基于模糊ARTMAP神经网络的车牌识别

车牌识别是一种车辆自动识别技术。本文提出了一种用模糊ARTMAP神经网络来识别车牌的方法。模糊ARTMAP神经网络是神经网络家族中的一种比较新的体系结构，与传统的BP算法相比，它具有较强的学习能力。

基于模糊ARTMAP神经网络农用汽车助力转向系统控制

针对农用汽车电动助力转向系统非线性较强、稳定性较差等问题,基于模糊ARTMAP神经网络,建立农用汽车电动助力转向系统控制模型,对电动助力转向系统中的驱动力矩和助力力矩进行控制,利用matlab仿真软件进行分析。分析结果表明,随着驱动力矩的增加,助力力矩逐渐增加,但是增加的趋势先增加后减小;驱动和助力力矩的目标值与仿真值在仿真初期存在一定的差异,随着时间的增加,两者差异逐渐减小直至为零;设计的基于模糊ARTMAP神经网络的控制系统,控制精度较高,稳定性较好,可以满足要求。

具有自适应类警戒参数的模糊ARTMAP神经网络

提出了一种具有自适应类警戒参数的模糊ＡＲＴＭＡＰ神经网络，为不同的模糊ＡＲＴ的类族设置了不同的警戒测试参数，并在学习过程中进行自适应调整。还提出了新的非交叠超方形以及非交叠的Ｎｅｓｔｅｄ超方形的建立与扩展学习规则。新的神经网络模型可以提高识别率，解决了发生在传统模糊ＡＲＴＭＡＰ神经网络中的记忆稳定性和弹性问题，并解决了传统的模糊ＡＲＴＭＡＰ神经网络不能处理的非凸输入特征空间的分类问题。

模糊ARTMAP神经网络在一维信息聚类分析中的应用

从生物脑神经网络的信息处理入手，讨论了ＡＲＴＭＡＰ人工神经网络的聚类模型，给出了其有师学习过程，并依据物以类聚的哲学原理，从类的角度，论述了事物细节的类可描述性，为一维信息的描述提供了新的途径． 同常规的数学关系描述法相比，对于那些无法用确定的数学模型来描述的事件信息，类描述法有其独到之处．

模糊ARTMAP神经网络在TM影像分类中的应用

要 :阐述了模糊ARTMAP网络结构及其采用的算法 ,提出一种引入遥感图像判读结果的警戒系数自动调整算法 ,能够解决人为选择警戒参数效率低、难以取得合适数值的问题 .仿真结果表明 ,具有警戒系数调整功能的模糊ARTMAP神经网络能够有效地对向海自然保护区的TM影像进行分类 ,它与最大似然法和传统的模糊ARTMAP神经网络相比 ,对样本的依赖程度较低 ,分类精度较高 .

一种快速模糊ARTMAP神经网络算法

模糊ARTMAP神经网络学习算法可以动态高效地检测新闻文本中的模式,但随着网络大小的增加收敛速度变慢,计算复杂,鲁棒性不高。因此提出了一种快速模糊ARTMAP神经网络算法。该算法主要提出了新的匹配函数和激励函数,不需要规范化和补码计算步骤,去除了匹配跟踪过程,当发生未遂节点为赢得竞争的节点时,直接建立一个新的模板层的类标识。算法的革新之处在与既能动态维持聚类结构同时又减少了算法的复杂性。实验结果证实了该算法在合理时间内产生了高质量的模式发现。

模糊ARTMAP神经网络在二维信息聚类分析中的应用

在模糊 ARTMAP神经网络的模型的基础上 ,重点介绍了二维信息的聚类原理 ;并从几何的角度 ,讨论了二维信息的类描述法 ,类的物理含义、类的扩充及界定等问题 .同时 ,对类的唯一性、收敛性和稳定性在理论上进行了探讨 .最后以圆的识别问题作为模拟教师样本对网络进行了学习 ,给出了学习步骤及结果 .该方法特别适合于分析那些无确定的数学模型的事件 .

基于模糊神经网络的电网消防预警算法

针对传统基于阈值判别方法的电网火灾预警系统预测精度低、抗干扰能力弱的问题,提出了一种基于模糊神经网络的电网消防预警算法。该算法利用神经网络学习大规模电网数据,使用模糊逻辑推理算法来提升预测结果的推理能力,并通过结合神经网络对大规模数据的学习能力和模糊逻辑算法的推理能力来分析电网线路参数,从而提升电网消防预警系统的精度和抗干扰能力。实验与仿真结果表明,所提出方法能显著提升电网火灾的预警精度,且使用模糊逻辑推理可以得到更符合实际情况的电网火灾预警结果。

基于模糊神经网络的微电网荷储协调智能控制方法

针对传统比例-积分-微分(proportional integral derivative,PID)控制和模型论控制方法难以应对新型电力系统背景下微电网面临的运行场景复杂多变的问题,提出了基于模糊神经网络的微电网荷储协调智能控制方法。首先确定了微电网模糊控制输入及输出变量,以平抑净负荷波动及减少储能充放电频次为目的,将微电网控制经验总结成模糊规则表,采用神经网络深度学习算法修正模糊控制模型的隶属度函数中心、宽度和输出权重来提高模型的自适应能力,从而制定了可调控负荷和储能的功率控制系数;进而针对模糊神经网络控制输出的负荷调控需求量在各可调控负荷间分配的问题,提出了基于灵活性供给指标排序的负荷调控优先级选择方法,最终完成了微电网系统储能单元和可调控负荷控制策略的制定。某典型微电网系统算例仿真结果表明,所提方法制定的各可调控负荷与储能控制策略能在避免储能频繁和过度充放电的同时,在并网状态下有效减弱并网功率对上级电网造成的随机扰动,在孤岛状态下能够有效平抑系统功率波动,提升系统运行稳定性。

基于模糊神经网络PID的煤矿掘进机俯仰控制研究

目前煤矿掘进机俯仰控制主要采用PID控制方法,在掘进机俯仰控制时变性与液压系统非线性情况下的控制精度不高。掘进机俯仰控制通过控制液压缸行程实现,将传统PID算法与模糊控制、神经网络等相结合,可有效提高液压缸行程控制精度。提出了一种基于模糊神经网络PID的煤矿掘进机俯仰控制方法。通过分析掘进机支撑部运动学关系,得到俯仰角与支撑部液压缸的数学关系;介绍了掘进机俯仰控制液压系统工作原理,建立了液压系统及其传递函数模型;将模糊控制与神经网络相结合,形成模糊神经网络,利用模糊神经网络优化PID控制参数,再结合支撑机构数学模型和液压系统传递函数模型,建立掘进机俯仰角模糊神经网络PID控制模型,实现煤矿掘进机俯仰机构自动精确控制。该方法可使掘进机俯仰机构更加快速、准确到达预设位置,解决掘进机俯仰控制中的时变性与非线性难题。仿真结果表明:模糊神经网络PID控制算法相较于模糊PID和PID控制算法,跟踪误差分别降低了69.34%和74.49%。通过液压缸位移控制模拟煤矿掘进机在突变工况和跟随工况下的俯仰控制,结果表明:模糊神经网络PID控制算法相比模糊PID和PID控制算法,俯仰控制跟踪误差最小,对位置信号的平均响应时间分别缩短了27.22%和50.33%,动态控制性能更好。

基于改进WOA-BP神经网络的电气火灾预警算法

电气火灾是一种严重危害人员安全和财产损失的事件,因此增强对电气火灾的早期预测和预警至关重要。基于提高电气火灾预测准确性的目的,采用了改进鲸鱼算法优化BP神经网络的方法,构建了电气火灾预警模型。使用剩余电流、工作电流电压和线缆温度作为神经网络的输入特征,结合上述改进方法对权值和阈值进行优化。优化后的参数作为初始参数进行模型训练,用于输出电气火灾的概率。采用电气柜中回路数据进行试验,将预测概率与剩余电流异常持续时间进行模糊化处理,得出火灾决策。研究结果表明,所提模型相关系数达到0.97,相较于传统方法提高了0.08,具有更高的准确性和可靠性。

基于模糊RBF神经网络PI控制的塑料薄膜收卷张力控制系统研究

介绍了吹塑机收卷张力控制系统模型,建立收卷张力数学模型并得出影响塑料薄膜收卷张力的主要因素。针对常规PID在薄膜收卷张力控制中的缺陷,提出了基于模糊RBF神经网络PI控制的薄膜张力控制方法,模糊RBF神经网络参数的初始值先通过改进的遗传算法进行优化,加快误差的收敛速度。该控制方法既能利用模糊控制的非线性控制作用,又能利用神经网络的自学能力,实现PI控制器参数实时自整定的要求。仿真结果表明该系统响应适度快、超调小、抗干扰性强,具有优良的控制效果。

基于模糊神经网络PID的PMSM速度控制算法研究

针对永磁同步电机(PMSM)控制系统中存在的内部参数难以确定、动态变化适应性差等问题,提出了一种模糊神经网络PID控制算法,实现对PMSM速度的精确控制。首先,该控制算法采用模糊神经网络对PID控制参数进行自适应整定,并利用反向传播(BP)算法动态调整模糊神经网络的参数。然后,利用Matlab/Simulink仿真了不同频率和大小的负载干扰下,该控制算法对PMSM响应速度和控制精度的影响,结果显示速度波动维持在极小范围,最大响应时间小于13ms;最后,在电机实验平台上进行了测试,实验结果表明该控制算法具有较好的响应速度和抗干扰能力,且对正弦波信号具有良好的跟随效果,可以适应不同的工况。

基于改进SSA结合模糊RBF神经网络的悬臂梁振动主动控制

随着航空航天事业的发展,为了节省燃料,同时提高航天器速度,航天器采用更轻的材料来减少质量。然而,此举也引入了柔性振动,灵活的振动增加了姿态控制的时间,导致姿态精度控制不尽如人意。因此,有效抑制柔性振动以实现高精度姿态控制非常重要。论文以柔性压电悬臂梁作被控对象,并利用压电薄膜(Polyvinylidene Fluoride,PVDF)作传感器和致动器,分析其振动的控制问题。基于PID和模糊理论的局限性,结合模糊控制器能模仿专家经验和径向基神经网络(Radial Basis Function Network,RBFNN)善于学习的优点,设计了模糊径向基(Fuzzy Radial Basis Function,FRBF)神经网络控制器来抑制悬臂梁的振动,并采用混沌映射的种群初始化策略、疯狂算子的领导者位置更新策略、精英保留及动态惯性权重的追随者位置更新策略改进的樽海鞘群算法(Salp Swarm Algorithm,SSA)来优化模糊神经网络权值。将改进后的控制方法在Matlab软件环境下进行了数值仿真,仿真结果表明,应用改进的模糊径向基神经网络控制器可以有效地提升主动控制的振动效果。

基于模糊BP神经网络的智能轮椅BLDCM控制

现阶段多数轮椅电机仍使用传统PID控制,该控制方式存在控制精准度较低、超调量较大以及抗扰动能力差等问题。为解决以上问题,通过对无刷直流电机进行研究,在分析了其控制方法后,提出一种基于模糊BP神经网络的BLDCM控制方法。首先,研究了BLDCM结构并搭建数学模型。其次,在模型基础上构建了模糊BP神经网络PID控制器。最后,在Matlab/Simulink中搭建整个电机控制系统进行三种不同工况下的运动控制仿真,并与传统PID控制算法进行对比。实验结果表明:模糊BP神经网络PID控制策略能获得更好的PID控制参数,具有良好的抗扰动能力,有效的改善了整个轮椅控制系统的动态性能。

二氧化氮浓度时空预测:一种区间二型直觉模糊神经网络方法

空气中二氧化氮浓度的高低对环境保护和公共健康具有重要影响。目前二氧化氮浓度预测方法在表征时空关联性方面存在不足。鉴于此,提出了新的使用区间二型直觉模糊神经网络时空预测二氧化氮浓度的方法。首先,阐述了该区间二型直觉模糊神经网络框架,引入可变系数加权其隶属部分和非隶属部分的输出,并采用随机向量泛函链接神经网络作为规则后件;然后,为确定网络结构和参数,采用分层聚类算法得到模糊规则库,并通过最小二乘法优化网络后件的输出权值;最后,使用2018年1月至3月采集的北京市二氧化氮浓度真实数据进行数值验证。实验结果表明,与现有方法相比,该方法在短期和长期时空预测方面均取得了较高的预测精度和效率。

基于模糊神经网络的数字媒体数据自动化采集系统设计

为了改善数字媒体数据传输效果,确保系统安全、稳定运行,设计基于模糊神经网络的数字媒体数据自动化采集系统。构建数字媒体数据自动化采集系统框架,数据采集层利用数据采集卡获取不同渠道的数字媒体数据,由数据处理层的数据融合模块调用改进模糊神经网络算法完成数字媒体数据的融合处理后,通过数据传输层的分层自组织无线网络将其传输至存储应用层,实现数字媒体数据的存储、查询、显示与输出。实验结果表明:该系统采集的音频信号波形规律、曲线平滑、功率均值波动误差在(0,0.14),满足允许误差范围;数据传输效果优于采用DSR协议的单点传输方式,当数字媒体数据源为3时,平均峰值信噪比指标最高;具有数字媒体数据查询功能。

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

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。

简化模糊H-ARTMAP神经网络在高光谱遥感分类中的应用

人工神经网络作为一种不需估计类别分布参数的遥感影像分类方法,能够克服分类中的不确定性,提高分类精度。模糊ARTMAP人工神经网络具有稳定、泛化性能好、支持增量式学习等特点,通过对简化模糊AR-TMAP神经网络和H-ARTMAP神经网络的分析和集成,构造了一种用于高光谱遥感影像分类的简化模糊H-ART-MAP网络。实验证明该方法在分类效率、运算时间和分类精度等方面都优于最大似然分类、BP神经网络、最小距离分类、光谱角制图模型等分类方法。

基于深度模糊神经网络的太阳总辐射预测研究

提出一种基于深度模糊神经网络的太阳总辐射预测模型。首先利用Pearson相关系数分析太阳总辐射关键影响因素,其次利用深度学习多隐含层所具有的特征提取优势将模糊神经网络模块重复连接,构建深度模糊神经网络模型,并使用蝗虫优化算法对其中心值和宽度进行优化。利用所提太阳总辐射预测模型对5个气象站点的相关数据进行仿真实验,并对结果进行分析。仿真结果表明:所提预测模型较其他模型具有较高的预测精度,验证了模型的有效性,可满足无辐射监测站点太阳总辐射预测的需要。