基于有效性分析的自组织模糊神经网络建模方法

提出了一种基于有效性分析的自组织模糊神经网络(self-organizingfuzzyneural network based on effectiveness analysis, SOEFNN)建模方法。首先,提出了一种针对模糊规则的有效性评价指标,利用样本与规则层输出之间的映射关系进行网络模型的有效性分析,通过累积触发的方式实现相应模糊规则的增加或删减,使网络模型在能够处理复杂非线性问题的同时降低其冗余性,使模型更为紧凑。采用梯度下降算法对网络模型进行训练。然后,对所提出的SOEFNN模型进行非线性系统仿真实验和污水处理过程中的出水生化需氧量预测建模,并与其他自组织模糊神经网络模型进行对比。仿真结果表明,所提出的SOEFNN模型能够很好地实现结构和参数的自适应调整,并且具有较好的逼近能力。

基于概率信息与协作学习的鲁棒T-S模糊建模方法

T-S模糊建模方法在非线性系统建模中取得了大量的应用.然而,T-S模型在参数辨识过程中忽略了结构风险项,同时没有考虑各个规则之间的联系,因此在数据受到非高斯噪声和异常点的影响时,模型容易失效.针对以上不足,提出了基于概率信息与协作学习的模糊建模方法.该方法建立了规则之间协作学习机制以保证模型的连续性、平滑性与鲁棒性,并进一步构建了包含正则化项、误差项、规则概率信息及规则之间协作关系项的目标函数,用于提高模型的泛化能力和建模性能.除此之外,建立了空间投影机制,将数据低维特征空间的非线性关系转换为高维投影空间的线性关系,以增强规则之间的协作性.针对该模型,建立了基于最小二乘的求解方法,获得了可靠的模型参数.数学算例仿真和实际锻压实验表明:所提出的方法在面对噪声以及强非线性影响时,依然能在规则数较低的情况下保持优秀的建模性能.对比其他优秀的模糊建模方法,该模型有着更强的抗干扰能力,且建模均方根误差(RMSE)远低于其他建模方法.综上所述,所提出的方法对传统方法和建模理论进行了改进,即使面对强非线性系统拥有较强的泛化能力、鲁棒性以及优秀的建模能力,并且能够以较少的模糊规则对工程当中非线性、不确定性系统建模.

燃料电池系统建模与供气系统控制方法

为了研究燃料电池系统的特性以及空气系统对燃料电池特性的影响,利用Simulink仿真软件对燃料电池系统进行建模,模型包括电压模型、空压机模型、阴极模型、阳极模型.分别通过前馈比例-积分-微分(proportional-integral-differential, PID)和模糊PID对燃料电池空气系统进行控制.结果表明:在负载电流变化时,前馈PID和模糊PID都能够使过氧比达到设定的常数值2.0附近,但模糊PID比前馈PID响应更快,且模糊PID控制下的燃料电池输出功率波动较小,燃料电池系统更加稳定.

模糊认知图学习算法及应用综述

模糊认知图(Fuzzy cognitive map, FCM)是建立在认知图和模糊集理论上的一类代表性的软计算理论,兼具神经网络和模糊决策两者的优势,已成功地应用于复杂系统建模和时间序列分析等众多领域.学习权重矩阵是基于模糊认知图建模的首要任务,是模糊认知图研究领域的焦点.针对这一核心问题,首先,全面综述模糊认知图的基本理论框架,系统地总结近年来模糊认知图的拓展模型.其次,归纳、总结和分析模糊认知图学习算法的最新研究进展,对学习算法进行重新定义和划分,深度阐述各类学习算法的时间复杂度和优缺点.然后,对比分析各类学习算法在不同科学领域的应用特点以及现有的模糊认知图建模软件工具.最后,讨论学习算法未来潜在的研究方向和发展趋势.

C/C复合材料等温CVI工艺Mamdani模糊系统建模

利用隶属函数表征了碳/碳(C/C)复合材料CVI工艺各主要影响因素,基于Matlab模糊逻辑工具箱,建立了C/C复合材料等温CVI工艺Mamdani模糊系统模型,分析了沉积温度、沉积时间、预制体纤维体积分数和前驱碳氢气体与稀释气体的比率对制件密度的影响。预制体纤维体积分数是直接影响材料的密度和其它性能的因素;CVI工艺受热解化学反应和前驱气体扩散两个主要过程的控制,沉积温度或前驱碳氢气体比率升高,能够加快热解化学反应速度,使沉积速率在沉积前期(t<300h)具有较高的值,但导致材料的密度梯度增大,使后期沉积极为困难。

基于模糊聚类与多项式回归的异常识别与鲁棒建模方法

随着传感器和监测技术的快速发展,大量工程装备运行数据被记录和保存下来,为提升装备设计、分析和运行水平提供了数据基础。这些数据内部存在的异常值会对数据建模与分析产生严重干扰。为此,文中提出一种基于模糊聚类与多项式回归的异常值识别与鲁棒建模方法,通过多项式回归来刻画数据属性之间的关联关系,采用模糊聚类计算数据的隶属度信息判断数据是否为异常值,并基于非异常值数据建立预测模型,最终实现数据的鲁棒建模。数值案例、隧道掘进机和联合收获机监测数据试验结果表明,提出方法能够准确识别出数据中的异常值,并显著提升数据建模精度。

SAR ATR中标签噪声不确定性建模与纠正

深度监督学习在合成孔径雷达自动目标识别任务中的成功依赖于大量标签样本。但是,在大规模数据集中经常存在错误(噪声)标签,很大程度降低网络训练效果。该文提出一种基于损失曲线拟合的标签噪声不确定性建模和基于噪声不确定度的纠正方法:以损失曲线作为判别特征,应用无监督模糊聚类算法获得聚类中心和类别隶属度以建模各样本标签噪声不确定度;根据样本标签噪声不确定度将样本集划分为噪声标签样本集、正确标签样本集和模糊标签样本集,以加权训练损失方法分组处理训练集,指导分类网络训练实现纠正噪声标签。在MSTAR数据集上的实验证明,该文所提方法可处理数据集中混有不同比例标签噪声情况下的网络训练问题,有效纠正标签噪声。当训练数据集中标签噪声比例较小(40%)时,该文所提方法可纠正98.6%的标签噪声,并训练网络达到98.7%的分类精度。即使标签噪声比例很大(80%)时,该文方法仍可纠正87.8%的标签噪声,并训练网络达到82.3%的分类精度。

基于模糊神经网络的火电厂锅炉主蒸汽温度控制方法

现行方法在火电厂锅炉主蒸汽温度控制中应用效果不理想,阶跃响应性能较差,而且超调量较高,因此本文提出基于模糊神经网络的火电厂锅炉主蒸汽温度控制方法。利用线性化分布参数建模方法建立火电厂锅炉主蒸汽温度参数数学模型,利用模糊神经网络进行锅炉主蒸汽温度误差补偿控制,实现基于模糊神经网络的火电厂锅炉主蒸汽温度控制。经试验证明,本文方法阶跃响应时间较短,超调量在1℃以内,在工业控制领域具有良好的应用前景。

基于响应曲面建模和模糊灰色关联分析的高质高效铣削协同优化研究

高端智能制造的发展对加工过程运行决策提出了优化需求,为了实现优质高效的铣削加工,文中集成响应曲面法、模糊综合评价法和灰色关联分析方法,针对表面粗糙度和材料去除率进行了多目标协同优化建模及铣削参数优选研究。基于响应曲面法设计了铣削试验,将表面粗糙度和材料去除率通过模糊综合评价法处理后输入灰色关联分析系统,采用熵权法分配权重后生成单一响应目标即灰色关联度,建立面向灰色关联度的二次回归模型,进行工艺参数优化分析。结果表明:响应目标回归模型显著不失拟,模型运行可靠。进给速度和轴向切深对灰色关联度有显著影响,而主轴转速和径向切深对灰色关联度影响不显著,其中,进给速度对灰色关联度的影响最大,进给速度分别与轴向切深和径向切深的交互作用明显。优化方法有效平衡了最小表面粗糙度和最大材料去除率,最优参数解:主轴转速为7 620 r/min,进给速度为400 mm/min,轴向切深为0.04 mm,径向切深为0.40 mm,相应的灰色关联度比响应曲面试验最优参数的灰色关联度提高了15.74%,证明了该方法的有效性和可行性。

基于改进模糊聚类的复杂网络链路预测数学建模分析

智慧医院复杂网络链路权重分配比例具有不确定性,导致链路预测难度较大。为此,构建基于改进模糊聚类的复杂网络链路预测数学模型。根据网络节点密度,判断网络节点的连接程度,并完成节点的初期模糊聚类。确定共同节点,分析节点的相似性,通过映射方式判断存在链路的可能性,叠加节点之间的相似度和游动状态,实现节点优化聚类,建立预测模型。建立无向无权重节点网络矩阵和无向有权重节点网络矩阵,根据计算结果得到误差偏向数值,反复迭代,实现链路预测。根据实验结果可知,该文所构建的数学模型针对不同权重的智慧医院复杂网络链路,预测准确率可稳定在90%以上。

基于BP神经网络和模糊均值聚类融合算法的隧道工程造价建模与估算研究

隧道工程投资估算编制对造价控制具有重要的作用,然而随着新技术、新工艺、新材料的不断涌现,传统的定额估算编制方法已较难适应新情况的发展,而信息技术和智能算法在工程造价中的应用和发展使得更先进、高效和准确的投资估算方式成为可能。文章基于BP神经网络和模糊均值聚类融合算法,对隧道工程造价进行建模与估算研究,在拟建隧道项目与已建项目的造价数据的相似程度较小和已知造价数据不充分的条件下构建非线性造价估算模型,并以鱼珠隧道为案例进行了实证分析,验证了成果的先进性与可靠性,为隧道工程前期造价控制提供了一种新的思路与方法。

基于专家模糊控制的磁共振无线电能传输效率建模及优化研究

在电能传输过程中,由于磁场的弱化和环境的影响,能量会发生较大的损失,导致传输效率不高。磁共振无线电能传输涉及高频电磁辐射,如果没有进行合理的防护措施,可能会对人体造成危害。为解决磁共振无线电能传输存在的技术缺陷,本研究旨在基于专家模糊控制方法,建立磁共振无线电能传输效率的数学模型,通过实验验证,证明了专家模糊控制方法可以显著提高磁共振无线电能传输效率,提高传输效率,通过分析实验数据,确定了最优控制参数,帮助磁共振无线电能传输的相关技术人员提供重要参考。

电动伺服机构扰动补偿与神经网络模糊控制

针对电动伺服机构的模糊控制与扰动补偿问题进行研究,首先依据动力学理论建立电动伺服机构系统模型并利用Simulink软件搭建仿真模型。然后充分分析了系统所受到的摩擦力矩、齿槽力矩、时滞等非线性扰动,设计前馈控制器进行补偿。其次为了进一步改善系统的控制性能,在位置环PID控制器基础上引入模糊控制来动态调整PID控制参数。最后利用BP神经网络实现对量化因子和比例因子的实时整定,改善由于模糊规则及模糊输出论域的不对称性导致在正负行程上效果不一致的问题。从动态响应能力、跟随性能、抗干扰能力、频域响应等方面分别对传统PID控制器、模糊PID控制器和模糊BP网络PID控制器的控制性能进行仿真对比分析,结果表明模糊BP神经网络PID控制器提高了系统响应速度,改善了系统控制品质,可以为航天电动伺服机构结构和控制器设计提供借鉴。

广义Mamdani模糊系统依K-积分模的泛逼近及其实现过程

首先,通过引入拟减法算子给出K-积分模定义,并针对广义Mamdani模糊系统实施等距剖分其输入空间.其次,应用分片线性函数(Piecewise linear function,PLF)的性质构造性地证明了广义Mamdani模糊系统在K-积分模意义下具有泛逼近性,从而将该模糊系统对连续函数空间的逼近能力扩展到一类可积函数类空间上.最后,通过模拟实例给出该广义Mamdani模糊系统对给定可积函数的泛逼近及实现过程.

质量功能配置方法中模糊信息建模

基于在产品设计过程中,质量功能配置所需要的大部分输入信息通常都表现为人的判断、认识和评估等,具有模糊化和语言化的特点,阐述质量屋模糊信息建模的核心思想,提出顾客需求模糊合成及产品规划质量屋模糊建模的算法。应用模糊扩展原理将传统的质量屋理论与方法扩展到模糊领域中,详细论述最基本输入信息模糊合成建模、顾客满意水平模糊评价模型、关联矩阵和自相关矩阵模糊相关程度建模、工程特性权重模糊建模等模糊信息的建模过程,从而能够有效地处理各种模糊、定性的信息,在模糊环境下做出有意义的决策。

无刷直流电机模糊控制系统的建模与仿真

从无刷直流电机的基本原理出发,提出了无刷直流电机控制系统仿真建模的新方法.该方法在Mat-lab/Simulink中按功能进行模块化建模,用M文件来编写功能函数,实现了电流滞环和转速模糊控制的双闭环调速系统的仿真.利用该模型分析了电机的动静态性能,得到了电机运行时的反电动势、相电流、转矩和速度曲线,与一般比例积分与微分控制相比,系统响应时间缩短一半,且无超调,具有较强的鲁棒性和自适应能力.该模型准确易行,便于替换和修改,为今后分析该类电机和对其控制策略的研究提供了新的方法.

永磁同步电动机的混沌模型及其模糊建模

推导出永磁同步电动机 (PMSM)的数学模型 ,讨论了常输入电压、常外部转矩条件下系统的稳态特性 .该模型在适当的参数选择和外部输入下 ,可以呈现出非常复杂的极限环或混沌行为 .基于Takagi_Sugeno模糊建模方法 ,给出了永磁同步电动机的TS模糊模型 ,这为进一步研究模糊和混沌理论的内在联系 ,及利用基于模糊模型的控制方法控制混沌现象提供了一条途径 .计算机仿真结果表明TS模糊系统的吸引子与原系统的混沌吸引子是拓扑等价的 .

基于T-S模型的自适应神经模糊推理系统及其在热工过程建模中的应用

在工业热工过程控制中,被控对象动态特性往往表现出非线性、时变性、大迟延和大惯性等特点,这使得难以对其建立比较精确的模型,从而难于精确表达热工过程及实施整体优化控制。针对热工过程建模难的现状,为达到建立精确非线性模型的目的,提出1种基于T-S模型的自适应神经模糊系统(ANFIS)模糊建模方法。该方法通过对模糊系统的结构辨识和参数辨识,使神经模糊网络能够自主、迅速有效地收敛到要求的输入和输出关系,从而达到精确建模的目的。仿真结果验证了所提出的算法的有效性,将其应用到热工过程建模中可获得高精度的非线性模型。

基于减法聚类的模糊神经网络负荷建模

负荷模型是决定电力系统仿真结果可信度的关键因素之一,本文从非机理模型的角度,提出一种基于减法聚类的模糊神经网络的负荷建模新方法。首先对建模样本输入输出数据进行特征分析,建立其山峰密度函数,应用减法聚类自适应的调整建模数据的聚类数和聚类中心,以确定负荷模型的模糊规则数和隶属度函数个数。在此基础上建立综合负荷模型的模糊初始结构。通过神经网络对推理数据进行学习,获取模糊推理规则,同时调整隶属函数的参数,用反向传播算法来修正网络的连接权重,辨识模糊模型的隶属函数的参数,完成综合负荷的非机理建模。通过对实测综合负荷的有功和无功建模实例,证明了该方法具有很高的拟合精度和收敛速度,对负荷建模具有重要的指导意义。

基于随机模糊聚类的负荷建模与参数辨识

针对实际负荷的无功功率变化范围比有功功率大的特点以及电力负荷的时变性和变结构性,提出了一种新的负荷建模与参数辨识方法。首先,对linearized-GNLD模型的无功部分进行了改进,以刻画实际负荷的无功部分往往比有功部分具有更大变化范围的特点;进而将有效性函数引入随机模糊聚类中,获得了无需事先给定分类数就能同时获得最佳分类数及相应聚类隶属度的随机模糊聚类新方法;最后,把所提出的新方法与改进的linearized-GNLD模型以及先聚类后辨识策略相结合而获得了新的负荷建模与参数辨识方法。相对于其他方法而言,所建立的模型无需事先给定负荷模型个数而使得实际应用更为方便;同时,由于先聚类后辨识策略,使得每一类负荷模型均是基于类似负荷曲线(节点电压、有功功率、无功功率的负荷曲线组)而获得,相应地所获得的负荷模型也具有更高的辨识精度和更好的推广性。算例证明了所提方法的有效性及正确性。