检索结果-南通市图书馆

T-S模糊神经网络在产品服务质量评估中的应用

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制造业自动化 2022年第1期44卷 131-133页

作者：宋祥魏振钢石硕姬晓飞中国海洋大学信息科学与工程学部青岛266000

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]的产品服务质量评估模型。该网络结构分为前件和后件网络两部分,其中前者用于匹配模糊规则,后者则采用传... 详细信息

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]的产品服务质量评估模型。该网络结构分为前件和后件网络两部分,其中前者用于匹配模糊规则,后者则采用传统全连接网络对输入数据数据进行学习。根据仿真模拟所得到的结果表明,此模型应用于现实中的产品服务质量评估是有效可行的。

关键词： T-S模糊神经网络产品服务质量评估服务等级

基于T-S模糊神经网络的飞行学员飞行技能评价模型构建研究

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载人航天 2023年第5期29卷 616-623页

作者：李根汪海波司海青潘亭刘海波南京航空航天大学通用航空与飞行学院南京210016

为准确评价飞行学员飞行技能的优劣,在分析飞行学员起落航线各飞行阶段任务的基础上,参照飞行训练手册并结合与教员的访谈,建立了飞行学员飞行技能评价指标体系。运用T-S模糊神经网络搭建的飞行技能评价模型实现对飞行学员飞行技能评价... 详细信息

为准确评价飞行学员飞行技能的优劣,在分析飞行学员起落航线各飞行阶段任务的基础上,参照飞行训练手册并结合与教员的访谈,建立了飞行学员飞行技能评价指标体系。运用T-S模糊神经网络搭建的飞行技能评价模型实现对飞行学员飞行技能评价,采集118名飞行学员飞行数据(有效数据110组),80组数据用于训练模型,30组数据用于测试,以验证模型评价的适用性和精确度。结果表明:T-S模糊神经网络具有很好的学习效率,评价飞行学员飞行技能准确度为976%,该方法构建出的评价模型应用于飞行学员飞行技能评价有效可行。

关键词： T-S模糊神经网络起落航线飞行数据飞行技能评价

基于PsO优化T-S模糊神经网络的磨矿粒度预测

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烧结球团 2022年第4期47卷 64-70页

作者：黎芬芳崔桂梅内蒙古科技大学信息工程学院内蒙古包头014010

选矿厂二段磨矿粒度是影响精品矿位和回收率的关键因素。本文针对目前选矿厂无法对磨矿粒度进行实时检测的问题,结合二段磨矿过程,使用基于粒子群算法(PsO)优化T-S模糊神经网络的方法,建立二段磨矿粒度软测量模型;并采集选矿厂实际生产... 详细信息

选矿厂二段磨矿粒度是影响精品矿位和回收率的关键因素。本文针对目前选矿厂无法对磨矿粒度进行实时检测的问题,结合二段磨矿过程,使用基于粒子群算法(PsO)优化T-S模糊神经网络的方法,建立二段磨矿粒度软测量模型;并采集选矿厂实际生产数据,进行模型对比试验。结果表明:PsO优化T-S模糊神经网络的模型命中率为94%,平均相对误差为0.005 4,模型性能明显优于T-S模糊神经网络模型和RBF神经网络模型;优化模型能有效解决二段磨矿粒度与变量间的模糊性问题,且预测精度较高,满足选矿厂对二段磨矿粒度实时检测的要求。本文研究成果可为二段磨矿粒度软测量建模提供新策略。

关键词：球磨机磨矿粒度软测量模型粒子群算法 T-S模糊神经网络

基于T-S模糊神经网络的光伏组件在线健康诊断

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传感器与微系统 2021年第12期40卷 153-156,160页

作者：王福忠侯奥张丽河南理工大学电气工程与自动化学院河南焦作454000

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输出并选取特征向量;其次,利用模糊C均值(FCM)及自适应LM算法对T-S模糊神经网络进行了优化;最后,通过仿... 详细信息

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输出并选取特征向量;其次,利用模糊C均值(FCM)及自适应LM算法对T-S模糊神经网络进行了优化;最后,通过仿真验证了模型的有效性和可行性。仿真结果表明:本文诊断方法的诊断正确率达到了94%,诊断精度与收敛速度都优于传统T-S模糊神经网络模型。

关键词：光伏组件 T-S模糊神经网络模糊C均值自适应LM 健康诊断

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基于T-S模糊神经网络模型的极移预报方法

测绘通报 2020年第S01期 205-209页

作者：熊峰李宗春郭迎钢付永健汪文琪信息工程大学河南郑州450001

为提高极移的预报精度,本文建立了基于T-S模糊神经网络的极移预报模型。首先利用最小二乘对极移序列中的趋势项进行拟合外推,然后建立tsFNN预报模型对最小二乘拟合残差部分进行训练和预报,最后合并最小二乘外推值和tsFNN模型预报值得到... 详细信息

为提高极移的预报精度,本文建立了基于T-S模糊神经网络的极移预报模型。首先利用最小二乘对极移序列中的趋势项进行拟合外推,然后建立tsFNN预报模型对最小二乘拟合残差部分进行训练和预报,最后合并最小二乘外推值和tsFNN模型预报值得到最终的极移预报值。在试验中,本文基于T-S模糊神经网络模型对不同跨度的极移预报进行研究,并与BP神经网络的预报效果进行对比,结果表明,该预报模型能很好地克服神经网络收敛速度慢、易陷入局部极值、预报精度较低的缺点,可以有效地用于极移预报。

关键词：地球定向参数极移预报 T-S模糊神经网络

T-S模糊神经网络在冠心病智能诊断中的应用

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科技导报 2018年第17期36卷 91-96页

作者：刘铭聂磊周芷茜长春工业大学数学与统计学院长春130012 密苏里大学电气工程与计算机科学学院美国哥伦比亚65211

冠心病是一种最为常见的心血管疾病,近年来在中国的发病率与死亡率逐年升高,准确诊断和及时治疗是有效降低冠心病死亡率的主要措施。通过引入模糊系统的理论,在传统BP神经网络结构中加入了模糊层与模糊规则计算层,建立了t-s模糊神经网... 详细信息

冠心病是一种最为常见的心血管疾病,近年来在中国的发病率与死亡率逐年升高,准确诊断和及时治疗是有效降低冠心病死亡率的主要措施。通过引入模糊系统的理论,在传统BP神经网络结构中加入了模糊层与模糊规则计算层,建立了T-S模糊神经网络模型。使用该模型对采集于克利夫兰诊所的297组数据进行分析预测,与传统BP神经网络预测结果对比显示,T-S模糊神经网络模型的平均准确率为82.93%,而传统BP神经网络的平均准确率为75.56%,表明T-S模糊神经网络模型在冠心病的智能诊断中具有较高的预测准确率。

关键词：冠心病模糊系统 BP神经网络 T-S模糊神经网络

基于T-S模糊神经网络的新型烟叶烤房控制系统研究

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甘肃农业大学学报 2018年第5期53卷 217-224页

作者：李光尧曹阳刘维岗舒成松张大斌贵州大学机械工程学院贵州贵阳550025

【目的】为了准确控制烟叶烘烤过程的温度和湿度,提高烟叶烘烤品质,设计了一种基于T-S模糊神经网络烟叶烤房控制系统.【方法】从能量守恒和水汽平衡定律出发分析了烟叶烘干过程,建立了双输入双输出的烤房温湿度耦合动态数学模型.结合模... 详细信息

【目的】为了准确控制烟叶烘烤过程的温度和湿度,提高烟叶烘烤品质,设计了一种基于T-S模糊神经网络烟叶烤房控制系统.【方法】从能量守恒和水汽平衡定律出发分析了烟叶烘干过程,建立了双输入双输出的烤房温湿度耦合动态数学模型.结合模糊控制的专家知识表达能力和神经网络自学习特点,设计了基于T-S模糊神经网络控制器.将该控制器与常规PID控制器在simulink环境下进行仿真对比和烘烤实验对比.【结果】仿真结果表明:T-S模糊神经网络控制器性能优异,其干球温度调节时间和超调量分别减小18s和2.96%,湿球温度调节时间减小了37s.烘烤实验表明:基于T-S模糊神经网络的新型烟叶烤房控制器相对普通控制器,其全过程的干球温度平均误差降低了71%,湿球温度平均误差降低了68%,烤后上等烟比例提高了2.86%,中等烟比例提高了2.46%.【结论】新型烟叶烤房控制系统比普通控制系统能够更好地跟随烘烤工艺曲线,烤后烟叶品质与其所产生的经济效益显著提升.

关键词：烤房控制器温湿度耦合建模 T-S模糊神经网络

基于T-S模糊神经网络的地铁深基坑安全预警

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中国安全科学学报 2018年第8期28卷 161-167页

作者：王乾坤年春光杨冬张雨峰武汉理工大学土木工程与建筑学院湖北武汉430070 武汉地铁集团有限公司质量安全部湖北武汉430030 保利(武汉)房地产开发有限公司湖北武汉430040

为提高地铁深基坑施工安全预警的准确性和高效性,针对传统预警信息分析处理过程中存在的单指标评判、人为随意决策、不同指向的信息错误组合等问题,提出基于T-S模糊神经网络的多信息融合模型。以黄浦新城站深基坑工程为背景,从空间区位... 详细信息

为提高地铁深基坑施工安全预警的准确性和高效性,针对传统预警信息分析处理过程中存在的单指标评判、人为随意决策、不同指向的信息错误组合等问题,提出基于T-S模糊神经网络的多信息融合模型。以黄浦新城站深基坑工程为背景,从空间区位和事故警情2个方面识别与筛选安全预警信息源;运用T-S模糊神经网络构建多信息融合模型,选取大量样本对模型进行训练与检测,以提高模型的有效性和泛化能力;融合预警信息并对融合结果进行分析。结果表明：空间区位和事故警情的融合结果与现场的警情位置和警情类型相吻合,证明该融合模型在深基坑施工安全预警中具有可行性与适用性。

关键词： T-S模糊神经网络地铁深基坑安全预警多源信息识别多源信息融合

基于T-S模糊神经网络的PM2.5预测研究

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控制工程 2018年第3期25卷 391-395页

作者：乔俊飞蔡杰韩红桂北京工业大学信息学部

针对大气中PM2.5浓度难以预测的问题，提出了基于T-S模糊神经网络的PM2.5预测方法。首先，利用实测数据，基于偏最小二乘选取与PM2．5相关的辅助变量。其次，利用T-S模糊神经网络建立相关变量与PM2.5浓度之间的软测量模型，并利用历史... 详细信息

针对大气中PM2.5浓度难以预测的问题，提出了基于T-S模糊神经网络的PM2.5预测方法。首先，利用实测数据，基于偏最小二乘选取与PM2．5相关的辅助变量。其次，利用T-S模糊神经网络建立相关变量与PM2.5浓度之间的软测量模型，并利用历史数据对模型进行训练。最后，将基于T-S模糊神经网络的软测量模型应用于实际环境，实验结果显示该方法能够对PM2．5进行实时预测。通过与其他方法比较表明，基于T-S模糊神经网络的PM2.5预测方法训练效果更好，预测精度更高。

关键词： PM2.5预测偏最小二乘辅助变量 T-S模糊神经网络模型