检索结果-内蒙古大学图书馆

电力自动化设备 2018年第4期38卷 196-203页

作者：孙晓明秦亮刘涤尘重庆水利电力职业技术学院电气工程系重庆402160 武汉大学电气工程学院湖北武汉430072

针对继电保护测试装置线性功率放大器(LPA)的非线性,提出一种基于自适应神经-模糊推理系统(ANFIS)的数字预畸器。ANFIS数字预畸器仅需修改软件,即可升级传统继电保护测试装置,不仅满足故障波形重现的精度要求,还能充分利用有限的频带宽... 详细信息

针对继电保护测试装置线性功率放大器(LPA)的非线性,提出一种基于自适应神经-模糊推理系统(ANFIS)的数字预畸器。ANFIS数字预畸器仅需修改软件,即可升级传统继电保护测试装置,不仅满足故障波形重现的精度要求,还能充分利用有限的频带宽度和输出容量。ANFIS数字预畸器对LPA及其负载的整体非线性进行自适应学习,故可降低对单一部件的精度要求,并修正任意部件引起的非线性失真。采用准在线学习方式,ANFIS数字预畸器可在普通微处理器上实现,从而保持传统继电保护测试装置的高性价比。

关键词：继电保护继电保护测试装置故障波形重现线性功率放大器自适应神经-模糊推理系统数字预畸

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基于多域特征提取和自适应神经-模糊推理系统的电能质量扰动识别

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电力系统保护与控制 2010年第24期38卷 6-13页

作者：张明李开成胡益胜华中科技大学电气与电子工程学院湖北武汉430074

基于多域特征提取(multi-domain feature extraction)和自适应神经-模糊推理系统(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference system,ANFIS)提出了电能质量扰动类型识别的一种新方法。基于波形包络阈值线对扰动进行检测;在时域、频域和小波域进行... 详细信息

基于多域特征提取(multi-domain feature extraction)和自适应神经-模糊推理系统(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference system,ANFIS)提出了电能质量扰动类型识别的一种新方法。基于波形包络阈值线对扰动进行检测;在时域、频域和小波域进行多域特征提取,选取扰动信号的基波均方根(RMS)幅值、总谐波畸变率、次谐波幅值和小波包能量熵共同组成输入特征矢量;通过自适应神经-模糊推理系统对电能质量扰动类型进行识别。仿真结果表明,该方法与BP神经网络和最小二乘支持向量机相比平均识别准确率高,对特征不规则的待检电能质量扰动信号具有良好的柔性和适应性。

关键词：电能质量多域特征提取自适应神经-模糊推理系统 BP神经网络最小二乘支持向量机

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手势图像识别算法研究

手势图像识别算法研究

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作者：蒋磊磊沈阳理工大学

学位级别：硕士

人与计算机的频繁互动已经成为生活中的日常操作,其中,关于手势的研究已然成为目前人机交互研究领域的主要研究方向之一。手势识别技术的研究将会改变传统的人机交互方式,手势的的使用必然会使得人机交互技术从以机器为中心逐步转移到... 详细信息

人与计算机的频繁互动已经成为生活中的日常操作,其中,关于手势的研究已然成为目前人机交互研究领域的主要研究方向之一。手势识别技术的研究将会改变传统的人机交互方式,手势的的使用必然会使得人机交互技术从以机器为中心逐步转移到以人为中心,让人机交互的方式变得便捷,人机交互方式变得丰富,也使使用计算机的门槛降低。本文对手势识别完整系统进行表述,主要包含了四个主要部分,静态手势图像的预处理,关于手势的图像分割,手势的特征提取以及最后的手势的识别方法。系统通过摄像头捕获手势图像,对该图像进行预处理,其中包括彩色空间转换、平滑处理、形态学运算、灰度化、二值化、轮廓提取,其中详细介绍通过常用的颜色空间,分析影响到手势特征提取及分割的色彩分量,并通过彩色空间转换减弱甚至消除该影响。本文详细介绍基于canny边缘的检测方法,并根据在手势边缘提取方法上的不足提出改进。手势分割部分是手势识别系统的关键步骤之一,在简单、单一背景的室内环境下分割手势的算法要求不高,但是在复杂背景下的室外环境下,有太多的干扰,这使得传统的分割方法无法将手势从背景中干净的分割出来,本文介绍的传统的Otsu算法虽然在单一背景下效果不错,但是复杂背景下显得捉襟见肘,通过改进灰度图像的划分方法使的Otsu算法能够分割出手势。干净的手势图像中的信息量太多,如果作为分类识别系统的输入,这会增加识别系统的计算量以及计算复杂度,所以手势图像的特征提取是需要的,本文使用的是图像区域几何的特征的不变距,不变距由7个不变距的值组成,我们为了使识别系统分类的输入具有旋转、平移、尺度变化不变性,就需要通过仿真并且比较从中挑选出符合条件的分量并组合成输入向量。在识别方法的挑选中,本文挑选的基于自适应神经-模糊推理系统(ANFIS)的手势识别方法具有自主学习的能力,而且鲁棒性好。虽然该方法的识别能力好但是计算复杂度高,我们通过对不变距的筛选结合自适应神经-模糊推理系统的手势识别法,提高整个系统的手势识别率,并且与BP神经网络和模糊神经网络进行,平均识别率95.3%说明自适应神经-模糊推理系统在识别率方面的效果,符合高识别率的实际准则。

关键词：手势识别 Otsu分割算法自适应神经-模糊推理系统

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基于ANFIS的桥梁水下结构状态评估系统开发研究

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公路交通技术 2016年第5期32卷 73-78页

作者：徐建勇潘骁宇李尚陈阳浙江省交通规划设计研究院杭州310000 浙江交通职业技术学院杭州311112

以桥梁水下钢筋混凝土结构为对象,以结构使用环境和现行桥梁承载能力及耐久性评估标准为基础,建立结构状态评估指标体系,确定评估指标的分级标准,并开发基于自适应神经-模糊推理算法的桥梁水下结构状态评估系统。根据模拟教师数据对该... 详细信息

以桥梁水下钢筋混凝土结构为对象,以结构使用环境和现行桥梁承载能力及耐久性评估标准为基础,建立结构状态评估指标体系,确定评估指标的分级标准,并开发基于自适应神经-模糊推理算法的桥梁水下结构状态评估系统。根据模拟教师数据对该系统各项性能的验证结果,证明其具有良好的学习能力,且实际应用也表明其具有较好的应用效果。

关键词：桥梁水下混凝土结构状态评估自适应神经-模糊推理系统神经网络模糊推理

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基于自适应神经—模糊推理系统的铅酸蓄电池SOC模型辨识

基于自适应神经—模糊推理系统的铅酸蓄电池SOC模型辨识

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作者：王喜华中科技大学

学位级别：硕士

铅酸蓄电池的剩余容量(state of charge,SOC,又称荷电状态),对电池的健康稳定运行有着至关重要的影响。怎样及时准确地获得铅酸蓄电池SOC是电池监测管理系统中的关键技术之一。目前,利用神经-模糊和软计算并结合电池内部和外部关键参数... 详细信息

铅酸蓄电池的剩余容量(state of charge,SOC,又称荷电状态),对电池的健康稳定运行有着至关重要的影响。怎样及时准确地获得铅酸蓄电池SOC是电池监测管理系统中的关键技术之一。目前,利用神经-模糊和软计算并结合电池内部和外部关键参数获取铅酸蓄电池的剩余容量,已成为电池检测管理研究中的热点。论文通过分析铅酸蓄电池的电化学特性和常用的SOC检测方法,确定了影响SOC的关键参量,并提出了一种基于自适应神经-模糊推理系统的电池SOC模型辨识方法。经对电池相关理论研究发现,铅酸蓄电池的电解液密度是影响SOC的十分关键的参量。采用自制的银/硫酸银参比电极在电池充放电实验中来获取正、负电极电势。利用BP网络、径向基网络(RBF)和自适应神经-模糊系统(ANFIS)对电解液密度进行参数辨识,训练后误差满足要求。通过分析比较前三种辨识方法,用ANFIS对电池的剩余容量进行模型辨识,说明了ANFIS具有较强的自适应和泛化能力,在MATALAB平台上仿真得到的精度比较理想,可用于蓄电池智能监控系统中。最后对基于ANFIS电池SOC检测算法作了进一步的研究分析。

关键词：铅酸蓄电池剩余容量自适应神经-模糊推理系统模型辨识

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自适应神经-模糊推理系统在桥梁状态评估中的应用

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浙江大学学报（工学版） 2008年第11期42卷 2015-2022页

作者：魏迪谢旭张治成张鹤浙江大学土木工程学系浙江杭州310027

以钢筋混凝土中小跨径梁式桥为对象,根据结构特征和《公路养护技术规范》(JTJ 073-96)建立了主梁耐久性评估指标体系,确定了评估指标的分级标准,开发了基于自适应神经-模糊推理系统(ANFIS)的主梁耐久性评估系统.提出了根据统计学原理模... 详细信息

以钢筋混凝土中小跨径梁式桥为对象,根据结构特征和《公路养护技术规范》(JTJ 073-96)建立了主梁耐久性评估指标体系,确定了评估指标的分级标准,开发了基于自适应神经-模糊推理系统(ANFIS)的主梁耐久性评估系统.提出了根据统计学原理模拟桥梁检查数据和专家意见调查数据的方法,比较了教师数据数量对系统训练结果的影响.模拟教师数据验证结果表明,系统具有良好的学习能力和实际应用能力.应用某市三环路上的13座桥梁110根主梁的实测数据,验证了学习后的系统能够快速有效地模仿专家非线性模糊推理能力.

关键词：钢筋混凝土桥梁中小跨径状态评估耐久性自适应神经-模糊推理系统

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多机器人系统任务分配效用评价算法

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计算机工程与设计 2013年第9期34卷 3288-3292页

作者：黎萍朱军燕杨宜民电子科技大学中山学院广东中山528402 中山出入境检验检疫局技术中心广东中山528403 广东工业大学自动化学院广东广州510090

为了提高复杂环境中多机器人系统任务分配的决策质量,获取准确、客观的效用评价,提出了一种基于自适应神经-模糊推理系统(adaptive neuro-fuzzy inference system,ANFIS)的效用评价算法ANFIS-UE。设计了基于ANFIS的效用评价网络结构,并... 详细信息

为了提高复杂环境中多机器人系统任务分配的决策质量,获取准确、客观的效用评价,提出了一种基于自适应神经-模糊推理系统(adaptive neuro-fuzzy inference system,ANFIS)的效用评价算法ANFIS-UE。设计了基于ANFIS的效用评价网络结构,并采用Q学习对效用评价网络的参数进行学习。利用ANFIS优越的函数逼近能力和泛化能力,提高了效用函数的学习效率,能够对连续的状态输入产生连续的效用评价值。实验结果表明,该算法获得的效用评价相对更准确,从而提高了任务分配方案的质量。

关键词：自适应神经-模糊推理系统 Q学习效用评价多机器人系统任务分配

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自适应神经—模糊推理系统在桥梁状态评估中的应用

自适应神经—模糊推理系统在桥梁状态评估中的应用

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作者：魏迪浙江大学

学位级别：硕士

桥梁管理系统可以有效管理路网上数量众多且繁杂的桥梁构件，维持桥梁结构的安全及运输功能，并帮助决策者在众多维护方案中选择最合适的方案。目前在发达国家已有相当的发展，而在我国相关的研究工作还处于起步阶段，因此在我国开展桥... 详细信息

桥梁管理系统可以有效管理路网上数量众多且繁杂的桥梁构件，维持桥梁结构的安全及运输功能，并帮助决策者在众多维护方案中选择最合适的方案。目前在发达国家已有相当的发展，而在我国相关的研究工作还处于起步阶段，因此在我国开展桥梁管理系统相关理论的研究和实践具有重要的现实意义和经济意义。完整的桥梁管理系统应具有三项基本功能：状态分析评估、结构退化预测和维护对策最优化。其中状态分析评估是结构退化预测以及维护对策最优化的基础，是桥梁管理系统中重要的组成部分。本文主要研究桥梁状态评估的理论和方法，为建立真正意义上桥梁管理系统进行有益的尝试。本文以钢筋混凝土中小跨径的梁式桥为对象，综合比较了现有的桥梁状态评估方法，深入分析了影响桥梁状态的各种因素。建立了钢筋混凝土中小跨径梁式桥梁结构耐久性和承载力评估指标体系，确定了评估指标的分级标准，并开发了基于ANFIS的主梁耐久性评估系统。本文提出借助统计学方法对桥梁检查数据和专家意见调查数据进行模拟的方法，并通过实例说明了这种方法的可行性和应用前景。系统将专家的模糊推理过程蕴含于神经网络结构中，使神经网络的结点和权值具有明确的物理意义，避免了传统神经网络工作过程的“黑盒性”。同时，该系统又具有神经网络的学习能力，克服了传统模糊推理系统学习能力不足的缺点。通过实例对系统的各项性能进行了检证，结果表明，训练后系统的评估结果和桥梁专家的评估结果较为吻合，系统具有良好的学习能力和实际应用能力，能够快速准确的模仿桥梁专家的非线性模糊推理过程来评估主梁的耐久性，有较好的应用前景。

关键词：钢筋混凝土桥梁状态评估耐久性自适应神经-模糊推理系统神经网络模糊推理

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隧道结构安全状态评估方法探讨

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低温建筑技术 2013年第2期35卷 135-137页

作者：孙文江张治成浙江大学建筑工程学院杭州310058

介绍了目前结构状态评估方法的研究热点:自适应神经-模糊推理系统(ANFIS)的基本原理和建模要点,从影响明挖隧道在特定环境下结构运营安全性能的各因素出发,建立了隧道结构安全状态评估指标体系。建立了基于自适应神经-模糊推理系统(ANF... 详细信息

介绍了目前结构状态评估方法的研究热点:自适应神经-模糊推理系统(ANFIS)的基本原理和建模要点,从影响明挖隧道在特定环境下结构运营安全性能的各因素出发,建立了隧道结构安全状态评估指标体系。建立了基于自适应神经-模糊推理系统(ANFIS)的隧道结构安全状态评估模型,并通过模拟数据验证了其具有的学习能力和应用前景,学习后的系统具备专家的经验及推理能力。

关键词：隧道运营自适应神经-模糊推理系统评估指标体系评估模型开发

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基于信息融合的钢包精炼炉元素收得率预报

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仪器仪表学报 2012年第4期33卷 795-800页

作者：徐喆毛志忠东北大学信息科学与工程学院沈阳110819 东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室沈阳110819

为提高元素收得率的预报精度,针对元素收得率主要影响因素无法及时获得的问题,提出一种基于信息融合的预报方法。该方法对原始数据层与特征层分别进行融合操作。在原始数据层,首先将相关性较为明显的可测变量按照机理进行结合,然后使用... 详细信息

为提高元素收得率的预报精度,针对元素收得率主要影响因素无法及时获得的问题,提出一种基于信息融合的预报方法。该方法对原始数据层与特征层分别进行融合操作。在原始数据层,首先将相关性较为明显的可测变量按照机理进行结合,然后使用基于改进遗传算法的特征构建方法对由可测变量与结合变量组成的变量集合进行融合,使融合后的特征作为元素收得率主要影响因素的评价指标。在特征层,使用自适应神经-模糊推理系统对构建后的特征进行融合,从而得到元素收得率预报模型。将此方法应用于Q345B钢种Si、Mn元素收得率的预报,实验结果表明所提出的方法不仅可以满足生产要求,而且比其他预报方法有更高的预报精度。

关键词：信息融合钢包精炼炉元素收得率遗传算法自适应神经-模糊推理系统

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