检索结果-内蒙古大学图书馆

Using an Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System （AnFis） Algorithm for Automatic Diagnosis of Skin Cancer

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通讯和计算机（中英文版） 2011年第9期8卷 751-755页

作者： Suhail M. Odeh Department of Computer Information Systems Bethlehem University Bethlehem 92248 Palestine

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光纤陀螺热致漂移误差的模糊补偿(英文)

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中国惯性技术学报 2010年第4期18卷 471-475页

作者：周琪秦永元成研赵长山西北工业大学自动化学院西安710072

针对光纤陀螺启动过程中的热致漂移误差问题,研究了一种模糊模型补偿方案。依据Shupe非互易性理论和Mohr加热模型试验的结论,以光纤环内侧温度和温度变化率为输入,以陀螺漂移为输出,建立了二输入一输出模糊模型。利用全温范围(-25℃～45... 详细信息

针对光纤陀螺启动过程中的热致漂移误差问题,研究了一种模糊模型补偿方案。依据Shupe非互易性理论和Mohr加热模型试验的结论,以光纤环内侧温度和温度变化率为输入,以陀螺漂移为输出,建立了二输入一输出模糊模型。利用全温范围(-25℃～45℃)内光纤陀螺的恒温静态试验数据,基于自适应神经网络模糊推理系统的自学习功能,辨识出模糊规则库。通过实时施行模糊推理可实现光纤陀螺温度漂移的在线自动补偿。室温验证试验表明,陀螺的零偏稳定性由补偿前的0.037(°)/h提高到0.017(°)/h,陀螺启动时间由补偿前的30 min减少为2 min。

关键词：光纤陀螺温度漂移模糊模型补偿自适应神经模糊推理系统

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氡的溶解与析出的试验研究

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核技术 2010年第6期33卷 473-476页

作者：陈翔徐文平李广悦丁德馨南华大学核资源与安全工程学院衡阳421001

在不同温度和压力下测量自制试验装置内气相部分的氡浓度,计算氡在对应温度和压力下的溶解度系数,并用自适应神经模糊推理系统(ANFIS)建立了根据温度和压力预测氡溶解度系数的ANFIS模型。结果表明,氡在水中的溶解度系数随温度升高而降低... 详细信息

在不同温度和压力下测量自制试验装置内气相部分的氡浓度,计算氡在对应温度和压力下的溶解度系数,并用自适应神经模糊推理系统(ANFIS)建立了根据温度和压力预测氡溶解度系数的ANFIS模型。结果表明,氡在水中的溶解度系数随温度升高而降低,随压力降低而降低。预测氡在水中溶解度系数的ANFIS模型能够给出足够精度的预测结果,为预测氡的溶解度系数开辟了新途径。

关键词：氡溶解析出溶解度系数自适应神经模糊推理系统

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ANFIS在混凝投药前馈控制器中应用的仿真研究

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环境工程学报 2010年第6期4卷 1357-1362页

作者：阎有运常波刘建国常万仓河南理工大学电工电子实验中心焦作454003 河南理工大学电气工程与自动化学院焦作454003 新华水利水电投资公司北京100053

在水处理中混凝投药前馈控制器的应用效果好坏关键在于控制器是否对混凝投药过程具有良好的模型辨识能力,传统的控制器效果都不太理想,而且存在沉淀池出水浊度波动大,药剂浪费严重等问题。为了解决该问题,介绍了一种用多层前馈神经网络... 详细信息

在水处理中混凝投药前馈控制器的应用效果好坏关键在于控制器是否对混凝投药过程具有良好的模型辨识能力,传统的控制器效果都不太理想,而且存在沉淀池出水浊度波动大,药剂浪费严重等问题。为了解决该问题,介绍了一种用多层前馈神经网络优化模糊逻辑系统的自适应模糊推理系统——ANFIS。它具有良好的非线性函数逼近能力,在ANFIS投药前馈控制器的设计中,运用减法聚类对样本数据进行空间划分,获取初始模糊隶属函数和模糊规则,得到ANFIS模型的初始结构。用烧杯试验历史数据进行了仿真验证,并与传统的回归模型前馈投药控制仿真比较,结果表明ANFIS投药前馈控制模型明显优于回归模型,它能够根据原水水质适时有效预测混凝投药量。

关键词：水处理混凝投药前馈控制器自适应神经模糊推理系统回归模型

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基于神经网络的蜂窝钢梁的承载力研究

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钢结构(中英文) 2011年第5期 74-74页

对腹板易发生后屈曲的简支蜂窝钢梁的承载力进行研究,讨论分析梁承载力和失效模型的非线性有限元法的准确性。由于非线性有限元计算量很大,故基于有限元进行参数研究,提出蜂窝钢梁腹板的后屈曲临界荷载的经验公式。另采用传统的反向传... 详细信息

对腹板易发生后屈曲的简支蜂窝钢梁的承载力进行研究,讨论分析梁承载力和失效模型的非线性有限元法的准确性。由于非线性有限元计算量很大,故基于有限元进行参数研究,提出蜂窝钢梁腹板的后屈曲临界荷载的经验公式。另采用传统的反向传播神经网路和自适应神经模糊推理系统方法进行求解,并对比传统有限元分析结果,验证经验公式、反向传播神经网络法、自适应神经模糊推理系统法的准确性。结果表明:反向传播神经网络法和自适应神经模糊推理系统法比经验方程更准确。

关键词：蜂窝钢梁腹板后屈曲神经网络反向传播自适应神经模糊推理系统

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基于ANFIS的汽车ESP控制方法研究

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合肥工业大学学报（自然科学版） 2010年第7期33卷 1015-1019页

作者：喻海军刘翔宇方敏合肥工业大学电气与自动化工程学院安徽合肥230009 合肥工业大学机械与汽车工程学院安徽合肥230009

文章采用自适应神经模糊推理系统(adaptive neuro-fuzzy inference system,简称ANFIS)研究车辆ESP的反馈控制,设计了基于横摆角速度的神经模糊推理系统;考虑车辆的转向特性,建立了车辆的轮胎模型和二自由度参考模型,并在Simulink下进行... 详细信息

文章采用自适应神经模糊推理系统(adaptive neuro-fuzzy inference system,简称ANFIS)研究车辆ESP的反馈控制,设计了基于横摆角速度的神经模糊推理系统;考虑车辆的转向特性,建立了车辆的轮胎模型和二自由度参考模型,并在Simulink下进行仿真;仿真结果证明了自适应神经模糊控制对车辆横摆角速度和质心侧偏角的控制是有效的,提高了车辆的侧向稳定性。

关键词：汽车电子稳定程序自适应神经模糊推理系统稳定性控制

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ANFIS在湿地遥感信息提取中的应用研究

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测绘科学 2010年第4期35卷 171-173,141页

作者：王海江王周龙吴孟泉崔青春姚付启鲁东大学地理与规划学院山东烟台264025

自适应神经模糊推理系统(ANFIS)综合了模糊推理与神经网络的优点,本文探讨了其在湿地遥感信息提取中的应用。首先阐述了ANFIS分类方法的特点、原理以及分类流程;然后以黄河三角洲垦利县湿地为实验区,分析了基于ANFIS的湿地遥感信息提取... 详细信息

自适应神经模糊推理系统(ANFIS)综合了模糊推理与神经网络的优点,本文探讨了其在湿地遥感信息提取中的应用。首先阐述了ANFIS分类方法的特点、原理以及分类流程;然后以黄河三角洲垦利县湿地为实验区,分析了基于ANFIS的湿地遥感信息提取;最后将由该方法得到的分类结果与传统分类方法进行比较,结果表明由该方法所得的分类总正确率与各地物正确率都有较好表现。

关键词：自适应神经模糊推理系统湿地信息提取黄河三角洲湿地

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基于密度自适应粒子群优化的图像可用度分类

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计算机仿真 2010年第9期27卷 274-277,285页

作者：吴兴华郑红北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院北京100191

研究图像优化评估方法,针对卫星遥感图像可用度模糊神经网络分类器学习过程中存在的学习速度慢且容易陷入局部极小值的问题,为提高评估的准确率,提出了一种密度自适应粒子群优化(DensityAdaptivePSO,DAPSO)算法。通过信息熵建立粒子群... 详细信息

研究图像优化评估方法,针对卫星遥感图像可用度模糊神经网络分类器学习过程中存在的学习速度慢且容易陷入局部极小值的问题,为提高评估的准确率,提出了一种密度自适应粒子群优化(DensityAdaptivePSO,DAPSO)算法。通过信息熵建立粒子群密度评估测度并更新粒子群的粒子数量,以保持种群的多样性,有利于提高算法全局寻优能力。利用120幅中巴资源02B卫星(CBERS-02B)高分辨率相机(HR)采集的遥感图像,比较BP算法,标准粒子群优化算法以及密度自适应粒子群优化算法的模糊神经网络可用度分类器识别结果,表明新的算法收敛速度更快,有更强的全局寻优能力,并为应用提供依据。

关键词：自适应神经模糊推理系统信息熵粒子群优化图像可用度评估遥感图像

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基于ANFIS的船舶航向控制系统的设计

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计算机工程与设计 2010年第15期31卷 3468-3472页

作者：汪明慧余永权曾碧广东工业大学计算机学院广东广州510006

为解决因船舶运动的非线性和不确定性使常规航向控制器参数调整难度大的问题,提出一种基于自适应神经模糊推理系统(ANFIS)的船舶航向控制算法。用模糊控制解决船舶不确定性系统控制问题,并借助神经网络的学习能力优化控制器参数,设计出... 详细信息

为解决因船舶运动的非线性和不确定性使常规航向控制器参数调整难度大的问题,提出一种基于自适应神经模糊推理系统(ANFIS)的船舶航向控制算法。用模糊控制解决船舶不确定性系统控制问题,并借助神经网络的学习能力优化控制器参数,设计出能在线自调整控制规则来获得最佳控制规律的ANFIS航向控制器。仿真实验结果表明,设计的航向控制器在船舶模型参数摄动以及风浪干扰下都能获得良好的控制性能。

关键词：自适应神经模糊推理系统神经网络模糊控制航向控制器船舶模型

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神经网络在混沌时间序列预测中的应用研究

神经网络在混沌时间序列预测中的应用研究

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作者：马建兵兰州交通大学

学位级别：硕士

在非线性信号处理领域,混沌与神经网络相结合是一个新兴的课题。混沌是非线性动态系统所特有的一种运动形式,它既普遍存在又极具复杂性。而神经网络具有联想记忆等非线性特性,特别适用于处理高度非线性系统复杂问题,所以基于神经网络的... 详细信息

在非线性信号处理领域,混沌与神经网络相结合是一个新兴的课题。混沌是非线性动态系统所特有的一种运动形式,它既普遍存在又极具复杂性。而神经网络具有联想记忆等非线性特性,特别适用于处理高度非线性系统复杂问题,所以基于神经网络的预测技术是解决混沌时间序列预测问题的有效方法,同时又为预测理论的研究开辟了新的、广阔的发展空间。近年来,随着神经网络理论的不断发展,基于神经网络的预测方法也在不断提出。本文以神经网络和相空间重构相关理论为基础,用神经网络方法去处理混沌时间序列预测问题,并重点对自适应神经模糊推理系统、BP神经网络和RBF神经网络进行算法集成对比研究。人工神经网络作为一种较新的信息处理学科,具有许多的优点,在本质上它是大规模并行处理的自适应非线性系统,具有很强的自学能力和非线性逼近能力,善于联想、概括、类比和推广。而自适应神经模糊推理系统是一种颇具特色的神经网络,和神经网络一样,同样具有以任意精度逼近任何线性或非线性函数的功能,并且收敛速度快、误差小、所需训练样本少等优点,它是神经网络与模糊推理相结合的产物,由于它在算法上的取长补短,相比传统方法,将会显示出比单一神经网络更好的预测效果。本文主要研究成果包括如下几个方面： (1)研究了BP神经网络及其五种改进型算法和RBF神经网络及其算法；另外,基于模糊推理和神经网络理论,将二者相结合形成模糊神经网络,重点研究了自适应神经模糊推理系统。 (2)为验证算法的有效性,使用了Mackey-Glass时间序列、Lorenz时间序列等五种混沌时间序列,构建了基于BP神经网络、RBF神经网络和自适应神经模糊推理系统的混沌时间序列预测模型,并利用建立的BP神经网络模型、RBF神经网络模型和自适应神经模糊推理系统模型,对五种具体混沌时间序列进行了预测仿真实验,对各种算法进行集成对比研究,预测效果比较理想,结果表明本文所建立的基于神经网络的时间序列预测模型具有很好的预测能力,另外通过对各种算法的对比研究和分析可知,自适应神经模糊推理系统在混沌时间序列预测的效果上要优于其它单一的神经网络。

关键词：混沌时间序列预测神经网络自适应神经模糊推理系统算法

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