自适应模糊神经网络

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基于自适应模糊神经网络的工业机器人轨迹跟踪智能控制研究
《科技与创新》2025年第5期20-24,共5页张建荣 郭金妹 陈磊 
江西省教育厅科技科学技术研究重点项目“基于模糊神经网络的工业机器人轨迹跟踪智能控制算法研究”(编号:GJJ214901)、“工业机器人视觉系统目标快速识别与精准定位关键技术研究”(编号:GJJ2405103)。
工业机器人生产轨迹的精准跟踪决定着生产效率和产品质量。因智能机器人存在多输入、强耦合、时变性且模型难以精准建立等问题,使得轨迹的精准、稳定跟踪较为困难。为了提高智能机器人轨迹跟踪精准度,基于Delta并联机器人,在研究其结构...
关键词：Delta并联机器人 模糊神经网络 轨迹跟踪 智能控制 
基于自适应网络的模糊推理系统(ANFIS)的中国碳市场收益率预测
《统计学与应用》2025年第2期245-262,共18页任航 
国家自然科学基金(项目批准号:52472368)。
在“双碳”背景下,中国碳排放权交易市场的收益率存在显著的动态非线性、混沌性特征,如何准确地预测碳市场收益率,促进我国绿色可持续发展越来越受到关注。本文旨在探究碳市场的交易特征和经济政策不确定性对中国碳市场收益率的影响,构...
关键词：碳市场收益率 自适应模糊神经网络 经济政策不确定性 市场碎片化 市场流动性 
可解释性分层神经模糊网络的股票价格预测算法
《计算机工程与设计》2024年第12期3615-3621,共7页廖宏昊 胡峰 邓维斌 
重庆市自然科学基金项目(cstc2021ycjh-bgzxm0013);重庆市教委重点合作基金项目(HZ2021008)。
针对现有的股票价格预测模型难以兼顾精度与可解释性的问题,提出一种基于分层神经模糊网络的股票价格预测模型。提出一种结合注意力机制的自适应神经模糊网络单元(ANFIS-A),以此单元构建分层自适应神经模糊网络;结合二进制灰狼优化算法(...
关键词：灰狼优化算法 层次自适应模糊神经网络 注意力机制 股票价格预测 可解释性 金融时间序列 规则消除 
复杂天气条件下光伏电站太阳辐射量短期预测被引量：1
《科学技术与工程》2024年第30期12985-12995,共11页宋晓通 卢艺玮 师芊芊 梅杨 
北京市自然科学基金(3222051)。
复杂天气条件下,天气变化波动较大;光伏电站传统太阳辐射量预测模型无法很好地处理复杂的非线性关系,存在精度不足的缺陷,给电力系统的保护和并网安全带来了挑战。为了应对这一挑战,建立了一种基于自适应模糊神经网络(adaptive-network-...
关键词：复杂天气 太阳辐射量预测 气象卫星数据 自适应模糊神经网络 自回归移动平均模型 
汽车半主动座椅悬架自适应模糊神经滑模控制
《机械设计》2024年第4期28-35,共8页贾继良 赵清海 杨景周 陈满 
国家自然科学基金资助项目(51875396)。
针对含有人体模型的5自由度座椅悬架系统,设计一种基于自适应模糊神经网络(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System,ANFIS)的滑模控制器(ANFIS-SMC)。首先,设计一种时变滑模面,通过调整其斜率使系统状态点快速到达滑模面,从而提升系统...
关键词：半主动座椅悬架 滑模控制 自适应模糊神经网络 鲁棒性 
自适应模糊神经网络多信息融合串联型电弧故障检测方法被引量：1
《吉林电力》2024年第1期40-44,共5页王建元 吕至亨 
针对低压交流串联电弧故障因其特殊性难以识别的问题,在实验室建立了实验平台,采集不同负载下的正常和电弧故障的电流波形数据,提出一种自适应模糊神经网络(adaptive neuro fuzzy inference system,ANFIS)多信息融合串联型电弧故障检测...
关键词：自适应模糊神经网络 多信息融合 电弧故障检测 
基于时频组合特征与自适应模糊神经网络的心音分类算法被引量：1
《生物医学工程学杂志》2023年第6期1152-1159,共8页汪琴 杨宏波 潘家华 田英杰 郭涛 王威廉 
国家自然科学基金资助项目(81960067);2018云南省重大科技专项资助项目(2018ZF017)。
特征提取方法和分类器的选择是心音分类中的两个重要环节。为了充分捕捉心音信号中的病理性特征,研究中引入了一种结合梅尔频率倒谱系数(MFCC)和功率谱密度(PSD)的特征提取方法。与目前常规分类器不同,研究中选择了自适应模糊神经网络(A...
关键词：心音分类 模糊神经网络 功率谱密度 梅尔频率倒谱系数 先天性心脏病 
基于自适应神经模糊网络的转辙机故障诊断方法被引量：2
《吉林大学学报（工学版）》2023年第11期3274-3280,共7页陈永刚 许继业 王海涌 熊文祥 
国家自然科学基金项目(52062028).
针对辙机数量众多、工作环境恶劣、诸多因素导致设备故障频率高的问题,为实现对铁路转辙机故障的准确诊断,通过分析研究转辙机运行时产生的振动信号,提出了一种基于动态权重粒子群(DPSO)算法优化自适应神经模糊网络(ANFIS)的转辙机故障...
关键词：转辙机 故障诊断 动态粒子群算法 自适应模糊神经网络 
基于AE-ANFIS的船舶柴油机故障诊断被引量：2
《噪声与振动控制》2023年第5期188-195,238,共9页姜苗 向阳 
工业和信息化部高技术船舶资助项目(MC-201917-C09);工业和信息化部绿色智能内河船舶创新资助项目(20201g0079)。
柴油机作为船舶主要动力设备,在船舶行业应用极其广泛,但其工作环境恶劣,极易发生故障。为减小船舶航行时柴油机故障带来的经济损失,有必要对其进行故障诊断。通过柴油机实验台架模拟不同类型故障,并在柴油机缸盖处使用振动加速度传感...
关键词：故障诊断 柴油机 变分模态分解 自编码器 自适应模糊神经网络 
基于改进粒子群优化T-S ANFIS算法的诊断油浸式变压器故障研究被引量：2
《计算机测量与控制》2023年第10期33-39,共7页乐效鹏 史兵 李嘉诚 
江苏省研究生实践创新计划项目(SJCX22_1414)。
为了有效提升油浸式变压器故障诊断的精度与速度,提出一种基于改进粒子群算法(IPSO)优化T-S型自适应模糊神经网络(T-S ANFIS)的油浸式变压器故障诊断模型;引入动态惯性权重和学习因子线性调整策略,并利用收敛域和欧式距离判别雷同粒子,...
关键词：油浸式变压器 改进粒子群 自适应模糊神经网络 故障诊断 算法优化 
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