二氧化氮浓度时空预测:一种区间二型直觉模糊神经网络方法

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作者 赵亮 李梦威 +2 位作者 郑玉卿 崔贝贝 朱献超 《智能科学与技术学报》 CSCD 2024年第2期253-261,共9页

空气中二氧化氮浓度的高低对环境保护和公共健康具有重要影响。目前二氧化氮浓度预测方法在表征时空关联性方面存在不足。鉴于此,提出了新的使用区间二型直觉模糊神经网络时空预测二氧化氮浓度的方法。首先,阐述了该区间二型直觉模糊神... 空气中二氧化氮浓度的高低对环境保护和公共健康具有重要影响。目前二氧化氮浓度预测方法在表征时空关联性方面存在不足。鉴于此,提出了新的使用区间二型直觉模糊神经网络时空预测二氧化氮浓度的方法。首先,阐述了该区间二型直觉模糊神经网络框架,引入可变系数加权其隶属部分和非隶属部分的输出,并采用随机向量泛函链接神经网络作为规则后件;然后,为确定网络结构和参数,采用分层聚类算法得到模糊规则库,并通过最小二乘法优化网络后件的输出权值;最后,使用2018年1月至3月采集的北京市二氧化氮浓度真实数据进行数值验证。实验结果表明,与现有方法相比,该方法在短期和长期时空预测方面均取得了较高的预测精度和效率。 展开更多

关键词 二氧化氮浓度时空预测 区间二型直觉模糊神经网络 结构辨识 参数优化 最小二乘法

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基于区间二型模糊神经网络的出水氨氮软测量 被引量：13

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作者 韩红桂 陈治远 +1 位作者 乔俊飞 张会清 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第3期1032-1040,共9页

针对污水处理过程出水氨氮(ammonia nitrogen,NH4-N)难以实时检测的问题,提出了一种基于区间二型模糊神经网络(interval type-2 fuzzy neural networks,IT2FNN)的软测量方法,建立了出水NH4-N的软测量模型,实现了出水NH4-N的实时检测。首... 针对污水处理过程出水氨氮(ammonia nitrogen,NH4-N)难以实时检测的问题,提出了一种基于区间二型模糊神经网络(interval type-2 fuzzy neural networks,IT2FNN)的软测量方法,建立了出水NH4-N的软测量模型,实现了出水NH4-N的实时检测。首先,采集和预处理相关过程变量的实际运行数据,通过主元分析法筛选出与出水NH4-N相关性较强的过程变量。其次,利用IT2FNN建立所选变量与出水NH4-N的软测量模型,通过梯度下降算法对模型相关参数进行修正。最后,将基于IT2FNN的出水NH4-N软测量模型应用于实际污水处理过程。实验结果表明,提出的出水NH4-N软测量方法不仅能够实现污水处理过程出水NH4-N的实时检测,而且具有较高的检测精度。 展开更多

关键词 出水氨氮 软测量 区间二型模糊神经网络 动态建模 污水处理过程

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自组织递归区间二型模糊神经网络在动态时变系统辨识中的应用 被引量：9

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作者 李迪 陈向坚 +2 位作者 续志军 杨帆 牛文达 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第6期1406-1413,共8页

针对动态时变系统辨识过程中存在噪声干扰的问题,本文将区间二型模糊集结合到递归神经网络中,提出了自组织递归区间二型模糊神经网络以增强动态时变系统的抗噪能力。该自组织递归区间二型模糊神经网络由前件和后件两部分构成:前件为区... 针对动态时变系统辨识过程中存在噪声干扰的问题,本文将区间二型模糊集结合到递归神经网络中,提出了自组织递归区间二型模糊神经网络以增强动态时变系统的抗噪能力。该自组织递归区间二型模糊神经网络由前件和后件两部分构成:前件为区间二型模糊集模型,用于将每个规则的激活强度反馈到自身构成内反馈回路,其参数学习采用梯度下降算法;后件为带有区间权值的Takagi-Sugeno-Kang(TSK)模型,其参数学习采用有序规则卡尔曼滤波算法,且网络初始规则数为零。所有规则均通过结构学习和前后件参数同时在线学习来产生,其网络结构学习采用的是在线区间二型模糊群集。为验证提出的神经网络的优越性,将其应用到单输入单输出动态时变系统的辨识中。实验结果表明,相对于前馈一型/二型模糊神经网络、递归一型模糊神经网络,该神经网络的辨识能力强,即使在存在白噪声的条件下,也能减小测试及训练误差。 展开更多

关键词 自组织递归区间 二型模糊神经网络 卡尔曼滤波 梯度下降法 噪声干扰 动态时变系统辨识

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自组织区间二型模糊神经网络及其自适应学习算法 被引量：6

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作者 姚兰 肖建 +1 位作者 王嵩 蒋玉莲 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第6期785-791,共7页

针对复杂不确定非线性系统的辨识问题,提出一种基于聚类的自组织区间二型模糊神经网络学习算法.首先采用具有两个不同加权参数的FCM算法对输入数据进行划分来获取规则前件的不确定均值,同时结合聚类有效性标准确定模糊规则数目,从而自... 针对复杂不确定非线性系统的辨识问题,提出一种基于聚类的自组织区间二型模糊神经网络学习算法.首先采用具有两个不同加权参数的FCM算法对输入数据进行划分来获取规则前件的不确定均值,同时结合聚类有效性标准确定模糊规则数目,从而自动完成神经网络的结构辨识和规则前件参数辨识;随后给出了基于梯度下降法和Lyapunov函数稳定收敛定理的规则后件权向量学习速率的自适应学习算法.通过非线性系统辨识实例,验证了该算法与其他方法相比具有更快的收敛速度和更高的逼近精度;并且利用该算法建立了某市电力短期负荷预测模型,结果表明该模型具有较高的预测精度,泛化性能更佳. 展开更多

关键词 自组织 区间二型模糊神经网络 梯度下降法 自适应学习算法

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四旋翼微型飞行器的区间二型模糊神经网络自适应控制 被引量：9

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作者 陈向坚 李迪 +1 位作者 续志军 苏东风 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第6期1334-1341,共8页

针对四旋翼微型飞行器控制系统中存在不确定性、外界干扰等影响控制精度的问题,提出了基于区间二型模糊神经网络(IT_IIFNN)的四旋翼微型飞行器自适应控制方案。首先,根据四旋翼微型飞行器的动力学模型,设计了基于IT_IIFNN的四旋翼微型... 针对四旋翼微型飞行器控制系统中存在不确定性、外界干扰等影响控制精度的问题,提出了基于区间二型模糊神经网络(IT_IIFNN)的四旋翼微型飞行器自适应控制方案。首先,根据四旋翼微型飞行器的动力学模型,设计了基于IT_IIFNN的四旋翼微型飞行器自适应控制器,该控制器由两部分构成,其中IT_IIFNN用来在线逼近系统不确定性;鲁棒补偿器用来实时补偿IT_IIFNN的逼近误差以及外界干扰。其次,利用Lyapunov稳定理论证明此飞行器控制系统闭环稳定性。最后,通过四旋翼微型飞行器样机来验证IT_IIFNN自适应控制器的优越性。验证结果显示,在加入风速为1.5m/s的外界干扰条件下,跟踪误差可近似达到10-2。结果表明,IT_IIFNN自适应控制器具有良好的跟踪精度、稳定性及鲁棒性。 展开更多

关键词 区间二型模糊神经网络(IT-IIFNN) 四旋翼微型飞行器 鲁棒补偿器 Lyapunov稳定理论 稳定性 鲁棒性

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基于区间二型模糊神经网络的高分辨率遥感影像分割方法 被引量：2

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作者 王春艳 徐爱功 +1 位作者 姜勇 赵雪梅 《信号处理》 CSCD 北大核心 2017年第5期711-720,共10页

高分辨率遥感影像同质区域地物目标异质性增大,光谱测度空间复杂性增加使像素类属的不确定性以及分割决策不确定性增大,引起分割精度下降。提出一种基于区间二型模糊神经网络的高分辨率遥感影像监督分割方法。对同质区域构建一型高斯隶... 高分辨率遥感影像同质区域地物目标异质性增大,光谱测度空间复杂性增加使像素类属的不确定性以及分割决策不确定性增大,引起分割精度下降。提出一种基于区间二型模糊神经网络的高分辨率遥感影像监督分割方法。对同质区域构建一型高斯隶属函数模型刻画像素类属的不确定性;模糊化高斯隶属函数参数构建区间二型模糊模型处理分割决策的不确定性;以训练样本在所有类别中的一型模糊隶属度及上、下隶属度为输入,建立模糊神经网络模型并融入像素邻域关系作为模糊决策。采用文中算法、FCM方法、HMRF-FCM及区间二型模糊神经网络方法分别对合成影像及真实高分辨遥感影像进行分割,定性与定量的对比分析验证了文中算法具有更高的分割精度。 展开更多

关键词 区间二型模糊模型 高分辨率 不确定轨迹 影像分割 模糊神经网络

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基于区间二型模糊神经网络反演控制抑制二惯量系统的机械振动 被引量：2

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作者 王树波 任雪梅 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第6期611-615,共5页

针对带有不确定性和扰动的二惯量伺服系统,提出了一种基于区间二型模糊神经网络的自适应反演控制策略抑制系统的机械振动.首先建立了二惯量系统的动力学模型,设计了反演自适应控制律;其次系统中负载和电机两端未知的扰动变量定义为待估... 针对带有不确定性和扰动的二惯量伺服系统,提出了一种基于区间二型模糊神经网络的自适应反演控制策略抑制系统的机械振动.首先建立了二惯量系统的动力学模型,设计了反演自适应控制律;其次系统中负载和电机两端未知的扰动变量定义为待估计项,采用区间二型模糊神经网络对其进行估计,给出了基于区间二型模糊神经网络的参数自适应律.基于李雅普诺夫稳定性理论,证明了闭环系统输出跟踪的收敛性,并且跟踪误差可以通过调节控制参数达到任意小.仿真结果表明该方法具有较好的控制性能. 展开更多

关键词 二惯量系统 区间二型模糊神经网络 自适应控制 反演控制

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基于区间二型模糊神经网络的垂直切换算法 被引量：4

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作者 马彬 王双双 陈海波 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第5期928-935,共8页

在超密集异构无线网络中,针对传统垂直切换算法无法同时描述网络状态的模糊性和随机性,导致网络性能得不到有效提升的问题,提出一种基于区间二型模糊神经网络的垂直切换算法.重构了两阶段判决算法:在网络预筛选阶段,定义了历史接入率,... 在超密集异构无线网络中,针对传统垂直切换算法无法同时描述网络状态的模糊性和随机性,导致网络性能得不到有效提升的问题,提出一种基于区间二型模糊神经网络的垂直切换算法.重构了两阶段判决算法:在网络预筛选阶段,定义了历史接入率,结合当前候选网络集的数目设置阈值.根据接收信号强度和剩余可用带宽,对用户接收范围内的所有网络进行初步筛选;再在垂直切换判决阶段,将剩余候选网络的时延,丢包率以及误码率作为区间二型模糊神经网络的输入,利用前馈神经网络的结构完成模糊逻辑推理,经训练之后计算得到输出判决值,从而选择最佳接入网络.实验结果表明,该算法能在保证时间开销较低的同时,有效降低切换决策的错误概率,减少切换失败和切换次数,提升网络总吞吐量. 展开更多

关键词 区间二型模糊神经网络 超密集 垂直切换 模糊性 随机性

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基于正则化AdaBound的区间二型模糊神经网络软测量建模 被引量：3

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作者 冯琳 赵涛岩 +2 位作者 曹江涛 李平 商瑀 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第8期215-224,共10页

针对复杂化工过程中存在强非线性、多变量耦合、参数时变及大时滞等因素,导致监测变量软测量精度不高的问题,提出了一种基于正则化AdaBound的区间二型模糊神经网络(RAIT2FNN)软测量建模方法。首先为了解决区间二型神经网络(IT2FNN)结构... 针对复杂化工过程中存在强非线性、多变量耦合、参数时变及大时滞等因素,导致监测变量软测量精度不高的问题,提出了一种基于正则化AdaBound的区间二型模糊神经网络(RAIT2FNN)软测量建模方法。首先为了解决区间二型神经网络(IT2FNN)结构难以确定的问题,提出了一种采用激励强度和相似度定义增长和删减指标的自组织产生规则的算法。该算法利用激励强度的大小决定是否产生规则,并根据相似度进行规则的删减从而确定了区间二型模糊神经网络的结构。其次,本文提出正则化和AdaBound相结合的算法对RAIT2FNN模型相关参数进行修正,使得不同参数具有有界的自适应学习速率。最后将RAIT2FNN作为软测量模型应用于环己烷无催化氧化过程尾氧浓度预测问题中。实验结果为测试时间为0.0082,训练RMSE为0.0182,测试RMSE为0.0096,表明RAIT2FNN作为软测量模型具有预测及时且预测精度较高的优点。 展开更多

关键词 区间二型模糊神经网络 软测量 环己烷无催化氧化过程 尾氧浓度

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分组区间二型模糊神经网络抗噪逼近器的研究

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作者 吴成勇 王士同 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第26期39-42,共4页

将区间二型模糊系统与神经网络系统相结合,运用分组的思想构造抗噪逼近器,并用提出的抗噪性能评价标准进行抗噪衡量。实验结果表明,该方法具有更好的逼近能力和抗噪能力。

关键词 模糊系统 区间二型模糊 模糊神经网络 模糊逼近 抗噪逼近器

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机械臂的改进区间二型模糊神经网络控制 被引量：4

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作者 杨威 徐拥华 +2 位作者 杨永峰 胡怡 佃松宜 《空间控制技术与应用》 CSCD 北大核心 2021年第1期70-77,共8页

针对具有不确定性模型参数的双关节机械臂系统,提出基于改进区间二型模糊神经网络逼近器的自适应反演控制算法.相比于一型模糊系统,区间二型模糊系统由于自身的区间前件和隶属函数,更有效地处理高度非线性系统.然而现有的二型模糊寻找... 针对具有不确定性模型参数的双关节机械臂系统,提出基于改进区间二型模糊神经网络逼近器的自适应反演控制算法.相比于一型模糊系统,区间二型模糊系统由于自身的区间前件和隶属函数,更有效地处理高度非线性系统.然而现有的二型模糊寻找上下输出的交叉点过程中KM迭代算法计算量大、耗时高,使得传统的二型模糊系统不适用于实际控制应用.利用自适应调节因子代替KM迭代算法,在上输出和下输出建立起自适应连接,所采用的改进区间二型模糊神经网络逼近器有效解决双关节机械臂系统中不确定性参数的问题.通过李雅普诺夫方法证明了所有信号的有界性以及闭环系统的稳定性.最后仿真结果表明,基于改进区间二型模糊神经网络逼近器的自适应反演控制器可实现快速响应、更短的稳定时间和更高的跟踪精度. 展开更多

关键词 区间二型模糊系统 神经网络 自适应控制 反演控制

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基于区间二型模糊神经网络的臭氧浓度预测 被引量：2

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作者 赵晓东 徐浩然 +1 位作者 郭志萍 任改莎 《计算机应用与软件》 北大核心 2022年第6期329-335,共7页

针对传统的大气臭氧浓度预测存在预测精度低、计算效率低等问题,将模糊聚类与神经网络相结合,提出一种使用区间二型模糊神经网络进行臭氧浓度预测的方法。用模糊C均值的方法筛选出适应性最高的有效规则,并进行区间二型模糊神经网络的结... 针对传统的大气臭氧浓度预测存在预测精度低、计算效率低等问题,将模糊聚类与神经网络相结合,提出一种使用区间二型模糊神经网络进行臭氧浓度预测的方法。用模糊C均值的方法筛选出适应性最高的有效规则,并进行区间二型模糊神经网络的结构设计;使用LM算法(Levenberg-Marquardt)进行模糊神经网络的参数及权重调整。使用2018年石家庄气象臭氧数据集验证系统进行验证,并与使用梯度下降算法(Gradient Descent)的模糊神经网络系统进行比较,结果表明,该方法可以更好地预测臭氧浓度,采用LM算法比采用GD算法可获得更好的预测性能。 展开更多

关键词 臭氧浓度预测 区间二型模糊神经网络 模糊神经网络 LM算法 模糊C均值

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基于敏感性分析的区间二型模糊神经网络出水总氮软测量

13

作者 杨文琚 孙晨暄 伍小龙 《水利水电技术（中英文）》 北大核心 2023年第4期120-130,共11页

【目的】出水总氮检测在监测污水处理厂超标排放和预防水质富营养化中发挥了重要的作用,但仍存在精度低,实时性不强的问题。为解决城市污水处理过程出水总氮难以在线精准检测的问题,提出了一种基于敏感性分析的区间二型模糊神经网络(SA-... 【目的】出水总氮检测在监测污水处理厂超标排放和预防水质富营养化中发挥了重要的作用,但仍存在精度低,实时性不强的问题。为解决城市污水处理过程出水总氮难以在线精准检测的问题,提出了一种基于敏感性分析的区间二型模糊神经网络(SA-IT2FNN)出水总氮软测量方法。【方法】采用敏感性分析法(Sensitivity Analysis,SA),选取与污水处理过程出水总氮关联性较强的主元变量。然后,将所选的关键主元变量作为IT2FNN的输入变量,通过训练模型参数建立出水总氮软测量模型。【结果】仿真结果显示:对于冬季数据集,SA-IT2FNN选取6个、8个、10个主元变量进行预测时,训练时间分别为6.2 s、7.8 s、9.7 s;均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)分别为0.44、0.35、0.33。另外,SA-IT2FNN选择8主元变量预测时,夏季和冬季对应的测试RMSE分别为0.38和0.39。【结论】结果表明:SA通过对模型的输入变量降维,有效提高了模型的预测效果;基于IT2FNN的总氮软测量模型在不同工况下都能够保证预测精度,具有较好的学习和预测能力。研究成果展示了人工智能在总氮检测中的独特作用,为污水处理出水指标高精度检测提供了有效的方法。 展开更多

关键词 城市污水处理过程 出水总氮 区间二型模糊神经网络 敏感性分析法 软测量模型

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基于区间Ⅱ型FNN的MSWI过程炉膛温度控制

14

作者 汤健 田昊 +1 位作者 夏恒 乔俊飞 《北京工业大学学报》 北大核心 2025年第2期157-172,共16页

针对城市固废焚烧(municipal solid waste incineration,MSWI)过程的炉膛温度难以实现有效控制的问题,提出基于区间Ⅱ型模糊神经网络(interval type-Ⅱfuzzy neural network,IT2FNN)的炉膛温度控制方法。首先,进行炉膛温度控制特性分析... 针对城市固废焚烧(municipal solid waste incineration,MSWI)过程的炉膛温度难以实现有效控制的问题,提出基于区间Ⅱ型模糊神经网络(interval type-Ⅱfuzzy neural network,IT2FNN)的炉膛温度控制方法。首先,进行炉膛温度控制特性分析以确定对其产生影响的关键操作变量;然后,根据上述操作变量基于线性回归决策树(linear regression decision tree,LRDT)建立多入单出(multiple-input single-output,MISO)炉膛温度模型;最后,构建具有自适应参数学习的IT2FNN控制器,并证明其稳定性。在MSWI过程数据集上构建模型并进行控制,实验结果验证了所提方法的有效性。 展开更多

关键词 城市固废焚烧(municipal solid waste incineration MSWI) 炉膛温度控制 线性回归决策树(linear regression decision tree LRDT) 区间ⅱ型模糊神经网络(interval type-ⅱfuzzy neural network IT2FNN) 梯度下降法 李雅普诺夫稳定性分析

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基于二型模糊神经网络的不确定混沌系统鲁棒性自适应控制 被引量：10

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作者 李洪梅 高媛 陈向坚 《南京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第4期432-438,共7页

该文提出的鲁棒的自适应区间二型模糊神经网络控制(RAITIIFNNC)系统由一个区间二型模糊神经网络识别器与一个鲁棒性控制器组成。识别器完成了对场地不确定性的在线评估,鲁棒控制器用来减小逼近错误,两者结合可以获得更好地跟踪与同步混... 该文提出的鲁棒的自适应区间二型模糊神经网络控制(RAITIIFNNC)系统由一个区间二型模糊神经网络识别器与一个鲁棒性控制器组成。识别器完成了对场地不确定性的在线评估,鲁棒控制器用来减小逼近错误,两者结合可以获得更好地跟踪与同步混沌系统。所有的参数学习算法来源于Lyapunov稳定理论以保证网络汇聚的同时有稳定同步的表现。算例分析证明:新系统在同步两个Lorenz混沌系统时具有更好的效率。 展开更多

关键词 不确定性混沌系统 混沌同步 自适应控制 区间二型模糊神经网络 Lyapunov稳定

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模糊神经网络在自适应双轴运动控制系统中的应用 被引量：20

16

作者 陈向坚 李迪 +1 位作者 白越 续志军 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第7期1643-1650,共8页

为了更好地提高工艺加工平台的精确度,结合自适应控制与区间二型模糊神经网络理论设计了一个双轴运动控制系统。该系统通过控制两个场向永磁同步电机来定位X-Y双轴运动转子的位置,从而跟踪预设的蝶形曲线。针对由区间二型模糊神经网络... 为了更好地提高工艺加工平台的精确度,结合自适应控制与区间二型模糊神经网络理论设计了一个双轴运动控制系统。该系统通过控制两个场向永磁同步电机来定位X-Y双轴运动转子的位置,从而跟踪预设的蝶形曲线。针对由区间二型模糊神经网络的有限规则产生的不可避免的逼近误差和优化的参数向量等集中不确定性因素,设计了自适应集中不确定性估计律,并通过在线鲁棒补偿器处理集中不确定性的值。最后,通过TMS320C32数字信号处理器运行了本文提出的控制算法。实验结果验证了基于区间二型模糊神经网络设计的双轴运动控制系统的轨迹跟踪精确度较高。与一型模糊神经网络控制系统相比,区间二型模糊神经网络控制系统具有更好的控制性能,鲁棒性更强。 展开更多

关键词 区间二型模糊神经网络 双轴运动控制系统 永磁同步电机 LYAPUNOV稳定性理论

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模糊神经网络在机载相机稳像中的应用 被引量：3

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作者 李迪 陈向坚 +1 位作者 续志军 白越 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第8期1540-1545,共6页

针对解决微型飞行器空中拍摄的图像抖动问题,采用自组织递归区间二型模糊神经网络的函数逼近及泛化能力对微型飞行器上的相机振动规律进行模拟,预测机载相机的振动矢量.该自组织递归区间二型模糊神经网络的初始规则数为零,所有规则都是... 针对解决微型飞行器空中拍摄的图像抖动问题,采用自组织递归区间二型模糊神经网络的函数逼近及泛化能力对微型飞行器上的相机振动规律进行模拟,预测机载相机的振动矢量.该自组织递归区间二型模糊神经网络的初始规则数为零,所有规则都是通过结构和参数同时在线学习来产生,网络结构学习采用的是在线区间二型模糊群集,提高自组织递归区间二型模糊神经网络的稳定性及计算精度.仿真结果表明:将自组织递归区间二型模糊神经网络与双BP神经网络进行对比,利用自组织递归区间二型模糊神经网络对微型飞行器相机振动矢量进行预测的精度高. 展开更多

关键词 自组织递归区间二型模糊神经网络 实时稳像 泛化能力 微型飞行器机载相机

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改进区间二型模糊神经网络的遥感图像分割方法

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作者 王春艳 王子康 《地球信息科学学报》 北大核心 2025年第2期522-535,共14页

【目的】高分辨率遥感图像具有丰富和精细的空间信息,但其丰富的细节却模糊了不同土地覆盖类型间的界限,增加了分割的模糊性和不确定性。针对遥感图像分割领域的这一问题,本文提出一种改进区间二型模糊神经网络的新型遥感图像分割方法... 【目的】高分辨率遥感图像具有丰富和精细的空间信息,但其丰富的细节却模糊了不同土地覆盖类型间的界限,增加了分割的模糊性和不确定性。针对遥感图像分割领域的这一问题,本文提出一种改进区间二型模糊神经网络的新型遥感图像分割方法。【方法】该方法通过引入空间邻域信息及模型混合策略,构建混合回归隶属函数,实现对数据复杂特征的精细表达,以提升模型的适应性和特征提取能力;通过构建混合回归隶属函数的不确定区域来映射模糊和不确定的遥感数据特征,提高模型的鲁棒性;使用全连接神经网络结构进行特征整合,进一步增强模型的学习能力,同时引入焦点损失函数缓解类别不平衡问题的影响。【结果】在WHDLD和Potsdam数据集上进行的地物类别分割实验中,提出方法的分割精度优于DeepLab v3+和UNet++,与区间二型模糊神经网络方法相比,总体精度平均提升了8.31%和10.48%,Kappa值提升14.07%和14.59%,F1-score提升16.36%和12.31%。【结论】实验结果表明,提出方法成功应对了遥感图像分割中的模糊性和不确定性,有效缓解了土地覆盖分割中区域噪声造成的影响,具有分割精度高、泛化能力强等特点。 展开更多

关键词 遥感图像分割 模糊性 不确定区域 高分辨率 区间二型 神经网络

原文传递

液压挖掘机工作装置的区间Ⅱ型模糊控制 被引量：3

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作者 董立红 赵鹏兵 《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第4期707-714,共8页

针对液压伺服系统中阀的流量非线性、泵的流量脉动、液压缸的非线性摩擦力和测量噪声等不确定性干扰因素对液压挖掘机工作装置位置控制精度的影响,建立了动臂液压驱动系统的非线性数学模型并设计了区间Ⅱ型模糊控制(IT2FLC)算法。该算... 针对液压伺服系统中阀的流量非线性、泵的流量脉动、液压缸的非线性摩擦力和测量噪声等不确定性干扰因素对液压挖掘机工作装置位置控制精度的影响,建立了动臂液压驱动系统的非线性数学模型并设计了区间Ⅱ型模糊控制(IT2FLC)算法。该算法将传统I型模糊集合中的隶属度值再次进行模糊化表示,即其隶属度值本身为I型模糊系统。Ⅱ型模糊系统增强了集合的模糊性,从而提高了其处理不确定性的能力。仿真分析和实验结果表明,与传统Ⅰ型模糊控制(T1FLC)相比,基于IT2FLC的液压驱动系统具有控制精度高、鲁棒性强、抑制干扰能力强等优点,其能有效减小输入信号突变导致的超调和振荡,并显著提高输入信号平稳变化时的跟踪精度。 展开更多

关键词 液压驱动系统 区间ⅱ型模糊控制 非线性摩擦 不确定性

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区间Ⅱ型变论域自适应模糊逻辑控制器 被引量：1

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作者 赵国亮 张永立 李洪兴 《大连理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第6期914-920,共7页

在变论域自适应模糊控制方法的基础上,结合Ⅱ型模糊集较强的鲁棒性和处理不确定性问题的能力,设计了一种区间Ⅱ型变论域自适应模糊逻辑控制器.为了使控制器保持在最优状态,采用粒子群优化算法来优化隶属度函数;然后由Lyapunov方法证明... 在变论域自适应模糊控制方法的基础上,结合Ⅱ型模糊集较强的鲁棒性和处理不确定性问题的能力,设计了一种区间Ⅱ型变论域自适应模糊逻辑控制器.为了使控制器保持在最优状态,采用粒子群优化算法来优化隶属度函数;然后由Lyapunov方法证明了区间Ⅱ型变论域自适应模糊逻辑控制器的稳定性.对Duffing系统和1维6卷混沌系统的仿真表明,区间Ⅱ型变论域自适应模糊逻辑控制器可以很好地跟踪参考信号,较之变论域模糊逻辑控制器,其可以有效地防止抖震且控制量较小. 展开更多

关键词 自适应模糊控制 变论域 区间ⅱ型模糊逻辑系统

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