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改进补偿模糊神经网络在坡面产沙模拟预报中的应用

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四川大学学报（工程科学版） 2008年第5期40卷 45-50页

作者：代华龙曹叔尤耿新宇四川大学水力学与山区河流开发国家重点实验室四川成都610065 西南石油大学计算机科学学院四川成都610500

土壤侵蚀产沙是一个极其复杂的物理过程,其物理机理十分复杂,往往难以用数学方式来描述。根据土壤侵蚀过程内在特点,采用一种改进的补偿模糊神经网络(CFNN)方法,对坡面侵蚀产沙过程进行了预测研究。利用四川某水土保持实验站观测数据,通... 详细信息

土壤侵蚀产沙是一个极其复杂的物理过程,其物理机理十分复杂,往往难以用数学方式来描述。根据土壤侵蚀过程内在特点,采用一种改进的补偿模糊神经网络(CFNN)方法,对坡面侵蚀产沙过程进行了预测研究。利用四川某水土保持实验站观测数据,通过MATLAB语言编制程序进行了仿真试验,全局误差为0.0517,预测值与实测值吻合良好,误差小于10%。结果表明,该方法预报精度较好,为坡面产沙模拟模型的建立提供了重要的参考方法。

关键词：补偿模糊神经网络侵蚀产沙坡面

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混合动力汽车补偿模糊神经网络能量管理策略

同济大学学报（自然科学版） 2009年第4期37卷 525-530页

作者：陈慧勇吴光强同济大学汽车学院上海201804

以上海大众汽车公司某型号混合动力电动汽车(HEV)的设计要求为基础,提出了一种基于补偿模糊神经网络的能量控制策略,并采用动态调整步长的梯度下降法加快算法的收敛速度.分析了样本数据选取、输入、输出模糊分割和模糊规则提取对控制器... 详细信息

以上海大众汽车公司某型号混合动力电动汽车(HEV)的设计要求为基础,提出了一种基于补偿模糊神经网络的能量控制策略,并采用动态调整步长的梯度下降法加快算法的收敛速度.分析了样本数据选取、输入、输出模糊分割和模糊规则提取对控制器性能的影响.利用ADVISOR2002仿真平台进行二次开发,完成了基于补偿模糊神经网络的控制策略、并联电力辅助控制策略和模糊控制策略的仿真比较.仿真结果表明,基于补偿模糊神经网络的控制器具有较强的自适应能力,可以较好提高混合动力汽车的燃油经济性和排放性.

关键词：混合动力汽车能量管理模糊控制补偿模糊神经网络

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基于补偿模糊神经网络的智能诊断系统

仪器仪表学报 2005年第z1期26卷 775-778页

作者：郭前进于海斌徐皑冬中国科学院沈阳自动化研究所

提出了一种基于补偿模糊神经网络的智能诊断系统,该系统将神经网络和补偿模糊逻辑相结合,采用动态、全局优化的运算,充分利用了相互间的优点。在神经网络的学习算法中,动态优化补偿模糊运算,使网络更适用、更优化。网络不仅能适当调整... 详细信息

提出了一种基于补偿模糊神经网络的智能诊断系统,该系统将神经网络和补偿模糊逻辑相结合,采用动态、全局优化的运算,充分利用了相互间的优点。在神经网络的学习算法中,动态优化补偿模糊运算,使网络更适用、更优化。网络不仅能适当调整输入输出模糊隶属函数,也能借助于补偿逻辑算法动态优化相应的模糊推理,由于补偿模糊逻辑神经网络引入了补偿模糊神经元,能使网络从初始定义的模糊规则开始训练,使网络容错率更高,系统更稳定。仿真实验证明该模型在智能诊断中具有收敛速度快,诊断精度高,而且适应性强等优点。

关键词：故障诊断补偿模糊神经网络补偿模糊运算

一种基于补偿模糊神经网络的新型图像滤波方法

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仪器仪表学报 2008年第7期29卷 1470-1474页

作者：吴定会李真纪志成江南大学电气自动化研究所无锡214122

针对图像滤波难题,将补偿模糊神经网络应用于图像滤波中,提出了基于补偿模糊神经网络(compensatory fuzzy neural network)的图像滤波方法。该方法结合了模糊逻辑的推理能力和神经网络的自适应、自学习能力。同时采用具有快速学习的补... 详细信息

针对图像滤波难题,将补偿模糊神经网络应用于图像滤波中,提出了基于补偿模糊神经网络(compensatory fuzzy neural network)的图像滤波方法。该方法结合了模糊逻辑的推理能力和神经网络的自适应、自学习能力。同时采用具有快速学习的补偿算法,引入补偿模糊神经元,使学习后的网络具有更高的容错性,并弥补了神经网络学习耗时的缺点,提高了滤波效率。模糊运算采用动态的、全局优化运算,使网络更优化,进一步改善了滤波效果。仿真结果表明,该方法对噪声具有很好地滤除作用,与现有其它滤波方法相比,具有明显的效果。

关键词：图像滤波补偿模糊神经网络滤波效率

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

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补偿模糊神经网络在磨矿控制中的应用研究

计算机仿真 2015年第9期32卷 340-344页

作者：李明旭周颖赵慧敏陈阳河北工业大学控制科学与工程学院天津300130 河北省控制工程技术研究中心天津300130

针对典型两段式磨矿控制优化中系统机理复杂、影响因素多、难以建立精确的数学模型等诸多难点问题,采用补偿模糊神经网络对磨矿控制器进行设计,通过利用模糊控制对模糊信息的处理能力和神经网络强大的学习能力很好地解决了磨矿控制中非... 详细信息

针对典型两段式磨矿控制优化中系统机理复杂、影响因素多、难以建立精确的数学模型等诸多难点问题,采用补偿模糊神经网络对磨矿控制器进行设计,通过利用模糊控制对模糊信息的处理能力和神经网络强大的学习能力很好地解决了磨矿控制中非线性、难建模等问题。补偿模糊神经元的引入,能使网络从初始正确定义的模糊规则或者初始错误定义的模糊规则进行训练,使系统具有更高的容错性,系统更稳定。仿真结果表明,矿石粒度被很好地控制在了一个较理想的范围,证明了补偿模糊神经网络对磨矿控制的有效性和实用性。

关键词：磨矿分级过程粒度补偿模糊神经网络

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一种基于补偿模糊神经网络的水质预测方法

重庆建筑大学学报 2004年第5期26卷 77-81页

作者：王海云冯裕钊张晓清赵宏伟后勤工程学院建筑与环境工程系重庆400041

在污水处理系统过程控制中,对水质变化规律进行预测是控制系统可靠、稳定运行的重要环节。介绍了基于模糊逻揖和神经网络的补偿神经网络(CFNN)及其学习算法,利用CFNN学习速度快、学习过程稳定、全局动态优化运算等特点,建立污水处理厂C... 详细信息

在污水处理系统过程控制中,对水质变化规律进行预测是控制系统可靠、稳定运行的重要环节。介绍了基于模糊逻揖和神经网络的补偿神经网络(CFNN)及其学习算法,利用CFNN学习速度快、学习过程稳定、全局动态优化运算等特点,建立污水处理厂CFNN的水质预测模型。实例预测结果表明该模型对初始值的选择不敏感,具有很好的收敛性和预测精度,适合实际工程应用。

关键词：补偿模糊神经网络水质预测污水处理

补偿模糊神经网络在埋地燃气管道风险分析中失效可能性的研究

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补偿模糊神经网络在埋地燃气管道风险分析中失效可能性的研究

作者：李龙江贵州大学

学位级别：硕士

埋地燃气管线是城市“生命线工程”的重要组成部分，具有点多，面广，线长，易受环境腐蚀，各种人为破坏及自然灾害的影响。随着城市埋地燃气管道数量的增多和运行时间的增加，埋地燃气管道在设计，元件制造，安装及运行管理中的问题逐... 详细信息

埋地燃气管线是城市“生命线工程”的重要组成部分，具有点多，面广，线长，易受环境腐蚀，各种人为破坏及自然灾害的影响。随着城市埋地燃气管道数量的增多和运行时间的增加，埋地燃气管道在设计，元件制造，安装及运行管理中的问题逐渐暴露出来，而地下燃气管道铺设在地下，工作环境相当复杂，给检修和维护又带来极大的困难，致使城市煤气管道事故时有发生。管道一旦失效将引发灾难性事故，对人民生命财产造成损失。因此，为确保埋地燃气管线的安全运行，挖掘管线潜力，减少因管线失效而引起的停气和不必要的管道更换带来的经济损失，对地埋燃气管线的故障树分析研究和风险分析研究就具有重要的意义。本研究在广泛收集国内外资料和在地下燃气管道调研的基础上，针对我国地下燃气管道的实际工作情况，对地下燃气管网的定量的风险分析进行了探索性研究。本课题根据现场采集的数据，用补偿模糊神经网络建模计算得出管线的失效风险。为了更有效的分析和改进评估中出现的问题，采用先建立数学模型，然后在计算机上进行假设模拟计算，最后通过做实验来验证，这样可以节约较多的人力，物力和财力，避免盲目的去做实验，实验层次分明，目的明确。本课题只对管道的衰老期进行风险分析研究。完成了以下9个方面的研究工作。 1．收集并整理有关埋地燃气管线的腐蚀与防护资料、历史事故记录、操作失误记录、检测技术、评价标准及操作管理的文献资料，并查找国内外相关标准，明确课题研究的方向及技术路线，了解了贵阳市煤气输送管道的运行情况，埋设施工工艺，腐蚀现状及防护措施，公司管理状况等。 2．全面细致地分析管道的失效原因，通过现有的科学方法全面细致地找出埋地燃气管道的失效机理。把影响埋地燃气管线的失效原因分为五大类(腐蚀影响因素、第三方影响因素、设计影响因素、操作影响因素和人因可靠性)130个底事件。本文在管道失效分析中，第一次提出了人因可靠性并参与了故障树影响因素的计算。 3．确定补偿模糊神经网络模型为本课题计算模糊故障树及模糊风险的首选数学模型。并确定故障树补偿模糊神经网络的输入因素权重。用改进的层次分析法和CR一致判据来确定各底事件的因素权重，为补偿模糊神经网络模型计算故障树模糊重要度的训练数据对构造提供了依据。 4．构造并计算模糊故障树。用补偿模糊神经网络进行故障树顶事件失效的可能性计算以及运用补偿模糊神经网络计算故障树模糊重要度，找出影响埋地燃气管线失效的主要原因，对底事件的影响程度进行排序，分析因素间的独立性和相互作用性，全面细致地分析每一段管道的着重影响因素。 5．进行管道风险分析。根据风险的定义，管线的风险是指管网系统在设计的工作条件下和设计的工作时间内，其不能完成预定功能的可能性及由此而产生的影响后果，管道风险可表示为管道失效的可能性和失效后果的函数。根据故障树对管道顶事件失效的可能性的计算和僮祥英同学对管网失效后果的计算，建立了风险分析的两因素的补偿模糊神经网络模型，对管道模糊风险进行了分析和计算，计算风险量和风险发生的可能性区间。并取贵阳市的部分管段分析计算，得出了管道的风险矩阵。 6．实验。做实验找出在杂散电流和其它因素共同作用下的土壤腐蚀情况。杂散电流有直流杂散电流，交流扎散电流和交直流交叉作用下的杂散电流，分别做实验来看其对土壤腐蚀的影响。实验模拟了贵阳市贵黄公路旁的高寨段土壤环境，分别给定不同环境条件下的杂散电流，看其对埋地管道的腐蚀影响，并自行设计了一套阴极保护系统，对在存在杂散电流的情况下如何用强制电流保护的方法保护管道进行了深入的研究。 7．对管道风险的分析后果进行评价。研究模型的可行性，提出相应的地埋燃气管道的减小风险的措施，进一步提出其预防措施。提出埋地燃气管道风险的可接受准则。

关键词：地下燃气管道隶属函数补偿模糊神经网络模糊故障树模糊风险模糊可能性模糊重要度模糊解耦学习算法风险后果风险矩阵

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基于补偿模糊神经网络的灰循环系统控制研究

动力工程学报 2012年第7期32卷 532-537页

作者：高明明刘吉臻高明帅杨世明吴玉平张明胜华北电力大学控制与计算机工程学院北京102206 四川白马循环流化床示范电站有限责任公司内江641000

针对循环系统回料量对循环流化床锅炉床温的影响,采用补偿模糊神经网络的建模方法,建立灰循环系统回料控制模型,选取锅炉床温变化及变化率作为输入、回料风量作为输出进行了仿真研究,并与常规控制进行比较.结果表明:补偿模糊神经网络控... 详细信息

针对循环系统回料量对循环流化床锅炉床温的影响,采用补偿模糊神经网络的建模方法,建立灰循环系统回料控制模型,选取锅炉床温变化及变化率作为输入、回料风量作为输出进行了仿真研究,并与常规控制进行比较.结果表明:补偿模糊神经网络控制器对参数变化的适应性明显优于常规控制器,补偿模糊神经网络方法对灰循环系统控制优化有实际意义.

关键词：循环流化床灰循环系统回料量补偿模糊神经网络