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1.
模糊规则提取和隶属度函数学习是模糊推理系统设计过程中重要而困难的问题。针对该问题,提出一种基于人工蜂群算法（ABC算法）训练自适应神经模糊推理系统（ANFIS）的新方法。神经网络采用5层ANFIS网络结构,并且描述了基本思想和算法实现过程。在ANFIS中引入ABC算法进行参数训练和优化,该方法适用于非线性系统辨识。实验结果表明,加入ABC算法之后,ANFIS训练和参数优化等取得了良好效果。 相似文献
2.
论文提出一种基于量子行为粒子群算法优化自适应模糊推理系统模型(ANFIS)参数,与之前使用梯度下降方法(Gradient Decent Method)不同,论文使用QPSO方法来训练ANFIS模型中隶属度函数的参数.经过训练后的ANFIS模型可以应用到非线性系统模型和混沌时序的预测.通过几组仿真实验结果表明基于量子粒子群方法训练ANFIS模型要优于基于粒子群算法方法训练ANFIS模型. 相似文献
3.
基于不同温度和大麦种群不同生长阶段（软组织、叶片发育阶段等）的麦蚜种群实验数据,首先利用自适应神经模糊推理系统（ ANFIS）,分别建立高斯型、三角型和梯型隶属度函数的麦蚜种群内禀增长率的T-S初始模糊模型。然后在误差允许范围内,应用ANFIS具体训练流程对相应初始模型进行修正,并通过误差选择与原始数据拟合程度最好的模型,最后利用数值模拟验证结论的正确性。 相似文献
4.
研究了一类连续时间Takagi-Sugeno模糊系统的镇定控制器设计问题,提出了一种新的基于模糊Lya-punov函数和阶梯隶属度函数的系统镇定条件.通过阶梯隶属度函数逼近原系统的隶属度函数,系统隶属度函数信息被引入到其镇定设计中,从而大大降低了现有T-S模糊控制系统镇定设计的保守性.与已有基于模糊Lyapunov函数的连续T-S模糊系统的镇定设计不同,所提出的镇定条件不依赖于隶属度函数的导数,因此具有较少保守性.此外,所得镇定条件可表示为一组线性矩阵不等式,而不是双线性矩阵不等式,因而可以利用凸优化算法方便地进行求解.仿真实例表明了所提方法的有效性. 相似文献
5.
为了解决煤矿井下温度控制的应用需求,提出了一种采用分布式的煤矿井下温度调节算法.该算法通过分布在矿井下不同位置的温度传感器探测矿井下的温度,采用模糊神经网络的策略对井下的温度进行调节和控制.给出模糊神经网络的隶属度函数以及模糊函数,仿真测试表明,所设计的温度控制算法具有较强的鲁棒性. 相似文献
6.
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
7.
针对分类问题的支持向量机方法中存在对噪声和野值敏感的问题,提出了一种新的隶属度函数确定方法．研究和分析了目前针对这些问题所提出的模糊支持向量机方法,而在模糊支持向量机方法中,隶属度函数的设计是整个模糊算法的关键所在,文中主要对隶属度函数进行了深入地研究,在类中心向量方法的基础上,即在确定样本的隶属度时,对类中心距离方法进行改进,得到新的隶属度计算的方法,并从数值实验方面表明该方法的有效性和可行性． 相似文献
8.
林关成 《渭南师范学院学报》2012,(2):83-86
传统的支持向量机分类算法在优化过程中对所有支持向量都进行优化,增加了计算量,降低了训练效率.针对上述缺点,在分析样本模糊隶属关系的基础上,采用改进的K近邻算法为已知样本分配隶属度,根据训练样本的隶属关系,剔除非支持向量,减少训练样本,并将其用于中文网页的分类中,得到了较好的分类效果.仿真实验结果表明,改进后的方法不仅相对简单,而且在保证分类器性能的情况下,能有效地减少支持向量机的训练样本数,从而提高支持向量机的训练和测试速度. 相似文献
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《武汉职业技术学院学报》2016,(3):76-79
为了解决地源热泵空调系统实际能效与设计能效相差较大的问题,结合地源热泵空调系统的特点,优化组合了模糊算法与PID算法。通过对地源热泵空调系统的压缩机进行自适应模糊PID仿真,并将仿真运行的结果与普通PID控制算法的结果进行了对比分析,证明该控制方法具有良好的控制性能及较强的鲁棒性。 相似文献
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安宁 《深圳职业技术学院学报》2011,10(1):28-31
运用人工智能原理,提出一种基于主成分分析法（PCA）与自适应神经模糊推理系统（ANFIS）的黄土湿陷系数预测方法．首先通过主成分分析对黄土的物理指标提取主成分,以消除变量间的相关性和减少模型输入量的目的;再利用神经网络的高自适应性和模糊推理系统的推理能力建立ANFIS模型,提出一种新的黄土湿陷性预测方法．通过实测数据和预测数据的对比分析,平均误差0．29％,最大误差20％,在工程上可以接受的范围,实例说明这种预测方法是可行的． 相似文献
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结合经验模态分解（empiricalmodedecomposition,EMD）算法和自适应神经模糊推理系统（adap-tiveneuralfuzzyinferencesystem,ANFIS）算法应用于股票市场预测,提出了一种新的股票市场的预测模型,即EMD-ANFIS的多步预测模型。首先应用EMD算法把原始数据分解成不同尺度的基本模态函数（IMF）和残差（RES）,然后通过ANFIS算法对生成的各个IMF和RES进行自适应神经模糊推理,再把各个预测结果进行简单的聚合作为股票的预测价格,并与传统的预测方法进行比较,实验证明了EMD-ANFIS的多步预测模型具有更高的预测精度。 相似文献
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Modelling and control PEMFC using fuzzy neural networks 总被引：1，自引：0，他引：1
INTRODUCTION With worldwide increase of air pollution and the environmental consciousness of governments,people have to look for new resources to mitigate the energy crisis and improve the present environmental status(Baschuk and Li,2000;Rowe and Li,2001).Fuel cells are highly efficient and environmentally clean electricity generators(Berning et al.,2002)that convert the chemical energy of a gaseous fuel directly into electrical energy and play an important role in solving the energy pro… 相似文献
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基于自适应模糊神经网络的可持续发展预测控制模型 总被引：1，自引：0，他引：1
生态经济系统是经济子系统、社会子系统、生态环境子系统相耦合的复杂巨系统。本文以模糊推理系统和BP神经网络相结合的自适应神经模糊推理系统(ANFIS)来模拟生态经济系统的功能，进行预测。通过确定7个指标，采集1991年-2003年的数据，构建模型，进行训练、检验，建立了以上海市为代表的基于ANFIS的可持续发展预测控制模型。 相似文献
16.
基于遗传算法的模糊控制优化及应用 总被引：1，自引：0，他引：1
模糊控制的精度取决于有关参数，如隶属函数、模糊关系矩阵。传统确定参数的方法是依靠专家的经验。本文采用遗传算法来优化参数，并应用该方法对一个模糊控制系统进行仿真研究，结果表明应用该方法提高了模糊控制的精度。 相似文献
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通过自适应控制法设计合适的控制器和参数自适应律,实现含未知参数的超混沌Lorenz系统的反同步控制,并利用Lyapunov稳定性理论证明了反同步误差系统是全局渐近稳定的。Maflab数值仿真结果表明,所选择的控制器和参数自适应律能有效地实现超混沌系统的反同步。 相似文献
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赵常林 《邢台职业技术学院学报》2012,29(3):74-78
电动助力转向系统的关键技术之一是助力电流的控制精度。针对传统PID电流控制器存在参数修改不方便、不能进行参数自整定的缺点,设计了基于模糊自适应PID电流控制器。仿真结果表明,该控制器能将PID控制的精确性和模糊控制的自适应性、较强的鲁棒性进行有效结合,提高了电流控制的精度,同时改善了控制系统的动态效果和鲁棒性。 相似文献