T-S模糊神经网络相关论文
传统曲房在大曲发酵过程中受曲房空间、堆曲并房的影响，不同位置之间存在较大的温湿度差，最大温差可达22.90 ℃，最大湿度差可达41.40%......
在机车运行过程中，轮轨间的黏着条件受天气、车辆结构等影响复杂多变。黏着性能好坏直接决定机车牵引力能否正常发挥。传统的黏着优......
在冶金选矿行业中,磨矿过程是破碎工序后的一道重要工序,其作用就是将破碎后的大颗粒矿物继续研磨到合适的粒度,使得有用矿物与脉......
传统PID算法在控制具有大滞后、非线性、时变性等动态特性复杂的温度对象时，存在超调量大、参数无法自调节、模型自适应能力差、系......
在宁夏第三排水沟设置了4个采样点,于2019年每月的3日至5日,采集水样,测定水样的主要化学指标;采用T-S模糊神经网络模型,进行各采......
风电的不确定性和高渗透率,导致电网调度控制难和电网惯量下降等问题,为此提出了基于混合储能的功率分配系数自适应控制策略和基于......
对产品服务质量的评估是产品评价所关注的问题之一.本文运用模糊控制以及机器学习的相关理论,建立了一种基于T-S模糊神经网络[4]的......
为了能够实时掌握光伏组件的健康状况,提出一种基于T-S模糊神经网络的在线健康诊断模型.首先,分析了常见光伏组件异常工况下的电气......
研究目的:构建土地整治项目生态补偿效应评价体系并对其评价方法进行创新研究.研究方法:以土地整治项目实例作为研究对象,选取9个......
由于污水在复杂的处理过程中无法进行出水氨氮(NH4-N)值的实时检测,提出一种改进型T-S模糊神经网络(TSFNN)的算法来对出水NH4-N进......
针对石灰窑系统难以建立准确数学模型,经典控制方案对煅烧带温度控制不佳的问题,利用TS型模糊神经网络设计了三叶回转石灰窑的网络......
现代科技的飞速进步，促使控制理论向着更加复杂和更加严密的方向发展。模糊控制，神经网络控制由于其强非线性和不需要建立对象数学模......
该文首先对智能控制和联接主义智能控制在理论和应用方面的进展进行了总结与评述,然后以神经网络为主线,在联接主义智能控制框架下......
近年来，电液伺服系统已经被广泛地应用于航空、冶金等重要领域。它综合了电气和液压两方面的特长，具有控制精度高、响应速度快、输出......
转台是一种复杂的高精度机电测试设备,是保障惯导系统地面测试及仿真试验的关键设备。为了保证转台能长期稳定可靠地运行,对其进行......
随着世界经济的飞速发展，全球的油气消耗量正以较快的速度不断增长，陆地资源供应日趋紧张。而海洋以其巨大的能源储存量吸引着世界各......
为及时准确辨识地铁深基坑风险信息、动态控制施工过程,针对现场管理中信息传递不及时、人为主观决策等问题,提出基于BIM的安全风......
模型预测控制(Model Predictive Control,MPC)是一种在工业过程中产生的控制算法,经过几十年的发展,无论在理论研究还是在工业应用......
随着港口货物装载的发展日趋智能化和自动化,对集装箱起重机的控制要求也越来越高。由于起重机-吊载组成的系统动力学特性,小车在......
随着我国城市轨道交通网络飞跃式地发展,城市轨道交通线网之间的串联将会更加紧密,多线换乘站将成为衔接轨道交通的重要载体。而三......
Black-Scholes方程可以对期权进行定价,但方程的求解一直是难点问题。基于此提出了采用T-S模糊神经网络模型求解Black-Scholes方程......
针对矿用带式输送机功耗较大的缺陷,对带速与输送量之间的配比进行了建模分析.设计了一种基于扩展T-S模糊神经网络的可变速矿用带......
旱灾是由短期的气候异常所造成的一种自然灾害，具有发生频率高、影响范围大、持续时间长、危害性大的特点。在气象灾害、农业干旱、......
根据对飞机刹车过程动力学分析与建模,本文提出了一种基于无味卡尔曼滤波(UKF)的模糊神经网络控制律。本控制律结合了无味卡尔曼滤......
针对图像识别中图像的特征信息,排除不确定因素的影响,提出了基于模糊神经网络和D-S证据理论的数据融合算法,并对图像识别为例进行......
以解决矿井瓦斯涌出量预测问题为研究目的,将模糊系统和人工神经网络有机结合起来,组成T-S模糊神经网络,利用遗传算法对网络中参数......
提出了基于T-S模糊神经网络的电晕放电模式识别方法,设计制作了三类电晕放电实验模型,并从采集的电晕放电信号中提取最大值、最小......
研究基于减法聚类的高速公路混沌系统主线可变速度模糊神经网络控制方法。针对交通系统的不确定性和非线性,提出了通过数据挖掘技......
针对化工生产过程中强非线性、大滞后、时变特点的复杂特性,提出了一种基于T-S模糊神经网络的Hammerstein模型动态矩阵预测控制方......
以银川市2015年气象数据为例,对影响PM2.5的多个指标运用多元逐步回归分析进行预处理,筛选出与日均PM2.5浓度影响最大的指标作为输......
将T-S模糊神经网络应用于化工生产过程的软测量,并针对提高软测量精度的问题,提出了一种基于偏差补偿的改进型T-S模糊神经网络模型......
针对地下矿山爆破参数设计的工作繁琐、任务量大等问题,建立基于T-S模糊神经网络的地下矿山爆破参数智能设计模型,实现爆破参数快......
针对现有的智能变电站通信网络状态评价中存在过多人为因素的问题,在智能变电站体系结构的基础上,提出一种基于T-S模糊神经网络和......
燃烧稳定性判定问题是锅炉燃烧状态自动监测中亟待解决的关键问题之一。为了实现自动化监测,并对燃烧的稳定程度进行量化判定,基于......
为了解决火电厂供热和供电的矛盾、增强机组的调峰范围,需要建立精确的热负荷预测模型。针对热电联供系统热负荷影响因素多、耦合......
结合钟差数据的特点,提出了一种基于变化率的T-S模糊神经网络(TSFNN)钟差预报模型。首先计算相邻历元间钟差的变化率值并对其进行......
笔者运用T-S模糊神经网络构建体育教练表现的综合评估系统,并结合层次分析法(AHP)得出评估的推广模型。然后选取美国大学篮球、足......
本文充分考虑了模糊神经网络的学习功能,提出了利用T-S模糊神经网络算法对ATM网络进行拥塞控制的方案。仿真结果表明,该方法改善了......
针对传统智能轮椅避障策略的路径规划效率差、功耗高等缺点,提出一种基于模糊神经网络的环境深度分区控制策略;利用红外、超声波和......
由于影响脱硫效率的因素较多,且相互之间均具有关联性,造成脱硫效率难以实时监测,且测量结果不精准。本文运用T-S模糊神经网络建立......
提出了一种针对混沌序列预测的T-S模糊神经网络.这种T-S 模糊神经网络与传统的T-S模糊神经网络相比在不影响预测精度的前提下极大......
藻类的繁殖生长状态很难用一种传感器在线、实时地直接测量出来。影响藻类生长的环境理化因子众多,这些环境因子之间又相互作用,海......
随着矿井开采深度的增加,矿井井底风流温度的预测分析对矿井生产具有重要意义。通过分析影响井底风温的主要因素：地面大气压力、入......
研究了基于减法聚类的高速公路混沌系统模糊神经网络控制方法.提出通过数据挖掘技术建立交通流混沌控制器知识库的思想,设计了以密......
针对基于模型的传统控制策略在线性时变系统中的应用受到系统的时变性和不确定性限制,通常难以获得理想的控制性能这一问题,提出了......
软测量技术在化工生产过程中具有较好的应用前景,适合于监测测量成本高、难于或无法实际测量的过程变量。将改进的T-S模糊神经网络......
通过研究公共建筑耗能特点,结合建筑节能标准,提取了建筑能耗主要影响因素。在研究T-S模糊神经网络结构和算法的基础上,提出了基于......
