检索结果-内蒙古大学图书馆

机械传动 2018年第3期42卷 149-154页

作者：郑小霞贾文慧周国旺李佳上海电力学院自动化工程学院上海200090

针对齿轮振动信号的传递路径复杂,噪声污染严重,故障特征信息微弱等问题,提出了基于变分模态分解和自适应神经模糊推理系统(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System,ANFIS)的故障诊断方法。将原始振动信号利用变分模态分解得到不同尺度... 详细信息

针对齿轮振动信号的传递路径复杂,噪声污染严重,故障特征信息微弱等问题,提出了基于变分模态分解和自适应神经模糊推理系统(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System,ANFIS)的故障诊断方法。将原始振动信号利用变分模态分解得到不同尺度的本征模态函数后,通过提取各模态函数的排列熵,构造出表征模态分量信息的特征向量,并将提取的特征向量输入自适应神经模糊推理系统进行训练,建立齿轮故障诊断模型。最后通过齿轮实验故障数据对模型进行验证,并与支持向量机(Support Vector Machine,SVM)识别方法进行对比,结果表明,提出方法具有很强的学习能力,能够有效地对齿轮故障进行诊断,提高故障识别的准确率,识别效果明显优于SVM。

关键词：变分模态分解自适应神经模糊推理系统齿轮排列熵故障诊断

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基于减聚类ANFIS模型的船舶横摇运动实时预测

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上海海事大学学报 2017年第1期38卷 7-11,67页

作者：张泽国尹建川胡江强李可皇甫国光董显利大连海事大学航海学院辽宁大连116026

为准确高效地预测船舶在波浪中的航行状态以保证人员、货物和船舶的安全,提出一种基于减聚类的自适应神经模糊推理系统(Subtractive Clustering based Adaptive Neural-Fuzzy Inference System,SC-ANFIS)模型.SC-ANFIS模型使用减聚类算... 详细信息

为准确高效地预测船舶在波浪中的航行状态以保证人员、货物和船舶的安全,提出一种基于减聚类的自适应神经模糊推理系统(Subtractive Clustering based Adaptive Neural-Fuzzy Inference System,SC-ANFIS)模型.SC-ANFIS模型使用减聚类算法对输入样本进行聚类分析,得到模糊规则数,并建立神经模糊推理系统,再使用结合BP算法与最小二乘估计算法的混合算法对建立的预测系统进行优化训练,得到最优的预测系统模型,并使用自相关分析确定预测系统模型的输入.运用该模型对大连海事大学科研教学船"育鲲"号的横摇运动进行实时预测,结果验证了该方法可行、有效,并具有较高的预测精度.

关键词：船舶横摇运动时间序列预测自适应神经模糊推理系统减聚类

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基于PCA-MPA-ANFIS模型的年径流预测研究

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水电能源科学 2020年第7期38卷 24-29页

作者：李代华崔东文云南省水文水资源局文山分局云南文山663000 云南省文山州水务局云南文山663000

为提高径流预测精度,提出一种将海洋捕食者算法(MPA)与自适应神经模糊推理系统(ANFIS)相结合的径流预测方法,选取6个标准测试函数对MPA进行仿真验证,并与PSO算法的仿真结果进行比较;通过主成分分析(PCA)对数据样本进行降维处理,使输入... 详细信息

为提高径流预测精度,提出一种将海洋捕食者算法(MPA)与自适应神经模糊推理系统(ANFIS)相结合的径流预测方法,选取6个标准测试函数对MPA进行仿真验证,并与PSO算法的仿真结果进行比较;通过主成分分析(PCA)对数据样本进行降维处理,使输入数据简洁且更具代表性;利用MPA优化ANFIS条件参数和结论参数,建立PCA-MPA-ANFIS径流预测模型,并构建PCA-MPA-支持向量机(SVM)、PCA-MPA-BP作对比模型;基于云南省革雷站、新疆伊梨河雅马渡站年径流预测实例对PCA-MPA-ANFIS、PCA-MPASVM、PCA-MPA-BP模型进行验证。结果表明,MPA仿真效果优于PSO算法,具有较好的寻优精度和全局搜索能力;PCA-MPA-ANFIS模型对两个实例年径流预测的平均相对误差分别为1.08%、4.49%,平均相对误差较PCA-MPA-SVM模型分别降低了32.5%、37.1%,较PCA-MPA-BP模型分别降低了58.2%、37.6%,具有较好的预测精度和泛化能力。可见将PCA-MPA-ANFIS模型用于径流预测是可行和有效的。

关键词：径流预测自适应神经模糊推理系统海洋捕食者算法仿真验证数据降维参数优化

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农村水利建设评价研究 ——以天津为例

农村水利建设评价研究 ——以天津为例

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作者：李建国天津大学

学位级别：博士

水利建设是国家经济社会可持续发展的保障，农村水利建设是水利建设的核心，是农业发展的基础，是建设社会主义新农村的迫切要求，农村水利建设的科学评价是农村水利建设高效管理的关键。农村水利建设是区域社会经济协调发展的战略性基... 详细信息

水利建设是国家经济社会可持续发展的保障，农村水利建设是水利建设的核心，是农业发展的基础，是建设社会主义新农村的迫切要求，农村水利建设的科学评价是农村水利建设高效管理的关键。农村水利建设是区域社会经济协调发展的战略性基础，农村水利建设水平高低是生态环境的健康发展、持续改善的动力和源泉。我国正处在全面建设小康社会的历史时期，新的经济社会发展模式对农村水利建设提出了更高的要求。提高水利建设水平和资源利用效率是现代化农村水利建设的根本指导方针。研究采取科学合理的评价指标体系和评价模型，对于农村水利建设发展至关重要。全文共分7个章节，第一、二章节主要是绪论和文献综述，第三章主要是从宏观角度探索农村水利建设评价指标体系选择原则、步骤以及综合评价方法的筛选、集成，第四章详细探究农村水利建设评价模型的具体指标体系，第五章针对构建的评价指标体系进行相应评价，第六章是在此基础上，以天津市的农村水利建设为例进行实证研究，得出相关的结论，并进行相应的验证与分析，进而形成建议，最后在第七章阐述了创新和展望。论文在国内外水利相关研究的基础上，总结了评价系统建模的基本思想和具体流程，系统分析了评价指标体系建立、阈值制定、权重确定和综合评价模型的基本方法和实施步骤。紧接着通过对农村水利建设主体和客体的认识，界定了农村水利相关概念；根据小康社会建设的发展目标和发展方式，提出了农村水利建设的发展要求，并构建了农村水利建设综合评价指标体系；根据农村水利建设的社会属性和评价特点，构建了基于自适应神经模糊推理专家系统（AdaptiveNeuro-Fuzzy Inference System，简称ANFIS）的农村水利建设综合评价模型，并借助模糊多层次评价法生成专家知识库；通过设计基于数据包络分析（DEA）的农村水利建设评价模型，分析农村水利建设的管理效率。论文最后以天津市12个区县为例，进行了综合评价系统的实证分析，结果表明评价指标体系和评价模型是科学合理的。在评价结果分析的基础上，提出了天津市农村水利建设的战略建议。

关键词：农村水利建设水管理综合评价自适应神经模糊推理系统数据包络分析

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基于铁损电阻辨识的PMSM最小损耗反推控制方法

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电气传动 2019年第10期49卷 3-8页

作者：郝娜马永光詹志坤石家庄职业技术学院电气与电子工程系河北石家庄050081 华北电力大学自动化系河北保定071003 燕山大学工业计算机控制工程河北省重点实验室河北秦皇岛066004

随运行状态不断变化的铁心损耗影响着永磁同步电机(PMSM)的运行效率。为实现PMSM最小损耗控制,提出了基于自适应神经模糊推理系统(ANFIS)辨识铁损电阻的最小损耗反推控制方法。为提升铁损抑制效果,将辨识得到的铁损电阻引入控制器中。... 详细信息

随运行状态不断变化的铁心损耗影响着永磁同步电机(PMSM)的运行效率。为实现PMSM最小损耗控制,提出了基于自适应神经模糊推理系统(ANFIS)辨识铁损电阻的最小损耗反推控制方法。为提升铁损抑制效果,将辨识得到的铁损电阻引入控制器中。实验结果表明,ANFIS能快速、准确地辨识铁损电阻;计及铁损电阻的PMSM最小损耗反推控制方法具有良好的控制性能,能够更加精确快速地跟踪参考信号,明显提高了运行效率。

关键词：永磁同步电机铁损电阻自适应神经模糊推理系统最小损耗反推控制

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蠕墨铸铁切削数据的综合智能推理方法研究

蠕墨铸铁切削数据的综合智能推理方法研究

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作者：徐龙华山东大学

学位级别：博士

难加工材料的不断涌现推动了切削加工技术的进步。由于常规金属切削加工技术的效率低、能耗高、加工表面质量不稳定、自动化水平低等缺点,因此迫切需要新的切削加工技术和智能制造系统来提高切削加工的智能化水平。高速切削加工和智能... 详细信息

难加工材料的不断涌现推动了切削加工技术的进步。由于常规金属切削加工技术的效率低、能耗高、加工表面质量不稳定、自动化水平低等缺点,因此迫切需要新的切削加工技术和智能制造系统来提高切削加工的智能化水平。高速切削加工和智能推理系统的结合不仅能极大的提高切削效率和工件表面质量,而且能够降低切削能耗,进一步提高切削加工的自动化水平。因此,本研究以蠕墨铸铁为实验材料,通过高速铣削加工实验获得蠕墨铸铁在粗加工、半精加工和精加工时的切削数据。进而通过所获得的切削数据建立综合智能推理系统,实现刀具磨损、刀具寿命、切削力、切削功率和已加工表面质量等的推理预测,并获得最优切削参数组合。研究提出VPSO与VCPSO优化训练算法。VPSO与VCPSO算法的全局收敛能力较强,且均优于标准粒子群优化算法、遗传算法和其它优化算法。建立了基于VCPSO算法的自适应神经模糊推理系统,可靠预测了刀具后刀面磨损量、刀具寿命和切削力,它们的推理精度分别达93.5%、91.8%和95.6%,验证了推理模型的有效性。建立了改进的自适应神经模糊推理系统、切削功率和表面粗糙度的理论相似推理模型。利用方差分析方法分析了切削参数对切削功率和表面粗糙度的影响。结果表明,切削功率和表面粗糙度的推理精度分别达93.1%和93.8%;高速铣削蠕墨铸铁时,切削速度对切削功率的影响最大,其次为切削深度,进给量的影响最小;切削速度对表面粗糙度的影响最大,其次为进给量,切削深度的影响可忽略不计。建立了切削功率和表面粗糙度理论相似推理模型,该推理模型能够预测相同切削参数下不同铸铁材料的切削功率和表面粗糙度,切削功率和表面粗糙度的推理精度分别达92.1%和89.4%。提出了智能推理与优化系统,该系统包括改进的实例推理方法、基于自适应神经模糊推理系统和VPSO算法的优化方法。采用人工神经网络模型确定切削参数和刀具磨损的权重,采用高斯模糊灰色关联方法作为实例重用模型求解问题。改进的实例推理方法能够根据切削参数和刀具磨损状态推理预测切削功率和切削振动振幅,采用VPSO算法对建立的自适应神经模糊推理系统进行切削参数优化。结果表明,切削速度对切削功率的影响最大,其次为切削深度和刀具磨损,进给量的影响最小;对切削振动振幅影响最大的是切削速度,其次为进给量和切削深度,刀具磨损的影响最小。改进后的实例推理方法在预测切削功率和切削振动振幅时的推理精度分别达91.7%和95.7%。建立了高斯过程回归和支持向量回归机实例重用模型,预测不同切削参数和刀具磨损下的表面粗糙度和残余应力。结果表明,高斯过程回归重用模型推理精度较高。采用人工神经网络模型分析得切削速度对表面粗糙度的影响最大,其次为刀具磨损和进给量,切削深度的影响最小;对残余应力的影响从大到小分别为进给量,切削速度与切削深度。与其它智能推理模型相比,提出的推理方法具有较高的推理效果,能够实现工件材料加工表面质量的推理预测。以B/S模式为基础构建了综合智能推理系统。该系统通过自适应神经模糊推理系统和实例推理方法实现了切削数据的推理和有效利用。该系统不仅具有推理功能,而且能够为使用者提供优化的切削参数。综合智能推理系统能够提高切削效率、表面质量、降低切削能耗。

关键词：自适应神经模糊推理系统实例推理方法粒子群优化算法蠕墨铸铁切削数据综合智能推理系统

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基于贝叶斯推理的ANFIS电网发展水平评估

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电网与清洁能源 2017年第3期33卷 8-16页

作者：牛东晓刘卫东黄雅莉孙可刘鸿飞吴晗华北电力大学经济与管理学院北京102206 国网浙江省电力公司经济技术研究院浙江杭州310000

电网发展水平评估是电网规划和建设的可靠前提和依据。首先,建立全面合理的电网发展水平评估指标体系;再根据贝叶斯推理的ANFIS建立电网评估模型;最后,利用实际样本进行模型训练和测试。算例结果显示模型的有效性。

关键词：电网评估贝叶斯推理自适应神经模糊推理系统

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基于PCA-ANFIS的油井注水有效周期预测研究

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纺织高校基础科学学报 2013年第4期26卷 532-536页

作者：田亚娟刘烨马微程国建西安石油大学电子工程学院陕西西安710065 西安石油大学计算机学院陕西西安710065

针对油田上注水有效周期不确定的问题,提出一个基于混合主成分分析与ANFIS的数值方法进行油井注水有效周期的预测研究.首先使用主成分分析对原始数据进行降维处理,然后应用ANFIS对降维后的数据进行训练与测试.实验使用油田上116口油井... 详细信息

针对油田上注水有效周期不确定的问题,提出一个基于混合主成分分析与ANFIS的数值方法进行油井注水有效周期的预测研究.首先使用主成分分析对原始数据进行降维处理,然后应用ANFIS对降维后的数据进行训练与测试.实验使用油田上116口油井的真实注水统计数据检验混合主成分分析与ANFIS模型的正确性,测试的注水有效周期平均绝对误差为1.80个月,而未经过主成分分析处理的测试平均误差为4.33个月,混合主成分分析与ANFIS模型的测试精度得到大幅度提高,说明主成分分析与ANFIS的混合方法对预测油井注水有效周期是可行与有效的.

关键词：自适应神经模糊推理系统主成分分析油井注水有效周期预测

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基于多元Hamacher-ANFIS的股票价格预测

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数学的实践与认识 2015年第20期45卷 52-60页

作者：张峰袆廖志高张峰祎广西科技大学管理学院广西柳州545000

应用减法-模糊聚类算法、多元Hamacher算子以及自适应神经模糊推理系统(ANFIS)提出了一种中国股票市场价格建模及预测的多元Hamacher-ANFIS模型.首先多元Hamacher算子与ANFIS相结合,对ANFIS种各规则的隶属度测度机制和规则参数更新机制... 详细信息

应用减法-模糊聚类算法、多元Hamacher算子以及自适应神经模糊推理系统(ANFIS)提出了一种中国股票市场价格建模及预测的多元Hamacher-ANFIS模型.首先多元Hamacher算子与ANFIS相结合,对ANFIS种各规则的隶属度测度机制和规则参数更新机制进行了修正,建立基于减法-模糊聚类的多元HamacherANIFS模型;再从沪深两市各选取了总市值最大的5支股票,计算出它们在同一时间段的历史波动率,并以此为依据得到模型对该股票预测性能的权重;最后运用减法-模糊聚类算法初始化模型参数,对每个数据组进行5重交叉检验,并根据之前得到的权重计算出模型关于检验集的综合R2值.实验结果证明,与现有方法相比,该模型增强了对复杂目标函数的学习能力,提高了对股票价格的预测精度.

关键词：减法-模糊聚类自适应神经模糊推理系统多元哈马邱尔算子股价预测

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基于ANFIS云推理的网络学习评价

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西南师范大学学报（自然科学版） 2014年第1期39卷 137-141页

作者：唐肝翌卢桂馥周鸣争刘涛穆伦科安徽工程大学计算机与信息学院安徽芜湖241000 南京理工大学高维信息智能感知与系统教育部重点实验室南京210094 东南大学信息科学与工程学院南京210096 涪陵区交通委员会重庆涪陵408000

将云模型与ANFIS结合,利用云模型代替模糊神经网络的隶属度函数,构成ANFIS云推理网络并应用到学习效果评价中.实验表明,ANFIS云推理网络是一种有效的学习评价工具,抗干扰能力较强.

关键词：学习评价模糊神经网络自适应神经模糊推理系统云推理

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