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基于改进模糊神经网络的新能源配网电力负荷超短期预测方法
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作者 宋小芹 《信息技术与信息化》 2025年第2期26-29,共4页
随着新能源接入配网比例的提升,超短期电力负荷数据展现出复杂的特性,导致梯度呈现出非线性特征。为此,提出一种基于改进模糊神经网络的新能源配网电力负荷超短期预测方法。该方法为反映配网电力负荷的真实状况并减少预测误差,先对新能... 随着新能源接入配网比例的提升,超短期电力负荷数据展现出复杂的特性,导致梯度呈现出非线性特征。为此,提出一种基于改进模糊神经网络的新能源配网电力负荷超短期预测方法。该方法为反映配网电力负荷的真实状况并减少预测误差,先对新能源配网电力负荷数据进行预处理。然后将预处理后的数据作为输入,构建模糊神经网络的负荷预测模型。由于模糊神经网络的权重参数初始值影响训练结果,引入粒子群算法进行模型优化,将模糊化层与规则库划分为隐含层,解模糊化层划分为输出层,实现模型的精准构建,提高预测精度。最后应用实验验证所提方法的先进性,实验结果表明:该方法具有较高的预测准确性和稳定性,并且计算效率也比较高。与对比方法相比,该方法能够有效地应对新能源配网电力负荷的复杂性和不确定性,为电力系统的运行和调度提供强有力的支持。 展开更多
关键词 新能源 配电网 电力负荷预测 改进模糊神经网络 数据预处理
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基于改进模糊神经网络的细胞活性预测
2
作者 李向广 孙金金 +1 位作者 吴云昭 陈世闯 《自动化应用》 2024年第17期20-23,共4页
针对细胞活性的预测问题,提出了一种利用自适应差分进化算法优化的模糊神经网络(ADE-FNN)预测模型。首先,通过模糊化处理细胞培养过程中的多种影响因素(如培养基成分、温度、pH值等),将这些因素作为模糊神经网络的输入。然后,利用已有... 针对细胞活性的预测问题,提出了一种利用自适应差分进化算法优化的模糊神经网络(ADE-FNN)预测模型。首先,通过模糊化处理细胞培养过程中的多种影响因素(如培养基成分、温度、pH值等),将这些因素作为模糊神经网络的输入。然后,利用已有的细胞活性数据对模型进行训练,优化网络参数。经过多次迭代和调整,模型逐渐学习到输入与输出之间的复杂映射关系。最后,利用细胞活性仿真实验验证所提ADE-FNN算法的性能。结果表明,基于模糊神经网络的细胞活性预测模型具有较高的预测精度和泛化能力。与传统的统计方法相比,该模型能够更好地处理数据中的不确定性和噪声,从而提供更准确的预测结果。此外,该模型还具有较好的可解释性,有助于深入理解细胞活性的影响因素及其作用机制。 展开更多
关键词 模糊神经网络 差分进化 新颖变异策略 自适应变异因子 细胞活性预测
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基于改进BP神经网络的机械手抓取力模糊PID控制
3
作者 王菊 管声启 +2 位作者 李杭 管杰 师红宇 《机械与电子》 2024年第12期25-30,共6页
为了提高机械手在易碎零件抓取过程中力的稳定性,提出了一种改进BP神经网络的机械手抓取力模糊PID控制算法。首先,分析机械手抓取力控制的特性,提出BP神经网络算法与模糊PID控制结合的策略。其次,利用改进的BP神经网络实时调整模糊规则... 为了提高机械手在易碎零件抓取过程中力的稳定性,提出了一种改进BP神经网络的机械手抓取力模糊PID控制算法。首先,分析机械手抓取力控制的特性,提出BP神经网络算法与模糊PID控制结合的策略。其次,利用改进的BP神经网络实时调整模糊规则和隶属度函数,通过改进后的BP神经网络算法优化模糊PID控制器的相关参数;在此基础上,采用所设计的模糊神经网络PID控制器,实现了PID参数动态调整的问题。最后,进行仿真实验,结果表明所设计的抓取力模糊PID控制算法,超调量仅为3.07%,调节时间为3 ms,扰动整定时间为1.2 ms,改善了抓取力控制系统的稳态性能,提高了控制精度。 展开更多
关键词 机械手 抓取力控制 改进BP神经网络 模糊神经网络PID控制器 稳态性能
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基于改进模糊神经网络的小电流接地系统故障选线研究
4
作者 任一帆 刘翔 赵骕璠 《消费电子》 2024年第11期173-175,共3页
小电流接地系统故障选线前需要先收集大量的故障数据,这导致故障选线响应速度慢。基于改进模糊神经网络对小电流接地系统故障选线展开研究,深入分析小电流接地系统在暂态和稳态下的故障特征,利用改进的模糊神经网络来提取这些故障特征,... 小电流接地系统故障选线前需要先收集大量的故障数据,这导致故障选线响应速度慢。基于改进模糊神经网络对小电流接地系统故障选线展开研究,深入分析小电流接地系统在暂态和稳态下的故障特征,利用改进的模糊神经网络来提取这些故障特征,建立相应的故障判据体系,实现小电流接地故障的选线。实验结果表明,采用本研究设计的选线方法,故障检测时间与选线决策时间较短,具有较快的响应速度。 展开更多
关键词 改进模糊神经网络 小电流接地系统 接地系统故障 故障选线
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改进的模糊细胞神经网络(IFCNN)的应用与研究 被引量:3
5
作者 付端 王士同 胡德文 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2006年第1期114-117,共4页
运用模糊细胞神经网络(FCNN)来分割白细胞显微图像,在边缘检全上的效果尚不理想,针对此问题,提出了改进的模糊细胞神经网络(IFCNN),该网络基于生物细胞脉冲原理,具有好的收敛和稳定性.实验结果表明,它能有效地克服已有方法无法克服的边... 运用模糊细胞神经网络(FCNN)来分割白细胞显微图像,在边缘检全上的效果尚不理想,针对此问题,提出了改进的模糊细胞神经网络(IFCNN),该网络基于生物细胞脉冲原理,具有好的收敛和稳定性.实验结果表明,它能有效地克服已有方法无法克服的边缘检出问题,使得分割图像能更好的接近真实图像. 展开更多
关键词 图像处理 细胞神经网络 模糊神经网络 细胞 参数模板
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基于模糊粗糙集与改进聚类的神经网络风速预测 被引量:88
6
作者 刘兴杰 岑添云 +1 位作者 郑文书 米增强 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第19期3162-3169,共8页
提高风电功率预测精度是保障风电场和电力系统安全稳定运行的有效手段。神经网络方法已在风电功率预测中得到了广泛应用,并取得了不错的效果,而网络的输入变量与训练样本对其预测性能有着重要影响。基于此,提出一种基于模糊粗糙集与改... 提高风电功率预测精度是保障风电场和电力系统安全稳定运行的有效手段。神经网络方法已在风电功率预测中得到了广泛应用,并取得了不错的效果,而网络的输入变量与训练样本对其预测性能有着重要影响。基于此,提出一种基于模糊粗糙集与改进聚类的神经网络风速预测方法。采用模糊粗糙集对影响风电场风速的多种因素进行了属性约简,得到优化了的模型输入及各属性对风速的重要性;采用基于属性重要性的加权欧氏距离对传统聚类进行改进,建立了各聚类预测模型,并提取相似性较高的数据作为训练样本训练各类预测模型,对训练样本实现了优选;根据当前属性值选择匹配的模型对风速进行预测。以华北地区某风电场实际数据为例进行了实验,结果表明该方法能在较少的模型输入下有效地提高预测精度。 展开更多
关键词 风电场 风速预测 神经网络 模糊粗糙集 属性约简 改进聚类 加权欧氏距离
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基于改进型PSO的模糊神经网络PM_(2.5)浓度预测 被引量:21
7
作者 马天成 刘大铭 +1 位作者 李雪洁 孙川川 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2014年第9期3258-3262,共5页
为科学合理地预测大气污染物PM2.5颗粒物浓度变化规律,分析PM2.5颗粒物浓度变化历史数据,综合判断外部条件(温度、风速、天气状况)和内部条件(其它污染物的浓度)对PM2.5颗粒物浓度变化的影响。采用一种改进型PSO优化的模糊神经网络,将... 为科学合理地预测大气污染物PM2.5颗粒物浓度变化规律,分析PM2.5颗粒物浓度变化历史数据,综合判断外部条件(温度、风速、天气状况)和内部条件(其它污染物的浓度)对PM2.5颗粒物浓度变化的影响。采用一种改进型PSO优化的模糊神经网络,将粒子群算法与模糊神经网络进行融合,发挥PSO算法全局寻优的特点,预测PM2.5颗粒物浓度的变化规律。对某市2013年PM2.5颗粒物浓度进行预测和验证,验证结果表明,该算法具备良好的预测精度。 展开更多
关键词 PM2.5浓度预测 改进型PSO算法 模糊理论 神经网络 模型参数
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基于改进遗传算法的温湿度模糊神经网络控制器 被引量:12
8
作者 李秀梅 赵春江 +1 位作者 乔晓军 刘华毅 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第1期259-262,共4页
为了创造适合作物生长的环境,针对温室系统的特点,该文提出了一种基于改进遗传算法的模糊神经网络控制器,利用改进遗传算法训练模糊神经网络模型,采用此模糊神经网络控制器控制温室系统,由数值实验可以看到采用此控制器的温室系统具有... 为了创造适合作物生长的环境,针对温室系统的特点,该文提出了一种基于改进遗传算法的模糊神经网络控制器,利用改进遗传算法训练模糊神经网络模型,采用此模糊神经网络控制器控制温室系统,由数值实验可以看到采用此控制器的温室系统具有响应速度快、过程平稳、编程简单的特点。 展开更多
关键词 模糊神经网络控制器 改进遗传算法 温室
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一种改进模糊神经网络及其在故障诊断中的应用 被引量:7
9
作者 何成兵 顾煜炯 杨昆 《振动工程学报》 EI CSCD 北大核心 2003年第1期95-98,共4页
构造了一种改进模糊神经网络模型 ,该网络由四层神经元构成 ,第二层为模糊化层 ,文中给出了该层的通用隶属函数表达式。计及否定规则的影响 ,提出了扩展通用隶属函数的概念 ,并结合汽轮发电机组振动故障的不同特征征兆 ,给出了其具体表... 构造了一种改进模糊神经网络模型 ,该网络由四层神经元构成 ,第二层为模糊化层 ,文中给出了该层的通用隶属函数表达式。计及否定规则的影响 ,提出了扩展通用隶属函数的概念 ,并结合汽轮发电机组振动故障的不同特征征兆 ,给出了其具体表达式。在该网络的第二层与第四层间建立了部分直接连接关系 ,根据不同征兆对故障诊断结果的重要度不同 ,赋予了部分连接的优先权值 ,阐述了建立部分连接的依据和优先权值的确定方法。给出了网络的具体学习算法 ,并从单故障和多故障识别两个角度 ,比较了该模型与某改进 BP网络的诊断结果 。 展开更多
关键词 改进模糊神经网络 故障诊断 模糊数学 汽轮发电机
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基于改进的模糊神经网络的短期负荷预测 被引量:6
10
作者 耿伟华 孙衢 +1 位作者 张翠霞 陈晓燕 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2007年第5期29-32,共4页
影响短期电力负荷预测的因素是多方面的,除节假日、日期类型和气象因素外,还有拉电或限电行为、持续高温等许多干扰因素。针对这些干扰因素,引入了"干预项",进而提出了一种改进的模糊神经网络预测的新方法;阐述了应用该方法... 影响短期电力负荷预测的因素是多方面的,除节假日、日期类型和气象因素外,还有拉电或限电行为、持续高温等许多干扰因素。针对这些干扰因素,引入了"干预项",进而提出了一种改进的模糊神经网络预测的新方法;阐述了应用该方法进行短期负荷预测的基本原理、网络模型和预测过程。实例分析中分别给出了经"干预项"和未经"干预项"处理后的预测结果,未经"干预项"处理的预测误差明显偏大。同时采用三种方法对不同日期类型进行预测,结果表明新方法的预测误差最小,预测精度较高。 展开更多
关键词 短期负荷预测 改进模糊神经网络 模糊推理
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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
11
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... 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-均值聚类确定其中心值;然后引入惯性项加快网络的收敛速度;最后分别对四季短期风电功率进行预测。仿真结果表明,改进型T-S模糊神经网络有效地提高了短期风电功率的预测精度,具有一定的实用价值。 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
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基于改进粒子群算法的模糊神经网络变压器油色谱监测故障诊断策略 被引量:7
12
作者 王娅娜 黄新波 +1 位作者 宋桐 朱永灿 《广东电力》 2013年第5期82-86,92,共6页
针对标准误差反向传播(back propagation,BP)神经网络算法易陷入局部最优、收敛速度缓慢等问题,提出一种基于改进粒子群算法的模糊神经的变压器油色谱故障诊断方法。该方法首先通过模糊编码边界对网络输入模糊化;再结合非线性策略的惯... 针对标准误差反向传播(back propagation,BP)神经网络算法易陷入局部最优、收敛速度缓慢等问题,提出一种基于改进粒子群算法的模糊神经的变压器油色谱故障诊断方法。该方法首先通过模糊编码边界对网络输入模糊化;再结合非线性策略的惯性权重及学习因子改进的粒子群BP网络算法来诊断变压器故障类型,既能平衡全局搜索和局部搜索能力,还可以避免BP神经网络陷入局部最优;最后,采用MATLAB软件对变压器油色谱数据进行仿真,结果表明该方法具有收敛速度快、诊断准确率高、泛化能力强等优点。 展开更多
关键词 变压器 改进粒子群算法 神经网络 模糊化编码边界 色谱检测 故障诊断
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基于改进的灰色预测的模糊神经网络控制 被引量:11
13
作者 周国雄 吴敏 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2010年第10期2333-2336,共4页
采用等维新信息和提高原始数据列光滑度的方法对灰色预测模型进行改进,具有预测更准确的效果,结合采用模糊神经网络控制的精确稳定性特点,提出一种改进的灰色预测的孵化模糊神经网络控制算法,将其应用在具有大滞后、强干扰的孵化过程中... 采用等维新信息和提高原始数据列光滑度的方法对灰色预测模型进行改进,具有预测更准确的效果,结合采用模糊神经网络控制的精确稳定性特点,提出一种改进的灰色预测的孵化模糊神经网络控制算法,将其应用在具有大滞后、强干扰的孵化过程中。仿真和实际结果表明,提出的控制策略能够有效克服时滞过程的超调问题,具有较强的鲁棒性和自适应性。 展开更多
关键词 改进的灰色预测 等维新信息 光滑度 模糊神经网络控制
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改进型B样条模糊神经网络 被引量:3
14
作者 丛爽 宋瑞祥 +1 位作者 钱镇 魏衡华 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第2期277-280,共4页
提出了一种改进型B样条模糊神经网络 ,用以增加B样条函数在作为模糊神经网络控制器实际应用中的抗干扰能力 .通过指出常规B样条模糊隶属函数构造中存在的不足 ,提出了针对性的改进措施 ,从而既满足了B样条本身的性质 ,又从理论设计上避... 提出了一种改进型B样条模糊神经网络 ,用以增加B样条函数在作为模糊神经网络控制器实际应用中的抗干扰能力 .通过指出常规B样条模糊隶属函数构造中存在的不足 ,提出了针对性的改进措施 ,从而既满足了B样条本身的性质 ,又从理论设计上避免了使系统不稳定的因素 .在实际电机速度控制系统的对比实验中证明了所提改进方法的有效性和实用性 . 展开更多
关键词 样条函数 模糊神经网络 自适应控制 改进型B样条 电机 速度控制系统
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基于改进粒子群算法的模糊小波神经网络建模 被引量:9
15
作者 南敬昌 田娜 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2017年第3期120-123,182,共5页
随着射频功放非线性对射频前端的影响日益增大,使得功放建模变得越来越重要。提出了一种自适应模糊小波神经网络模型结构,并利用改进的粒子群优化算法,建立有记忆的功放模型。将小波函数融入到自适应模糊推理系统的模糊规则中,得到新的... 随着射频功放非线性对射频前端的影响日益增大,使得功放建模变得越来越重要。提出了一种自适应模糊小波神经网络模型结构,并利用改进的粒子群优化算法,建立有记忆的功放模型。将小波函数融入到自适应模糊推理系统的模糊规则中,得到新的网络模型;在粒子群算法中引入最差位置影响因子,提高搜索效率,并进一步简化,忽略粒子的速度项,同时采用与适应度函数值相关的动态变化惯性权重,加快了收敛速度,避免出现"早熟"现象。仿真结果表明:该方法建立的功放模型误差小、精度高,能够有效地表征功放特性。 展开更多
关键词 模糊小波神经网络 小波函数 自适应模糊推理系统 改进粒子群优化算法 记忆效应 功放模型
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基于改进PSO和模糊RBF神经网络的退火炉温控制 被引量:12
16
作者 李界家 李晓峰 片锦香 《南京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第3期337-341,共5页
为提高对具有大滞后,强耦合的退火炉温度控制系统的控制精度,采用模糊径向基函数(RBF)神经网络控制炉温,并采用改进粒子群优化(PSO)算法进行优化。利用模糊推理过程与RBF神经网络所具有的函数等价性,统一系统函数。在利用改进PSO算法对... 为提高对具有大滞后,强耦合的退火炉温度控制系统的控制精度,采用模糊径向基函数(RBF)神经网络控制炉温,并采用改进粒子群优化(PSO)算法进行优化。利用模糊推理过程与RBF神经网络所具有的函数等价性,统一系统函数。在利用改进PSO算法对模糊RBF神经网络进行训练时,先利用改进PSO算法得到模糊RBF神经网络的初始权值和阀值,然后对其进行二次优化得到最终的权值和阀值。仿真结果表明:该文方法降低了超调量,缩短了响应时间,稳态误差很小,能够拟合参考模型的输出,控制效果明显优于常规PID控制。 展开更多
关键词 改进粒子群优化算法 模糊径向基函数神经网络 退火炉 温度控制 径向基函数 权值 阀值 超调量 响应时间 稳态误差
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具有脉冲影响的模糊反应扩散细胞神经网络指数同步 被引量:2
17
作者 耿立杰 赵丙辰 苏广 《西南大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2013年第11期74-80,共7页
研究了具有混合时滞与脉冲影响的模糊反应扩散细胞神经网络的全局指数同步问题.通过构造恰当的Lyapunov泛函并利用一些不等式分析技巧,得到了基于p-范数的耦合神经网络系统全局指数同步条件.通过对所得结果的分析可发现较大的扩散系数... 研究了具有混合时滞与脉冲影响的模糊反应扩散细胞神经网络的全局指数同步问题.通过构造恰当的Lyapunov泛函并利用一些不等式分析技巧,得到了基于p-范数的耦合神经网络系统全局指数同步条件.通过对所得结果的分析可发现较大的扩散系数更有利于系统实现同步. 展开更多
关键词 指数同步 模糊细胞神经网络 反应扩散
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改进PSO优化模糊RBF神经网络的牵引变压器故障诊断研究 被引量:2
18
作者 秦景 王玥 +1 位作者 秦波 吴庆朝 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2016年第7期78-81,85,共5页
为了快速准确地识别出油浸式牵引变压器的常见故障,结合粒子群算法全局搜索能力强、寻优速度快及模糊神经网络容错能力强、自适应性强的特点,提出了将模糊逻辑、RBF神经网络及粒子群算法有机结合的油浸式牵引变压器故障诊断方法。针对... 为了快速准确地识别出油浸式牵引变压器的常见故障,结合粒子群算法全局搜索能力强、寻优速度快及模糊神经网络容错能力强、自适应性强的特点,提出了将模糊逻辑、RBF神经网络及粒子群算法有机结合的油浸式牵引变压器故障诊断方法。针对粒子群算法局部搜索能力不足的缺点,改进粒子群的速度更新公式和惯性权重,以此优化模糊神经网络的结构参数,从而构建起基于油中气体分析技术的改进PSO优化模糊神经网络的牵引变压器故障诊断模型。实验及仿真结果表明,与BP神经网络、标准PSO优化模糊神经网络相比,改进PSO优化模糊神经网络的故障辨识准确性更高、泛化能力更强。 展开更多
关键词 牵引变压器 改进粒子群算法 模糊神经网络 故障诊断
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基于改进PSO优化模糊神经网络的数控机床故障诊断技术研究 被引量:7
19
作者 王春暖 李文卿 吴庆朝 《机床与液压》 北大核心 2016年第3期192-197,共6页
数控机床故障具有隐蔽性和复杂性的特点,为了快速准确地识别数控机床发生的故障,结合粒子群算法全局搜索能力强、寻优速度快及模糊神经网络容错能力强、自适应性强的特点,提出了将模糊逻辑、RBF神经网络及粒子群算法有机结合的数控机床... 数控机床故障具有隐蔽性和复杂性的特点,为了快速准确地识别数控机床发生的故障,结合粒子群算法全局搜索能力强、寻优速度快及模糊神经网络容错能力强、自适应性强的特点,提出了将模糊逻辑、RBF神经网络及粒子群算法有机结合的数控机床故障诊断方法。为了改善粒子群算法局部搜索能力,在标准粒子群算法的基础上,改进粒子群的速度更新公式和惯性权重,以此优化模糊神经网络结构参数,从而建立起改进PSO优化模糊神经网络的数控机床主轴伺服系统故障诊断模型。实验和仿真结果表明:与RBF神经网络、标准PSO优化模糊神经网络相比,改进PSO优化模糊神经网络的故障辨识准确性更高、泛化能力更强。 展开更多
关键词 改进粒子群算法 模糊神经网络 数控机床 故障诊断
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随机时滞模糊细胞神经网络均方指数稳定性分析 被引量:2
20
作者 张千宏 邵远夫 刘璟忠 《江西师范大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2013年第2期195-198,共4页
利用Lyapunov泛函方法研究一类随机时滞模糊细胞神经网络平衡点的均方指数稳定性,并运用不等式技术、随机分析理论证明主要结果,最后给出例子验证结果的有效性.
关键词 模糊细胞神经网络 BROWNIAN运动 ITO公式 均方指数稳定
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