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语言

  • 23 篇 中文
检索条件"主题词=自适应神经-模糊推理系统"
23 条 记 录,以下是11-20 订阅
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不确定混沌系统自适应模糊神经网络控制
不确定混沌系统的自适应模糊神经网络控制
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作者: 金音 燕山大学
学位级别:硕士
自20世纪90年代以来,尤其是OGY方法出现以来,混沌控制的研究已经引起了广大学者的浓厚兴趣。在混沌控制领域中,人们主要研究混沌控制方法的理论和应用。主要的混沌控制方法有:连续反馈控制、自适应控制、智能控制、参数扰动控制等。本... 详细信息
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基于集成信息融合的智能故障诊断系统设计
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计算机工程与设计 2010年 第20期31卷 4476-4479页
作者: 蔡猛 张大发 张宇声 海军工程大学船舶与动力学院 湖北武汉430033
提出了基于集成信息融合技术的实时智能故障诊断系统结构。在对传统BP神经网络分析的基础上引入了聚类分析方法与遗传优化算法,有效降低了BP神经网络的训练难度并提高其训练精度。将遗传神经网络与自适应神经-模糊推理系统相集成用于特... 详细信息
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预应力混凝土梁桥状态评估系统与病害识别研究
预应力混凝土梁桥状态评估系统与病害识别研究
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作者: 李季隆 浙江大学
学位级别:硕士
准确及时评估桥梁技术状态、精确识别发生病害的部位及程度是确保桥梁结构使用功能和延长其使用寿命的前提,是对桥梁进行必要的维修与加固的决策依据。本文总结和比较了现有桥梁状态评估方法,并介绍了目前桥梁状态评估方法的研究热点—... 详细信息
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大跨度钢管混凝土拱桥施工控制
大跨度钢管混凝土拱桥施工控制
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作者: 柯赛华 哈尔滨工业大学
学位级别:硕士
大跨度钢管混凝土拱桥施工控制的主要目的是使成桥线型和内力最大限度地满足设计和规范要求,同时,确保施工过程中结构的安全。本文以长春伊通河大桥为工程背景,对钢管混凝土拱桥进行静力、动力分析,调索顺序和索力控制,线形标高预测,温... 详细信息
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电液伺服阀故障模式识别的自适应神经模糊推理系统
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机床与液压 2003年 第3期31卷 308-309,113页
作者: 袁兵 江丽 武汉理工大学 武汉430063
基于MATLAB模糊逻辑工具箱 ,利用维数缩减技术和模糊减法聚类法 ,对表征电液伺服阀工作状态的实测样本数据进行聚类分析 ,实现合理的特征空间划分和寻找适当的规则数目 ,从而实现了自适应神经模糊推理系统 (即 :ANFIS)的结构辨识。在... 详细信息
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基于粒子群算法的ANFIS模型参数优化
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石油化工高等学校学报 2007年 第3期20卷 41-44页
作者: 王介生 辽宁科技大学电子信息与工程学院 辽宁鞍山114044
粒子群优化算法是一类全局随机进化算法,算法通过粒子间的相互作用发现复杂搜索空间中的最优区域。根据粒子群算法对整个参数空间进行高效并行搜索的特点,提出了最小二乘法和粒子群优化算法相结合的混合学习算法对自适应神经-模糊推理... 详细信息
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ANFIS在饮用水处理混凝中的应用
ANFIS在饮用水处理混凝中的应用
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第八届全国水处理混凝技术研讨会
作者: 陈熙 厦门水务集团杏林水厂
运用ANFIS(自适应神经-模糊推理系统)以及大量实际生产原始数据,构建合理的模糊推理预测模型。同时结合国内先进的流动电流混凝技术,在厦门杏林水厂进行混凝剂投加量最佳方式的尝试。本文将阐述如何利用ANFIS构建混凝剂投加预测模型,同... 详细信息
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基于ANFIS的软测量模型在浮选中的应用
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合肥工业大学学报(自然科学版) 2006年 第11期29卷 1365-1369页
作者: 王介生 张勇 辽宁科技大学电子信息与工程学院 辽宁鞍山114044
以浮选过程为研究对象,提出一种基于自适应神经-模糊推理系统的经济技术指标软测量模型。该模型采用主元分析进行输入数据集降维,运用最小二乘法和粒子群优化算法相结合的混合学习算法对自适应神经-模糊推理系统结构参数进行优化设计。... 详细信息
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模糊推理系统的MATLAB仿真研究
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船电技术 2006年 第4期26卷 55-57页
作者: 刘富强 李智敏 陈红舟 上海商学院 上海200235 上海市静安区华东模范中学 上海200040
本文对常用的模糊推理系统进行了阐述,介绍了一种在模糊控制系统设计中构建Takagi-Sugeno型模糊推理系统的方法,使用了MATLAB的模糊工具箱与Simulink工具进行了仿真,效果是令人满意的。
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一种基于模糊神经网络的正则化学习算法的地铁列车运行控制
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计算机工程与应用 2004年 第2期40卷 201-204页
作者: 吴桂云 武妍 同济大学沪西校区计算机科学与工程系 上海200331
将两种不同的模糊神经网络分别应用于地铁列车控制中的站间运行阶段和定位停车阶段,仿真取得了令人满意的结果。为了降低控制系统的复杂度,提高系统的泛化能力,采用了在误差函数中引入正则项的方法。同时采用了基于扩展的自适应神经-模... 详细信息
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