加权模糊推理网络及在管道损伤诊断中的应用

• 作者: 刘显德 许少华 马坤
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 神经网络 模糊推理 管道腐蚀 智能诊断
• 年，卷（期）: 2008,（6）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 1673-1675
• 页数: 3页
• 分类号: TP183
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2008.06.019

摘要

针对油气管道运营维护中的管道腐蚀损伤检测问题,提出了一种加权模糊推理网络的诊断模型.模型将神经网络与模糊逻辑进行融合,可以实现部分证据的自下而上处理和自上而下处理的结合,融合了模糊逻辑能够较完整地表达领域规则和先验知识以及神经网络自适应环境的优点.具体给出了加权模糊推理网络的结构模型和学习算法,依据模糊推理规则的量化表示形式和微分方程数值解的动力学思想能较好地避免网络学习陷入局部极值点.该算法具有较好的稳定性和有效性.实际资料处理结果表明,该模型对解决管道腐蚀损伤诊断问题具有良好的适应性和实用性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	许少华	大庆石油学院计算机与信息技术学院	68	929	15.0	27.0
2	刘显德	大庆石油学院计算机与信息技术学院	12	106	4.0	10.0
3	马坤	大庆石油学院计算机与信息技术学院	1	2	1.0	1.0