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- 基于粒子群算法的ANFIS模型参数优化CSTPCD摘要：粒子群优化算法是一类全局随机进化算法,算法通过粒子间的相互作用发现复杂搜索空间中的最优区域.根据粒子群算法对整个参数空间进行高效并行搜索的特点,提出了最小二乘法和粒子群优化算法相结合的混合学习算法对自适应神经-模糊推理系统网络结构参数进行优化设计.混合学习算法提高了网络参数辨识的收敛速度,仿真结果表明本算法的有效性.
- 模糊神经网络在小车摆系统辨识中的应用北大核心CSCD摘要：本文利用自适应神经-模糊推理系统ANFIS良好的系统辨识能力,对具有较大非线性特性的小车摆系统进行辨识,得到了相应的系统模型.仿真实验进一步验证了ANFIS的系统辨识的能力.
- 神经-模糊建模平台的设计与应用北大核心CSCDCSTPCD摘要：详细论述了采用神经模糊实际建模过程中必须考虑的各种因素,各因素之间的相互影响及关系,以及各不同参数的选择过程,并在Matlab环境下,利用模糊工具箱设计了一个神经-模糊建模平台,给出了一个实际的具体非线性系统建模的应用.
- 基于多域特征提取和自适应神经-模糊推理系统的电能质量扰动识别北大核心CSCDCSTPCD摘要：基于多域特征提取(multi-domain feature extraction)和自适应神经-模糊推理系统(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference system,ANFIS)提出了电能质量扰动类型识别的一种新方法.基于波形包络阈值线对扰动进行检测;在时域、频域和小波域进行多域特征提取,选取扰动信号的基波均方根(RMS)幅值、总谐波畸变率、次谐波幅值和小波包能量熵共同组成输入特征矢量;通过自适应神经-模糊推理系统…查看全部>>
- 模糊推理系统的MATLAB仿真研究摘要：本文对常用的模糊推理系统进行了阐述,介绍了一种在模糊控制系统设计中构建Takagi-Sugeno型模糊推理系统的方法,使用了MATLAB的模糊工具箱与Simulink工具进行了仿真,效果是令人满意的.
- 一种基于模糊神经网络的正则化学习算法的地铁列车运行控制北大核心CSCDCSTPCD摘要：将两种不同的模糊神经网络分别应用于地铁列车控制中的站间运行阶段和定位停车阶段,仿真取得了令人满意的结果.为了降低控制系统的复杂度,提高系统的泛化能力,采用了在误差函数中引入正则项的方法.同时采用了基于扩展的自适应神经-模糊推理系统(简称ANFIS)获取模糊规则数和训练隶属度函数中心和宽度的方法.实验结果表明,将以上方法应用于地铁列车运行控制是可行的,可以保证较好的舒适性、速度跟随性和停车准确性.