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改进型T-S模糊神经网络风电功率预测模型的研究被引量：8: 1; 作者张维杰田建艳 +3 位作者王芳张晓明韩肖清王鹏《自动化仪表》 CAS 北大核心 2014年第12期39-42,共4页; 为了提高风电功率的预测精度,在分析其主要影响因素的基础上,针对T-S模糊神经网络收敛速度慢、计算量大等缺点,提出了一种改进型T-S模糊神经网络风电功率预测模型。首先采用椭圆基函数作为隶属函数,扩展其接收域;其次利用模糊C-均值聚... 展开更多; 关键词风电功率预测改进型T-S模糊神经网络椭圆基函数模糊C-均值聚类惯性项; 在线阅读下载PDF 职称材料

CGA优化改进型T-S模糊神经网络的三级倒立摆控制被引量：1: 2; 作者张秀玲郝爽 +2 位作者齐晴程艳涛侯代标《沈阳大学学报（自然科学版）》 CAS 2016年第3期206-211,218,共7页; 针对三级倒立摆这一典型控制对象,建立了基于CGA优化的改进型T-S模糊神经网络控制器,完成了三级倒立摆的稳摆控制,将CGA与GA优化结果进行了对比,给出MATLAB仿真结果.结果表明:设计的控制器对于三级倒立摆的稳摆控制是有效的,而且CGA算... 展开更多; 关键词三级倒立摆 CGA 改进型TS模糊神经网络控制; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于模糊神经网络的规则巨型框架结构风荷载特性预测与研究: 3; 作者佟伟王汝恒 +2 位作者贾彬熊曜郭文《四川建筑科学研究》北大核心 2009年第1期72-75,共4页; 应用模糊神经网络方法,结合规则的巨型框架结构的风洞试验,成功地预测了表面有凸出梁柱的规则巨型框架结构的风压分布特性。结果表明,采用该方法可以综合考虑各因素的影响,并能有效、简捷地处理常规方法难以解决的问题。; 关键词改进的加乘型模糊神经网络巨型框架风压分布预测; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于样本聚类模糊神经网络的刀具磨损状态实时识别被引量：1: 4; 作者刘建萍郑启伦 +1 位作者陈统坚刘璨《机械制造》北大核心 2001年第5期10-12,共3页; 利用一种根据K－means方法对样本聚类后建立的改进型模糊神经网络(MTFNN)模型，对刀具后刀面磨损量进行在线工况实时识别。仿真结果表明该工况辨识模型精度高，收敛速度快，实用性较强，适宜于复杂的、非线性加工系统建模。; 关键词刀具磨损状态识别改进型模糊神经网络电机电信信号; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于冲击响应特性的锂电池SOH估计被引量：1: 5; 作者李华森林琼斌 +1 位作者詹银代妍妍《电气开关》 2022年第6期68-73,共6页; 随着电动汽车快速增长和智能电网飞速发展的时代的到来,人们对电池的需求与日俱增。健康状态(SOH)是监测电池状态的关键参数,SOH决定了电池能否安全、稳定地运行。本文提出一种基于冲击响应特性的锂电池SOH快速估计方法。首先,本文提出... 展开更多; 关键词冲击响应特性健康状态改进型模糊小脑模型神经网络特征提取; 在线阅读下载PDF 职称材料

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