则建立模糊规则库,并利用减法聚类确定模糊子集的数目和隶属度函数的初始参数,充分利用了数据集中所蕴含的知识,使提取规则更加客观合理。将该方法用于某钢铁厂轧钢过程的实际数据进行仿真试验,结果也表明该方法是有效的。

关键词：粗糙集规则提取模糊神经网络模型离散化力学性能

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蒸馏塔液位的ARX-模糊神经网络模型辨识方法

蒸馏塔液位的ARX-模糊神经网络模型辨识方法

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作者：张日东邹琴 310018 浙江省杭州市下沙高教园区2号大街

本发明公开了一种蒸馏塔液位的ARX?模糊神经网络模型辨识方法。本发明通过采集过程对象的输入输出数据，结合ARX线性模型的简单结构和模糊神经网络对非线性特性的良好描述性能，利用最小二乘法建立了过程对象的ARX?模糊神经网络模型，... 详细信息

标准号: CN105739306A

本发明公开了一种蒸馏塔液位的ARX?模糊神经网络模型辨识方法。本发明通过采集过程对象的输入输出数据，结合ARX线性模型的简单结构和模糊神经网络对非线性特性的良好描述性能，利用最小二乘法建立了过程对象的ARX?模糊神经网络模型，然后利用遗传算法来优化ARX?模糊神经网络模型的参数。本发明建立的模型具有较高的精确性，能很好地描述过程对象的动态特性。

关键词：模糊神经网络模型过程对象模糊神经网络输入输出数据非线性特性最小二乘法动态特性线性模型遗传算法蒸馏塔辨识液位采集优化

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基于滑动窗口T‑S模糊神经网络模型的铁水硅含量预测方法

基于滑动窗口T‑S模糊神经网络模型的铁水硅含量预测方法

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作者：杨春节周恒 310058 浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号

本发明公开了一种基于滑动窗口T‑S模糊神经网络模型的铁水硅含量预测方法，属于工业过程监控、建模和仿真领域。首先，选取T‑S模糊神经网络作为预测的基础模型；其次，在这个神经网络的基础上增加了滑动窗口模型，可以不断地更新训练样... 详细信息

标准号: CN106709197A

本发明公开了一种基于滑动窗口T‑S模糊神经网络模型的铁水硅含量预测方法，属于工业过程监控、建模和仿真领域。首先，选取T‑S模糊神经网络作为预测的基础模型；其次，在这个神经网络的基础上增加了滑动窗口模型，可以不断地更新训练样本集，以便更好的跟踪硅含量的变化趋势；然后根据实际经验和互信息计算选取了11个对铁水硅含量影响最大的参数作为模型的输入，铁水硅含量作为模型的输出；最后，将训练样本归一化后用于训练模型，将训练好的模型用于生产过程中铁水硅含量的预测。炼铁过程中高炉的时变、动态、非线性、强惯性和多尺度的特性，造成了铁水硅含量的剧烈波动并且不可预见。本发明相比于现有的发明具有更高的精度、更小的均方误差，并且可用于线上实时预测。

关键词：铁水滑动窗口模糊神经网络模型工业过程监控模糊神经网络互信息计算训练样本集变化趋势仿真领域含量影响含量预测基础模型均方误差炼铁过程神经网络生产过程实时预测训练模型训练样本多尺度归一化预测建模可用时变高炉输出跟踪更新

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一种模糊神经网络模型及深基坑变形智能预测方法

一种模糊神经网络模型及深基坑变形智能预测方法

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作者：奚雪峰班建民陆卫忠付保川 215009 江苏省苏州市高新区科锐路1号

本发明公开了一种基于多变量相空间重构的模糊神经网络模型、以及利用该模糊神经网络模型对深基坑变形进行智能预测的方法。所述的基于多变量相空间重构的模糊神经网络模型包括模糊化接口、模糊规则知识库、模糊推理机和反模糊器四个功... 详细信息

标准号: CN103116804A

本发明公开了一种基于多变量相空间重构的模糊神经网络模型、以及利用该模糊神经网络模型对深基坑变形进行智能预测的方法。所述的基于多变量相空间重构的模糊神经网络模型包括模糊化接口、模糊规则知识库、模糊推理机和反模糊器四个功能模块。本发明的预测模型和预测方法具有很高的精确度，可有效避免国家和人民生命财产遭受重大损失。

关键词：模糊神经网络模型空间重构知识库国家和人民模糊推理机功能模块基坑变形模糊规则生命财产智能预测重大损失模糊化模糊器

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蒸馏塔液位的ARX-模糊神经网络模型辨识方法

蒸馏塔液位的ARX-模糊神经网络模型辨识方法

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作者：张日东邹琴 310018 浙江省杭州市下沙高教园区2号大街

本发明公开了一种蒸馏塔液位的ARX‑模糊神经网络模型辨识方法。本发明通过采集过程对象的输入输出数据，结合ARX线性模型的简单结构和模糊神经网络对非线性特性的良好描述性能，利用最小二乘法建立了过程对象的ARX‑模糊神经网络模型，... 详细信息

标准号: CN105739306B

本发明公开了一种蒸馏塔液位的ARX‑模糊神经网络模型辨识方法。本发明通过采集过程对象的输入输出数据，结合ARX线性模型的简单结构和模糊神经网络对非线性特性的良好描述性能，利用最小二乘法建立了过程对象的ARX‑模糊神经网络模型，然后利用遗传算法来优化ARX‑模糊神经网络模型的参数。本发明建立的模型具有较高的精确性，能很好地描述过程对象的动态特性。

关键词：模糊神经网络模型过程对象模糊神经网络输入输出数据非线性特性最小二乘法动态特性线性模型遗传算法蒸馏塔辨识液位采集优化

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基于模糊神经网络的水稻农田重金属污染水平高光谱预测模型

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环境科学学报 2010年第10期30卷 2108-2115页

作者：李蜜刘湘南刘美玲中国地质大学信息工程学院北京100083

以吉林省长春一汽厂附近3块不同重金属污染状况的水稻实验样地为例,通过地面实测获取了水稻的光谱反射率、叶片叶绿素含量、叶片及土壤重金属含量等数据.同时,在分析重金属对水稻叶片叶绿素含量影响的基础上,通过多元逐步回归分析选出... 详细信息

以吉林省长春一汽厂附近3块不同重金属污染状况的水稻实验样地为例,通过地面实测获取了水稻的光谱反射率、叶片叶绿素含量、叶片及土壤重金属含量等数据.同时,在分析重金属对水稻叶片叶绿素含量影响的基础上,通过多元逐步回归分析选出对水稻叶片叶绿素含量微小变化指示灵敏的光谱参数作为模型输入层,并将水稻叶片叶绿素含量值作为输出层来表征农田重金属污染胁迫水平,最终建立了用于预测水稻农田重金属污染水平的模糊神经网络模型.结果表明,该模糊神经网络模型预测的水稻重金属污染胁迫水平与实测结果吻合度较高,预测的叶绿素含量值与实测值的拟合度较好(R2=0.985).表明在受重金属污染胁迫的情况下,水稻叶片叶绿素含量微小而复杂的变化可以通过构建模糊神经网络模型很好地模拟出来,从而确定出农田的重金属污染水平.

关键词：重金属污染水稻叶绿素模糊神经网络模型

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一种基于神经网络模型预测控制的磁悬浮偏航电机控制方法

一种基于神经网络模型预测控制的磁悬浮偏航电机控制方法

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作者：高永新吴子文侯利宏 123000 辽宁省阜新市细河区中华路47号

本发明公开了一种基于神经网络模型预测控制的磁悬浮偏航电机控制方法，包括当风向改变需要偏航时，由转子变流器采用PID控制算法控制转子的电流大小，使磁悬浮偏航电机的转子向上悬浮至并保持在悬浮平衡点处实现稳定悬浮；控制转子电... 详细信息

标准号: CN115473464A

本发明公开了一种基于神经网络模型预测控制的磁悬浮偏航电机控制方法，包括当风向改变需要偏航时，由转子变流器采用PID控制算法控制转子的电流大小，使磁悬浮偏航电机的转子向上悬浮至并保持在悬浮平衡点处实现稳定悬浮；控制转子电流，使磁悬浮偏航电机的转子在悬浮平衡点处保持稳定悬浮；使磁悬浮偏航电机按转速期望值ω*旋转至对风位置；在偏航的同时，由转子变流器采用模糊神经网络模型预测控制策略，控制转子的电流，使磁悬浮偏航电机的转子在整个偏航过程中保持在悬浮平衡点处。本发明通过采用神经网络模型预测控制策略，实现定转子协同控制，确保磁悬浮偏航电机整个悬浮偏航旋转过程中系统性能实时最优。

关键词：偏航电机磁悬浮转子悬浮偏航平衡点神经网络模型预测转子变流器稳定悬浮模糊神经网络模型控制策略系统性能协同控制旋转过程预测控制转子电流定转子风向

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