混合学习算法相关论文
介绍了智能体建模和仿真的研究现状。在考虑适应性与反应性条件下,提出了一种改进的基于多智能体的混合学习算法具体实现步骤。在......
将演化算法引入BP算法,形成一种新的演化BP算法/.该算法既能较快地局部收敛,又能全局收敛,避免了陷入局部极小的可能性,且模型的精......
水处理过程具有非线性、时变和大滞后的特性，经典的方法很难建立其精确的数学模型，因此本文提出了采用基于减法聚类的T-S模糊模型建......
基于用户为中心原则,构建查新站质量评价的指标体系,将直觉模糊集理论引入查新站质量评价领域,提出基于自适应神经直觉模糊推理系......
本文系统地介绍了直接转矩控制的现状及发展情况,并对直接转矩控制的基本理论进行了介绍,提出了智能算法在直接转矩控制系统中的应......
钒作为一种贵重金属，在钢铁冶金、电子工业和国防工业等众多领域有着广泛的应用。我国目前的提钒采取的是转炉提钒的方式，但转炉提钒......
该论文以RBF神经网络的学习算法为研究中心,在分析了近几年来国内外的相关研究成果和发展前景后,提出一种自适应进化学习算法,它是......
软件可靠性预测是一个研究难度非常大的课题，预测结果的准确程度直接影响到工程人员对软件质量的判断，进而影响到软件的开发，测试和应......
采用ANFIS （Adaptive Neuro-Fuzzy Interference System）进行电力系统短期负荷预测。ANFIS将模糊理论与 神经网络融合，利用神经网络来......
针对如何减小干扰环境下各传感器状态的不确定性对融合检测性能的影响,文中提出一种自适应神经网络-模糊推理融合检测系统。该系统......
文中提出了一种具有抗噪音能力的增量式混合学习算法ＩＨＭＣＡＰ．该算法将基于概率论的符号学习与神经网络学习相结合，通过引入ＦＴＡＲＴ神经网络，不仅实现......
本文提出了一种用于多层前馈神经网络训练的新算法，它把遗传算法与自适应变形梯度学习算法集成起来。这种并行混合学习算法已经在ＭＩＭＤ平......
提出了一种用于多层前馈神经网络训练的新算法，它把遗传算法与自适应共轭梯度学习算法集成起来。这种并行混合学习算法已经在多指令......
将模糊逻辑与神经网络相结合，对一种模糊神经控制系统模型进行研究，提出了该模糊神经控制系统的混合学习算法。并将其用于１０５组稻米香数......
提出一种自适应模糊神经网络控制器，着重讨论了自适应模糊神经网络的混合学习算法和自适应动量解耦的最速下降法。给出了适于非线性......
建立聚合反应切片平均分子量的预测模型对锦纶帘子布的生产有重要的意义。该文采用改进的遗传算法 (GA)和BP算法相结合的混合学习......
20 0 1年 3月 2 3日 ,国家基金委对我校郑南宁院士和东南大学何振亚教授主持的国家自然科学基金重点项目“混沌神经网络模型和智能......
针对数据挖掘领域分类问题的特点,提出了基于多神经树集成的分类模型(CMBNTE).该模型利用改进遗传规划算法和粒子群算法,实现单个......
针对一种混沌对角递归神经网络辨识,提出了一种混合学习算法。首先,采用遗传算法来获得混沌对角递归神经网络的拓扑结构和连接权值......
非线性地震反演,在近几年来,无论从理论还是应用方面都得到了长足的发展。基于神经网络的非线性反演是非线性地震反演理论中的一部......
提出一种基于进化规划结合最小二乘法的自动模糊建模算法EPLSE.利用扩展Sugeno模型中的后件参数,对训练误差实现了二次修正,显著提......
火电厂石灰石/石膏湿法烟气脱硫工艺中吸收塔浆液PH值的测量和控制是影响脱硫率和终产物石膏品质的关键因素.经理论分析后将自组织......
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提出了一种前馈神经网络混合学习算法。该算法综合考虑了影响神经网络性能的３个主要因素，权值，激励函数和拓扑结构。该算法以参数神经......
本文针对小波网络现有学习算法的不足,把Levenberg-Marquardt算法(简称LM算法)和最小二乘算法有机地结合在一起,提出了一种新的小......
为了提高T—S型模糊RBF神经网络的训练效率，把Levenberg—Marquardt算法引入到T—S型模糊RBF神经网络的训练过程中，提高了网络训练的......
径向基神经网络是一种基于数值计算方法插值逼近原理构造的人工神经网络,学习速度快且可以避免局部极小问题.文中提出了使用一种自......
该文是鞍钢烧结总厂球团车间燃烧系统优化控制的重要组成部分,针对焙烧的实际生产流程,深入分析了焙烧系统的动态和稳态特性并采集......
带材纠偏控制系统（Edge Position Contorl，简称ECP）是带材生产线上磬不可少的重要控制系统。针对带材纠偏过程的不确定性，建立了以ANFI......
Auxiliary error and probability density function based neuro-fuzzy model and its application in batc
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提出一种基于自适应神经模糊推理系统（ANFIS）的控制方法应用于起重机的稳钩控制,该方法采用反向传播算法（BP）和最小二乘算法（LS）的混合算......
提出了一种二层学习算法来优化模糊规则基。利用Ｔａｋａｇｉ－Ｓｕｇｅｎｏ模糊神经网络对一个模糊规则基进行参数学习，学习方法为梯度下降法，然后利用遗传算法......
提出一种基于演绎模糊推理的多阶段神经模糊系统模型，对于给定的学习样本，通过结构学习（采用遗传算法）与参数学习（采用误差逆传播神经网......
将一种神经-模糊结构-自适应神经模糊推理系统(简称ANFIS)用于非线性电机系统的建模,获得了一个良好的大范围的全局非线性模型,同......
研究了基于一阶Sugeno的自适应网络模糊推理系统(ANFIS)进行在线辨识的方法.给出了该自适应网络的结构,在此基础上给出了网络权值......
根据边坡稳定问题具有的模糊性，提出了一种判定边坡稳定性的模糊神经网络模型。该系统仅从期望输入输出数据集即可达到获取知识、确......
水资源是基础性自然资源，也是战略性经济资源，正确对自来水的净化进行预测控制对于社会经济和环境的协调发展具有重要的意义。传统的......
High-Performance of Power System Based upon ANFIS （Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System） Controller
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提出一种在GA中融入BP算法的混合学习算法以实现模糊逻辑系统的自学习.利用遗传算法的全局最优性在大范围内搜索可能的极值，而用BP......
提出了运用SUGENO线性模型研究空战仿真中飞机CGF的战术机动决策问题,构建了决策ANFIS网络。把各种作战态势纳入到统一框架下考虑,......
提出了一种自组织径向基人工神经元网络，并赋予该网络非监督子组织和监督续习混合学习算法，该网络既具有非监督自组织功能，又具有监督......
传统的直接转矩控制存在较大的转矩脉动。为了减小转矩脉动，提高控制性能，将模糊神经网络算法引入到直接转矩控制当中，设计了基于模糊......
在故障集和差错属性集的基础上，通过结合了基于概率论的符号学习与神经网络学习的增量式混合型多概念获得取算法ＩＨＭＣＡＰ寻找属性值与故障类......
为了进一步提高神经网络的预测能力,提出了一种前馈神经网络混合学习算法,并将其应用于组合神经网络.该算法由一种模式提取算法(Al......
采用脉冲涡流技术进行检测时,为准确得到被测缺陷的轮廓,提出了一种基于径向基神经网络的缺陷轮廓重构方法。该方法为降低网络结构......
模糊理论在土体冻胀预测中存在的知识获取和自适应能力较低等方面不足,而神经网络在模糊推理方面欠缺,因此提出基于自适应神经模糊......
