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基于补偿模糊神经网络的实验课程考核机制研究——以矿物加工学实验“重选实验”为例 预览
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作者 李先海 李龙江 +3 位作者 沈智慧 程伟 黄小芬 卯松 《西部素质教育》 2019年第13期151-152,155共3页
为了培养矿物加工工程专业学生矿物加工科研实践能力、工程实践能力和创新能力等,提高学生分析并解决矿物加工工程领域复杂工程问题的能力,促进毕业要求的达成,文章采用MATLAB软件搭建基于补偿模糊神经网络的评价模型,以矿物加工学实验... 为了培养矿物加工工程专业学生矿物加工科研实践能力、工程实践能力和创新能力等,提高学生分析并解决矿物加工工程领域复杂工程问题的能力,促进毕业要求的达成,文章采用MATLAB软件搭建基于补偿模糊神经网络的评价模型,以矿物加工学实验“重选实验”为例进行实践,得到较客观、合理的课程成绩,该评价方法有助于该课程教学质量进一步持续改进和教学效果的进一步优化。 展开更多
关键词 补偿模糊神经网络 矿物加工学实验 考核机制
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补偿模糊神经网络在风电机组齿轮箱故障诊断上的应用 预览
2
作者 焦俊汉 姜宵园 《经营管理者》 2016年第7期331-332,共2页
风电机组齿轮箱的工作条件复杂,所处自然环境恶劣,发生故障的类型种类众多,为了能够实现准确有效的故障分类,采用基于补偿模糊神经网络的风电机组齿轮箱故障分类方法,结合模糊系统较强的知识抽取表达能力与神经网络强大的自学习自适应... 风电机组齿轮箱的工作条件复杂,所处自然环境恶劣,发生故障的类型种类众多,为了能够实现准确有效的故障分类,采用基于补偿模糊神经网络的风电机组齿轮箱故障分类方法,结合模糊系统较强的知识抽取表达能力与神经网络强大的自学习自适应性能力,提出一种动态调整学习步长的机制。实验分析结果表明所提出的方法适用于齿轮箱故障诊断问题,可有效加快学习和迭代速度,提高迭代精度。 展开更多
关键词 风电机组齿轮箱故障诊断 补偿模糊神经网络 动态调整学习步长
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贵州某磷尾矿充填体有害成分溶出浓度预测研究
3
作者 陈琴 邱跃琴 +1 位作者 杨丽 黄远来 《化工矿物与加工》 CAS 北大核心 2016年第9期20-23,共4页
本文借助补偿模糊神经网络,以贵州某磷尾矿充填体溶出试验数据作为学习样本,建立溶出条件与溶出质量浓度间的数学模型,通过误差―步数曲线及网络验证可知:针对溶出试验中F-和P溶出质量浓度建立的2个4输入单输出网络模型收敛性均好,最... 本文借助补偿模糊神经网络,以贵州某磷尾矿充填体溶出试验数据作为学习样本,建立溶出条件与溶出质量浓度间的数学模型,通过误差―步数曲线及网络验证可知:针对溶出试验中F-和P溶出质量浓度建立的2个4输入单输出网络模型收敛性均好,最大预测误差分别为-4.86%和5.71%,平均预测误差分别为-0.945%和0.985%,能起到较好的预测作用。 展开更多
关键词 磷尾矿 有害成分 补偿模糊神经网络 溶出 预测
基于电动舵机优化控制的仿真研究 预览 被引量:1
4
作者 肖业伟 吴称列 王正强 《计算机仿真》 CSCD 北大核心 2015年第11期321-324,共4页
电动舵机是个多变量、非线性、强耦合、时变的复杂系统,传统的PID等控制方法对其进行控制时存在精度低、抗干扰能力差等问题。为解决上述问题,本文设计了一种改进学习算法的补偿模糊神经网络(CFNN)控制器,在补偿模糊神经网络学习算法... 电动舵机是个多变量、非线性、强耦合、时变的复杂系统,传统的PID等控制方法对其进行控制时存在精度低、抗干扰能力差等问题。为解决上述问题,本文设计了一种改进学习算法的补偿模糊神经网络(CFNN)控制器,在补偿模糊神经网络学习算法中加入自适应学习速率因子,使神经网络的学习速率根据当前的学习收敛速度做动态的调整,从而加快学习收敛速度,改善其控制性能。仿真结果表明,采用改进学习算法的补偿模糊神经网络控制的电动舵机系统响应更快,鲁棒性强、位置跟踪精度更高,其控制性能优于传统的PID控制与经典学习算法的补偿模糊神经网络控制。 展开更多
关键词 电动舵机 自适应学习速率因子 补偿模糊神经网络
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基于神经网络和光流场的嵌入式高速目标识别与跟踪
5
作者 苏金泷 HERBERT H C IU FERNANDO T 《中国公路学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第11期112-123,共12页
研究了面向嵌入式硬件平台的高速视频图像处理与高速目标跟踪算法。基于神经网络的光流场算法能有效减少程序对硬件系统的内存要求和运算要求,该算法能够比传统算法更加容易的应用于以DSP(数字信号处理)芯片为核心的嵌入式硬件平台中... 研究了面向嵌入式硬件平台的高速视频图像处理与高速目标跟踪算法。基于神经网络的光流场算法能有效减少程序对硬件系统的内存要求和运算要求,该算法能够比传统算法更加容易的应用于以DSP(数字信号处理)芯片为核心的嵌入式硬件平台中。首先设计了一个基于Hopfield神经网络控制器的自适应滤波器,以图像信噪比为控制指标,对需进行目标识别的视频图像进行图像预处理;然后,利用补偿模糊神经网络控制器对光流场计算方法进行优化,这是一种通过参数控制平滑度实现的平均速度的角度误差和标准角误差的CFNN(补偿模糊神经网络)控制器识别跟踪算法。微机仿真及嵌入式系统试验结果均表明:该算法能够在同等条件下显著提高目标辨别与跟踪能力,显示其具有较高的有效性和实用性。 展开更多
关键词 交通工程 图像去噪 补偿模糊神经网络 光流场 目标识别
补偿模糊神经网络在磨矿控制中的应用研究 预览 被引量:3
6
作者 李明旭 周颖 +1 位作者 赵慧敏 陈阳 《计算机仿真》 CSCD 北大核心 2015年第9期340-344,共5页
针对典型两段式磨矿控制优化中系统机理复杂、影响因素多、难以建立精确的数学模型等诸多难点问题,采用补偿模糊神经网络对磨矿控制器进行设计,通过利用模糊控制对模糊信息的处理能力和神经网络强大的学习能力很好地解决了磨矿控制中... 针对典型两段式磨矿控制优化中系统机理复杂、影响因素多、难以建立精确的数学模型等诸多难点问题,采用补偿模糊神经网络对磨矿控制器进行设计,通过利用模糊控制对模糊信息的处理能力和神经网络强大的学习能力很好地解决了磨矿控制中非线性、难建模等问题。补偿模糊神经元的引入,能使网络从初始正确定义的模糊规则或者初始错误定义的模糊规则进行训练,使系统具有更高的容错性,系统更稳定。仿真结果表明,矿石粒度被很好地控制在了一个较理想的范围,证明了补偿模糊神经网络对磨矿控制的有效性和实用性。 展开更多
关键词 磨矿分级过程 粒度 补偿模糊神经网络
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模糊神经网络在感应加热电源应用的研究 预览 被引量:2
7
作者 张萌 张强 +1 位作者 王虹 李明旭 《自动化技术与应用》 2014年第7期13-16,共4页
针对感应加热电源具有非线性、时变性、难以建立准确数学模型的特点,本文提出将神经网络与模糊PID相结合,并引入补偿运算,构成一种新的具有可学习的自适应控制方法。该方法利用神经网络的自学习和模糊控制的不确定性等特点,引入神经网... 针对感应加热电源具有非线性、时变性、难以建立准确数学模型的特点,本文提出将神经网络与模糊PID相结合,并引入补偿运算,构成一种新的具有可学习的自适应控制方法。该方法利用神经网络的自学习和模糊控制的不确定性等特点,引入神经网络不仅能够适当地调整输入、输出模糊隶属函数,而且能够借助于补偿逻辑算法动态地优化模糊推理,从而优化整个控制系统。通过对本文提出的算法、传统模糊PID算法以及模糊神经网络算法的仿真结果的对比可以看出,该算法较之传统模糊PID控制算法以及模糊神经网络算法具有鲁棒性更强、控制精度更高、可靠性更强等优势。 展开更多
关键词 感应加热电源 补偿模糊神经网络 模糊神经网络 温度控制 自适应
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应急物资筹集网络适应性评价的CFNN模型及仿真 预览
8
作者 黄星 王绍玉 李强 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第1期52-58,共7页
优化和提高应急物资筹集能力是应急物资筹集网络适应性评价的主要目的,针对此目的,在构建应急物资筹集网络适应性评价指标体系基础上,把一种基于改进的补偿模糊神经网络(CFNN)智能评价系统引入到应急物资筹集网络的适应性评价中,... 优化和提高应急物资筹集能力是应急物资筹集网络适应性评价的主要目的,针对此目的,在构建应急物资筹集网络适应性评价指标体系基础上,把一种基于改进的补偿模糊神经网络(CFNN)智能评价系统引入到应急物资筹集网络的适应性评价中,以解决应急物资筹集网络评价中时间、成本和稳定性指标的模糊性和非线性问题.仿真实验表明:改进的CFNN收敛速度快,容错率高,自适应能力强,是应急物资筹集网络适应性评价的有效手段. 展开更多
关键词 应急物资筹集网络 补偿模糊神经网络 适应性指标 评价模型
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补偿模糊神经网络的改进及其在通风空调故障诊断中的应用 预览
9
作者 段淇倡 刘顺波 周光伟 《制冷与空调(四川)》 2013年第2期121-125,共5页
对传统补偿模糊神经网络(CFNN)的算法进行了改进,提出了动态调整学习步长的方法,避免了较大震荡,同时加快了迭代速度,与定学习步长的方法相比,学习速度和误差精度都有大大提高,最后通过仿真实验证明该方法在地下通风空调系统故... 对传统补偿模糊神经网络(CFNN)的算法进行了改进,提出了动态调整学习步长的方法,避免了较大震荡,同时加快了迭代速度,与定学习步长的方法相比,学习速度和误差精度都有大大提高,最后通过仿真实验证明该方法在地下通风空调系统故障诊断中,具有收敛速度快,诊断精度高,并且适应性强等优点。 展开更多
关键词 补偿模糊神经网络 算法改进 故障诊断 通风空调系统
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基于补偿模糊神经网络的灰循环系统控制研究 被引量:3
10
作者 高明明 刘吉臻 +3 位作者 高明帅 杨世明 吴玉平 张明胜 《动力工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2012年第7期532-537,共6页
针对循环系统回料量对循环流化床锅炉床温的影响,采用补偿模糊神经网络的建模方法,建立灰循环系统回料控制模型,选取锅炉床温变化及变化率作为输入、回料风量作为输出进行了仿真研究,并与常规控制进行比较.结果表明:补偿模糊神经... 针对循环系统回料量对循环流化床锅炉床温的影响,采用补偿模糊神经网络的建模方法,建立灰循环系统回料控制模型,选取锅炉床温变化及变化率作为输入、回料风量作为输出进行了仿真研究,并与常规控制进行比较.结果表明:补偿模糊神经网络控制器对参数变化的适应性明显优于常规控制器,补偿模糊神经网络方法对灰循环系统控制优化有实际意义. 展开更多
关键词 循环流化床 灰循环系统 回料量 补偿模糊神经网络
补偿模糊神经网络的改进及其在通风空调故障诊断中的应用 预览
11
作者 段淇倡 刘顺波 周光伟 《制冷》 2012年第1期 14-18,共5页
对传统补偿模糊神经网络(CFNN)的算法进行了改进,提出了动态调整学习步长的方法,避免了较大震荡,同时加快了迭代速度,与定学习步长的方法相比,学习速度和误差精度都有大大提高,最后通过仿真实验证明该方法在地下通风空调系统故障诊断... 对传统补偿模糊神经网络(CFNN)的算法进行了改进,提出了动态调整学习步长的方法,避免了较大震荡,同时加快了迭代速度,与定学习步长的方法相比,学习速度和误差精度都有大大提高,最后通过仿真实验证明该方法在地下通风空调系统故障诊断中,具有收敛速度快,诊断精度高,并且适应性强等优点。 展开更多
关键词 补偿模糊神经网络 算法改进 故障诊断 通风空调系统
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补偿模糊神经网络在煤矿安全预警中的应用 预览 被引量:3
12
作者 丁宝成 沈玉志 《辽宁工程技术大学学报:社会科学版》 2011年第6期 591-593,共3页
为了实现煤矿安全预警的及时、准确和有效,预防和减少煤矿事故的发生,采用补偿模糊神经网络理论,设计了一种包括"影响因素-综合评价"的二级神经网络结构,其中影响因素级由5个、综合评价级由1个,总共6个子补偿模糊神经网络构成。该结... 为了实现煤矿安全预警的及时、准确和有效,预防和减少煤矿事故的发生,采用补偿模糊神经网络理论,设计了一种包括"影响因素-综合评价"的二级神经网络结构,其中影响因素级由5个、综合评价级由1个,总共6个子补偿模糊神经网络构成。该结构有利于对影响安全问题的原因进行深入分析,评价更客观。通过实际应用,验证了该模型的实用性和有效性。 展开更多
关键词 煤矿 安全预警 煤矿事故 补偿模糊神经网络 二级神经网络结构
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基于模糊神经网络的短时公交到站时间预测 预览 被引量:6
13
作者 李大铭 赵新良 +1 位作者 林永杰 邹难 《东北大学学报:自然科学版》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第3期443-446,共4页
研究了中国公交运营特点,利用全球定位系统和电子票务收费系统收集的车辆实时信息,建立了路段和站点补偿模糊神经网络模型,分别预测车辆的路段行驶时间和站点停留时间.路段预测模型的输入是所有重合线路的站点行驶数据,改变了现有预测... 研究了中国公交运营特点,利用全球定位系统和电子票务收费系统收集的车辆实时信息,建立了路段和站点补偿模糊神经网络模型,分别预测车辆的路段行驶时间和站点停留时间.路段预测模型的输入是所有重合线路的站点行驶数据,改变了现有预测模型只采用单线路数据的不足.以济南市一条实际公交线路为例,利用VISSIM模拟专用道和非专用道两种道路结构并计算到站时间预测值,结果证明:提出的模型性能明显优于平均值法和卡尔曼滤波法,15min内预测累积误差小于10%,而在公交专用道上误差小于7%. 展开更多
关键词 公交到站时间 短时预测 模糊策略 补偿模糊神经网络 重合线路
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基于模糊神经网络的热风炉温度控制仿真研究 预览
14
作者 朱云国 刘增良 《铜陵学院学报》 2011年第5期 95-97,共3页
针对高炉热风炉温度控制易波动问题,文章提出基于模糊神经网络控制算法对热风炉进行温度控制,具体采用补偿模糊神经网络控制算法,对输入制定一个折中的方案,仿真结果表明该方法能够满足高炉对温度控制的要求,达到了减少温度波动的目的。
关键词 补偿模糊神经网络 热风炉 温度控制
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锅炉控制系统的补偿模糊神经网络仿真 被引量:1
15
作者 王道阔 《控制工程》 CSCD 北大核心 2011年第S1期41-43,共3页
针对锅炉这种多参数、非线性、时变、难以建立精确数学模型的复杂被控对象,结合模糊控制和神经网络技术,提出用补偿模糊神经网络算法构造锅炉控制系统的补偿模糊神经网络自适应控制器,引入模糊推理和补偿运算,使其在性能上优越于PID控... 针对锅炉这种多参数、非线性、时变、难以建立精确数学模型的复杂被控对象,结合模糊控制和神经网络技术,提出用补偿模糊神经网络算法构造锅炉控制系统的补偿模糊神经网络自适应控制器,引入模糊推理和补偿运算,使其在性能上优越于PID控制器和一般的模糊神经网络控制器,采用Matlab中的仿真工具对补偿模糊神经网络控制器的性能做出初步的仿真。 展开更多
关键词 锅炉控制 MATLAB 补偿模糊神经网络
基于补偿模糊神经网络的汽车双离合器式自动变速器起步控制策略研究 预览 被引量:2
16
作者 孙贤安 吴光强 《汽车技术》 北大核心 2011年第5期 5-10,共6页
利用神经网络训练数据建立了发动机数学模型。针对目前起步控制策略大多没有自学习功能的现状,基于补偿模糊神经网络,以油门开度及其变化率为输入变量,提出了一种汽车双离合器式自动变速器起步控制策略。采用起步时间、滑摩功、冲击度... 利用神经网络训练数据建立了发动机数学模型。针对目前起步控制策略大多没有自学习功能的现状,基于补偿模糊神经网络,以油门开度及其变化率为输入变量,提出了一种汽车双离合器式自动变速器起步控制策略。采用起步时间、滑摩功、冲击度、发动机最高转速和同步转速等指标检验仿真结果。结果表明,基于补偿模糊神经网络的起步控制策略在各性能指标方面均优于原控制策略,并具有较强的自适应能力。 展开更多
关键词 自动变速器 双离合器式 补偿模糊神经网络 起步控制
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基于密度聚类补偿模糊神经网络的建模方法 预览
17
作者 王婷婷 李平 +2 位作者 刘晓梅 张璐璐 王灏 《科学技术与工程》 2010年第13期 3106-3109,共4页
补偿模糊神经网络是综合补偿模糊逻辑和神经网络的混合系统。提出了将密度聚类算法运用到补偿模糊神经网络的输入模糊化和规则提取中。通过该方法对非线性系统的建模,仿真结果证明改进后的网络在提取规则、误差精度、收敛速度等方面均... 补偿模糊神经网络是综合补偿模糊逻辑和神经网络的混合系统。提出了将密度聚类算法运用到补偿模糊神经网络的输入模糊化和规则提取中。通过该方法对非线性系统的建模,仿真结果证明改进后的网络在提取规则、误差精度、收敛速度等方面均优于传统补偿模糊神经网络。 展开更多
关键词 补偿模糊神经网络 密度聚类 建模 模规则
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基于补偿模糊神经网络的核电百万千瓦级汽轮发电机的故障诊断 预览
18
作者 温孟振 秦宗慧 《机械研究与应用》 2009年第6期 98-100,103,共4页
在独特的、自行设计的多功能核电百万千瓦级汽轮发电机试验台上,人工模拟了多种故障,选择反映其故障状态的不同频段参数组成特征向量,利用补偿模糊神经网络(CFNN)系统进行故障诊断分析。由于网络引入了补偿模糊神经元,使其容错率更高... 在独特的、自行设计的多功能核电百万千瓦级汽轮发电机试验台上,人工模拟了多种故障,选择反映其故障状态的不同频段参数组成特征向量,利用补偿模糊神经网络(CFNN)系统进行故障诊断分析。由于网络引入了补偿模糊神经元,使其容错率更高,系统更稳定。仿真实验证明该模型在智能诊断中具有收敛速度快,诊断精度高,而且适应性强等优点。 展开更多
关键词 核电百万千瓦级汽轮发电机 补偿模糊神经网络 故障诊断 补偿模糊运算
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混合动力汽车补偿模糊神经网络能量管理策略 预览 被引量:6
19
作者 陈慧勇 吴光强 《同济大学学报:自然科学版》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第4期 525-530,共6页
以上海大众汽车公司某型号混合动力电动汽车(HEV)的设计要求为基础,提出了一种基于补偿模糊神经网络的能量控制策略,并采用动态调整步长的梯度下降法加快算法的收敛速度.分析了样本数据选取、输入、输出模糊分割和模糊规则提取对... 以上海大众汽车公司某型号混合动力电动汽车(HEV)的设计要求为基础,提出了一种基于补偿模糊神经网络的能量控制策略,并采用动态调整步长的梯度下降法加快算法的收敛速度.分析了样本数据选取、输入、输出模糊分割和模糊规则提取对控制器性能的影响.利用ADVISOR2002仿真平台进行二次开发,完成了基于补偿模糊神经网络的控制策略、并联电力辅助控制策略和模糊控制策略的仿真比较.仿真结果表明,基于补偿模糊神经网络的控制器具有较强的自适应能力,可以较好提高混合动力汽车的燃油经济性和排放性. 展开更多
关键词 混合动力汽车 能量管理 模糊控制 补偿模糊神经网络
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柴油机燃油喷射系统故障诊断研究
20
作者 严莉 姚竹亭 《内燃机车》 2009年第6期 9-12,共4页
柴油机喷油器故障直接影响到燃油的喷射质量,导致燃烧过程恶化,影响柴油机的性能指标。常规的模糊神经网络中,模糊运算往往采用静态的、局部优化运算方法,往往存在技术上的难点,为此提出了一种基于补偿模糊神经网络的智能诊断系统... 柴油机喷油器故障直接影响到燃油的喷射质量,导致燃烧过程恶化,影响柴油机的性能指标。常规的模糊神经网络中,模糊运算往往采用静态的、局部优化运算方法,往往存在技术上的难点,为此提出了一种基于补偿模糊神经网络的智能诊断系统。该系统将神经网络和补偿模糊逻辑相结合,采用动态、全局优化的运算,充分利用了相互间的优点,使网络更适应、更优化,加快训练速度。运用到柴油机燃油喷射系统故障中,取得了较好的效果。 展开更多
关键词 柴油机 燃油喷射系统 补偿模糊神经网络 故障诊断
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