检索结果-内蒙古大学图书馆

物理学报 2014年第12期63卷 125-131页

作者：王崇杰刘媛媛张博超张倩妮刘金艳金鸽张敏辽宁师范大学物理与电子技术学院大连116029

提出了以自适应网络模糊推理系统参数为识别特征的γ能谱指纹模糊识别方法.通过建模和仿真,提取了γ能谱指纹的模糊系统特征参数,并建立了关于系统特征参数的模糊集及模糊识别原则,以较高的置信度实现了γ能谱指纹的类型识别和个体识别... 详细信息

提出了以自适应网络模糊推理系统参数为识别特征的γ能谱指纹模糊识别方法.通过建模和仿真,提取了γ能谱指纹的模糊系统特征参数,并建立了关于系统特征参数的模糊集及模糊识别原则,以较高的置信度实现了γ能谱指纹的类型识别和个体识别.对实测γ能谱指纹进行了识别,对方法的识别性能进行了研究和探讨.研究表明,该方法不但具有较强的类型识别能力和个体识别能力,并具有较低的识别下限和较强的抗噪声能力.

关键词： γ能谱指纹自适应网络模糊推理系统模糊集模糊识别

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基于自适应网络模糊推理系统的噪声抵消

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上海理工大学学报 2004年第3期26卷 229-233页

作者：宫赤坤陈道炯杨旭霞上海理工大学机械工程学院上海200093

对自适应网络模糊推理系统(ANFIS)在噪声抵消中的应用进行了研究.说明了ANFIS的结构和使用ANFIS进行噪声抵消的原理,对窄带干扰的滤除和噪声中的信号提取两种情况进行了仿真,并对ANFIS和LMS(最小均方误差准则)两种算法进行了对比研究,... 详细信息

对自适应网络模糊推理系统(ANFIS)在噪声抵消中的应用进行了研究.说明了ANFIS的结构和使用ANFIS进行噪声抵消的原理,对窄带干扰的滤除和噪声中的信号提取两种情况进行了仿真,并对ANFIS和LMS(最小均方误差准则)两种算法进行了对比研究,结果表明,利用ANFIS进行噪声抵消要优于LMS.

关键词：自适应网络模糊推理系统噪声抵消 LMS

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应用自适应网络模糊推理系统的sugeno模糊模型辨识

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武汉理工大学学报（交通科学与工程版） 2001年第4期25卷 444-446页

作者：宫赤坤华泽钊上海理工大学低温与制冷技术研究所上海200093

给出了一种模糊系统建模的有效方法．首先用减法聚类对系统输入输出数据进行聚类，然后用自适应网络模糊推理系统建立系统的ｓｕｇｅｎｏ模糊模型，这样解决了因输入变量高维引起规则的组合爆炸问题以及隶属函数形状和模糊规则不能自动... 详细信息

给出了一种模糊系统建模的有效方法．首先用减法聚类对系统输入输出数据进行聚类，然后用自适应网络模糊推理系统建立系统的ｓｕｇｅｎｏ模糊模型，这样解决了因输入变量高维引起规则的组合爆炸问题以及隶属函数形状和模糊规则不能自动选择的问题．

关键词：减法聚类自适应网络模糊推理系统 sugeno模糊模型系统辨识

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基于自适应网络模糊推理系统的旅游需求预测分析研究 ——以2000-2008年日本至中国月度旅游需求为例

基于自适应网络模糊推理系统的旅游需求预测分析研究 ...

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作者：张良勇西北师范大学

学位级别：硕士

随着世界经济、社会的快速发展和人们在满足基本生活水平后对高品质生活的不断追求,世界旅游业呈现蓬勃发展的趋势。中国作为世界旅游业重要接待国,国际/国内旅游收益的不断增加,为中国经济、社会的发展做出了重要贡献。因此,必须深入... 详细信息

随着世界经济、社会的快速发展和人们在满足基本生活水平后对高品质生活的不断追求,世界旅游业呈现蓬勃发展的趋势。中国作为世界旅游业重要接待国,国际/国内旅游收益的不断增加,为中国经济、社会的发展做出了重要贡献。因此,必须深入旅游需求预测分析研究,实现中国旅游业高效、可持续发展发展。旅游需求预测分析技术有多种。常用技术主要集中在线性方法体系中。现实世界各因素间呈非线性关系,线性方法技术只能得到对现实世界的逼近,非真实的揭示;非线性技术中应用最广泛的人工神经网络（ANN）技术预测能力仍显不足,敏感性分析不完善,影响了该技术的实际价值。文将自适应网络模糊推理系统（ANFIS）模型引入旅游需求分析体系,欲达到三个目的:第一,建立具有较高预测精度的预测模型,为旅游规划、经营管理工作提供决策依据;第二,降低对数据的依赖程度,降低数据搜集成本,增加预测模型在不同旅游部门应用宽泛性;第三,丰富现有旅游需求分析技术,拓宽旅游研究人员的选择性。文章对常用旅游需求分析技术进行总结和比较,导出自适应网络模糊推理系统模型的详细讨论,采用2000年1月至2008年12月日本至中国旅游需求数据作为目标样本。供选取的影响因子分别为月份（Mom）、日本/中国月度消费者价格指数（CPIJ/CPIC）、月度消费者价格比（SPR）、月度人民币对日元汇率中间价（ER）、日本年度人口（Pop）、日本年度民间最终消费支出（PFCE）和日本人均民间最终消费支出（PFCEPC）。采用数据分割（Data Splitting）技术随机将样本分割为训练数据集（Training Data）和测试数据集（Testing Data）。前者对模型做训练,获取有效参数;后者对训练后模型做验证,检验模型在面对未知情景时的可靠性。进而应用敏感性分析方法,研究旅游需求对影响因子的敏感性。结果表明,文章三个目的全部达到。与传统旅游需求预测分析技术相比,ANFIS模型具有独到优势:（1）ANFIS模型预测国际旅游需求的精度在所有模型中最高。以PE、R、MAD、MAPE和RMSPE测量,误差在所有模型中均最低。（2）ANFIS模型预测国际旅游需求对数据的要求最低。在预测NIT和EIT时仅需Mon、PFCE两个因子和Mon、CPIJ、CPIC三个因子。（3）ANFIS模型的敏感性分析更贴近于实际经济社会背景。能够得到较贴合现实生活的敏感性曲线和敏感性曲面。最后,总结了文章的不足,并对今后的深入研究提出设想和建议。

关键词：旅游需求预测分析自适应网络模糊推理系统日本旅游外汇收入旅游者数量

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B-Spline函数的自适应网络模糊推理系统

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华侨大学学报（自然科学版） 2003年第4期24卷 358-363页

作者：方千山华侨大学信息科学与工程学院福建泉州362011

提出基于 B- Spline函数条件的自适应网络模糊推理系统 (B- ANFIS) ,该系统将 B- Spline和ANFIS两者有机地结合在一起 ,取长补短以达到简捷的隶属函数自寻优 .研究结果表明 ,该运算的速度快、系统的逼近误差小、精度高、简单、易行。

关键词： B—Spline函数自适应网络模糊推理系统 B—ANFIS 隶属函数逼近误差模糊控制

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结合自适应模糊推理和神经网络的物联网混合发电系统

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现代电子技术 2022年第5期45卷 97-102页

作者：萧威殷志祥叶子杨静安徽理工大学电气与信息工程学院安徽淮南232001 国华能源投资有限公司北京100007 上海工程技术大学数理与统计学院上海201620 国网通用航空有限公司北京102209 安徽理工大学数学与大数据学院安徽淮南232001

为了较好地预测可再生能源的发电输出,对模型效率进行分析,在物联网系统的基础上,提出一种基于人工神经网络(ANN)与自适应网络模糊推理系统(ANFIS)的混合预测模型。首先,利用压电传感器、体热电转换器和太阳能板用于可再生能源发电,并... 详细信息

为了较好地预测可再生能源的发电输出,对模型效率进行分析,在物联网系统的基础上,提出一种基于人工神经网络(ANN)与自适应网络模糊推理系统(ANFIS)的混合预测模型。首先,利用压电传感器、体热电转换器和太阳能板用于可再生能源发电,并将其连接到能量存储电路,以产出电能;然后,使用ESP8266模块连接数据和云服务器,利用ANN和ANFIS混合模型处理从可再生能源中生成的所有电能,将3个不同模块采集得到的数据集用于模型的训练和测试;最后,利用采集到的数据开发4个模型,通过均方根误差(RMSE)和相关系数(R;)分析模型的效率,以选择最合适的模型。实验结果表明,所提模型具有较好的RMSE和R;性能,其模糊信息较少,结果误差较小,具有一定的应用价值。

关键词：混合预测模型物联网人工神经网络自适应网络模糊推理系统云服务器传感器可再生能源能量存储电路

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基于ANFIS的工况跟踪用纵向驾驶员模型开发

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汽车工程 2019年第7期41卷 815-822,791页

作者：沈沛鸿赵治国郭秋伊同济大学汽车学院

针对基于PI控制纵向驾驶员模型的工况跟踪效果不佳等问题,采集了某PHEV试验样车的纵向驾驶行为数据,采用ANFIS建立了二输入参数的纵向驾驶员模型和考虑未来预期车速影响的预瞄纵向驾驶员模型。仿真结果表明,基于ANFIS的预瞄纵向驾驶员... 详细信息

针对基于PI控制纵向驾驶员模型的工况跟踪效果不佳等问题,采集了某PHEV试验样车的纵向驾驶行为数据,采用ANFIS建立了二输入参数的纵向驾驶员模型和考虑未来预期车速影响的预瞄纵向驾驶员模型。仿真结果表明,基于ANFIS的预瞄纵向驾驶员模型具有最好的工况跟踪效果,均方根误差为0.993 0 km/h,且其决策出的加速踏板行程、挡位和需求转矩与实车试验结果最为接近。

关键词：纵向驾驶员模型自适应网络模糊推理系统预瞄

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基于ANFIS的外啮合齿轮泵寿命预测研究

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仪器仪表学报 2020年第1期41卷 223-232页

作者：郭锐赵之谦贾鑫龙赵静一张生燕山大学河北省重型机械流体动力传输与控制重点实验室秦皇岛066004 浙江大学流体动力与机电系统国家重点实验室杭州310027 燕山大学先进锻压成形技术与科学教育部重点实验室秦皇岛066004 河北省特种运载装备重点实验室秦皇岛066004

从流量退化趋势的角度提出了基于自适应网络模糊推理系统的寿命预测方法。首先利用改进的集合经验模态分解(MEEMD)方法对加速退化试验的振动数据进行多尺度重构降噪,提取重构信号的峭度值、均方频率、小波包能量,与转矩、转速、压力信... 详细信息

从流量退化趋势的角度提出了基于自适应网络模糊推理系统的寿命预测方法。首先利用改进的集合经验模态分解(MEEMD)方法对加速退化试验的振动数据进行多尺度重构降噪,提取重构信号的峭度值、均方频率、小波包能量,与转矩、转速、压力信号作为齿轮泵性能退化特征;然后使用核主元分析方法(KPCA)进行多特征融合,进而实现外啮合齿轮泵退化评估指标的建立和分析;再利用其退化评估指标与流量信号作为输入量对自适应网络模糊推理系统模型(ANFIS)进行训练,得到的齿轮泵剩余寿命预测模型,为了进一步验证该算法的有效性将其与liner回归模型、三次指数预测模型算法进行了比较,最后基于蒙特卡罗样本扩充方法实现外啮合齿轮泵的可靠性评估。结果表明,该方法的结果与实际阈值的预测误差约为8%,能够对外啮合齿轮泵的寿命进行比较准确的评估。

关键词：外啮合齿轮泵寿命预测模态分解多特征融合自适应网络模糊推理系统

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基于工作空间测量的居家脑卒中患者上肢康复训练评估系统

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仪器仪表学报 2018年第4期39卷 74-81页

作者：白敬宋爱国李会军徐宝国东南大学仪器科学与工程学院

由于脑卒中患者不便进行自主居家康复训练与评估,提出一种基于工作空间测量的居家脑卒中患者上肢康复训练评估系统。该系统根据上肢的工作空间设计了上肢康复训练运动协议,指导患者进行康复训练;设计虚拟场景,提高患者的积极性;根据上... 详细信息

由于脑卒中患者不便进行自主居家康复训练与评估,提出一种基于工作空间测量的居家脑卒中患者上肢康复训练评估系统。该系统根据上肢的工作空间设计了上肢康复训练运动协议,指导患者进行康复训练;设计虚拟场景,提高患者的积极性;根据上肢末端运动轨迹,拟合上肢工作空间范围包络面,分析工作空间相对表面积（RSA）,运用动态时间规整算法（DTW）计算患者与正常人上肢运动角度的差距;并建立基于自适应网络模糊推理系统（ANFIS）的上肢评估模型。招募13位受试者进行康复训练与评估实验,结果分析表明,该上肢评估模型对样本的正确识别率为95%。该系统可以引导患者进行无医生监督的居家康复训练与评估,是一种简单便捷的康复训练评估方法。

关键词：上肢工作空间康复训练康复评估自适应网络模糊推理系统

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基于GA-ANFIS的开关磁阻电机建模

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电机与控制学报 2011年第7期15卷 54-59页

作者：许爱德樊印海李自强大连海事大学信息科学技术学院辽宁大连116026

针对在使用自适应神经网络模糊推理系统对开关磁阻电机进行建模的过程中收敛速度慢的问题,采用将遗传算法和自适应神经网络模糊推理系统相结合的开关磁阻电机建模方法。网络结构仍然采用具有很强鲁棒性和自适应性的Takagi-Sugeno模型,... 详细信息

针对在使用自适应神经网络模糊推理系统对开关磁阻电机进行建模的过程中收敛速度慢的问题,采用将遗传算法和自适应神经网络模糊推理系统相结合的开关磁阻电机建模方法。网络结构仍然采用具有很强鲁棒性和自适应性的Takagi-Sugeno模型,而在网络参数训练时将遗传算法与自适应神经网络模糊推理系统的传统混合学习算法相结合,以提高训练速度。根据实测的8/6极开关磁阻电机的样本数据,对开关磁阻电机的电感和转矩进行建模,仿真结果表明,该方法具有很高的精确度和很强的泛化能力,并且将收敛速度提高了两倍多。将所建模型应用到开关磁阻电机控制系统仿真中,并与实际控制系统进行对比,两者结果基本一致,证明了该方法的正确性和可行性。

关键词：开关磁阻电机建模自适应网络模糊推理系统遗传算法

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