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基于BP神经网络PID自适应控制的激振系统研究
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作者 肖乾 葛一帆 +3 位作者 符远航 常运清 汪寒俊 宾浩翔 《机床与液压》 北大核心 2025年第1期52-57,共6页
针对跨座式单轨车辆滚动振动试验台激振系统的位置控制精度易受参数变化和外部干扰等因素的影响,提出基于BP神经网络PID自适应的控制策略。建立激振系统数学模型,并推导出其开环传递函数。基于Simulink搭建3-5-3结构的BP神经网络PID自... 针对跨座式单轨车辆滚动振动试验台激振系统的位置控制精度易受参数变化和外部干扰等因素的影响,提出基于BP神经网络PID自适应的控制策略。建立激振系统数学模型,并推导出其开环传递函数。基于Simulink搭建3-5-3结构的BP神经网络PID自适应控制器,并施加阶跃干扰信号以验证系统的抗干扰能力。仿真结果表明:与传统PID和模糊PID控制器相比,BP神经网络PID自适应控制下系统达到稳态所需时间分别快52%和50%,且超调量基本为0;在应对外界干扰时,该控制器能自动调整控制参数,系统以较快速度恢复至稳态,显著增强了系统的抗干扰能力,同时展现出良好的适应性和鲁棒性。 展开更多
关键词 激振系统 BP神经网络 模糊PID 学习速率
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联合神经网络与模糊推理的电气火灾预警技术研究
2
作者 张传俊 陈静 张春芳 《太原学院学报(自然科学版)》 2025年第2期23-30,共8页
为解决电气火灾预警准确率不高的问题,提出了一种联合神经网络与模糊推理的电气火灾预警新方法。该方法有效融合了神经网络和模糊推理的优势,通过神经网络的强大自学习能力对电力线路工作状态参数进行分析处理。在此基础上,运用模糊推... 为解决电气火灾预警准确率不高的问题,提出了一种联合神经网络与模糊推理的电气火灾预警新方法。该方法有效融合了神经网络和模糊推理的优势,通过神经网络的强大自学习能力对电力线路工作状态参数进行分析处理。在此基础上,运用模糊推理原理构建电气火灾预警系统。将提出的电气火灾预警方法应用于某制造型企业中,实现了对电气火灾的精准预警,有效避免了火灾事故的发生。这对及时、高效、精准地预测电气火灾事故,保障企业员工人身财产安全,提升企业市场竞争力具有一定的实用价值。 展开更多
关键词 电气火灾 模糊神经网络 融合算法 火灾预测
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改进模糊神经网络下电气火灾预警算法设计
3
作者 于兰 贾振国 胡冬梅 《计算机仿真》 2025年第1期524-528,共5页
由于电气火灾前出现的信号相对较弱,且受电气设备本身的复杂性和环境噪声等因素的影响,使得预警信号采集难度增大,从而导致预警效率与精度过低。为提高预警准确性,提出改进模糊神经网络下电气火灾预警算法。采用ICA-CEEMD小波阈值去噪... 由于电气火灾前出现的信号相对较弱,且受电气设备本身的复杂性和环境噪声等因素的影响,使得预警信号采集难度增大,从而导致预警效率与精度过低。为提高预警准确性,提出改进模糊神经网络下电气火灾预警算法。采用ICA-CEEMD小波阈值去噪算法对数据展开处理,利用3σ原则提取信号的细节信息,重构多源传感器数据;将传感器采集的数据转变为时间序列形式,通过N-TCD算法剔除数据中的异常值;将传感器采集的温度数据、烟雾浓度数据和一氧化碳浓度数据输入模糊神经网络中,输出孤立火灾概率,建立温度时序模型,计算时序火灾概率,加权融合处理孤立火灾概率和时序火灾概率获得最终的电气火灾概率,完成电气火灾的预警。仿真结果表明,所提算法具有较高的预警精度和预警效率。 展开更多
关键词 模糊神经网络 异常数据剔除 温度时序模型 电气火灾预警
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自适应模糊神经网络多信息融合串联型电弧故障检测方法
4
作者 王建元 吕至亨 《吉林电力》 2024年第1期40-44,共5页
针对低压交流串联电弧故障因其特殊性难以识别的问题,在实验室建立了实验平台,采集不同负载下的正常和电弧故障的电流波形数据,提出一种自适应模糊神经网络(adaptive neuro fuzzy inference system,ANFIS)多信息融合串联型电弧故障检测... 针对低压交流串联电弧故障因其特殊性难以识别的问题,在实验室建立了实验平台,采集不同负载下的正常和电弧故障的电流波形数据,提出一种自适应模糊神经网络(adaptive neuro fuzzy inference system,ANFIS)多信息融合串联型电弧故障检测方法,通过多层次特征参数提取,对自适应模糊神经网络进行训练、测试。结果表明,该方法可以有效地克服反向传播(back propagation,BP)神经网络故障诊断中收敛速度慢、误差精度大的缺点,得到更为精准、理想的诊断结果。 展开更多
关键词 自适模糊神经网络 多信息融合 电弧故障检测
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基于卷积神经网络和模糊PID的掘进机截割控制系统研究
5
作者 李英娜 崔彦平 +2 位作者 安博烁 刘百健 靳建伟 《工矿自动化》 北大核心 2025年第1期61-70,137,共11页
针对悬臂式掘进机在掘进过程中面对煤岩硬度复杂变化时适应性不足、系统稳定性低等问题,提出一种基于卷积神经网络(CNN)及模糊PID的掘进机截割控制系统,该系统包括巷道断面成形特性和智能截割控制策略2个部分,其中掘进机智能截割控制策... 针对悬臂式掘进机在掘进过程中面对煤岩硬度复杂变化时适应性不足、系统稳定性低等问题,提出一种基于卷积神经网络(CNN)及模糊PID的掘进机截割控制系统,该系统包括巷道断面成形特性和智能截割控制策略2个部分,其中掘进机智能截割控制策略由CNN煤岩硬度动态感知模块和截割臂摆速模糊PID控制模块组成。提出一种有效的截割路径,使截割头沿规划路径从上至下进行煤岩截割,以提高断面完整性,减小掘进方向的误差。采用CNN煤岩硬度动态感知模块分析采集的截割电动机电流、截割臂振动加速度、回转油缸压力数据信息,以感知煤岩特性;采用截割臂摆速模糊PID控制模块对感知后的数据进行模糊化与解模糊化处理,输出相应控制参数信号;电液比例阀根据接收到的信号控制液压油的流量和压力,通过阀控液压缸控制截割臂摆速,实现截割臂摆速的自适应控制。现场实验结果表明:当掘进机截割较软介质与煤时,截割臂以高摆速工作;当掘进机截割复杂岩层时,摆速随截割信号的增大而降低,截割信号在0~1之间变动;当掘进机截割较硬岩层时,截割载荷信号接近1,截割臂的摆速降低至0。 展开更多
关键词 悬臂式掘进机 智能截割 截割臂摆速 截割路径 模糊PID控制 煤岩硬度动态感知 卷积神经网络
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模糊神经网络在机电调平系统上的应用
6
作者 张盼盼 郭彦青 +1 位作者 吴志伟 洪楚桐 《煤矿机械》 2025年第2期218-221,共4页
针对负载和转速变化引起的直流无刷电机控制精度不足导致机电调平系统效率低的问题,提出了一种基于模糊神经网络的直流无刷电机转速控制算法,克服了传统PID控制算法超调量大、精度低、调节时间长的缺点,从而提高机电调平系统的调平效率... 针对负载和转速变化引起的直流无刷电机控制精度不足导致机电调平系统效率低的问题,提出了一种基于模糊神经网络的直流无刷电机转速控制算法,克服了传统PID控制算法超调量大、精度低、调节时间长的缺点,从而提高机电调平系统的调平效率。在Simulink中搭建直流无刷电机模糊神经网络控制系统仿真模型,仿真结果表明:模糊神经网络相比于传统PID和模糊PID,控制系统超调量分别降低14.6%和10.2%,稳定时间分别缩短0.013 s和0.01 s,具有更好的动态特性和抗干扰性,电机控制精度得到很大提高,能有效提高机电调平系统的调平效率。 展开更多
关键词 直流无刷电机 机电调平 模糊神经网络 转速控制
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模糊综合评价-BP神经网络在电气火灾风险评估中的应用
7
作者 徐晓楠 宁鑫 +2 位作者 朱远鹏 高鹏 张怡 《安全与环境学报》 北大核心 2025年第1期1-10,共10页
我国电气火灾发生频繁且损失严重,对电气火灾风险状态进行评估可以有效辅助电气火灾防控决策,预防电气火灾。针对低压线路电气火灾特点,建立了一种基于模糊综合评价-BP神经网络的电气火灾风险评估模型。首先,从电气因素、环境因素、空... 我国电气火灾发生频繁且损失严重,对电气火灾风险状态进行评估可以有效辅助电气火灾防控决策,预防电气火灾。针对低压线路电气火灾特点,建立了一种基于模糊综合评价-BP神经网络的电气火灾风险评估模型。首先,从电气因素、环境因素、空间因素及人为因素4个方面选取10个定量指标、9个定性指标构建电气火灾风险评估指标体系;然后,采用层次分析法(Analytic Hierarchy Process,AHP)和熵权法计算指标静态权重并进行动态加权;其次,参照低压线路运行工况选取符合实际工况的指标参数进行模糊综合评价,获得训练数据集;最后,构建BP神经网络模型对数据集进行训练,形成风险评估模型。经训练结果分析和试验验证,采用该方法建立的评估模型可行且预测结果合理、可靠,可为电气线路的实时火灾风险评估提供参考。 展开更多
关键词 安全工程 电气火灾 风险评估 动态加权 模糊综合评价 BP神经网络
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基于IBSA-T-S模糊神经网络的煤矿带式输送机智能控制方法
8
作者 景玮烨 《机械管理开发》 2025年第1期167-169,共3页
为了促进煤矿带式输送机向着自动化与智能化方向发展,实验提出一种融合鸟群优化算法与模糊神经网络的智能控制方法。结果显示,系统迭代至40次时,IBSA-T-S模型的均方误差达到最小,数值为0.0 001。实际应用分析中,除开运行时间在15~20 s内... 为了促进煤矿带式输送机向着自动化与智能化方向发展,实验提出一种融合鸟群优化算法与模糊神经网络的智能控制方法。结果显示,系统迭代至40次时,IBSA-T-S模型的均方误差达到最小,数值为0.0 001。实际应用分析中,除开运行时间在15~20 s内时,皮带的实际速度与设定速度高度一致,能够实现机器的准确启动,同时输送机主从电机的电流差异也处于可接受范围内。以上结果均说明所构建模型有着较强的稳定性与响应速度,能够为煤炭工业的自动化和智能化发展做出贡献。 展开更多
关键词 煤矿带式输送机 T-S模糊神经网络 模糊控制 神经网络 节能优化
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基于元认知模糊神经网络的水电站来水预测方法
9
作者 柳玉兰 郭金婷 +1 位作者 彭放 张铮 《电子设计工程》 2025年第7期57-61,共5页
针对水库来水波动性和非线性较强而影响水位预测准确度的问题,基于模糊神经网络提出一种短期来水预测方法。使用元认知设计了模型的自适应学习过程,依据样本知识信息选择样本删除、规则增加或参数更新的学习策略,从而自动生成模型规则,... 针对水库来水波动性和非线性较强而影响水位预测准确度的问题,基于模糊神经网络提出一种短期来水预测方法。使用元认知设计了模型的自适应学习过程,依据样本知识信息选择样本删除、规则增加或参数更新的学习策略,从而自动生成模型规则,并采用扩展卡尔曼滤波(EKF)进行参数学习,实现了同时进行结构辨识和参数学习。采用四川省某水库水位数据进行实验,结果表明,该方法能够有效预测水位变化趋势,且与BP等传统神经网络预测模型相比具有更小的预测误差,稳定性更佳。 展开更多
关键词 水电站 来水预测 元认知 模糊神经网络
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基于动态模糊神经网络的水电站来水预测方法
10
作者 彭放 郭金婷 +1 位作者 柳玉兰 王立志 《电子设计工程》 2025年第6期76-80,共5页
针对水库来水的波动性和随机性直接影响水位预测准确性的问题,基于T-S型模糊系统提出一种新的动态模糊神经网络进行短期(未来1 h)来水预测。采用FCM算法对输入空间划分产生规则,同时通过引入重构误差确定规则数目,从而构建紧凑的网络结... 针对水库来水的波动性和随机性直接影响水位预测准确性的问题,基于T-S型模糊系统提出一种新的动态模糊神经网络进行短期(未来1 h)来水预测。采用FCM算法对输入空间划分产生规则,同时通过引入重构误差确定规则数目,从而构建紧凑的网络结构和完成规则前件参数学习;采用独特的结构单元作为后件层,使用梯度下降法给出后件参数调整方法。以瀑布沟入库流量作为实验数据进行验证,通过与BP、LSTM和ANFIS预测模型对比表明本文方法的预测精度更好,且预测稳定性更佳。 展开更多
关键词 水电站 来水预测 准确度 模糊神经网络
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应用深度卷积神经网络的细节模糊图像重建
11
作者 刘青 俞王杨 孙昊宇 《电子设计工程》 2025年第6期183-186,191,共5页
当前细节模糊图像重建方法存在图像清晰度低、图像重建效果差等问题,因此提出应用深度卷积神经网络的细节模糊图像重建方法。利用损失函数对细节模糊图像分辨率进行优化,并根据优化结果调整图像参数。基于图像参数调节,建立细节图像处... 当前细节模糊图像重建方法存在图像清晰度低、图像重建效果差等问题,因此提出应用深度卷积神经网络的细节模糊图像重建方法。利用损失函数对细节模糊图像分辨率进行优化,并根据优化结果调整图像参数。基于图像参数调节,建立细节图像处理的深度卷积神经网络,计算图像重构参数与神经网络状态之间的关系,得到关键特征信息匹配参数计算结果,根据计算结果实现细节模糊图像重建。实验结果表明,应用所提方法重建的图像清晰度在95%以上,重建后细节更加丰富,图像重建效果更好。 展开更多
关键词 深度卷积神经网络 细节模糊图像 图像重建 图像参数调节 匹配参数
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基于改进模糊神经网络的新能源配网电力负荷超短期预测方法
12
作者 宋小芹 《信息技术与信息化》 2025年第2期26-29,共4页
随着新能源接入配网比例的提升,超短期电力负荷数据展现出复杂的特性,导致梯度呈现出非线性特征。为此,提出一种基于改进模糊神经网络的新能源配网电力负荷超短期预测方法。该方法为反映配网电力负荷的真实状况并减少预测误差,先对新能... 随着新能源接入配网比例的提升,超短期电力负荷数据展现出复杂的特性,导致梯度呈现出非线性特征。为此,提出一种基于改进模糊神经网络的新能源配网电力负荷超短期预测方法。该方法为反映配网电力负荷的真实状况并减少预测误差,先对新能源配网电力负荷数据进行预处理。然后将预处理后的数据作为输入,构建模糊神经网络的负荷预测模型。由于模糊神经网络的权重参数初始值影响训练结果,引入粒子群算法进行模型优化,将模糊化层与规则库划分为隐含层,解模糊化层划分为输出层,实现模型的精准构建,提高预测精度。最后应用实验验证所提方法的先进性,实验结果表明:该方法具有较高的预测准确性和稳定性,并且计算效率也比较高。与对比方法相比,该方法能够有效地应对新能源配网电力负荷的复杂性和不确定性,为电力系统的运行和调度提供强有力的支持。 展开更多
关键词 新能源 配电网 电力负荷预测 改进模糊神经网络 数据预处理
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基于模糊神经网络算法的继电保护系统故障诊断技术研究
13
作者 王禹沣 侯世昌 《电工技术》 2025年第1期133-135,共3页
在复杂的电力系统中,系统结构的复杂性和故障类型的多样性,导致故障可能发生在任何环节,增加了故障源检测的难度,因此研究了基于模糊神经网络算法的继电保护系统故障诊断技术。根据继电系统故障与保护动作的期望机制关系,构建继电保护... 在复杂的电力系统中,系统结构的复杂性和故障类型的多样性,导致故障可能发生在任何环节,增加了故障源检测的难度,因此研究了基于模糊神经网络算法的继电保护系统故障诊断技术。根据继电系统故障与保护动作的期望机制关系,构建继电保护系统故障解析模型。以继电系统的技术参数为变量,将故障状态诊断问题转化为继电系统解析模型最拟合目标函数的求解问题。通过深度学习算法中模糊神经网络确定最拟合目标函数的最优解,以此得到继电保护系统故障诊断结果。实验结果表明,通过设计方法诊断得到的电流互感器电流状态与设置情况在时间维度和程度维度均具有较高的可靠性。 展开更多
关键词 深度学习 继电保护 故障诊断 解析模型 最拟合目标函数 模糊神经网络
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基于马尔可夫链的自适应性神经网络训练算法 被引量:1
14
作者 莫红枝 《电子技术应用》 北大核心 2014年第10期142-145,共4页
提出一种基于马尔可夫链的自适应性神经网络训练方法,对传统的S型激励函数进行了改进,建立了自适应性的神经网络分类器。在假设样本中噪声服从于正态分布的情况下建立最大似然估计,通过后验概率建立马尔科夫链对样本进行训练,提高了神... 提出一种基于马尔可夫链的自适应性神经网络训练方法,对传统的S型激励函数进行了改进,建立了自适应性的神经网络分类器。在假设样本中噪声服从于正态分布的情况下建立最大似然估计,通过后验概率建立马尔科夫链对样本进行训练,提高了神经网络训练速度。在轴承故障诊断中的测试结果表明,该算法可以迅速稳定地训练出神经网络,有效提高诊断的分类结果。 展开更多
关键词 自适应性 激励函数 故障诊断 神经网络
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基于模糊RBF神经网络的网络数据泄露检测
15
作者 赵雪娇 李浩升 +2 位作者 马怡璇 包坚 张清旺 《中国新技术新产品》 2025年第3期140-142,共3页
隐私数据泄露检测往往依赖静态分析或特定的检测规则,这些方法仅能捕捉部分动态变化的攻击模式和复杂的隐私泄露场景,因此导致检测精度低。为了更高效地检测移动通信网络中的隐私数据泄露,本文提出基于模糊RBF神经网络的检测方法。通过... 隐私数据泄露检测往往依赖静态分析或特定的检测规则,这些方法仅能捕捉部分动态变化的攻击模式和复杂的隐私泄露场景,因此导致检测精度低。为了更高效地检测移动通信网络中的隐私数据泄露,本文提出基于模糊RBF神经网络的检测方法。通过先进的分析技术识别移动通信网络隐私数据中潜藏的恶意代码,采用模糊RBF神经网络对隐私数据进行深度挖掘,提取隐私泄露的特征模式,基于上述特征模式的分析,输出精准的隐私数据泄露检测结果,为移动通信网络的安全防护提供有力支持。试验结果表明,该方法在不同泄露资源检测中展现出更高的准确性和低误报率,尤其在用户位置(GPS)和短信记录检测上表现卓越,显著优于其他方法,为移动通信网络的隐私保护提供了高效的技术支持。 展开更多
关键词 模糊RBF神经网络 移动通信网络 移动通信网络隐私数据 隐私数据泄露检测 泄露检测
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基于模糊神经网络的AGC功率动态分配优化研究
16
作者 许建强 彭佩芳 《电气时代》 2025年第1期58-61,共4页
传统AGC功率动态分配优化方法直接对发电机容量进行调节,未对AGC功率分配模型进行构建,造成传统方法优化效果差。因此,提出基于模糊神经网络的AGC功率动态分配优化研究。构建AGC功率分配模型实时调整发电机的输出,基于模糊神经网络调节... 传统AGC功率动态分配优化方法直接对发电机容量进行调节,未对AGC功率分配模型进行构建,造成传统方法优化效果差。因此,提出基于模糊神经网络的AGC功率动态分配优化研究。构建AGC功率分配模型实时调整发电机的输出,基于模糊神经网络调节发电机容量保持电网的稳定运行,设计基于模糊神经网络的AGC功率最优分配流程。实验结果表明该研究方法AGC功率动态分配优化效果更优。 展开更多
关键词 功率动态分配 模糊神经网络 发电机容量 功率最优分配 优化效果 稳定运行 优化方法 优化研究
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基于模糊自适应变权重算法的函数链神经网络预测方法 被引量:8
17
作者 罗周全 左红艳 +1 位作者 王爽英 王益伟 《中南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第9期2812-2818,共7页
为提高复杂工业系统非线性时间序列预测精度,将工业系统非线性时间序列不同的单个预测模型预测值作为函数链神经网络的原始输入值,并将原始输入值按正交的三角函数扩展得到的数值作为函数链神经网络扩展输入值,在分析函数链神经网络拟... 为提高复杂工业系统非线性时间序列预测精度,将工业系统非线性时间序列不同的单个预测模型预测值作为函数链神经网络的原始输入值,并将原始输入值按正交的三角函数扩展得到的数值作为函数链神经网络扩展输入值,在分析函数链神经网络拟合充要条件的基础上,结合模糊自适应变权重算法计算函数链神经网络权重,建立基于模糊自适应变权重算法的函数链神经网络预测模型。研究结果表明:基于模糊自适应变权重算法的函数链神经网络预测方法的预测精度较高,并且平均误差和预测平方根误差均较小,具有较强的泛化能力;该模糊自适应变权重函数链神经网络预测模型可用于复杂非线性工业系统决策。 展开更多
关键词 函数链神经网络 模糊自适应变权重算法 预测 模糊 神经网络
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基于自适应模糊神经网络的机器人路径规划方法 被引量:37
18
作者 钱夔 宋爱国 +1 位作者 章华涛 熊鹏文 《东南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第4期637-642,共6页
为了解决传统反应式导航中的复杂陷阱问题,优化导航控制,减少计算复杂度,提出了基于自适应模糊神经网络的机器人导航控制及改进型虚目标路径规划方法.首先根据移动机器人运动学模型,融合神经网络的自主学习功能与模糊控制的模糊推理能力... 为了解决传统反应式导航中的复杂陷阱问题,优化导航控制,减少计算复杂度,提出了基于自适应模糊神经网络的机器人导航控制及改进型虚目标路径规划方法.首先根据移动机器人运动学模型,融合神经网络的自主学习功能与模糊控制的模糊推理能力,提出了基于自适应模糊神经网络的机器人导航控制器,将生成的Takagi-Sugeno型模糊推理系统作为机器人局部反应控制的参考模型.该自适应模糊神经网络控制器实时输出扰动角度,在线调整移动机器人的预瞄准方向,使移动机器人能够无碰撞趋向目标.然后,提出了一种改进型虚目标方法,优先选择机器人可能逃脱陷阱状态的路径,简化了设计难度,改变了虚目标切换方式,避免了大量复杂计算.实验结果表明,提出的方法可以帮助机器人在全局信息未知的复杂环境中导航,在趋近目标点的过程中能有效避障,无冗余路径产生,且轨迹平滑. 展开更多
关键词 自适模糊神经网络 导航 陷阱问题 虚目标 路径规划
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基于自适应模糊神经网络的畜禽舍环境控制系统的研究 被引量:17
19
作者 宣传忠 武佩 +3 位作者 马彦华 张彩霞 张正昊 何健 《内蒙古大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2013年第4期397-403,共7页
畜禽舍环境对家畜的健康、生长及遗传潜力的发挥等有重要影响,随着设施、规模化、集约化养殖的迅猛发展,对畜禽舍环境进行控制、创造一个适宜的生长环境,是目前畜禽业的发展方向.针对北方寒冷地区的特点,选取分娩母猪舍内最主要的环境... 畜禽舍环境对家畜的健康、生长及遗传潜力的发挥等有重要影响,随着设施、规模化、集约化养殖的迅猛发展,对畜禽舍环境进行控制、创造一个适宜的生长环境,是目前畜禽业的发展方向.针对北方寒冷地区的特点,选取分娩母猪舍内最主要的环境影响因素:温度、相对湿度和氨气浓度作为控制对象,研究了分娩母猪舍环境控制的硬件和软件实现,建立了基于T-S型自适应模糊神经控制算法的猪舍小气候环境温度模型,实现了猪舍环境的精确的自动监测和控制.本系统在内蒙古农牧业科技园区的分娩母猪舍进行了实施和试验,结果表明,在保证舍内所需温度基本恒定的条件下,能使舍内相对湿度和氨气浓度保持在适宜范围内,证实了系统的可行性和实用性. 展开更多
关键词 畜禽舍 模糊控制 氨气浓度 温湿度 神经网络
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自适应模糊神经网络控制系统的研究 被引量:12
20
作者 郝晓弘 刘树博 李应启 《微计算机信息》 北大核心 2006年第05S期85-88,共4页
自适应模糊神经网络控制器是由模糊控制和神经网络相结合构成,它不依赖被控对象的数学模型,并能自动产生模糊控制规则,又具有良好的自适应性,是目前受人们关注的课题。本文在对其分析的基础上又提出了卡尔曼滤波的学习算法,解决了原BP... 自适应模糊神经网络控制器是由模糊控制和神经网络相结合构成,它不依赖被控对象的数学模型,并能自动产生模糊控制规则,又具有良好的自适应性,是目前受人们关注的课题。本文在对其分析的基础上又提出了卡尔曼滤波的学习算法,解决了原BP算法实时性差的问题,通过仿真实验说明了其优越性,并体现了模糊神经网络与最优控制相结合的思想。 展开更多
关键词 自适应性 模糊神经网络控制 BP算法 最优控制
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