模糊神经技术论文_林倩瑜

导读:本文包含了模糊神经技术论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译,主要关键词:神经网络,模糊,态势,综合评价,卷积,神经,电力。

模糊神经技术论文文献综述

林倩瑜[1](2019)在《基于模糊卷积神经网络的大数据分类挖掘技术》一文中研究指出关联规则约束下云服务组合大数据挖掘容易出现邻阶干扰,数据挖掘的聚类性和抗干扰性不佳。为提高云服务组合大数据挖掘能力,提出一种基于模糊卷积神经网络的大数据分类挖掘技术。采用连续模板匹配技术进行大数据的分布式数据结构分析,结合匹配相关检测方法进行云服务组合大数据的信息融合处理,对高维融合数据进行频繁项检测和关联规则特征提取;对提取的云服务组合大数据的关联规则采用模糊卷积神经网络分类器进行属性分类,结合特征压缩方法对分类输出的云服务组合大数据进行降维处理;采用模糊聚类方法实现对云服务组合大数据的分类挖掘。仿真结果表明:采用该方法进行云服务组合大数据挖掘的聚类性能较好,在挖掘精度和抗干扰性能表现方面具有优势。(本文来源于《重庆理工大学学报(自然科学)》期刊2019年10期)

刘娜,董志冉[2](2019)在《电力传动系统模糊与神经网络技术的运用》一文中研究指出电力传动系统的主要作用是将电能转换成机械能,将模糊和神经网络技术应用其中,实现自动能量转换,以及相关信息和数据的控制和处理,提升电力传动系统性能。(本文来源于《设备管理与维修》期刊2019年19期)

杨义胜,郭津津,陈世杰[3](2019)在《基于模糊神经网络的电液力反馈伺服控制技术的研究》一文中研究指出以対顶液压缸伺服控制系统为对象,建立电液伺服液压系统的数学模型,并运用Matlab/simulink、amesim软件工具搭建液压系统模型和控制模型。将模糊神经网络控制策略运用到电液力反馈伺服控制仿真中,在进行联合仿真后和普通PID控制结果进行对比,并在仿真基础上又做了相关实验论证。控制结果表明:模糊神经网络策略达到了预期的控制效果,能有效地减小系统的超调量,加快系统的响应。(本文来源于《重型机械》期刊2019年03期)

张研,王海博,王艺颖[4](2019)在《基于模糊神经网络的数控机床故障诊断技术研究》一文中研究指出为了解决数控机床故障诊断复杂的问题,应用神经网络技术,并结合模糊逻辑推理方法,构建了数控机床故障诊断模型。结合一台搭载FANUC系统的数控机床,选取典型的故障现象与故障原因作为样本,探讨了该模型在数控机床故障诊断中的应用。(本文来源于《黄河水利职业技术学院学报》期刊2019年02期)

付钟杨[5](2019)在《基于模糊神经网络的网络运行态势感知关键技术研究》一文中研究指出近年来,随着社会的发展,网络变得越来越复杂,传统的网络管理无法适应复杂的网络环境,急需一种能够实时监控网络运行状况并且预测网络变化趋势的技术,网络运行态势感知正是在此环境下被提出。网络运行态势感知是通过对网络的态势信息进行分析和预测,需要在一定规则下,对来自各网络单元或各子网络的运行数据进行归纳、合并、关联、综合和提炼,其本质上是一个复杂的数据处理过程。模糊神经网络是将模糊理论与人工智能技术当中的神经网络技术相结合而产生,能够充分发挥二者的优势,是目前该领域的重要发展方向,也是解决复杂数据环境下,网络运行态势感知的强有力手段。因此,本文将模糊神经网络应用于网络运行态势感知中,围绕基于模糊神经网络和实时链路权重的网络运行态势评估模型、实时链路权重评价方法、模糊神经网络的结构及其学习算法等,进行了理论研究和仿真实验等工作,主要内容如下:1.研究了网络运行态势感知的总体模型,重点研究了网络运行态势评估的方法与模型,提出了一种基于模糊神经网络和实时链路权重的网络运行态势评估方案。该方案通过模糊神经网络评估链路运行质量,然后通过实时链路权重评价方法计算每条链路实时权重,最后通过二者的加权融合得到网络运行态势评估值。2.研究了模糊神经网络的结构与学习算法,通过对比现有的各种结构的优缺点和考虑态势感知的实时性需求,选择了一种四层的模糊神经网络结构,并且通过结合粒子群算法和反向传播(BP)算法,提出了一种混合学习算法,该混合算法充分发挥了粒子群算法的全局寻优能力和BP算法的局部寻优能力。最后通过仿真实验验证了算法的效率和正确性。3.采用NS2网络仿真软件搭建网络仿真环境,通过Gawk分析工具采集网络运行数据,根据所提方案进行网络运行态势评估仿真实验,实验验证了方案的可行性。(本文来源于《电子科技大学》期刊2019-03-20)

金拓[6](2018)在《基于模糊神经网络的卷对卷设备PHM技术》一文中研究指出近年来在“中国制造2025”的大环境下,我国制造业的发展质量和水平有了很大提升。伴随着制造业的飞速发展,对设备性能也提出了更高的要求,为了解决生产量增长与设备性能衰退这一矛盾,通过对设备采取科学的维护策略,降低安全隐患、延长使用寿命这一观点已经受到了业界和学术界的广泛关注。柔性材料卷对卷生产设备已经广泛应用于PET、PVC、地暖膜、转印纸、PCB/FPC、薄膜开关、太阳能电池、玻璃等多个相关行业中。作为一种多轴连续生产系统,其关键部件辊轴的性能状况将直接影响设备的性能。但通常情况下R2R加工设备往往有上百个辊轴来分工完成不同的加工要求,难以选用合适的性能指标并对设备状态进行表征使得对卷对卷加工设备的性能评估变得比较困难。本论文以“基于模糊神经网络的卷对卷设备PHM技术”为题,探究辊轴振动特征量与设备性能衰退之间的联系,为实现R2R制造系统的智能维护、智能制造提供有效理论和技术支撑,重点研究辊轴各振动特征量分析与PCA性能衰退指标提取、R2R加工设备性能衰退预测建模方法。论文解决的主要问题包括:(一)分析柔性材料卷对卷制造系统的工艺流程,对各类辊轴进行划分,说明辊轴作为R2R加工设备关键部件其性能状况对设备性能有重要影响,论证由辊轴振动产生的包含性能特征的振动信号与自身性能衰退之间的关系。(二)针对辊轴性能衰退分析包含的时域、频域振动特征量较多,而且互有关联,如果将所有因素输入到后续预测模型中将增大系统运算量的问题,运用主成分分析法对振动特征量进行提取。分析结果表明该方法能整合各个振动特征量的特征,对辊轴的性能状况做出准确的指示,减少了后续性能衰退预测模型的输入参量。(叁)提出了一种结合PCM和TS-FNN的神经网络预测模型,对卷对卷加工设备健康状态进行预测。该方法将不同工位的辊轴性能衰退PCA指标作为输入量,通过多次迭代过程完成对样本的模糊分类和结构参数的自组织调整,实验证明了PTS-FNN模型无论在预测精度还是收敛速度上都有突出的预测性能。(本文来源于《广东工业大学》期刊2018-05-01)

马驰,朱泊宇[7](2018)在《基于灰色神经网络和模糊识别的航电系统故障预测技术研究》一文中研究指出大型飞机航电系统故障呈现多耦合、影响复杂和快速蔓延等特点,要求故障诊断技术定位准确、自动化程度高、处理迅速,本文建立的灰色神经网络模型综合了灰色模型处理贫信息的优势以及人工神经网络处理非线性数据的特点,实现对航电系统的故障预测,同时通过基于劣化度的模糊识别方法来建立两者的桥梁,进而实现系统的健康预测管理。(本文来源于《2018(第七届)民用飞机航电国际论坛论文集》期刊2018-04-17)

王子,朱朋勇[8](2018)在《基于模糊神经网络的油气运输管道调度技术》一文中研究指出为了提高油气运输管道的连通性,从而增大管道运输的吞吐性能,需要进行油气运输管道优化调度设计,提出一种基于变结构模糊神经网络控制的油气运输管道调度技术。采用叁层变结构的PID神经网络模型进行油气运输管道的网络结构建模,采用地理位置寻优算法进行油气运输管道组网的最优路由设计,以各个压气站为Sink节点进行能量融合均衡调度,建立油气运输管道调度的控制目标函数并进行Lyapunove泛函,根据模糊神经网络的积分控制方法进行管道调度的路径规划最优解求取,以最短管道路径实现最大的油气运输吞吐,实现油气运输管道调度模型优化设计。仿真结果表明,采用该模型进行油气运输管道调度的均衡性较好,节省了管道路径开销的同时,提高了油气运输量,整个管道网络的全局稳定性较好。(本文来源于《智能计算机与应用》期刊2018年01期)

邴丽媛,刘智,蒋余成[9](2017)在《基于模糊神经网络的电力巡线无人机避障技术研究》一文中研究指出随着国民经济持续稳定快速发展,,输电线路的巡检工作量日益加大,传统人工巡检已经不能满足当前输电线路巡检的需求。无人机电力巡线能够较好弥补人工巡检的不足,提高电力巡检作业的工作效率。为了获得精确的无人机与输电线路、杆塔以及附近障碍物的距离信息,采用了多传感器融合技术,通过对巡检过程中可能出现的障碍物进行建模,建立最小安全空间模型和输电线路周围电场模型,提出基于模糊神经网络的方法,对无人机电力巡线的避障技术进行了研究。仿真结果表明,该方法可以有效实现无人机在电力巡线中对障碍物的躲避。(本文来源于《长春理工大学学报(自然科学版)》期刊2017年03期)

严杰[10](2017)在《基于模糊综合评价法与神经网络综合评价法的Z公司供应链风险识别和评价技术研究》一文中研究指出20世纪末期以来,在科技和生产力快速发展的大背景下,全球化信息网络逐步形成,加快了全球化市场的形成,也加速了技术应用地域变迁,导致新产品层出不穷,市场竞争日趋激烈。生产力的发展、制造工艺的革新和客户需求的日益多样化就要求企业加速研发新产品,不断缩短交货期,同时提高产品质量和服务质量。为获得新形势下的竞争优势,企业纵向和横向整合力度不断加大,陆续出现了一些巨无霸企业集团。随着巨型公司供应链整合的快速进行,供应链在给企业带来竞争优势的同时也伴随带来了更多风险。供应链风险的传递进一步导致了供应链的脆弱性;由此造成的供应链管理效率低下问题,时常在供应链企业间发生并造成不同程度的损失。本文以轨道交通装备制造企业Z公司的供应链风险管理为主要研究对象,通过对Z公司供应链风险管理的研究,针对供应链风险识别方法以及供应链风险分析方法,总结了一套基本上完整可行的理论,对于装备制造型企业供应链管控指导理论也起到了一定的丰富作用。另外,对于Z公司而言,从管理实践角度讲,对企业在智能制造和产业升级的大背景下进行供应链风险管理优化升级,提升企业竞争力,优化经营绩效等也具有建设意义。本文主要由五部分组成:第一章,绪论,主要是明晰企业供应链风险评估和分析的相关研究背景,简要介绍关于供应链风险管理的国内外相关研究现状,在给出本文技术路线的基础上简要介绍本文内容安排。第二章,供应链风险管理理论综述,主要归纳了有关管理理论知识以及进行供应链风险评估中所用到的模型原理。第叁章,Z公司供应链风险因素识别,主要是界定Z公司供应链风险因素。通过内部调研走访,采用SWOT分析以及波特五力模型框架,分析Z公司在行业的定位以及供应链竞争力水平。设计调查问卷用于收集数据来研究Z公司供应链相关因素指标并将因素指标进行分类,为后续对各类风险评价提供条件。第四章,基于模糊综合评价法与神经网络综合评价法的Z公司供应链风险评价,主要是对Z公司供应链风险进行评价,分析各类风险因素的重要性程度并设置权重;运用神经网络综合评价方法和模糊综合评价法,对各类风险所包含的二级指标进行评价,比较分析两类方法的评价结果后取得各风险因素的重要程度。第五章,Z公司供应链风险分析及管理措施,主要是针对Z公司供应链风险研究提出防控措施。根据Z公司企业经营管理特点及其各风险因素状态提出进行进一步合理化的建议措施。本文的研究成果针对目前轨道交通制造企业的供应链风险管理现状及管理要点,提出的风险评价方法及管控措施可直接用于Z公司供应链管理过程中,希望有助于改进完善企业的供应链风险管理体系。(本文来源于《中国铁道科学研究院》期刊2017-05-01)

模糊神经技术论文开题报告

(1)论文研究背景及目的

此处内容要求:

首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景,再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题,并提出你的论文准备的观点或解决方法。

写法范例:

电力传动系统的主要作用是将电能转换成机械能,将模糊和神经网络技术应用其中,实现自动能量转换,以及相关信息和数据的控制和处理,提升电力传动系统性能。

(2)本文研究方法

调查法:该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。

观察法:用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。

实验法:通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。

文献研究法:通过调查文献来获得资料,从而全面的、正确的了解掌握研究方法。

实证研究法:依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。

定性分析法:对研究对象进行“质”的方面的研究,这个方法需要计算的数据较少。

定量分析法:通过具体的数字,使人们对研究对象的认识进一步精确化。

跨学科研究法:运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。

功能分析法:这是社会科学用来分析社会现象的一种方法,从某一功能出发研究多个方面的影响。

模拟法:通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。

模糊神经技术论文参考文献

[1].林倩瑜.基于模糊卷积神经网络的大数据分类挖掘技术[J].重庆理工大学学报(自然科学).2019

[2].刘娜,董志冉.电力传动系统模糊与神经网络技术的运用[J].设备管理与维修.2019

[3].杨义胜,郭津津,陈世杰.基于模糊神经网络的电液力反馈伺服控制技术的研究[J].重型机械.2019

[4].张研,王海博,王艺颖.基于模糊神经网络的数控机床故障诊断技术研究[J].黄河水利职业技术学院学报.2019

[5].付钟杨.基于模糊神经网络的网络运行态势感知关键技术研究[D].电子科技大学.2019

[6].金拓.基于模糊神经网络的卷对卷设备PHM技术[D].广东工业大学.2018

[7].马驰,朱泊宇.基于灰色神经网络和模糊识别的航电系统故障预测技术研究[C].2018(第七届)民用飞机航电国际论坛论文集.2018

[8].王子,朱朋勇.基于模糊神经网络的油气运输管道调度技术[J].智能计算机与应用.2018

[9].邴丽媛,刘智,蒋余成.基于模糊神经网络的电力巡线无人机避障技术研究[J].长春理工大学学报(自然科学版).2017

[10].严杰.基于模糊综合评价法与神经网络综合评价法的Z公司供应链风险识别和评价技术研究[D].中国铁道科学研究院.2017

论文知识图

模糊神经信息融合后北向位置仿真结果~2000年唐乃亥站模型Ⅳ模拟与实测...模糊神经网络结构图火灾探测系统原理图模糊神经网络结构模糊神经网络结构图

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模糊神经技术论文_林倩瑜
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