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基于广义动态模糊神经网络的算法研究 被引量：5
1
作者 马莉 张德丰 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2009年第20期4727-4730,共4页
在D-FNN算法基础上,提出了一种新的基于椭圆基函数的广义动态模糊神经网络方法。该方法不仅可以用于系统建模、辨识和控制,而且还可以用于模糊规则的自动生成或抽取。提出了一种模糊-完备性作为在线参数分配机制,避免初始化选择的随机性... 在D-FNN算法基础上,提出了一种新的基于椭圆基函数的广义动态模糊神经网络方法。该方法不仅可以用于系统建模、辨识和控制,而且还可以用于模糊规则的自动生成或抽取。提出了一种模糊-完备性作为在线参数分配机制,避免初始化选择的随机性,同时,该算法不仅能对模糊规则而且能对输入变量的重要性作出评估,从而使每条规则的输入变量的宽度可以根据它对系统性能贡献的大小实施在线自适应调整。开发了相关的算法程序,最后针对实际案例进行了仿真分析,表明了该算法的有效性和高效性。 展开更多
关键词 动态模糊神经网络 广义动态模糊神经网络 椭圆基函数 模糊规则 学习算法
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基于改进基函数的自适应动态模糊神经网络算法研究
2
作者 张德丰 周灵 +2 位作者 全解生 孙亚民 马子龙 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2010年第6期1375-1379,共5页
在D-FNN算法基础上,提出了基于椭圆基函数(EBF)的广义动态模糊神经网络。该算法提出模糊ε-完备性作为高斯函数宽度的确定准则,避免初始化选择的随机性;同时,该算法不仅能对模糊规则而且能对输入变量的重要性作出评价,从而使得每个输入... 在D-FNN算法基础上,提出了基于椭圆基函数(EBF)的广义动态模糊神经网络。该算法提出模糊ε-完备性作为高斯函数宽度的确定准则,避免初始化选择的随机性;同时,该算法不仅能对模糊规则而且能对输入变量的重要性作出评价,从而使得每个输入变量和模糊规则都可以根据误差减少率(ERR)来修正。其应用不仅可以用来建模,还可以用来抽取有意义的模糊规则以获取知识。通过与D-FNN以及其他方法的比较,可以看到GD-FNN在学习效率和性能方面具有突出的优势。最后针对实际案例进行了仿真分析,验证了该算法的有效性和高效性。 展开更多
关键词 动态模糊神经网络 广义动态模糊神经网络 椭圆基函数 模糊规则
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基于参数动态调整的动态模糊神经网络的软件可靠性增长模型 被引量：23
3
作者 刘逻 郭立红 +2 位作者 肖辉 王建军 王改革 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2013年第2期186-190,共5页
利用遗传算法对动态模糊神经网络的自身参数进行动态调整(GA-DFNN),并将其应用于软件可靠性增长模型(SRGM)的研究。在对动态模糊神经网络进行训练的过程中,用遗传算法求得动态模糊神经网络自身参数的优化解,根据得到的参数建立基于动态... 利用遗传算法对动态模糊神经网络的自身参数进行动态调整(GA-DFNN),并将其应用于软件可靠性增长模型(SRGM)的研究。在对动态模糊神经网络进行训练的过程中,用遗传算法求得动态模糊神经网络自身参数的优化解,根据得到的参数建立基于动态模糊神经网络的软件失效数据预测模型。利用3组软件缺陷数据,对用GA-DFNN建立的SRGM和模糊神经网络(FNN)以及BP神经网络(BPN)建立的SRGM的预测能力进行了比较,仿真结果证实,根据GA-DFNN建立的SRGM的短期预测能力稳定,短期预测误差小,且具有一定的通用性。 展开更多
关键词 软件可靠性增长模型 动态模糊神经网络 遗传算法 短期预测
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基于动态模糊神经网络的机床时变定位误差补偿 被引量：18
4
作者 王福吉 贾振元 +1 位作者 阳江源 卢晓红 《机械工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第13期175-179,共5页
为提高数控机床的定位精度,提出基于动态模糊神经网络进行数控机床时变定位误差补偿的方法。针对数控机床定位误差影响因素复杂、模糊规则难于获取的情况,改进动态模糊神经网络,使其能够应用于多输入多输出系统,并实现模糊规则的自动在... 为提高数控机床的定位精度,提出基于动态模糊神经网络进行数控机床时变定位误差补偿的方法。针对数控机床定位误差影响因素复杂、模糊规则难于获取的情况,改进动态模糊神经网络,使其能够应用于多输入多输出系统,并实现模糊规则的自动在线辨识与生成。通过测量机床温度和定位精度,应用改进后的动态模糊神经网络建立机床时变定位误差预测模型。运用该模型对数控机床进行定位误差补偿试验,并与径向基神经网络模型补偿的效果进行比较,结果显示,基于动态模糊神经网络的数控机床时变定位误差预测模型精度高、泛化能力强、鲁棒性优,适用于对数控机床定位误差的长时间、高精度的实时补偿。 展开更多
关键词 动态模糊神经网络 时变定位误差 数控机床 误差补偿
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基于广义动态模糊神经网络的短时车站进站客流量预测 被引量：17
5
作者 李春晓 李海鹰 +2 位作者 蒋熙 许心越 赵阿群 《都市快轨交通》 北大核心 2015年第4期57-61,共5页
针对轨道交通车站短时进站客流的不均衡性、高度非线性和时变性特点,结合逻辑推理能力强的模糊技术与自学习能力强的神经网络,提出一种基于广义动态模糊神经网络(GD-FNN)的短时进站客流量预测方法。以北京轨道交通各车站的进站客流量数... 针对轨道交通车站短时进站客流的不均衡性、高度非线性和时变性特点,结合逻辑推理能力强的模糊技术与自学习能力强的神经网络,提出一种基于广义动态模糊神经网络(GD-FNN)的短时进站客流量预测方法。以北京轨道交通各车站的进站客流量数据为例,分析轨道交通车站的进站客流特征,确定影响短时客流分布的主要因素;然后采用GD-FNN方法构建车站短时进站量的预测模型,实现对北京轨道交通系统若干车站进站量的预测。预测结果表明:该方法与传统的神经网络相比,预测效果更准确(最大相对误差小于8%),稳定性好。 展开更多
关键词 轨道交通 广义动态模糊神经网络 短时客流预测 进站量
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基于广义动态模糊神经网络的光伏电池MPPT控制 被引量：23
6
作者 杨旭 曾成碧 陈宾 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2010年第13期22-25,共4页
依照最大功率点跟踪(MPPT)的原理,在综合考虑各种不同的控制方法优缺点的基础上,提出了一种新的基于椭圆基的广义动态模糊神经网络(GD-FNN)的光伏电池的智能控制方法。通过GD-FNN算法调节PWM的占空比来控制光伏电池的输出电压,实现阻抗... 依照最大功率点跟踪(MPPT)的原理,在综合考虑各种不同的控制方法优缺点的基础上,提出了一种新的基于椭圆基的广义动态模糊神经网络(GD-FNN)的光伏电池的智能控制方法。通过GD-FNN算法调节PWM的占空比来控制光伏电池的输出电压,实现阻抗匹配,达到能量的最优化。仿真结果表明,这种控制方法能够有效地跟踪到电池的最大功率,并且具有较好的稳定性。 展开更多
关键词 光伏电池 MPPT 椭圆基 广义动态模糊神经网络 智能控制
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基于动态模糊神经网络的产品成本估算 被引量：8
7
作者 赵亮 胡旭晓 +2 位作者 潘双夏 常艳 冯培恩 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第2期304-308,共5页
针对在产品方案设计阶段成本估算信息少且颗粒度大的问题,结合神经网络和模糊工程技术提出了动态模糊神经网络(DFNN),采用模糊推理的信息处理方法,在学习过程中隐层层数及维数根据规则不断变化,神经网络结构呈现动态.研究了动态模糊神... 针对在产品方案设计阶段成本估算信息少且颗粒度大的问题,结合神经网络和模糊工程技术提出了动态模糊神经网络(DFNN),采用模糊推理的信息处理方法,在学习过程中隐层层数及维数根据规则不断变化,神经网络结构呈现动态.研究了动态模糊神经网络的学习过程、网络动态算法及模糊知识处理方法,建立了成本估算模型,并开发了基于动态模糊神经网络的成本估算软件,实现了利用产品方案设计信息自动进行成本估算.以挖掘机和液压油缸为例进行验证,结果表明该方法具有较强的信息处理能力,并提高了成本估算模型的柔性. 展开更多
关键词 产品设计 动态模糊神经网络 成本估算
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动态模糊神经网络及其快速自调整学习算法 被引量：16
8
作者 徐春梅 尔联洁 刘金琨 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2005年第2期226-229,共4页
针对非线性动态系统辨识和控制的特点,对4层模糊神经网络进行了优化和改进.形成了动态模糊神经网络,提高了网络的稳定性和对动态系统的辨识能力,同时给出了基于Lyapunov函数稳定收敛定理的各权向量以及权矩阵学习速率的自适应调整算法.... 针对非线性动态系统辨识和控制的特点,对4层模糊神经网络进行了优化和改进.形成了动态模糊神经网络,提高了网络的稳定性和对动态系统的辨识能力,同时给出了基于Lyapunov函数稳定收敛定理的各权向量以及权矩阵学习速率的自适应调整算法.应用于非线性动态系统的辨识和控制仿真试验表明,改进后的动态模糊神经网络与模糊神经网络相比,可取得更好的辨识精度和跟踪控制效果. 展开更多
关键词 动态模糊神经网络 控制 自适应学习算法 非线性动态系统
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AMT汽车动态模糊神经网络三参数换挡策略研究 被引量：15
9
作者 陈清洪 秦大同 叶心 《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2010年第6期505-509,476,共6页
提出了动态模糊神经网络三参数换挡控制原理及其控制器训练算法,将该控制器运用到长安羚羊AMT轿车上,进行神经网络三参数换挡控制仿真与试验,并与两参数换挡进行了比较。结果表明,采用动态模糊神经网络三参数换挡比两参数换挡更符合驾... 提出了动态模糊神经网络三参数换挡控制原理及其控制器训练算法,将该控制器运用到长安羚羊AMT轿车上,进行神经网络三参数换挡控制仿真与试验,并与两参数换挡进行了比较。结果表明,采用动态模糊神经网络三参数换挡比两参数换挡更符合驾驶员的换挡经验和习惯,挡位切换曲面变化平滑,比传统计算法求解换挡规律更简便,易于实现,鲁棒性更强。 展开更多
关键词 汽车 机械式自动变速器 三参数换挡 动态模糊神经网络
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动态模糊神经网络控制器在伺服系统中的应用 被引量：10
10
作者 柳朝军 廖晓钟 张宇河 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2001年第3期347-350,共4页
通过在 ANFIS的归一化层与输出层之间加入递归层 ,提出一种新型的动态模糊神经网络(DFNN) ,将模糊推理系统、神经网络和 型控制有机地结合起来。给出了 DFNN的网络结构 ,为基于收缩间距隶属函数和 BP算法提供了参数调整方法。系统实验... 通过在 ANFIS的归一化层与输出层之间加入递归层 ,提出一种新型的动态模糊神经网络(DFNN) ,将模糊推理系统、神经网络和 型控制有机地结合起来。给出了 DFNN的网络结构 ,为基于收缩间距隶属函数和 BP算法提供了参数调整方法。系统实验表明 ,DFNN控制器比 PID+前馈控制具有更好的动、静态响应 ,尤其在前馈信号难以取得的情况下具有更明显的优势。 展开更多
关键词 学习算法 伺服系统 动态模糊神经网络 控制器
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基于动态模糊神经网络的铝合金脉冲MIG焊接过程解耦控制分析 被引量：6
11
作者 黄健康 张刚 +1 位作者 樊丁 石玗 《焊接学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第9期43-47,115,共5页
针对铝合金脉冲MIG焊接过程参数间强耦合、不稳定等关键问题,在介绍DFNN结构、学习算法基础上,设计了基于D-FNN的解耦控制器,并对同步、非同步与加干扰脉冲输入信号下分别对以脉冲电流占空比、送丝速度为输入量,以焊丝伸出长度(干伸长)... 针对铝合金脉冲MIG焊接过程参数间强耦合、不稳定等关键问题,在介绍DFNN结构、学习算法基础上,设计了基于D-FNN的解耦控制器,并对同步、非同步与加干扰脉冲输入信号下分别对以脉冲电流占空比、送丝速度为输入量,以焊丝伸出长度(干伸长)、焊缝正面熔宽为被控量的铝合金脉冲MIG焊多输入多输出(multiple-input multiple-output,MIMO)过程进行了动态解耦控制仿真研究,仿真结果表明,D-FNN控制器能够实时进化规则,动态调整学习因子,实现了MIMO过程的完全解耦,满足焊接实时控制要求且具有快的响应速度、较好的鲁棒性,为铝合金脉冲MIG焊MIMO过程稳定焊接提供了一种新型的实时解耦控制方法. 展开更多
关键词 铝合金脉冲MIG焊 动态模糊神经网络 解耦控制 系统仿真
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一种新型的动态模糊神经网络算法 被引量：9
12
作者 张德丰 卢清华 周燕 《控制工程》 CSCD 北大核心 2009年第4期464-467,471,共5页
为了解决模糊系统中的知识抽取问题和避免初值选择的任意性,提出一种新型的动态模糊神经网络算法。运用规则产生准则时,考虑输出误差和可容纳边界的有效半径这2个重要因素;通过分级学习法,大大提高学习的有效性,加之参数的调整只限于线... 为了解决模糊系统中的知识抽取问题和避免初值选择的任意性,提出一种新型的动态模糊神经网络算法。运用规则产生准则时,考虑输出误差和可容纳边界的有效半径这2个重要因素;通过分级学习法,大大提高学习的有效性,加之参数的调整只限于线性参数,没有迭代学习,因而学习速度很快,这使算法应用于实时学习成为可能;非线性参数是由训练样本和启发式方法直接决定的。利用D-FNN来进行Mackey-Glass混沌时间序列预测实验。仿真结果表明D-FNN算法的有效性和实用性。 展开更多
关键词 动态模糊神经网络 模糊逻辑 神经网络 系统预测
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滑动窗与修剪技术的动态模糊神经网络方法研究 被引量：5
13
作者 马莉 张德丰 马子龙 《中山大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2010年第1期48-52,共5页
提出了一种新型的动态模糊神经网络算法,该动态模糊神经网络的结构基于扩展的径向基网络。其算法的最主要特点是:使用滑动窗技术保持固定长度的数据来调整参数,避免了数据饱和;使用了修剪技术,使得网络结构不会持续增长,避免了过拟合及... 提出了一种新型的动态模糊神经网络算法,该动态模糊神经网络的结构基于扩展的径向基网络。其算法的最主要特点是:使用滑动窗技术保持固定长度的数据来调整参数,避免了数据饱和;使用了修剪技术,使得网络结构不会持续增长,避免了过拟合及过训练现象,因而确保了系统的泛化能力。最后通过对血压的控制来验证动态模糊神经网络的逼近能力及所提控制方案的有效性。由仿真结果表明使用滑动窗与修剪技术的D-FNN控制器具有良好的性能。 展开更多
关键词 动态模糊神经网络 模糊规则 修剪技术 血压
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基于结合模拟退火算法的动态模糊神经网络的软件可靠性增长模型 被引量：3
14
作者 刘逻 郭立红 +2 位作者 肖辉 王建军 王改革 《吉林大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第5期1225-1230,共6页
利用模拟退火算法对动态模糊神经网络的自身参数进行动态调整(SAA-DFNN),并将其应用于软件可靠性增长模型(SRGM)的研究。用软件失效数据在对动态模糊神经网络进行训练的过程中,用模拟退火算法求得动态模糊神经网络自身参数的优化解,根... 利用模拟退火算法对动态模糊神经网络的自身参数进行动态调整(SAA-DFNN),并将其应用于软件可靠性增长模型(SRGM)的研究。用软件失效数据在对动态模糊神经网络进行训练的过程中,用模拟退火算法求得动态模糊神经网络自身参数的优化解,根据得到的参数建立基于动态模糊神经网络的软件失效数据预测模型。根据3组软件缺陷数据,将SAA-DFNN建立的SRGM与模糊神经网络(FNN)、BP神经网络(BPN)、G-O模型建立的SRGM的预测能力进行比较,仿真结果表明,根据SAA-DFNN建立的SRGM的单步向前预测能力稳定,预测误差小,并具有一定的通用性。 展开更多
关键词 人工智能 软件可靠性增长模型 动态模糊神经网络 模拟退火算法 单步向前预测
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基于动态模糊神经网络的多余力矩抑制方法 被引量：12
15
作者 倪志盛 王明彦 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第10期79-83,共5页
针对负载模拟器难以准确建模,多余力矩严重影响力矩加载性能的特点,提出一种基于动态模糊神经网络抑制多余力矩的新方法.该动态模糊神经网络无须较强领域的专家知识,是系统自动建模及抽取模糊规则的网络,且模糊神经网络结构是动态变化的... 针对负载模拟器难以准确建模,多余力矩严重影响力矩加载性能的特点,提出一种基于动态模糊神经网络抑制多余力矩的新方法.该动态模糊神经网络无须较强领域的专家知识,是系统自动建模及抽取模糊规则的网络,且模糊神经网络结构是动态变化的,其模糊规则是在学习过程中逐渐增长而形成的.设计了结合前馈反馈控制和直接逆控制的控制策略,在线更新算法,实时更新网络结构及参数以及时跟踪被控对象逆模型的变化,与其并行的PID控制器的作用在于保持系统的稳定并获得更快速的系统响应和更佳的跟踪精度.通过仿真可以看出基本消除了多余力矩,系统性能得到改善,仿真效果令人满意。 展开更多
关键词 电动负载模拟器 多余力矩 动态模糊神经网络 前馈反馈控制
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改进混沌粒子群的动态模糊神经网络参数优化及应用 被引量：6
16
作者 匡芳君 张思扬 徐蔚鸿 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2015年第1期48-53,共6页
动态模糊神经网络(DFNN)的性能和学习的稳定性取决于其预设参数的选择,针对DFNN多参数优化问题,提出了改进混沌粒子群优化算法,并将其应用于DFNN神经网络预设参数寻优,以获取最佳参数组合.实验结果表明,该方法能够快速有效地提取DFNN的... 动态模糊神经网络(DFNN)的性能和学习的稳定性取决于其预设参数的选择,针对DFNN多参数优化问题,提出了改进混沌粒子群优化算法,并将其应用于DFNN神经网络预设参数寻优,以获取最佳参数组合.实验结果表明,该方法能够快速有效地提取DFNN的最优参数组合,具有精度高、收敛快、迭代次数少等特点;利用改进混沌粒子群的动态模糊神经网络构建煤与瓦斯突出预测模型,具有良好的建模效果和更高的预测精度. 展开更多
关键词 动态模糊神经网络 混沌粒子群优化 早熟处理机制 参数优化 煤与瓦斯突出
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一种基于动态模糊神经网络的飞行数据模型辨识方法 被引量：3
17
作者 张亮 张凤鸣 +1 位作者 惠晓滨 毛红保 《空军工程大学学报（自然科学版）》 CSCD 北大核心 2006年第6期16-18,共3页
针对飞行数据的特点,提出了一种基于动态模糊神经网络(DFNN)的飞行数据模型辨识方法。该方法采用在线学习方式,通过动态增加和删除神经元节点的策略实现网络结构学习,采用递推最小二乘法实现网络权值的在线调整,以最终得到一个结构简单... 针对飞行数据的特点,提出了一种基于动态模糊神经网络(DFNN)的飞行数据模型辨识方法。该方法采用在线学习方式,通过动态增加和删除神经元节点的策略实现网络结构学习,采用递推最小二乘法实现网络权值的在线调整,以最终得到一个结构简单、泛化能力强的神经网络。以某特定时间段的飞参数据为仿真样本,将该DFNN用于参数关联模型的辨识,实验结果表明该辨识方法收敛速度快、泛化能力强。 展开更多
关键词 动态模糊神经网络 飞行数据 模糊规则 辨识
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动态模糊神经网络研究 被引量：9
18
作者 王京慧 李宏光 《北京化工大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 2003年第2期78-81,共4页
针对静态网络无法处理暂态问题 ,对具有递归环节的动态模糊神经网络进行了研究。通过在网络第二层中加入内部反馈连接 ,使其具有动态映射能力 ,从而对动态系统有更好的响应。网络使用遗传算法与反向传播BP(BackPropagation)算法相结合... 针对静态网络无法处理暂态问题 ,对具有递归环节的动态模糊神经网络进行了研究。通过在网络第二层中加入内部反馈连接 ,使其具有动态映射能力 ,从而对动态系统有更好的响应。网络使用遗传算法与反向传播BP(BackPropagation)算法相结合来训练 ,避免陷入局部最优解。采用时序预测和动态非线性系统进行了仿真研究 ,结果表明 ,动态模糊神经网络较之普通模糊神经网络在收敛速度、预测精度和网络规模等方面都有较大的改善 。 展开更多
关键词 动态模糊神经网络 递归 动态系统 遗传算法 BP算法 学习算法
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基于粗糙集-动态模糊神经网络的聚氯乙烯颗粒特性软测量 被引量：5
19
作者 方鹏迪 夏陆岳 +3 位作者 周猛飞 蔡亦军 孙小方 潘海天 《科技通报》 北大核心 2013年第1期114-117,146,共5页
提出了一种基于粗糙集-动态模糊神经网络的软测量建模方法,并将其应用于聚氯乙烯平均粒径软测量研究中。首先,用粗糙集隶属函数对各个辅助变量进行分析比较,得到最简的辅助变量个数,然后采用等间距离散法对各个辅助变量和主导变量进行... 提出了一种基于粗糙集-动态模糊神经网络的软测量建模方法,并将其应用于聚氯乙烯平均粒径软测量研究中。首先,用粗糙集隶属函数对各个辅助变量进行分析比较,得到最简的辅助变量个数,然后采用等间距离散法对各个辅助变量和主导变量进行离散化,分析得到离散表和最简模糊规则数,并采用模拟退火法对动态模糊神经网络输出层的权值参数进行优化训练。研究结果表明,与常规动态模糊神经网络相比,基于粗糙集-动态模糊神经网络的聚氯乙烯平均粒径软测量模型具有更佳的预测效果。 展开更多
关键词 粗糙集 动态模糊神经网络 聚氯乙烯 平均粒径 模拟退火法
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基于参数调整的动态模糊神经网络算法 被引量：3
20
作者 张德丰 周灵 +1 位作者 孙亚民 马子龙 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2010年第6期192-195,共4页
模糊逻辑与神经网络结合形成的模糊神经网络同时具有易于表达人类知识、存储与学习分布信息的优点,基于此,提出一种基于参数调整的动态模糊神经网络算法。采用扩展卡尔曼滤波器法将全局算法划分为线性和非线性部分,线性参数由最小二乘... 模糊逻辑与神经网络结合形成的模糊神经网络同时具有易于表达人类知识、存储与学习分布信息的优点,基于此,提出一种基于参数调整的动态模糊神经网络算法。采用扩展卡尔曼滤波器法将全局算法划分为线性和非线性部分,线性参数由最小二乘法和滤波器法决定,非线性参数由训练样本和启发式法直接决定,线性和非线性参数可进行实时更新。仿真结果表明,该算法能保证更简洁的结构和更短的学习时间。 展开更多
关键词 动态模糊神经网络 模糊逻辑 扩展卡尔曼滤波器
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