ANFIS神经网络在城市大气SO2含量预测中的应用

分析自适应神经模糊推理系统(ANFIS)的构造,经过网络设计、初始化、训练等步骤,构成网络预测系统.利用该系统模型对某城市大气中SO2含量进行预测.结果表明:自适应神经模糊推理系统用于大气污染物含量预测可行,具有一定的实用价值.     

煤与瓦斯突出预测的自适应神经-模糊推理系统研究

在煤与瓦斯突出危险性预测方法中,神经网络方法存在着收敛速度慢、拟合能力差、预测精度低、训练结果不惟一等缺陷.针对这些缺陷,应用自适应神经-模糊推理系统的原理,建立了煤与瓦斯突出危险性预测的自适应神经-模糊推理方法,并应用该方法对部分实例进行了反演预测.预测结果表明：该方法具有收敛速度快、拟合能力强、预测精度高、训练结果惟一等优点,是一种优异的反演预测方法.作为一种探讨,还对煤与瓦斯突出的危险性进行了模糊划分.     

基于系统辨识与T-S模糊神经网络的磨矿分级控制

针对磨矿分级过程控制中具有的慢时变、非线性特征,提出了一种基于系统辨识的自适应模糊推理网络模型,并应用于磨矿控制领域.利用模糊聚类法对现有数据样本进行系统辨识,自动获取模糊规则库和相应的初始参数.依据得到的模糊系统构建基于Takage-Sugeno推理模型的自适应模糊神经网络推理系统,获得比传统的模糊神经网络具有更强的...     

基于自适应模糊系统的径向基高斯函数网络系统辨识方法

提出了一种基于自适应模糊系统的径向基高斯函数系统辨识方法,与传统的系统辨识和仿真方法相比,更具有精确性与智能性。RBF(radial basedfunction)网络在逼近能力、分类能力和学习速度上均有优势。自适应神经模糊推理系统(ANFIS)混合学习算法减少了原始纯反向传播算法搜索空间的维数,故收敛速度非常快。根据ANFIS和RBF的特点,将它们结合起来,形成了基于自适应模糊系统的径向基高斯函数网络的系统辨识方法。     

基于ANFIS的三容系统解耦及液位控制

利用模糊减法聚类技术,建立初始的模糊推理系统(FIS)结构,然后利用自适应神经模糊推理系统(ANFIS)函数对模糊模型进行训练,得出模糊神经网络解耦控制块.实现了对三容系统的解耦及液位控制.利用Matlab仿真工具,对自适应模糊神经网络解耦控制系统进行了研究,结果表明,其与传统的输入变换和状态反馈解耦控制相比,动态响应快,鲁棒性好,具有优异的性能.     

基于自适应神经模糊推理系统的微波炉温度控制

针对微波炉温度对象的不确定性，作者提出了用自适应神经模糊推理系统(ANFIS)对微波炉温度进行自适应控制的自适应神经模糊控制器。对ANFIS训练及检验的结果表明，该自适应神经模糊控制器具有较高的控制精度，控制效果较好。     

基于ANFIS的电力通信网的可靠性评估

根据以往电力通信网可靠性评估方法,对电力通信网可靠性相关指标进行整理,采用自适应神经模糊推理系统(Adaptive Neural Fuzzy Inference System,ANFIS)构建了电力通信网可靠性评估模型.以MATLAB为工具,利用ANFIS的模糊工具实现了模糊神经推理过程,并经过系统仿真得到结果,通过与神经网络、贝叶斯网络、蒙特卡洛算法结果进行比较,此模型具有更高的准确性.     

ANFIS在企业人力资源预测中的应用

企业人力资源是影响其生存发展的关键因素．以此为研究对象,建立自适应神经模糊推理系统（ANFIS）预测模型．通过对某集团公司的人力资源进行预测来探讨自适应神经模糊推理系统在这一领域的应用前景,并将预测结果与普通FUZZY模型进行比较．结果表明,前者预测误差较小,满足精度要求,具有很高的理论价值和实际应用价值．     

循环流化床入炉垃圾热值软测量

面对城市生活垃圾(MSW)的热值(HVs)难以实时测量的现状,构建基于减法聚类的自适应模糊神经网络(ANFIS)的入炉垃圾热值软测量模型.针对循环流化床(CFB)生活垃圾焚烧炉的工艺特点,选择模型的输入变量;依据专家经验对样本的热值进行模糊分类;利用减法聚类(SC)算法对训练样本进行分析,自适应地确定初始模糊规则和模糊神经网络的初始结构参数;结合最小二乘估计法和误差反向传播算法对模糊神经网络的参数进行学习,构建自适应神经模糊推理系统,完成CFB生活垃圾焚烧锅炉入炉垃圾热值的软测量建模.对比研究BP神经网络、RBF神经网络和支持向量机模型在垃圾热值预测方面的表现,结果表明:基于减法聚类的模糊神经网络模型具有最高的预测精度.预测值和实际垃圾热值的比较结果证明:模糊神经网络模型能够表征垃圾热值的整体变化趋势,可以对循环流化床垃圾焚烧锅炉的运行、控制和管理起到指导作用,并且能够为循环流化床生活垃圾焚烧锅炉的燃烧自动控制(ACC)系统提供可靠的热值反馈信号.     

水泥分解炉运行参数预测模型

为了实现水泥分解炉非线性系统的建模与控制,利于数学分析等特点的T-S型模糊推理与可以实现任意非线性映射的神经网络相结合,在水泥分解炉生产工艺分析的基础上,建立了水泥分解炉运行参数的模糊神经网络预测模型.该预测模型结合某大型水泥厂现场采集的生产数据,进行了仿真验证.结果表明,模型计算简单,模型网络运算输出值(预测值)与样本期望值(现场采集数据)相差很小,说明该模糊神经网络具有较好的预测能力和泛化能力.     

浅析资产减值会计对利润的操纵

会计制度规定企业定期或者至少于每年年度终了，对各项资产进行全面检查，合理地预计各项资产可能发生的损失，并计提资产减值准备，既不高估资产或收益，也不少计负债或费用，从而避免虚增企业利润。但在实务中，一些企业却利用会计法规准则中的原则性，通过资产减值准备达到操纵会计利润的目的，本文即是从企业滥用资产减值入手，以实例来揭示企业计提秘密准备的意图，以引起业内人士的重视。     

齿轮—五杆机构的轨迹特性研究

采用计算机机构动画仿真的方法，对齿轮五杆机构的轨迹特性进行了研究。分析了该机构双曲柄存在的条件，两连杆铰接点Ｃ的轨迹曲线可到达的区域及该轨迹曲线形状随机构结构参数的不同而变化的规律，从而为齿轮五杆机构的轨迹综合提供了重要依据。     

密炼机转子的刚度计算

介绍了变截面梁变形计算的初参数法，运用该方法求密炼机转子的变形，并得到了精确的解。     

数学优化方法在新安江模型参数率定中的应用分析

以3种数学优化方法及新安江(三水源)模型的理论为依据,介绍了优化方法在新安江三水源模型参数率定中的应用.将率定成果与API模型进行了对比,说明这3种优化方法在大宁河流域参数率定中应用效果良好,具有很好的参考和推广价值.     

高校招生录取模式改革初探

高校招生录取模式是关系到考生切身利益和高校生源质量的关键因素.解决好考生的成绩、志愿和学校录取原则之间的矛盾是促进普通高校招生工作健康发展和体现教育公正、公平原则所面临的主要问题.从分析高校招生录取模式的视角提出了高校招生录取模式改革的趋势和目的,并对其必要性和可行性进行了探讨.     

高职高专材料力学实验教学改革问题初探

材料力学是一门实践性很强的课程,在教学中加强实践环节,对调动学生的学习积极性,培养和提高他们理论联系实际、综合解决问题的能力,训练创造性思维,有很大帮助。针对高职高专院校材料力学教学目标与存在的问题,结合高职高专教育的特点,从改革实验指导教材、开放实验室、增加辅助实验教学手段等方面,提出了高职高专院校材料力学实验教学改革的措施。     

线性方程组不同形式解的内在联系

在线性方程求解时，应用不同的方法可以得到不同形式的解。本文讨论了这三种解的内在联系。这三种形式的解可以相互转换，因而是等价的。     

脱灰煤中氟脱除方法的研究

氢氟酸法生产高精煤是非常有效的方法,但脱灰后煤中氟含量大大超过使用所允许的范围.本文在前人的基础上研究脱灰煤中氟脱除的方法,借以寻求降低氟含量的有效途径.实验时研究了稀盐酸浸取、沸水浸取、常压或减压热处理以及气体热载体处理等几种脱氟方法,结果表明:经过上述一级脱氟处理,氟含量可降低40-70％,如采用二级处理,可以有效地把脱灰煤中氟含量降低在200ppm以下,甚至接近原煤中的氟含量。     

旅游地环境的可持续发展问题

对旅游业的资源型特点,当前旅游业发展对旅游地环境的影响程度,以及不断强化旅游地环境保护的重意义作了精辟地分析．提出了以人为本、突出特色、塑造形象、科学规划和管理的旅游地环境可持续发展的思想和方法．     

对董事自相交易忠实义务的研究

自相交易是指董事代表公司的利益与自己或者与自己有利益关系的其他公司或者企业进行的交易,是忠实义务的核心问题。因此,董事的自相交易是董事信义义务所要规制的主要方面。比较了英美法系和大陆法系的交易互相规则;结合自我交易的具体内容,分析了我国公司法关于自相交易的相关规定。