自适应模糊神经网络相关论文
针对人体下肢关节角度预测精度不足问题，提出一种结合神经网络和模糊推理理论的下肢关节角度预测方法——自适应模糊神经网络（Adapti......
蛋鸡的生产性能一直是蛋鸡养殖者最为关心的问题。产蛋率、采食量及料蛋比更是与养殖经济效益息息相关,蛋鸡生产性能与鸡舍环境因......
火电厂燃煤机组运行产生的NOx是大气主要污染源之一,近几年容量更大、参数更高的火力发电机组被广泛应用,国家也加大了对火电厂污......
变压器寿命和运行状态准确的评估对其检修策略的制定有着重要的指导意义.为了实现对变压器寿命和状态进行客观的、科学的评估,文中......
我国高速铁路发展最为重要的问题就是安全,一直以来把“故障—安全”作为铁路设备的重要技术指标。列车运行控制系统作为我国现代......
随着互联网的迅猛发展，网络用户数量剧增，越来越多的人将生活和工作的重心投入网络，在巨大的网络用户量和用户信息里，存在很多方面的问......
发电厂、变电站里广泛使用的直流电源供电系统对电力生产的稳定可靠起着相当大的作用,直接影响着系统的安全.这类系统中广泛使用的......
随着现代工业生产过程的大型化和复杂化，迫切需要提高工业生产过程系统的可靠性和安全性，使得事故发生甚至系统崩溃所造成的经济损失......
随着自动导引车(AGV)越来越广泛的被应用到生产和物流工作中,AGV技术已成为热门的科学研究领域。本论文以一种简单的AGV模型为研究......
电力变压器在电网的运行中起着至关重要的作用。电力变压器的不正常运行可能会导致灾难性后果。因此,对电力变压器的监控和维护对......
麻醉主要是在医学诊断或治疗的过程中,利用药物等手段抑制患者的不适感,从而达到手术无痛的目的,故麻醉现已成为手术成功的关键环......
为提高电力需求预测的精度,提出了一种将变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)和自适应模糊神经网络(adaptive netwo......
针对风速具有强非线性的特点,提出一种奇异谱分析和改进粒子群优化自适应模糊推理系统的短期风速预测模型.该方法采用奇异谱分析将......
随着道路条件的日益改善以及汽车性能的提高，车辆行驶速度也得到极大提升，因而如何改善高速车辆的行驶安全也逐渐成为国内外学者研究......
传统汽车行业在促进经济发展,方便人们生活的同时,一系列的问题也随之而来。燃油汽车不仅消耗石油,而且排放污染物污染环境。为了......
针对电液伺服系统实际应用过程中对加大负载能力、提高载荷定位精度、提高系统的稳定性及多任务操作的要求,需要我们对电液伺服系......
在发生安全事故、恐怖袭击、环境污染、自然灾害等公共安全事件现场中，经常会遇到情况不明、人员无法接近或存在高度危险的情况，因此......
双凸极永磁电机(DoublySalientPermanentMagnetMotor，简称DSPM电机)调速系统是随着功率电子学和微电子学的飞速发展而在90年代出现......
本文在分析了电力系统负荷预测的意义和方法后,阐述了人工神经网络和模糊推理系统的一般理论,并研究了基于人工神经网络和模糊神经......
随着数字产品的普及,数字信息的传播、复制、篡改和窃取也变得极其容易,因此如何有效地保护数字产品的版权和防止数字产品的盗版变......
本文研究了基于融合的遥感图像分类方法,分别运用D-S证据理论、模糊推理理论和模糊神经网络来实现遥感图像的分类。首先,介绍了一......
在研究了已有的一些变形预测模型的基础上，利用模糊集理论，结合BP神经网络模型，建立出一种新型的基于网络的自适应模糊推理系统，同时将......
应用自适应模糊神经网络控制技术 ,建立了热带精轧机组动态设定系统 ,该系统根据前两个机架实测的轧制力和设定计算的轧制力间误差......
采用自适应模糊神经网络的方法,以金属离子的价电子结构、电负性、电荷半径比及失屏参数为参变量,关联金属- HEDTA配合物稳定常数......
依据独立共同可别粒子体系的熵与配分函数的关系,采用自适应模糊神经网络的方法,以元素原子量和其电子层数为参数,关联阳离子标准......
回弹是板料冲压成形中影响工件质量的重要因素 ,因为它是一个多变量相互作用的高度非线性问题 ,至今在解析和数值方法中未能找到一......
研究防止汽车追尾优化识别问题,为解决防汽车追尾快速预报,传统方法在于精确计算安全距离,并未给出具体的控制力度,结合自适应模糊......
提出了利用多模型融合技术进行发酵过程建模的新方法,该方法能够将在线参数和离线参数同时用于建模中.首先给出了多模型融合建模算......
[摘要]针对雾霾天气条件下配送车辆的运行安全问题，应用综合模糊推理系统以及神经网络的自适应模糊神经网络方法，建立了配送车辆的追......
提出了一种基于减法聚类的自适应模糊神经网络,用于织物起皱等级评定.首先利用减法聚类方法确定模糊神经网络的结构,再结合模糊推......
基于对QRS波群的特征变量提取。利用减法聚类和自适应模糊神经网络构建心律失常辅助诊断模型，分析不同训练数据集对模型测试结果的......
风电场风速预测对电力系统的交易计划和可靠运行起着非常重要的作用。根据风的形成机理、影响因素及变化规律,提出了一种基于模式......
介绍了一种应用于故障诊断的基于T-S模糊模型的自适应模糊神经网络,给出了网络的连接结构和学习算法以及传感器故障在线诊断原理.......
模糊神经网络提供了从人工神经网络中模糊规则的抽取.本文研究模糊神经网络的自适应学习、规则插入和抽取及神经-模糊推理的FuNN模......
为了降低激光陀螺输出数据中噪声对惯性导航系统精度的影响，采用一种具有学习能力的自适应模糊神经网络（ANFIS）噪声消除的新方法，利用......
针对电动汽车电池荷电状态(state of charge,SOC)不可直接测量这一问题,引入基于减法聚类和自适应模糊神经网络的SOC软测量方法。......
电力系统负荷预测是能量管理系统（EMS）的重要组成部分，它对电力系统的运行、控制和计划都有着非常重要的影响，提高电力系统负荷预测的......
钻芯和回弹是两种常用的混凝土测强方法。为了充分利用这两种测强手段的特点，本文将模糊神经网络应用到混凝土强度综合评定中。由于......
探索模糊神经网络在织物折皱弹性分析中的应用.提出了基于自适应模糊神经网络ANFIS的棉织物的折皱弹性预测模型,经过多次训练后,网......
为掌握水泥原料矿山系统中的技术经济参数对矿石成本影响的关联规律性,首先运用自适应模糊神经网络对矿山技术经济系统建模,再用并......
为了更好地描述高速公路上驾驶员在车辆跟驰过程中表现出来的模糊、不确定性的行为特征,采用自适应模糊神经网络ANFIS来建立车辆跟......
研究目的：影响CFG桩复合地基承载力的主要因素有桩的参数、置换率、土的物理力学特性、褥垫层厚度和施工工艺等，且各因素之间存在高......
利用灰色理论本身的特征对经济参数进行预测，并运用自适应模糊神经网络对其拟合误差进行预测，从而达到较好的预测效果．最后以安徽省历......
将数值仿真技术与现代人工智能技术相结合，构建一个基于集成自适应神经网络的煤粉锅炉炉膛内特征截面上的二维温度场在线显示模型，以......
