搜索到1915篇“ 自适应神经模糊推理系统“的相关文章
- 自适应神经模糊推理系统优化的快速上肢评估方法被引量：1
- 2024年
- 传统方法对工作相关肌肉骨骼疾病风险评估的输入变量变化敏感性较低,导致风险评估输出结果的精确性和可靠性不足。为更加准确地进行人因工程风险评估,提出了基于自适应神经模糊推理系统的快速上肢评估方法(RULA)。首先,基于卷积神经网络对视频中人体工作姿势的关键点进行检测及识别,并计算关节角度;其次,基于自适应神经模糊推理系统对快速上肢评估方法进行改进,搭建工作相关肌肉骨骼疾病风险评估架构以解决评估不同姿势时获得相同评分的问题;再次,随机选取不同工作姿势的关节角度数据对网络进行训练和检测,调整基于自适应神经模糊推理系统和快速上肢评估方法的工作相关肌肉骨骼疾病风险预测模型的最佳参数;最后,选取关节角度数据集里的前15个工作姿势进行相关性验证,将结果与原始快速上肢评估方法的结果进行比较,应用树枝修剪工具的操作过程进行案例分析以实现风险得分的实时动态评估。结果表明,优化后的快速上肢评估方法比原始方法更敏感,验证了利用自适应神经模糊推理系统能够有效改进快速上肢评估方法并实时预测风险得分。
- 白仲航项钲谭昭芸裴卉宁
- 关键词：自适应神经模糊推理系统模糊控制
- 基于能量熵和自适应神经模糊推理系统的齿轮故障诊断
- 2024年
- 为了解决齿轮振动信号中出现噪声污染严重,故障特征信息提取困难的问题,提出了基于能量熵和自适应神经模糊推理系统(ANFIS)的齿轮故障诊断方法。将预处理后的振动信号作自适应噪声完备经验模式(CEEMDAN)分解,可获得不同尺度的本征模态函数(IMF);由于各IMF包含主要故障特征信息,且不同故障状态下各IMF分布有明显不同,因此通过计算能量熵来量化故障时频域特征,构造出表征模态分量信息的特征向量;以此输入ANFIS进行样本的学习和训练,在自适应调整网络参数和隶属函数后,获得最优ANFIS。实验结果表明:该方法诊断结果准确率近乎100%,可有效地识别故障类型。
- 高淑婷刘裕鹏王满意
- 关键词：齿轮经验模态分解自适应神经模糊推理系统故障诊断
- 一种基于自适应神经模糊推理系统的碳市场交易价格影响因素分析方法及系统
- 本发明提供一种基于自适应神经模糊推理系统模型的碳市场交易价格影响因素分析方法，该方法包括以下步骤：S1、获取碳市场交易收盘价及碳市场交易价格影响因素的实例数据；S2、建立碳市场交易价格影响因素指标体系；S3、对碳市场交易...
- 李津 张世帅 李唐 赵维 金荣江 张海龙 王靖韬 张超 杨鑫 左高 赵政嘉
- 基于自适应神经模糊推理系统的锂电池荷电状态估计
- 2024年
- 荷电状态(SOC)估计是保证锂电池可靠运行的一个关键环节。由于锂电池运行受到自身和外界诸多复杂因素的影响,传统的SOC估计方法效果不佳。因此,需要探索基于自适应神经模糊推理系统(ANFIS)的锂电池SOC估计方法。该方法利用电池电压、放电倍率、放电容量数据建立了三输入的ANFIS模型。ANFIS模型根据数据特征自行建立非线性模糊系统,并利用最小二乘估计(LSE)法实现模型结论参数优化,通过反向传播(BP)算法实现模型前提参数优化。将ANFIS模型与常用的BP模型进行比较,结果表明ANFIS模型相对于BP模型具有更好的估计准确率和稳定性,ANFIS模型的均方根误差(RMSE)值(7.09×10^(-5))和平均绝对误差(MAE)值(3.63×10^(-5))相对于BP模型,精度分别提高了1.1%和10.62%。
- 朱昇李宇吴飞杜世泉邹小江
- 关键词：ANFIS锂电池SOC估计
- 基于自适应神经模糊推理系统的避雷器有效运行寿命估计方法被引量：1
- 2024年
- 估算金属氧化物避雷器的使用寿命一直是一项挑战,它决定着输电系统的安全稳定运行。基于此,文中提出了一种基于自适应神经模糊推理系统(adaptive neuro-fuzzy inference system,ANFIS)和支持向量机回归(support vector machine for regression,SVR)组成的组合时间序列预测模型,用于估算金属氧化物避雷器(metal oxide surge arrester,MOSA)的使用寿命。首先,文中进行了现场测量,考虑到该分量是避雷器监测中最常用的MOSAs劣化水平指标之一,以建立由泄漏电流三次谐波分量值组成的时间序列数据库;接着,利用ANFIS、SVR和仿真数据库,建立组合预测模型;随后,文中使用3种类型的误差:即MSE、MAE和MAPE评估预测模型的性能。最后,在对模型进行评估之后,利用所提模型对MOSA的使用寿命估算,研究结果表明,使用组合模型预测比基于ANFIS和SVR的模型提供的预测更准确,可提升估算MOSA使用寿命的精度18.9%。
- 刘伟
- 关键词：避雷器人工智能泄漏电流时间序列分析
- 基于自适应神经模糊推理系统的用电负荷预测方法
- 本发明公开了基于自适应神经模糊推理系统的用电负荷预测方法，包括如下步骤：S1：根据智能电表实测的配电台区的用电负荷时序数据，构建包含历史用电负荷信息的多维数据矩阵；S2：利用减法聚类对多维数据矩阵进行聚类，确定模糊推理系...
- 徐放刘主光叶明康朱斌斌刘文标朱建亮赖圣聪林世溪姬旭东谢知寒张志亮卢剑辉梅秀良李瑞张春涛刘宏秋应海珏郭江黄通璐
- 基于自适应神经模糊推理系统和简单水质指标预测供水系统三卤甲烷的浓度被引量：1
- 2023年
- 消毒副产物(DBPs)因其潜在的致癌、生殖毒性成为饮用水安全的重要隐患.及时知晓供水系统中DBPs浓度是防控DBPs健康风险的前提.然而目前DBPs仪器监测存在过程繁琐、成本高昂、时间滞后等问题.利用常规水质指标建立高质量的预测模型是重要出路.基于此,本研究选择3个简单的水质指标pH、温度、UVA_(254),利用自适应模糊神经网络(ANFIS)建立了供水系统中三卤甲烷(THMs,最常见的DBPs)分布的预测模型.结果显示,当隶属函数(MF)分别为“gaussmf”、“gbellmf”、“trapmf”,MF数量分别为3、3、3时,建立的总三卤甲烷(T-THMs)、三氯甲烷(TCM)、一溴二氯甲烷(BDCM)模型的预测效果最好.其中,T-THMs、TCM模型质量较高:预测值与实测值的相关系数(r)为0.871~0.880,预测误差(MARE)为11%,预测准确率(N_(E<25%))为92%~95%;与T-THMs、TCM相比,BDCM模型的预测效果略差(r=0.775,MARE=16%,N_(E<25%)=83%),但也在可接受范围.与先前建立的径向基人工神经网络模型相比,用ANFIS方法建立的系列THMs模型预测误差更小、预测准确度更高.本研究将为DBPs的应用型预测模型的建立提供重要参考.
- 洪华嫦陈敏杰康家馨徐昊天林红军徐泽琼孙洪杰周小玲
- 关键词：供水系统
- 基于自适应神经模糊推理系统的地震震级预测方法
- 1引言震级大小的精确测定是地震预测预报和地震预警的关键任务之一,而人工智能技术是研究地震震级预测方法的重要手段,已经取得了一些显著成果。蔡煜东等在20世纪90年代率先提出了应用一系列震区/震源特征参数进行震级神经网络预测...
- 庞聪
- 关键词：地震震级神经网络ANFIS
- 基于自适应神经模糊推理系统的自来水中三卤甲烷含量的预测研究
- 三卤甲烷（Trihalomethanes,THMs）是最常见的消毒副产物（Disinfection by-products,DBPs）,因其潜在的致癌、生殖毒性成了饮用水安全的重要隐患。及时知晓供水系统中THMs浓度是防...
- 陈敏杰
- 基于自适应神经模糊推理系统及随机分形搜索算法的黄酒发酵过程建模与优化
- 2023年
- 黄酒酿造是多菌种混合发酵,具有产物多样的特点,已有的黄酒发酵过程模型是建立在主要生化反应基础上的发酵动力学模型,模型的精度和泛化能力尚不能满足工业需求。针对黄酒醪液中生成产物多样的特征,该文利用模糊系统的建模策略,将自适应神经模糊推理系统的单维度输出扩展到多维度输出,提出了多输出自适应神经模糊推理系统模型;然后针对该模型参数量大的特点,该文将莱维飞行和层次学习策略融入随机分形搜索算法,提出了层次学习随机分形搜索算法,用于模型参数的辨识与优化。仿真结果表明,该算法提升了模型的精度和泛化能力,实现了不同生产批次黄酒发酵状态的良好预测。
- 刘登峰蒋国庆许锡飚
- 关键词：黄酒发酵自适应神经模糊推理系统
