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基于神经网络的模糊综合评价方法 总被引:10,自引:0,他引:10
运用神经网络确定模糊综合评价中的权重值,使权重值更符合实际情况。采用改进的反向传播算法训练网络,逐步修正网络的连接权值,使模糊综合评价指标的权重值逐渐接近实际情况,得到较好的训练效率和效果。最后利用该方法对液压凿岩机进行性能评价,验证了该方法的正确性。 相似文献
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模糊神经网络控制已经成功应用于水下机器人运动控制中,但其运算过程和训练算法比较复杂,对嵌入式硬件要求也较高.根据带翼水下机器人的运动特性提出了S型模糊神经网络控制方法,并推导了网络权值学习算法,最后以XX水下机器人为研究对象进行了仿真实验.试验结果表明,与基于高斯型隶属函数的模糊神经网络控制器相比,在没有过多损失整体控制品质的情况下,其网络算法得到极大简化,运算速度得到了提高,反应能力增强,非常适用于对精确定位能力和运动速度要求不高,但要求高机动性的水下机器人. 相似文献
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基于神经网络的故障模糊诊断研究 总被引:5,自引:1,他引:5
文章用模糊算子代替标准的传递函数,利用征兆、规则、故障间的逻辑关系进行故障诊断,构造了四层模糊结构,给出了诊断的知识流程、机理分析和诊断步骤,并推导出一种能加快网络收敛速度的故障诊断及改进算法.在对某J8-wp13发动机滑油典型故障样本和非故障样本的仿真中,诊断结果良好. 相似文献
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提出了一种T-s模糊神经网络在线学习算法:移动小论域法,解决非线性控制对象的在线辨识的精度和实时性问题。该算法是在前后件参数可分离的离线混合学习算法基础上,通过分析隶属函数类型及论域模糊子集划分稠必程度对辨识精度的影响后提出来的。不同于传统模糊化进程,此法使用了移动的小论域窗口在此窗口上划分较少的模糊子集技术产生网络前件模糊化参数,解决了模糊神经网络学习中精度和实时性相互制约的矛盾。仿真结果证实该算法精度高,实时性好。 相似文献
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基于局部方差的模糊小波阈值图像去噪 总被引:2,自引:0,他引:2
针对小波阈值去噪中的VisuShrink阈值(统一阈值)“过扼杀”细节系数和SUREShrink阈值(Stein无偏估计阈值)“过保留”噪声系数的特点,提出了一种新的模糊小波阈值去噪方法。该方法根据小波系数局部方差能体现信号受噪声影响程度的特点,在局部方差之间引入模糊区域,通过模糊区域内局部方差的大小来计算相应小波系数的噪声隶属度。根据不同的模糊隶属度在VisuShrink阈值与SUREShrink阈值之间选取去噪阈值,并用软阈值函数消减。实验结果与仿真表明,提出的模糊阈值方法有较好的去噪效果。 相似文献
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窦春霞 《系统工程理论与实践》2003,23(8):48-52
根据具有混沌特性非线性、大时滞系统的时间序列重构相空间,计算相空间饱和嵌入维数、并以此为指导,建立混沌神经网络,即便在网络输入不完整或发生变异的情况下,该模型仍能对系统作高精度的短期预测;在此基础上,又设计了模糊神经网络预测控制器,实现了对非线性、大时滞系统高精度的自适应控制。将该控制器应用到单元机组负荷控制系统中,仿真表明了该控制有效性、快速性和鲁棒性。 相似文献
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气动人工肌肉的模糊小波神经网络控制 总被引:5,自引:0,他引:5
针对一种应用于医疗机器人领域的三自由度人工肌肉的非线性特性,结合模糊理论与小波神经网络,提出一种模糊小波神经网络控制器对人工肌肉驱动器进行控制。利用模糊小波神经网络的学习能力,采用梯度法搜寻控制器的最优参数。将采用模糊小波神经网络控制器与采用小波神经网络控制器及模糊神经网络控制器的控制系统仿真结果进行比较。仿真结果说明模糊小波神经网络控制器有效地改善了驱动器的静动态特性,具有更快的训练速度和更好的控制效果,是一种理想的气动人工肌肉控制方法。 相似文献
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基于小波包与Elman神经网络的整流电路故障诊断 总被引:1,自引:0,他引:1
引入了一种针对电励磁双凸极发电机的整流电路故障的小波和Elman神经网络相结合的诊断方法.根据整流电压波形的畸变规律,将2个以内的二极管故障分为7类共计22种故障元.选用Daubechies小波作为小波基,对实测的整流电压进行小波包分析,利用小波系数,在各个频带上进行小波信号重构.提取全频带能量特征值,并以此构造故障模式向量作为神经网络的输入,实现了故障的分类和定位.以一台840W、12/8极的电励磁双凸极发电机为实验样机,通过采集大量故障信号并进行信号处理,以故障特征值的容差范围作为误差判别标准,力求诊断误差最小化.实验结果表明,该方法对被分析信号的频率波动和幅值变化均具有良好的鲁棒性,是一种有效的故障诊断方法,具有较高的故障诊断正确率. 相似文献