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刊名：制冷

发表时间：2012-01-01

摘要:

对传统补偿模糊神经网络(CFNN)的算法进行了改进,提出了动态调整学习步长的方法,避免了较大震荡,同时加快了迭代速度,与定学习步长的方法相比,学习速度和误差精度都有大大提高,最后通过仿真实验证明该方法在地下通风空调系统故障诊断中,具有收敛速度快,诊断精度高,并且适应性强等优点.

补偿模糊神经网络算法改进故障诊断通风空调系统

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2.【期刊】文化差分进化算法及其在化工过程建模中的应用

作者：顾幸生黄海燕

刊名：化工学报

发表时间：2009-03-01

摘要:

提出了一种新的文化差分进化算法,该算法将差分进化算法作为文化算法的种群空间,在文化算法的信念空间和影响函数设计中提出了基于多种知识源的设计方法,通过多种知识指导差分进化的变异操作和交叉操作,使知识的表达和指导种群进化的能力得到加强.函数测试结果表明,基于知识机制的引入使得文化差分进化算法在寻优性能上比差分进化算法有了较大的提高,而对参数的敏感性却相对较小.将文化差分进化算法用于训练补偿模糊神经网络,建立乙烯精馏塔产品质量软测量模型.通过训练与泛化能力的比较结果表明,基于文化差分进化算法的补偿模糊神经网络软测量模型在建模精度和泛化性能上均优于常规补偿模糊神经网络、模糊神经网络以及采用遗传算法优化的模型,具有更好的应用前景.

文化算法差分进化补偿模糊神经网络软测量

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3.【期刊】补偿模糊神经网络在乙炔加氢反应器中的应用

作者：刘漫丹吴斌李绍军钱锋

刊名：计算技术与自动化

发表时间：2003-01-01

摘要:

本文提出的一种补偿模糊神经网络,与BP神经网络相比,具有逼近精度高、训练步数少、学习收敛速度快等特点,在对乙炔加氢反应器出口乙炔浓度的软测量中效果较为满意.实践证明该方法值得进一步推广运用.

补偿模糊神经网络软测量乙炔加氢反应器

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4.【期刊】基于补偿模糊神经网络的洗衣机仿真研究

作者：卢晶杨雄赵远东

刊名：科技与创新

发表时间：2006-10-01

摘要:

本文介绍了基于模糊逻辑和神经网络的补偿神经网络(CFNN)及其学习算法,利用CFNN学习速度快、学习过程稳定、全局动态优化运算等特点使洗衣机能够更加准确的判断衣物的软硬程度、衣量多少、脏污程度和性质等,自动生成模糊控制规则和隶属度函数,预先设定洗衣机水位、水流强度和洗涤时间,在整个洗衣过程中实时调整这些参数,达到最佳的洗衣效果.

补偿模糊神经网络洗衣机混浊度

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5.【期刊】基于CFNN的电火花加工工艺效果预测模型

作者：崔红赵艳秋

刊名：科技与创新

发表时间：2007-08-01

摘要:

针时常规神经网络和模糊神经网络的不足,介绍了一种具有快速算法的补偿模糊神经网络,并根据电火花加工的工艺特点及其复杂性,建立了基于补偿模糊神经网络的电火花加工工艺效果预测模型,可实现指定加工条件下的工艺效果预测.仿真结果显示了其良好的预测精度,其性能优于常规模糊神经网络.

电火花加工补偿模糊神经网络预测模型

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6.【期刊】基于补偿模糊神经网络的核电百万千瓦级汽轮发电机的故障诊断

作者：温孟振秦宗慧

刊名：机械研究与应用

发表时间：2009-06-01

摘要:

在独特的、自行设计的多功能核电百万千瓦级汽轮发电机试验台上,人工模拟了多种故障,选择反映其故障状态的不同频段参数组成特征向量,利用补偿模糊神经网络(CFNN)系统进行故障诊断分析.由于网络引入了补偿模糊神经元,使其容错率更高,系统更稳定.仿真实验证明该模型在智能诊断中具有收敛速度快,诊断精度高,而且适应性强等优点.

核电百万千瓦级汽轮发电机补偿模糊神经网络故障诊断补偿模糊运算

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7.【期刊】船用锅炉水位控制系统的补偿模糊神经网络仿真研究

作者：周晓光郭庆祝

刊名：船电技术

发表时间：2006-04-01

摘要:

针对船用锅炉这种具有非线性、参数不稳定、难以建立精确的数学模型的特性,结合模糊控制理论和人工神经元网络理论,提出用补偿模糊神经网络构造自适应控制器实现对锅炉的水位控制.通过补偿模糊推理和快速学习算法的引入,使其在性能上优于一般的模糊神经网络,并且利用MATLAB仿真工具对这种自适应控制器的性能作初步研究.

船用锅炉水位控制补偿模糊神经网络仿真

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8.【期刊】补偿模糊神经网络在乙炔加氢反应器中的应用

作者：吴斌李绍军刘漫丹钱锋

刊名：计算技术与自动化

发表时间：2003-01-01

摘要:

本文提出的一种补偿模糊神经网络,与BP神经网络相比,具有逼近精度高、训练步数少、学习收敛速度快等特点,在对乙炔加氢反应器出口乙炔浓度的软测量中效果较为满意.实践证明该方法值得进一步推广运用.

补偿模糊神经网络软测量乙炔加氢反应器

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9.【期刊】基于补偿模糊神经网络和线性模型的短期电力负荷预测

作者：耿伟华孙衢李兴源

刊名：电网技术

发表时间：2006-12-01

摘要:

在考虑了气象因素对负荷的影响的基础上,提出了一种补偿模糊神经网络和线性模型相结合的短期电力负荷预测新方法.首先采用补偿模糊神经网络求出峰、谷负荷,然后利用线性外推法求出未来1日中24个时刻的负荷值.该方法具有神经网络和线性模型的优点,实例仿真结果表明其具有较快的收敛速度、较高的预测精度和较强的鲁棒性.

短期负荷预测补偿模糊神经网络模糊神经网络隶属函数线性外推法

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10.【期刊】补偿模糊神经网络在储层参数预测中的应用

作者：甄兆聪肖慈珣

刊名：物探化探计算技术

发表时间：2002-02-01

摘要:

为了克服常规BP神经网络法在预测储层参数中出现学习速度慢、无法结合专家知识等不足,我们引入了补偿模糊神经网络.它是一个结合了补偿模糊逻辑和神经网络的混合系统,由面向控制和面向决策的神经元组成,其模糊运算采用动态的、全局优化运算,学习速度快、学习过程稳定,将其用于储层参数预测效果良好.

补偿模糊神经网络模糊逻辑神经网络储层参数预测

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被引 17

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