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- 王乐瑶丁漪杰郭菲邹权
- 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
- 2024年
- 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。
- 赵亮李梦威郑玉卿崔贝贝朱献超
- 关键词:参数优化最小二乘法
- 发动机多目标优化的正交模糊神经网络方法研究
- 2024年
- 提出了一种基于正交优化方法、模糊函数和神经网络辨识系统三者相结合的多目标优化新方法-OFNN法(Orthogonal Fuzzy Neural Network)。该方法综合了正交优化能够以最少的试验次数,达到与全面的试验等效结果的特性、模糊理论建立评判准则的特性以及神经网络自学习的智能特性,最终通过有限次数的仿真试验和模糊神经网络的自学习诊断,对发动机的油耗,NOx、碳烟和爆发压力找到了多目标优化合理的解决方案,该方法为多目标优化提供了一种新思路。
- 金昶明
- 关键词:发动机多目标优化正交神经网络
- 一种主动控制车辆全局空间噪声的卷积-模糊神经网络方法
- 本发明公开了一种主动控制车辆全局空间噪声的卷积‑模糊神经网络方法。方法包括在车辆降噪区周围设置多个次级通路;采集各次级通路的噪声残余信号;采用卷积‑模糊神经网络先进行离线辨识得到次级通路模型,同时作为次级通路的自适应有源...
- 李涛贺钰瑶冯江华桂卫华王宁罗竹辉龙永红胡云卿李燕
- 基于自适应量子粒子群算法的自组织区间二型模糊神经网络方法
- 本文公开了一种基于自适应量子粒子群算法的自组织区间二型模糊神经网络方法用来解决污水处理过程出水总磷预测问题。为了实现区间二型模糊神经网络的自组织学习并提高其性能,对区间二型模糊神经网络的网络规模和参数进行了映射。首先,将...
- 赵涛岩王攀超曹江涛李平
- Shapley-模糊神经网络方法在华南台风卫星云图的长时效滚动预测中的应用被引量:6
- 2021年
- 为了更好地利用大量的卫星云图观测资料来提高台风暴雨的预报能力,解决并提高对台风强降水云系变化的预报精度,延长对未来云系变化的预报时效,构建基于合作对策Shapley-模糊神经网络的华南区域台风卫星云图非线性智能计算滚动集合预测模型,对增强卫星云图资料在台风暴雨天气预报中的实用性和及时性具有重要意义。依据2013—2016年华南区域台风影响过程的卫星云图,采用类似于数值预报模式的集合预报方法,通过对间隔6 h的卫星云图云顶亮温样本序列做经验正交函数分解,将提取出的时间系数作为云图预报建模的预报分量。考虑台风云系的发展变化主要受云团环境物理量场的影响,利用数值预报模式的物理量预报产品作为各预报分量的预报因子,并采用k-近邻互信息估计的分步式变量选择算法,通过两步过程实现相关变量的选择与弱相关变量的剔除,分别建立相应时间系数的Shapley-模糊神经网络集合预报模型,进一步将预报得到的各时间系数与空间向量合成,重构得到未来时刻的卫星云图预报图,实现了云图6—72 h的长时效客观滚动预测。试验结果表明,新方案所预测的云图与实况云图相关较高,重构云图的基本轮廓、纹理特征分布、清晰度以及云系强弱方面都比较接近原始云图。另外,研究进一步基于相同的云图预报因子,针对同样的建模和预报样本采用多元线性回归方案进行和新方案一致的云图预测。对比结果表明,这种非线性预报模型比线性方案能更好地预报未来较长时效台风云团的发展、移动的主要特征和变化趋势,其预测的云图与实际云图的主要特征更相似。云图预报时效达到了72 h,具有业务实用价值。
- 黄小燕何立赵华生黄颖吴玉霜
- 关键词:卫星云图多元线性回归
- 一种主动控制车辆全局空间噪声的卷积-模糊神经网络方法
- 本发明公开了一种主动控制车辆全局空间噪声的卷积‑模糊神经网络方法。方法包括在车辆降噪区周围设置多个次级通路;采集各次级通路的噪声残余信号;采用卷积‑模糊神经网络先进行离线辨识得到次级通路模型,同时作为次级通路的自适应有源...
- 李涛贺钰瑶冯江华桂卫华王宁罗竹辉龙永红胡云卿李燕
- 爆破参数智能设计的T-S模糊神经网络方法被引量:2
- 2019年
- 针对地下矿山爆破参数设计的工作繁琐、任务量大等问题,建立基于T-S模糊神经网络的地下矿山爆破参数智能设计模型,实现爆破参数快速、智能设计。以某矿山地下矿中深孔爆破为研究对象,收集大量矿山现场实测数据,以抗压强度、抗拉强度、初始弹模、弹性模量、泊松比、黏聚力、内摩擦角、孔底距和排距为输入量,利用BP神经网络和T-S模糊神经网络,建立不同的地下矿山爆破参数预测模型,结果表明,T-S模糊神经网络具有更高的准确性以及更快的运行时间,能够更好地表达地下矿爆破参数与主控因素之间的非线性关系,网络预测值与目标值的均方误差达到1.375 9×10^-5 ,模型预测效果最佳,为矿山地下矿爆破参数设计提供了参考依据。
- 魏军迟振林张兴帆
- 关键词:T-S模糊神经网络地下矿爆破参数智能设计
- 运营地铁盾构隧道结构健康诊断的T-S型模糊神经网络方法研究被引量:1
- 2018年
- 为了能对地铁盾构隧道结构的健康状态进行更准确评价,以确保今后国内大量地铁盾构隧道的安全运营,将T-S型模糊神经网络方法引入到运营地铁盾构隧道健康诊断研究中,并通过工程实例分析,与模糊综合评价方法进行了比较分析。研究表明:随着实测数据量的增加,基于客观数据所构造的训练样本集会更加科学、系统和全面,T-S型模糊神经网络健康诊断方法能准确反映现场实际情况,是一种新的运营地铁盾构隧道结构健康诊断方法。
- 李兰勤
- 关键词:隧道工程运营地铁盾构模糊神经网络
- 基于模糊神经网络方法的SG地区电力短期负荷预测研究
- 电力系统负荷预测对电力系统的运行十分重要,它的预测结果准确度直接决定着电力系统的安全与稳定。准确地预测电力负荷,是电网内部的发电机组工作合理安排的保障,从而确保整个电力系统的安全性;是机组检修计划拟定的重要依据,从而保证...
- 李捷
- 关键词:负荷预测智能电网径向基函数神经网络模糊算法