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补偿模糊神经网络水果形状分级器分级误差

农业工程学报 2008年第12期24卷 102-106页

作者：曹乐平温芝元湖南生物机电职业技术学院长沙410127 湖南农业大学理学院长沙410128

针对神经网络对水果进行分级时精度有待提高的问题,分析了补偿模糊神经网络椪柑形状分级器的分级误差。将椪柑图像前4个傅里叶描述子按期望输出模糊变量值大小排列成单调递增、单调递减、钟形分布和锯齿形分布4种训练样本,分别训练同一... 详细信息

针对神经网络对水果进行分级时精度有待提高的问题,分析了补偿模糊神经网络椪柑形状分级器的分级误差。将椪柑图像前4个傅里叶描述子按期望输出模糊变量值大小排列成单调递增、单调递减、钟形分布和锯齿形分布4种训练样本,分别训练同一补偿模糊神经网络水果形状分级器,用递减排序后的同一测试样本检验分级器性能,试验表明,单调递减顺序训练样本所训练的分级器分级误差最小为1.875%,钟形分布、单调递增顺序和锯齿形分布训练样本所训练的分级器分级误差依次增大,分别为15%、63.125%、75%。分析分级误差与样本间顺序的对应关系,建立分级误差模型,结果表明,同顺序的测试样本与训练样本间相关系数大,分级误差小;不同顺序的测试样本与训练样本间相关系数小,分级误差大。因此,测试样本与训练样本按水果同一品质特征同序排列,提高样本间的相关程度,将大幅度降低神经网络类分级器分级误差,提高正确识别率。

关键词：补偿模糊神经网络离散傅里叶变换谐波分量水果形状分级误差

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补偿模糊神经网络在埋地管道重构的应用

煤气与热力 2020年第1期40卷 1-5,23,43-44页

作者：秦硕吴文林何萌候智强韦永金贵州燃气集团股份有限公司贵州贵阳550004

使用ANSYS有限元分析软件建立埋地钢质管道模型,模拟计算管道在不同影响因素(电压、埋深、管径、土壤电阻率以及破损半径)下的电位峰值和电位均值,得到960组数据,以此构建了6输入(电压、埋深、管径、土壤电阻率、电位峰值以及电位均值)... 详细信息

使用ANSYS有限元分析软件建立埋地钢质管道模型,模拟计算管道在不同影响因素(电压、埋深、管径、土壤电阻率以及破损半径)下的电位峰值和电位均值,得到960组数据,以此构建了6输入(电压、埋深、管径、土壤电阻率、电位峰值以及电位均值)1输出(破损半径)的补偿模糊神经网络模型。对补偿模糊神经网络模型进行训练,探讨补偿模糊神经网络模型中各因素对训练误差收敛的影响。对两种数据标准化方法(min-max标准化方法和x/max标准化方法)进行对比,发现采用x/max标准化方法对收敛更有效。当其他因素一定时,初始输入隶属函数宽度对训练误差存在一定的影响,其值为0.1时更有利于收敛,而初始输出隶属函数宽度对收敛没有明显的影响。通过正交试验的方法确定了神经网络的最优因素组合,对其进行了性能验证,输出破损半径与实际破损半径之间的相对误差在1%以下,表明该补偿模糊神经网络输出的数据能够反映实际情况。采用补偿模糊神经网络模型,输入6因素计算输出破损半径。在ANSYS中输入管径、管长、破损位置(实际检测中可以探测得到)、破损半径等信息,输出埋地钢质管道三维重构图,为检修人员是否进行开挖修复提供更详细的管道信息。

关键词： ANSYS软件埋地钢质管道补偿模糊神经网络 MATLAB软件三维重构

补偿模糊神经网络在风电机组齿轮箱故障诊断上的应用

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经营管理者 2016年第7期 331-332页

作者：焦俊汉姜宵园武汉市第六中学高三(7)班

风电机组齿轮箱的工作条件复杂,所处自然环境恶劣,发生故障的类型种类众多,为了能够实现准确有效的故障分类,采用基于补偿模糊神经网络的风电机组齿轮箱故障分类方法,结合模糊系统较强的知识抽取表达能力与神经网络强大的自学习自适应... 详细信息

风电机组齿轮箱的工作条件复杂,所处自然环境恶劣,发生故障的类型种类众多,为了能够实现准确有效的故障分类,采用基于补偿模糊神经网络的风电机组齿轮箱故障分类方法,结合模糊系统较强的知识抽取表达能力与神经网络强大的自学习自适应性能力,提出一种动态调整学习步长的机制。实验分析结果表明所提出的方法适用于齿轮箱故障诊断问题,可有效加快学习和迭代速度,提高迭代精度。

关键词：风电机组齿轮箱故障诊断补偿模糊神经网络动态调整学习步长

补偿模糊神经网络的改进及其在通风空调故障诊断中的应用

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同方期刊数据库

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制冷与空调（四川） 2013年第2期27卷 121-125页

作者：段淇倡刘顺波周光伟第二炮兵工程大学西安710025

对传统补偿模糊神经网络(CFNN)的算法进行了改进,提出了动态调整学习步长的方法,避免了较大震荡,同时加快了迭代速度,与定学习步长的方法相比,学习速度和误差精度都有大大提高,最后通过仿真实验证明该方法在地下通风空调系统故障诊断中... 详细信息

对传统补偿模糊神经网络(CFNN)的算法进行了改进,提出了动态调整学习步长的方法,避免了较大震荡,同时加快了迭代速度,与定学习步长的方法相比,学习速度和误差精度都有大大提高,最后通过仿真实验证明该方法在地下通风空调系统故障诊断中,具有收敛速度快,诊断精度高,并且适应性强等优点。

关键词：补偿模糊神经网络算法改进故障诊断通风空调系统

补偿模糊神经网络的改进及其在通风空调故障诊断中的应用

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制冷 2012年第1期31卷 14-18页

作者：段淇倡刘顺波周光伟第二炮兵工程大学西安710025 中国人民解放军96631部队北京710025

关键词：补偿模糊神经网络算法改进故障诊断通风空调系统

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补偿模糊神经网络自适应逆控制的仿真研究

计算机仿真 2006年第9期23卷 149-152,164页

作者：岳艳艳董宁北京理工大学自动控制系北京100081

该文应用的补偿模糊神经网络(CFNN)是结合补偿模糊逻辑和神经网络的混合系统。由于引入补偿神经元使网络容错性更高,系统更稳定;同时模糊运算采用动态的、全局优化运算,并在神经网络学习算法中动态优化补偿模糊运算,使网络更适应,训练... 详细信息

该文应用的补偿模糊神经网络(CFNN)是结合补偿模糊逻辑和神经网络的混合系统。由于引入补偿神经元使网络容错性更高,系统更稳定;同时模糊运算采用动态的、全局优化运算,并在神经网络学习算法中动态优化补偿模糊运算,使网络更适应,训练速度更快。将补偿模糊神经网络与自适应逆控制原理结合应用到某位置伺服系统噪声消除控制中,并同用BP网络,传统PID控制和常规模糊神经网络控制效果比较来证明此方法的优越性。仿真结果表明补偿模糊神经网络自适应逆控制在缩短训练时间,提高控制精度等方面都有显著改善。

关键词：自适应逆控制模糊化补偿模糊神经网络

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补偿模糊神经网络在模糊规则训练中的应用

计算机仿真 2006年第10期23卷 11-14页

作者：田八林李华星张中荃西北工业大学陕西西安710072 解放军西安通信学院陕西西安710106

目前,自治式水下机器人(Autonomous Underwater Vehicle,AUV)、自动导引驾驶小汽车、轮船等领域应用模糊规则控制已经受到许多人的关注,模糊规则的制定与训练是其中之关键所在,该文将模糊规则控制应用在无人机自由编队飞行控制中。在训... 详细信息

目前,自治式水下机器人(Autonomous Underwater Vehicle,AUV)、自动导引驾驶小汽车、轮船等领域应用模糊规则控制已经受到许多人的关注,模糊规则的制定与训练是其中之关键所在,该文将模糊规则控制应用在无人机自由编队飞行控制中。在训练模糊规则过程中,常规的BP神经网络法存在学习速度慢、无法结合专家知识以及容易陷人局部最小等缺点,为了克服上述不足,文中引入了补偿模糊神经网络,它是一个结合了补偿模糊逻辑和神经网络的混合系统,由面向控制和面向决策的神经元组成,其模糊运算采用动态的、全局优化运算,学习速度快、学习过程稳定。将其用于无人机自由编队飞行的模糊控制规则进行训练,结果表明用补偿模糊神经网络对模糊规则的训练效果良好。

关键词：模糊控制规则补偿模糊神经网络神经网络

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补偿模糊神经网络在煤矿安全预警中的应用

辽宁工程技术大学学报（社会科学版） 2011年第6期13卷 591-593页

作者：丁宝成沈玉志辽宁工程技术大学矿业学院辽宁阜新123000 辽宁工程技术大学教务处辽宁阜新123000

为了实现煤矿安全预警的及时、准确和有效,预防和减少煤矿事故的发生,采用补偿模糊神经网络理论,设计了一种包括"影响因素-综合评价"的二级神经网络结构,其中影响因素级由5个、综合评价级由1个,总共6个子补偿模糊神经网络构成。该结构... 详细信息

为了实现煤矿安全预警的及时、准确和有效,预防和减少煤矿事故的发生,采用补偿模糊神经网络理论,设计了一种包括"影响因素-综合评价"的二级神经网络结构,其中影响因素级由5个、综合评价级由1个,总共6个子补偿模糊神经网络构成。该结构有利于对影响安全问题的原因进行深入分析,评价更客观。通过实际应用,验证了该模型的实用性和有效性。

关键词：煤矿安全预警煤矿事故补偿模糊神经网络二级神经网络结构

补偿模糊神经网络在机床热误差预报模型中的应用

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航空精密制造技术 2004年第5期40卷 37-39页

作者：于金沈阳航空工业学院辽宁沈阳110034

提出了一种基于补偿模糊神经网络的数控机床热误差预报模型,讨论了该模型的详细结构、模糊规则、训练算法及相关技术问题,并给出了智能预报结果和精度评价。

关键词：热误差预报补偿模糊神经网络建模数控机床