一种改进的T-S模糊模型建模及优化方法

模糊建模是一种有效的非线性系统建模方法,因为非线性系统的复杂性,仍有很多问题难以处理。针对T-S模糊模型,提出了一种改进的建模及优化方法。首先,将快速搜索密度峰聚类和模糊C均值聚类(FCM)算法相结合,使用快速搜索密度峰聚类算法找到聚类个数和初始聚类中心后,再用FCM算法进行聚类;然后,通过最小二乘法辨识结论参数得到初始T-S模糊模型,使用改进的差分进化(DE)算法整体优化模型的结构和参数,获得最终的T-S模型;最后,选择代表性实例,使用MATLAB程序进行仿真分析和比较,验证了本文方法能有效提高T-S模糊模型的辨识精度和速度。     

模糊故障Petri网建模方法及其应用

为克服模糊Petri网和故障Petri网在模拟故障传播、诊断和推理过程中的不足,提出模糊故障Petri网的概念及其建模方法,分一因一果、一因多果、多因一果和竞争模式4种情况定义变迁发生的规则和后果,以此模拟系统的动态运行过程,反映故障传播的固有特性.将模糊故障Petri网的建模方法应用于故障推理与诊断,提出将正向推理和反向推理相结合,并给出相应的推理算法,用泵站机组压力不足的实例加以验证.研究结果表明:该方法既能模拟故障传播过程,又能进行模糊推理,实用性强.     

改进粒子群优化神经网络及其在产品质量建模中的应用

针对传统神经网络优化算法易陷入局部最优值的问题,在标准粒子群算法的基础上,对粒子速度与位置更新策略进行改进,提出一种基于改进粒子群优化算法的BP神经网络建模方法. 使用sinc函数、波士顿住房数据及某钢厂带钢热镀锌生产的实际数据进行验证. 结果表明,与标准的反向传播神经网络和支持向量机相比,基于改进粒子群优化的神经网络模型可以有效提高预测精度.     

一种基于改进BFO和RLS的模糊建模方法

为了提高非线性系统的模糊建模精度,提出了一种基于改进的菌群优化算法(IBFO)和递推最小二乘(RLS)算法的模糊建模混合学习算法。该方法采用T-S模糊系统进行函数逼近,首先用改进的菌群优化算法优化模糊模型的前提参数,然后用递推最小二乘算法优化模糊模型的后件参数,实现对模糊模型全局参数的优化。对非线性系统、煤气炉数据和气动加载系统的建模表明,该方法在逼近精度方面优于其他方法。     

一种新的快速收敛的反向传播算法

提出了一种新的快速的误差反向传播算法 .这种方法从神经网络的权值调节公式入手 ,通过避免过早饱和、加大权值调节的幅度等手段来加快收敛 .并通过对两个奇偶问题、一个函数逼近问题的仿真 ,验证了所提出的算法的有效性 .结果表明 ,所提出的算法在收敛速度等方面大大优于通常的BP(反向传播 )算法、带动量项的BP算法以及其他的一些改进的算法 .     

基于区间二型模糊逻辑的短期电力负荷预测

针对电力负荷的波动具有强随机性而难以准确预测的问题,引入区间二型模糊逻辑方法以减小预测误差.提出一个区间一型非单值二型模糊逻辑模型,用于一小时电力负荷的时间序列预测,并利用反向传播算法来调节模型输入及规则前、后件的参数.同时,构建一个基于反向传播算法的非单值一型模糊逻辑模型,将其预测结果作为检验性能的基准.仿真结果表明...     

基于模糊聚类的二型模糊神经网络系统辨识

二型模糊神经网络结合了二型模糊系统描述实际情况不确定性和神经网络的学习能力,在非线性系统的辨识中得到了广泛应用。二型模糊神经网络参数学习使用最多的是反向传播算法算法,该算法原理简单,易于实现。但是该算法对初值敏感,不合适的初始会导致算法收敛于非最优解或者发散。针对反向传播算法的这一缺点,提出了一种基于模糊C均值聚类的区间二型模糊神经网络辨识算法。该算法选择高斯型隶属度函数,将模糊C均值算法得到的聚类中心初始化高斯函数的中心,而高斯函数的宽度利用模糊C均值聚类算法的隶属度和中心求取。通过2个非线性系统的辨识效果表明,提出的辨识算法具有较高的辨识精度,收敛速度较快。     

模糊反向传播算法及其收敛性

针对S.Stoeva提出的基于相同样本及网络输出的模糊神经网络模型,通过对基于极大-极小模糊算子的模糊神经网络模型的研究,证明了其与S.Stoeva提出的网络模型的等价性.在此基础上提出了依赖于模糊逻辑神经元输出的调整模糊权值的模糊反向传播学习算法,并进一步研究了其收敛性.最后以汽轮发电机组的状态监测为例进行仿真分析.结果表明:在网络输入神经元满足样本输出介于样本输入的极大与极小之间时,所提出的模糊反向传播学习算法是收敛的.     

基于混沌模糊神经网络方法的短期负荷预测

针对模糊神经网络的BP学习算法提出改进,引入全局性较强的混沌搜索算法,提出一种基于混沌搜索学习算法的模糊神经网络模型.将改进的模型应用于短期负荷预测建模,应用我国南方某市电网的实际负荷数据进行实证研究.仿真结果显示改进后的模糊神经网络较改进前在同一样本预测中精确度提高了2.5%,增加算法运行时间仅为3.1 s,说明本文提出的新的负荷预测建模方法具有更好的预测效果.     

自适应模糊逻辑系统在飞机航程计算中的应用

针对传统航程计算方法的复杂,提出了基于自适应模糊逻辑系统的航程计算方法,采用该方法建立了某型飞机航程计算的模糊模型,并利用误差反向传播算法和最小二乘算法对模型参数进行了辨识。仿真结果表明:运用该方法计算某型飞机航程较传统的计算方法具有速度快、精度高等特点。