逄宗鹏

作品数：4被引量：26H指数：3
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供职机构：燕山大学电气工程学院更多>>
发文主题：自适应神经模糊推理系统板形模式识别板形模式识别板形控制更多>>
发文领域：自动化与计算机技术理学金属学及工艺更多>>
发文期刊：《化工自动化及仪表》《工业仪表与自动化装置》《智能系统学报》《钢铁研究学报》更多>>
所获基金：国家自然科学基金更多>>
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ANFIS的板形控制动态影响矩阵方法被引量：1
《智能系统学报》2010年第4期360-365,共6页张秀玲 逄宗鹏 李少清 张少宇 
国家自然科学基金资助项目(50675186)
针对板形控制系统的非线性和强耦合性,以及传统效应函数法和板形静态影响矩阵法的不足,通过对大量生产实测数据的计算和分析,提出了板形控制的动态影响矩阵法.通过基于减法聚类的ANFIS(自适应神经模糊推理系统)的板形动态矩阵预测模型,...
关键词：板形控制 自适应神经模糊推理系统 影响矩阵 聚类 模糊 
基于自适应神经模糊推理系统的板形模式识别被引量：7
《钢铁研究学报》2009年第9期59-62,共4页张秀玲 逄宗鹏 李少清 贾春玉 
国家自然科学基金资助项目(50675186)
针对传统的最小二乘板形模式识别方法的抗干扰能力差、精度低和神经网络方法存在网络学习时间长、易陷入局部最小值等问题,把模糊理论和神经网络的优点融合在一起,通过三个自适应神经模糊推理系统的有效拟合,提出了一种基于自适应神经...
关键词：板形 模式识别 自适应神经模糊推理系统 
基于径向基函数神经网络的板形模式识别研究被引量：7
《工业仪表与自动化装置》2009年第3期7-9,共3页张秀玲 陈丽杰 季颖 逄宗鹏 
国家自然科学基金资助项目(50675186)
针对板带轧制过程中用于辨识板形模式的网络精度较低、在线速度较慢和获得网络辨识模型较复杂的问题,提出了一种基于径向基函数神经网络(RBF)的板形模式识别方法。该方法使输入节点减少,网络模型简化,并用模糊C均值算法和伪逆法确定RBF...
关键词：板形模式识别 RBF网络 模糊C均值算法 伪逆法 
基于参数优化的自适应模糊神经网络控制在污水处理中的应用被引量：11
《化工自动化及仪表》2009年第3期12-14,18,共4页张秀玲 郑翠翠 黄兴格 逄宗鹏 
国家自然科学基金资助项目(50675186)
针对活性污泥污水处理系统的机理模型具有复杂的非线性,传统的控制方法存在着精度不高,自适应能力差等缺点,提出一种优化的自适应模糊神经网络控制方法,分析了控制模型参数对系统的影响,并经过数据训练得到控制器各参数的寻优方法,获得...
关键词：参数优化 模糊神经网络 非线性 鲁棒性 污水处理 
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