基于自适应神经模糊推理的精馏分离序列综合

模糊推理能够反映自然语言要素信息传递特性,自适应神经技术能够实现优化建模,通过抽象有效重组判据参数提炼模糊if-then规则,通过构造样本数据进行自适应神经学习训练,根据模型优化参数创建Sugeno模糊推理模型,系统化提出基于自适应神经模糊推理的精馏分离序列优化综合方法。     

基于混沌蚁群神经网络的浮选过程经济技术指标预测

以选矿中的浮选生产过程为研究对象,提出一种基于混沌蚁群神经网络算法预测浮选过程经济技术指标的测量模型.采用主元分析进行输入数据集降维,应用混沌蚁群算法与最小二乘法相结合的混合算法调整前提参数和目标值,以取代二次规划求解优化问题,并达到求解速度快、仿真精度高的效果;同时,采用混沌蚁群算法训练神经网络,在随机扰动或测量噪声存在的情况下仍可以达到较好的训练目的,并提高了网络参数辨识的收敛速度.同时,以某实际选矿浮选生产过程的生产数据作为建模和预测数据进行仿真分析,并与初始的主元分析-反向传播(BP)神经网络模型预测结果加以对比.结果表明,所提出的模型能够实现浮选过程经济技术指标的全局预测,与优化前的模型相比其预测误差明显较低,预测精度提高了1.8%,满足优化浮选药剂添加的计算要求.     

自适应神经模糊推理系统在电动机软启动中的应用

异步电动机直接启动产生的冲击电流会造成严重的电网冲击,因此提出将自适应神经模糊推理系统应用到电动机软启动控制中,充分发挥神经网络自适应学习和模糊推理不要求掌握被控对象精确模型处理结构化知识的能力,实现电动机软启动的智能控制。利用电机转速、负载转矩、触发角的对应关系作为训练样本,采用混合学习算法调整前提参数和结论参数,自动产生模糊规则,构建自适应神经模糊推理系统,根据给定的电机转速和转矩产生合适的晶闸管触发角。经仿真分析,结果表明:训练构建的自适应神经模糊推理系统能够很好地进行电机的速度控制,可以实现风机或泵类负载电动机的软启动。     

基于ANFIS的图像边缘检测算法

提出了一个包含4个自适应神经模糊推理系统(ANFIS)和一个后处理块的网络,该网络可用于灰度图像边缘检测。网络中每个ANFIS都是一个四输入单输出的一阶Sugeno模糊推理系统。所提出的边缘检测算法分两步进行,首先对该网络进行优化训练,确定其参数,然后用优化后的网络对被脉冲噪声污染的测试图像进行边缘检测。所提出的新算法的特色之处在于,即使测试图像被噪声污染,新算法也能有效地提取图像中的边缘信息而无需进行图像滤波预处理过程。仿真结果表明,新算法提取边缘信息的能力明显优于传统的边缘检测算法。     

基于类高斯隶属函数的自适应模糊推理建模研究

由于传统模糊建模方法中模型参数都是根据经验选取的,它对于不同系统的动态跟踪能力不同,泛化能力差。针对常规模糊推理的局限性,提出一种类高斯隶属函数,证明了基于类高斯隶属函数的自适应模糊推理系统以精度逼近任意非线性系统。设计了自适应模糊推理系统的结构和参数调整方案,利用梯度下降算法学习模型中的参数,仿真验证了自适应模糊推理模型的逼近性能。     

基于T-S模糊模型的RBF网络的自适应学习算法

针对多维模糊推理中的推理规则庞大和参数难辨识的问题,提出一种基于T-S模糊模型的RBF神经网络的自适应学习算法．该算法不仅能动态调节T-S型模糊RBF网络的隐节点数,还能使网络的数据中心值自适应变化,有较好的自学习能力和优化能力．仿真结果验证了该算法是有效和可行的,表明此T-S型模糊RBF网络不仅可以快速逼近任意多变量非线性函数,而且具有良好的自适应能力．     

GA优化的模糊神经网络在炉温控制中的应用

文章提出了一种利用模糊推理系统、神经网络和遗传算法相结合的加热炉炉温控制模型;该模型利用神经网络构造模糊推理系统,利用遗传算法对神经网络的参数进行优化与训练,以完善系统的自学习和自适应能力;经仿真试验表明,该系统具有良好的控制效果.     

非高斯噪声下的参数自适应高斯混合CQKF算法

研究非高斯噪声环境下的高斯混合滤波方法,进行纯方位跟踪系统的目标跟踪。利用改进的参数自适应方法,调整位移参数的大小,从而修正了高斯混合模型,提出了在非高斯噪声下的参数自适应高斯混合CQKF算法;基于非高斯噪声下的离散系统模型,分析了高斯混合CQKF算法中建模过程的局限性,并结合初值优化方法,提出了利用参数自适应方法修正高斯混合滤波模型的方法,从而克服了高斯混合滤波的局限性,提高了滤波精度。仿真实验表明在非高斯噪声下参数自适应高斯混合CQKF算法比原算法有更高的滤波精度。      

露天矿山技术经济参数系统免疫粒子群优化研究

根据露天矿山生产工艺特点,运用自适应模糊推理系统技术建立矿山技术经济参数集成系统模型,应用融合免疫算法、粒子群优化算法的优良性能的免疫粒子群算法优化系统模型参数,并以水泥原料矿山为例,成功实现了露天矿山生产工艺技术经济参数的在线优化问题,为矿山企业数字管理提供了重要参考价值.     

基于改进自适应神经模糊推理模型的 回流焊参数设定方法

复杂制造过程中,系统参数往往呈现动态、非线性特征,以回流焊过程为例,针对现有参数设定方法效率和精度不足的问题,提出了一种基于改进自适应神经模糊推理模型的在线参数设定方法.引入了神经网络预测器来增强模糊神经网络的自适应能力和非线性逼近能力,通过最近邻聚类算法对模糊规则的参数和结构进行调整和在线更新,以提高模糊推理的精度,增强系统的容错性和鲁棒性.以回流焊过程参数设定过程为背景,建立仿真实验.结果表明,所提出方法可有效实现非线性输入输出系统参数的快速及准确的设定.     

基于假设检验的NLOS确定及最小残差定位算法

针对室内非视距传播会降低定位精度的情况,提出基于假设检验的NLOS确定算法,并在此基础上提出基于粒子群优化算法的最小残差定位算法.通过联合信号接收强度模型和到达时间模型,利用假设检验的方法确定当前信号是否受到非视距污染.仿真结果表明,与标准差分析法相比,所提出的方法具有计算量小、不需要太多的传播模型参数等特点,具有较高的正确率.在确定信号传播环境后,在非视距干扰比较严重的情况下,提出了基于粒子群优化算法的最小残差定位算法,定位精度优于加权最小二乘法和Fang氏算法.     

Experimental investigation and adaptive neural fuzzy inference system prediction of copper recovery from flotation tailings by acid leaching in a batch agitated tank

The potential of copper recovery from flotation tailings was experimentally investigated using a laboratory-mixing tank. The experiments were performed with solid weight percentages of 30 wt%, 35 wt%, 40 wt% and 45 wt% in water. The measurements revealed that adding sulfuric acid all at once to the tank rapidly increased the efficiency of the leaching process, which was attributed to the rapid change in the acid concentration. The rate of iron dissolution from tailings was less than when the acid was added gradually. The sample with 40 wt% solid is recommended as an appropriate feed for the recovery of copper. The adaptive neural fuzzy system(ANFIS) was also used to predict the copper recovery from flotation tailings. The back-propagation algorithm and least squares method were applied for the training of ANFIS. The validation data was also applied to evaluate the performance of these models. Simulation results revealed that the testing results from these models were in good agreement with the experimental data.     

一种左心室压力个性化估计模型参数子集选择方法

针对模型估计左心室压力波形的临床个性化需求和大量参数优化计算复杂情况，提出基于灵敏度分析的模型参数子集选择策略.以左心室压力波形特征作为体循环模型的输出，通过自适应稀疏多项式混沌展开算法构建原始模型的元模型，改进索贝尔灵敏度指标计算，选出模型中对左心室压力波形特征有重要影响的参数作为参数子集.本文提出的选择策略可以为左心室压力波形估计中的模型参数临床个性化提供参考依据；参数子集中模型参数数量的减少，可以降低优化空间和参数求解的复杂度.实验结果表明，采用参数子集的左心室压力波形及特征估计与模型的全体参数估计具有很高的一致性.     

SVM财务欺诈识别模型

利用我国资本市场的面板数据,选取2006—2015年公布的财务报表欺诈公司作为样本公司,以1∶1比例配比非财务欺诈公司,对27个指标(包括财务指标和非财务指标)进行分析,然后通过独立性检验对指标进行降维处理,最终保留8个建模指标.分别利用网格搜索算法、遗传算法和粒子群算法进行支持向量机模型的参数寻优,基于上述不同算法建立了三个支持向量机财务欺诈识别模型.最后,比较三个模型的运行效果,结果表明,通过粒子群算法寻找最优参数效果最好,据此建立的支持向量机模型可以很好地识别出财务欺诈公司样本.     

量子鱼群算法优化RBF网络的浮选预测模型

传统的浮选过程分析主要依靠人工化验,其采样化验周期较长,难以满足控制要求,使得浮选精矿品位偏低,因此建立浮选精矿品位预测模型是必要的。利用神经网络在非线性复杂系统研究中的优势,在分析浮选过程工艺指标相关影响因素的基础上建立了一种基于量子鱼群算法优化的RBF神经网络预测模型。仿真结果表明,提出的模型能准确地对浮选过程的经济指标进行全局预测,满足优化浮选药剂添加的计算要求。     

回归正交优化法在摩擦焊接工艺中的应用

本文用回归正交优化法进行摩擦焊试验和计算,建立了摩擦焊工艺参数的回归方程,并用方程和曲线图分析了摩擦焊工艺参数对焊接质量与机械性能的影响。为摩擦焊工艺参数的选择提供了一种新方法,为实现摩擦焊生产的计算机控制提供了数学模型。     

基于一致性估计的车用动力蓄电池组SOC修正法

目前车用动力蓄电池组荷电状态(SOC)的估计方法在应用时都将电池组看作一个整体,而忽略了组中单体电池之间的差异对整组SOC估计的影响.提出一种基于单体电池一致性估计的车用动力蓄电池组SOC修正方法.此方法采用了自适应神经模糊推理系统的基本原理,通过对模糊逻辑规则库的离线自适应训练,构建了可用于车载电池管理系统(BMS)的SOC一致性模糊推理系统.通过仿真或者试验验证表明,该方法能够在电池组SOC一致性发生变化的情况下,作出较为准确的判断并结合传统的整组SOC估计结果进行修正.说明通过该方法建立的模糊模型经过神经网络自适应学习后具有较好的泛化能力.     

基于改进多种群粒子群算法的光伏组件参数辨识

针对光伏组件参数辨识问题,本文首先通过调整光伏单二极管超越方程重构出低计算复杂度的目标函数,又预估计模型参数对搜索空间进行优化,再结合多种群粒子群算法与单纯形算法的优点,构造出N-MPSO混合新算法用于光伏组件模型参数的精确稳定辨识。最后利用多种实际光伏组件测量数据对所提方法进行检验。结果表明N-MPSO算法相较于传统算法能够更加准确、快速且稳定地辨识出任意环境条件下光伏组件的模型参数,对于光伏组件及光伏电站的设计、测试与诊断具有实际意义。     

基于遗传算法的管材矫直优化

针对管材矫直质量问题,利用单向弯曲的方式,建立了矫直过程的力学模型,提出了优化的目标函数,建立遗传算法模型对矫直工艺参数进行了优化,得出了合理的工艺参数值.将该工艺参数值用于实际加工中,能显著提高管材的矫直质量.     

Imprecise Computation Based Real-time Fault Tolerant implementation for Model Predictive Control

Model predictive control （MPC） could not be deployed in real-time control systems for its computation time is not well defined. A real-time fault tolerant implementation algorithm based on imprecise computation is proposed for MPC, according to the solving process of quadratic programming （QP） problem. In this algorithm, system stability is guaranteed even when computation resource is not enough to finish optimization completely. By this kind of graceful degradation, the behavior of real-time control systems is still predictable and determinate. The algorithm is demonstrated by experiments on servomotor, and the simulation results show its effectiveness.