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1.
针对常规基于S型基函数的模糊神经网络存在随模糊控制规则数目增加导致中间层节点激增的问题,设计了一种改进型的模糊高斯径向基函数神经网络控制器,给出了优化的模糊神经网络结构模型和控制器设计优化改进方法,利用减少中间层节点的数量降低算法的复杂度,并提高跟踪控制的实时性.通过优化算法在移动机器人上的仿真应用,验证了所提改进算法在跟踪控制运行中的实时性、有效性和可行性. 相似文献
2.
提出一种模糊控制规则可自适应调整的控制算法.该算法利用模糊逻辑系统构建模糊辨识器和模糊控制器,依据辨识器在线预估输出误差与模糊控制规则相关参数优化之间的内在联系及自适应优化模糊控制规则.仿真实验表明了该算法的有效性. 相似文献
3.
本文将模糊C均值聚类和自适应神经模糊网络结合起来．模糊C均值聚类用于对输入变量空间进行划分，生成初始的模糊规则库，自适应模糊神经网络（ANFIS）选用最小二乘法和BP算法．与普通的模糊神经网络相比，这种模糊神经网络收敛速度快，建模精度高。 相似文献
4.
本文通过分析不完备信息系统中M.Kryszkiewicz相容关系及最大相容类,提出了基于最大相容类的不完备模糊目标信息系统的粗糙集模型,进一步讨论了利用粗糙隶属函数获得决策规则的方法,并通过实例说明了方法是可行的. 相似文献
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6.
针对遗忘因子递推最小二乘法的遗忘因子为固定值而造成锂电池参数辨识结果稳定性和锂电池等效电路模型精度无法同时兼顾的问题,提出一种将模糊算法与遗忘因子递推最小二乘法相结合的融合算法——模糊遗忘因子递推最小二乘法,使得遗忘因子在模糊控制器的作用下实现动态可变.通过选取一阶RC模型作为锂电池的等效电路模型,并基于固定遗忘因子递推最小二乘法和模糊遗忘因子递推最小二乘法,分别对一阶RC模型进行参数辨识,然后分别将参数辨识结果带入模型中进行模型端电压误差计算.仿真结果表明,相较于遗忘因子取值为1的固定遗忘因子递推最小二乘算法,基于模糊遗忘因子递推最小二乘法的锂电池模型端电压平均绝对误差值下降了0.000 85 V,最大误差绝对值下降了0.074 2V.相较于遗忘因子取值为0.9的固定遗忘因子递推最小二乘法,模糊遗忘因子递推最小二乘法参数辨识结果的稳定性有非常显著地提升. 相似文献
7.
陈健 《鞍山师范学院学报》2001,3(3):66-70
以普通圆柱蜗杆传动的蜗杆头数、模数、螺旋升角为设计变量，以蜗轮齿冠体积最小、传动效率最大、润滑条件最好为目标函数，应用模糊理论对普通圆柱蜗杆传动进行模糊优化设计与实例验算。 相似文献
8.
利用模糊神经网络提取规则的可解释性改进了神经网络分类的缺点,为了易于提取规则,采用遗传算法对神经网络的结构进行优化,仿真和测试表明该方法是有效的。 相似文献
9.
段玉垒 《南京晓庄学院学报》2011,(6):27-31
提出一类自适应模糊控制器,选择系统的误差向量,作为模糊控制器的输入变量,构成了一种自适应模糊跟踪系统的设计方法,该方法利用李雅普诺夫稳定性理论,证明了其可行性,仿真结果验证了其有效性． 相似文献
10.
以平面二次包络弧面蜗杆传动的蜗杆头数，模数及螺旋升角为设计变量，以传动效率最高，蜗轮齿冠体积最小为单目标函数以及加权多目标函数为目标，应用模糊优化设计方法，得到单目标，多目标函数最优的结构设计方案，使弧面蜗杆传动在满足承载能力及强度要求条件下获得传动效率最高，体积最小，综合性能最佳的设计方案。 相似文献
11.
陈立云 《天津工程师范学院学报》2005,15(2):31-35
提出了一种TS型模糊PID控制器的改进算法。通过对两种TS型模糊PID控制器进行分析，指出存在的问题并提出改进方法，引入非线性量化因子，优化隶属函数，引入积分环节，降低模糊控制器的维数，简化规则等，使改进后的模糊PID控制器在规则少、参数简化、参数调解难度降低的基础上获得更好的控制效果。 相似文献
12.
模糊规则的表示方法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
在已有的各种推理方法中,所使用的产生式规则表示形式都不统一,其中含有的信息量也不一样,有的少,有的多,各有侧重点,但都不全面,因而不能把它们作为模糊知识的统一表示形式．其根本的原因就是推理模型本身不完备．本文描述的通用模糊规则,是建立在通用不确定模型和模糊集合理论的基础之上的知识统一表示形式,也是通用模糊推理算法的基础．这种方法采用可能性分布理论来表示知识的模糊性,对一般规则表示进行全面的模糊化,全面考虑了知识的模糊性．它含有推理所需的丰富信息,能用于表达各种情况的模糊性,有着广泛的适用性．已有的规则形式,如确定性知识的规则表示等,只是这种通用形式在忽略部分模糊性情况下的特例．这种表示方法在飞机总体外形设计模糊专家系统（ＡＣＤＳ－ＦＥＳ）中得到了很好的运用． 相似文献
13.
In order to solve three kinds of fuzzy programm model, fuzzy chance-constrained programming mode ng models, i.e. fuzzy expected value and fuzzy dependent-chance programming model, a simultaneous perturbation stochastic approximation algorithm is proposed by integrating neural network with fuzzy simulation. At first, fuzzy simulation is used to generate a set of input-output data. Then a neural network is trained according to the set. Finally, the trained neural network is embedded in simultaneous perturbation stochastic approximation algorithm. Simultaneous perturbation stochastic approximation algorithm is used to search the optimal solution. Two numerical examples are presented to illustrate the effectiveness of the proposed algorithm. 相似文献
14.
本文采用集中性和多样性策略对禁忌搜索进行改进,提出了一种基于模糊神经网络的混合禁忌搜索优化算法(FNN-based Hybrid Tabu Search Algorithm,FNN-HTS),用于同时优化模糊神经网络的结构和参数以提取出一组尽量精练的模糊规则。在FNN-HTS中,禁忌搜索用于同时优化网络结构和隶属函数参数,结合最小二乘法快速求解规则后件的线性参数。非线性函数逼近的实验结果表明所提出的方法能获得一组更精练的规则和更小的误差。 相似文献
15.
采用逐步规划的方法进行配电网电容器优化配置．以节点的电压水平和降损能力作为指标,采用模糊推理的方法计算每个节点的补偿适宜度,取补偿适宜度最大的节点为补偿节点;以三个时间段负荷方式的能量损耗及峰值负荷的网损减少为目标,应用模糊多目标规划的方法计算该补偿节点的电容器补偿容量;考虑各个补偿点之间的补偿容量相互影响的问题,采用循环计算的方法重新计算已有补偿点的最佳电容器配置容量．实际系统算例分析表明该方法的有效性和实用性． 相似文献
16.
模糊控制算法应用在控制领域中始于上个世纪中期,经历了40余年发展,其理论算法越来越成熟,并且广泛应用于各个领域.模糊控制的优点是采用语言控制规则,设计控制策略易于接受,缺点是控制量较多时的语言控制规则过多难以实现.针对语言控制规则过多问题,通过最优算法把控制量简化成系统偏差及其变化率,使语言控制规则简化.采用倒立摆系统作为被控对象,通过系统的实时控制波形,验证算法的可行性. 相似文献
17.
张莉 《成都教育学院学报》2009,23(4):98-100
针对网络学习者及其对案例访问的模糊性提出采用模糊聚类的方法对学习者和案例进行聚类分析。在算法中,以各学习者对案例的访问次数、时间、学习效率等刻画学习者对案例的关注程度建立模糊相似矩阵,再由平方法求出模糊等价矩阵,然后进行聚类分析。通过具体实例阐述算法的计算过程,证明算法实现的可行性和有效性。 相似文献
18.
针对烧结过程的时变、强非线性等特点,基于神经网络和粒子群优化算法,提出一种预测透气性状态的集成方法.采用神经网络分别建立透气性预测模型,采用粒子群优化算法对神经网络进行训练,提高预测模型的实时性;进而借助模糊分类器将预测子模型实现有机融合.最后实际运行结果表明,提出的集成模型具有较高的预测精度和较强的自学习能力,并且在工况波动严重的情况下,仍然具有好的预测效果. 相似文献
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基于模糊观测数据的RBF神经网络回归模型 总被引：1，自引：0，他引：1
提出了一种基于模糊观测数据的RBF神经网络（FORBFNN）,用于解决一类输出不可精确测量但可用模糊隶属度来表征的非线性系统建模问题．神经网络模型中各隐层神经单元的权重系数采用一种新的模糊EM算法辨识获得;隐层神经单元的数量及径向基函数的中心和宽度基于一种数据驱动的方法自适应确定,即首先初始生成一个隐层单元,然后根据一定的规则逐步加入新的单元,该过程不断迭代直到模型满足预设要求．该方法同时考虑了模型的复杂度及预测精度．数值模拟实验结果表明该建模方法是有效的,且建立的模型具有较高的预测精度． 相似文献