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基于仿真弹群的目标毁伤预测模型
针对炮兵对集群有生力量目标射击,提出一种基于仿真弹群的毁伤评估模型.首先仿真得到严格符合射击误差表征的弹群,然后应用坐标毁伤律计算毁伤概率.合理确定描述弹群的毁伤因素之后,采用自适应模糊神经网络系统(ANFIS)从仿真数据中得出毁伤因素与毁伤效果之间的映射关系,进而对毁伤效果进行评估.实验结果表明,该模型精度高,泛化能力好,具有很强实用性,有效解决了根据炸点信息进行毁伤评估的难题.吴正龙,王大鹏 - 火力与指挥控制文章来源： 万方数据 -
基于IPSO的模糊神经网络优化及交通流量预测
在基于模糊神经网络的交通流量预测中,神经网络的各节点参数优化是最关键的.采用粒子群算法优化模糊神经网络的参数.针对粒子群算法易于陷入局部最优的缺点,提出一种改进的粒子群优化算法,并将改进的算法用于路口交通流量预测.仿真结果表明,该算法的收敛速度和预测精度优于传统粒子群算法、BP算法,提高了交通流量预测的精度和速度.金成均,常桂然,程维,姜慧研 - 计算机科学文章来源： 万方数据 -
无线传感器网络关键技术研究综述
以模糊规则、人工神经网络和支持向量机三类科学方法在无线传感器网络中的应用、研究为线索,来总结和分析无线传感器网络中关键技术的研究情况;并进一步,结合无线传感器网络的应用条件及各类算法自身的特性,分析各类算法应用于无线传感器网络中的适应性,给出研究思路及其发展趋势.曹鹏飞,赵振 - 微计算机信息文章来源： 万方数据 -
一种自适应PI-模糊切换策略的无线网络拥塞控制机制
无线网络具有参数时变、资源受限等特点,容易发生拥塞.针对这一情况,设计了一种基于自适应PI-模糊控制切换的拥塞控制算法.该算法将根据网络祸塞程受的不同采取不同的控制策略.以满足无线网络在不同状况下的拥塞控制性能要求、在网络状况良好时.不采取控制策略以节省算法执行的开铂.节省网络的能量:在网络轻度拥塞时.采用自适应PI控制保证了算法的稳态性能:在网络重度拥塞时.切换到模糊控制.能使网络快速恢复到非拥塞状态,保证了算法的快速性,算法串自适应调整PI参数的方法和模糊控制策略保证了对网络的时变特性的适应栏.仿真结果表明,算法能使网络瓶颈节点的缓存队列长度保持在理想的范围内.胡源,牛玉刚,贾廷纲 - 系统仿真学报文章来源： 万方数据 -
基于模糊自适应粒子群算法的电网优化调度
机组调度的好坏直接决定了电网运行费用的多少,通过优化达到最优值是改变机组运行的方式之一.模糊自适应粒子群算法,采用自适应粒子法,通过惯性权值法进行粒子追踪与自适应调整,然后通过公式分析达到最优值.于植梁,安学君 - 煤炭技术文章来源： 万方数据 -
基于神经网络的孵化过程组合预测方法
针对禽蛋孵化过程是一个具有高度非线性、大滞后且强耦合性的农业生产过程,常规的控制方法难以达到较好的控制效果,提出一种禽蛋孵化过程的组合预测方法.该方法分别采用神经网络模型和过程记忆神经网络对禽蛋孵化过程温、湿度进行预测,然后采用方差-协方差优选组合预测法对两种单一模型的预测结果进行加权集成,以获得较为准确的预测精度,实现禽蛋孵化过程温度和湿度的有效预测.仿真运行结果表明对两种单一预测模型的预测结果进行加权组合后得到的组合预测模型的预测精度明显要优于单一预测模型,能较好的预测孵化过程温、湿度,从而较好的保证禽蛋孵化过程的稳定控制.周国雄,廖迎新,沈学杰 - 系统仿真学报文章来源： 万方数据 -
基于密集化烟叶烤房建模的温度模糊控制器设计
建立密集化烟叶烘烤过程动态建模是有效控制烤房内干湿球温度的关键技术之一,有利于提高烟叶烘烤质量.根据能量守恒定理和室内水汽平衡原理,建立烤房干湿球温度控制动态模型,得到被控制对象的传递函数.在Simulink环境下,建立基于模糊自适应算法的PID控制仿真模型并进行仿真.与常规PID控制器相比较,基于密集化烟叶烤房烘烤动态模型的模糊自适应PID控制算法具有较好的稳定性和动态特性,特别适合于惯性大,非线性,时滞大,时变性的烟叶烘烤烤房温度控制系统中应用.张芬,杨阳,付红霞,李正周 - 系统仿真学报文章来源： 万方数据 -
建筑工程单方造价快速估算方法综述
投资估算处于建筑工程的前期阶段,准确的估算对项目的推进有重大的意义.目前还没有统一通用的模型适用于各类建筑工程.详细阐述了国内专家针对目前国内的具体经济技术状况,结合国内外的各种方法,建立相应的模型.并进一步总结各种方法的优劣性以及适用范围.梁迅 - 广东工业大学学报文章来源： 万方数据 -
基于神经网络的音圈电机迟滞特性建模
阐述了由音圈电机驱动的定位系统,并为该系统设计了微位移检测电路.对音圈电机施加35Hz的正弦波电压时,绘制的电机输出位移曲线为迟滞环,并且采集了0~35V的任意三角波驱动电压下的输出位移数据,作为训练样本.设计了径向基函数网络的迟滞辨识模型.网络的激励函数采用高斯核函数,提出加入最近邻规则的混合型K-均值聚类算法,基宽度由平均法确定,解决了RBF中心的初始化和基宽度由经验公式确定的问题.经验证,权值的修正采用改进的BP算法.仿真训练结果表明,RBF网络迟滞辨识模型平均误差为0.115μm,误差最大值为0.323μm.当辨识音圈电机的迟滞特性时,改进的RBF网络学习速度和精度都优于BP网络.赵景波,薛琨,张磊,刘慧敏 - 系统仿真学报文章来源： 万方数据 -
基于神经网络逆的赖氨酸发酵过程解耦控制系统的实现
赖氨酸发酵过程是一个时变、非线性、强耦合多变量系统.为了有效的控制直接反映发酵品质的重要生化过程参数,如菌体浓度、残糖浓度、产物浓度等,实现高性能的解耦控制的目标,将逆系统方法与神经网络相结合,提出了一种基于神经网络逆系统的赖氨酸发酵过程解耦控制方法.在一定程度上解决了传统解析逆系统解耦控制方案过于依赖过程模型和对模型参数的变化过于敏感的不足.在实验中,以发酵罐和嵌入式开发系统为平台对控制方法进行了验证.实验结果表明该解耦控制方法能够对菌体浓度、残糖浓度、产物浓度等重要的生化参数进行有效的控制,适应过程模型的不确定性和参数的时变性,具有较强的鲁棒性.陈明忠,嵇晓辅,蔡佳 - 微计算机信息文章来源： 万方数据
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