检索结果-内蒙古大学图书馆

岩石力学与工程学报 2005年第19期24卷 3459-3464页

作者：陈昌富杨宇湖南大学岩土工程研究所湖南长沙410082

边坡工程的分析评价会因人脑在思维判断上存在的模糊性,而导致整个分析和设计过程带有一定的模糊不确定性。因此,边坡工程实际上是一个动态的、模糊的、开放的复杂非线性系统,传统的分析方法有时难以对复杂边坡的稳定性做出符合实际的... 详细信息

边坡工程的分析评价会因人脑在思维判断上存在的模糊性,而导致整个分析和设计过程带有一定的模糊不确定性。因此,边坡工程实际上是一个动态的、模糊的、开放的复杂非线性系统,传统的分析方法有时难以对复杂边坡的稳定性做出符合实际的评价。模糊方法和人工神经网络(ANN)都已分别用于边坡稳定性评价中,此2种方法具有很多优点,但也存在各自的局限性。采用人工神经网络(ANN)模型构建t-s型模糊推理系统,利用混合遗传算法(HGA)训练ANN模型,得到了基于混合遗传算法人工神经网络驱动的t-s型模糊推理系统模型,探讨了该模型在边坡稳定性评价中的应用。根据广泛收集的80个边坡实例,建立了一个由HGA-ANN驱动的评价边坡稳定性的t-s型模糊推理系统模型。对实际边坡预测结果表明,该模型的预测精度明显高于目前同类方法。

关键词：边坡工程边坡稳定性神经网络遗传算法 t-s模糊推理系统

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基于HGA-ANN驱动边坡稳定评价t-s型模糊推理系统

基于HGA-ANN驱动边坡稳定评价T-S型模糊推理系统

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第五届全国地面岩石工程学术会议暨中南地区岩石力学与工程学术会议

作者：陈昌富杨宇湖南大学岩土工程研究所湖南长沙410082

边坡工程的分析评价会因人脑在思维判断上存在的模糊性,而导致整个分析和设计过程带有一定的模糊不确定性.因此,边坡工程实际上是一个动态的、模糊的、开放的复杂非线性系统,传统的分析方法有时难以对复杂边坡的稳定性做出符合实际的评... 详细信息

边坡工程的分析评价会因人脑在思维判断上存在的模糊性,而导致整个分析和设计过程带有一定的模糊不确定性.因此,边坡工程实际上是一个动态的、模糊的、开放的复杂非线性系统,传统的分析方法有时难以对复杂边坡的稳定性做出符合实际的评价.模糊方法和人工神经网络(ANN)都已分别用于边坡稳定性评价中,此2种方法具有很多优点,但也存在各自的局限性.采用人工神经网络(ANN)模型构建t-s型模糊推理系统,利用混合遗传算法(HGA)训练ANN模型,得到了基于混合遗传算法人工神经网络驱动的t-s型模糊推理系统模型,探讨了该模型在边坡稳定性评价中的应用.根据广泛收集的80个边坡实例,建立了一个由HGA-ANN驱动的评价边坡稳定性的t-s型模糊推理系统模型.对实际边坡预测结果表明,该模型的预测精度明显高于目前同类方法.

关键词：边坡工程边坡稳定性神经网络遗传算法 t-s模糊推理系统

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竞争式takagi-sugeno模糊再励学习

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自动化学报 2002年第6期28卷 873-880页

作者：晏雄伟邓志东孙增圻清华大学计算机科学与技术系智能技术与系统国家重点实验室北京100084

针对连续空间的复杂学习任务 ,提出了一种竞争式 takagi- sugeno模糊再励学习网络(CtsFRLN) ,该网络结构集成了 takagi- sugeno模糊推理系统和基于动作的评价值函数的再励学习方法 .文中相应提出了两种学习算法 ,即竞争式 takagi- sugen... 详细信息

针对连续空间的复杂学习任务 ,提出了一种竞争式 takagi- sugeno模糊再励学习网络(CtsFRLN) ,该网络结构集成了 takagi- sugeno模糊推理系统和基于动作的评价值函数的再励学习方法 .文中相应提出了两种学习算法 ,即竞争式 takagi- sugeno模糊 Q-学习算法和竞争式 takagi- sugeno模糊优胜学习算法 ,其把 CtsFRLN训练成为一种所谓的 takagi- sugeno模糊变结构控制器 .以二级倒立摆控制系统为例 ,仿真研究表明所提出的学习算法在性能上优于其它的再励学习算法 .

关键词：再励学习函数逼近 t-s模糊推理系统机器学习神经网络

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面向语言评价的takagi-sugeno模糊再励学习

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清华大学学报（自然科学版） 2002年第10期42卷 1393-1396页

作者：晏雄伟邓志东孙增圻清华大学计算机科学与技术系智能技术与系统国家重点实验室北京100084

综合考虑再励学习的两个重要子问题 :连续空间及语言评价问题 ,提出了一种新的学习方法 ,即面向语言评价的 takagi-sugeno(t-s)模糊再励学习。该学习智能体构建在 Q-学习方法和 takagi-sugeno模糊推理系统的基础上 ,适于处理连续域的复... 详细信息

综合考虑再励学习的两个重要子问题 :连续空间及语言评价问题 ,提出了一种新的学习方法 ,即面向语言评价的 takagi-sugeno(t-s)模糊再励学习。该学习智能体构建在 Q-学习方法和 takagi-sugeno模糊推理系统的基础上 ,适于处理连续域的复杂学习任务 ,亦可用于设计 takagi-sugeno模糊逻辑控制器。以二级倒立摆控制系统为例。

关键词：语言评价 takagi-sugeno模糊再励学习 t-s模糊推理系统神经-模糊控制函数逼近 Q-学习专家系统

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一种模糊神经网络的快速参数学习算法

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控制理论与应用 2002年第4期19卷 583-587页

作者：陈非敬忠良姚晓东上海交通大学电子信息学院航空航天信息与控制研究所上海200030

提出了一种新的模糊神经网络的快速参数学习算法 ,采用一些特殊的处理 ,可以用递推最小二乘法 (RLs)来调整所有的参数 .以前的学习算法在调整模糊隶属度函数的中心和宽度的时候 ,用的是梯度下降法 ,具有容易陷入局部最小值点、收敛速度... 详细信息

提出了一种新的模糊神经网络的快速参数学习算法 ,采用一些特殊的处理 ,可以用递推最小二乘法 (RLs)来调整所有的参数 .以前的学习算法在调整模糊隶属度函数的中心和宽度的时候 ,用的是梯度下降法 ,具有容易陷入局部最小值点、收敛速度慢等缺点 ,而本算法则可以克服这些缺点 ,最后通过仿真验证了算法的有效性 .

关键词：模糊神经网络快速参数学习算法 t-s模糊推理系统多层前向神经网络改进RLs算法

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直觉模糊神经网络的设计及应用研究

直觉模糊神经网络的设计及应用研究

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作者：冯晓芳华北电力大学

学位级别：硕士

直觉模糊集是对Zadeh模糊集理论最有影响的一种扩充和发展,它同时考虑了隶属度、非隶属度和犹豫度三个参数,因此它比传统的模糊集在处理模糊性和不确定性等方面更具灵活性和实用性。将人工神经网络的学习能力与直觉模糊逻辑的不确定推... 详细信息

直觉模糊集是对Zadeh模糊集理论最有影响的一种扩充和发展,它同时考虑了隶属度、非隶属度和犹豫度三个参数,因此它比传统的模糊集在处理模糊性和不确定性等方面更具灵活性和实用性。将人工神经网络的学习能力与直觉模糊逻辑的不确定推理能力结合起来,即可建立一个直觉模糊神经网络。电力变压器是电力系统的重要主设备,研究电力变压器的故障诊断技术具有重要的现实意义,而将各种智能方法结合使用已成为变压器故障诊断方法发展的必然趋势。基于以上几点,本文研究直觉模糊神经网络的设计,并将其应用于电力变压器的故障诊断技术中。首先介绍了模糊神经网络技术和直觉模糊集理论,分析了基于t-s模型的模糊神经网络的结构和学习算法,在此基础上,通过直觉合成的方式实现了直觉模糊神经网络的设计,并用标准数据集对其进行测试。然后,介绍了变压器故障诊断的DGA方法,并选取故障数据样本,建立了基于直觉模糊神经网络的故障诊断系统,给出了具体实现过程和数据结果。最后将该系统的数据结果与传统模糊神经网络进行了对比分析,结果证明本课题设计的直觉模糊神经网络用于故障诊断是可行的,并且诊断的准确率比传统的模糊神经网络以及ANFIs(自适应神经模糊推理系统)均有所提高。

关键词：模糊神经网络直觉模糊集油中溶解气体分析法 t-s模糊推理系统

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层级模糊推理系统的递进式建模方法

引用

辽宁科技大学学报 2022年第4期45卷 300-307页

作者：李玉倩张大庆黄胜绢辽宁科技大学理学院辽宁鞍山114051

在层级模糊推理系统的实际应用中,经常会遇到数据维数较高的问题。本文提出一种递进式层级模糊推理系统建模方法,利用减法聚类构建列联表,通过独立性检验和惯量排序对每一层子系统的输入变量进行选择,当系统精度达到阈值时停止子系统的... 详细信息

在层级模糊推理系统的实际应用中,经常会遇到数据维数较高的问题。本文提出一种递进式层级模糊推理系统建模方法,利用减法聚类构建列联表,通过独立性检验和惯量排序对每一层子系统的输入变量进行选择,当系统精度达到阈值时停止子系统的构建。该方法能够在保持系统精度的同时减少规则数。在层级模糊推理系统建模过程中,保持减法聚类对论域划分,避免建模过程中的重复聚类,降低计算复杂度。利用公测数据集进行仿真计算,并与已有算法进行比较,表明该方法精度良好,且规则数量大幅减少,具有普遍适用性。

关键词：层级模糊推理系统 t-s模糊推理系统减法聚类惯量独立性检验

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