自适应神经模糊推理系统（ANFIS）及其仿真

以一个非线性模型为研究对象,通过对自适应神经模糊推理系统（ANFIS）建模机理的研究建立了非线性实例模糊模型,借助MATLAB中ANFIS的功能讨论隶属度函数的数目、ANFIS输出、训练误差等对自适应神经模糊推理系统（ANFIS）的影响,取得了良好的效果。结果表明利用ANFIS进行非线性系统建模和辨识是可行的,其辩识精度很高。     

空战态势评估与威胁估计研究

提出了机载数据融合系统的概念．对空战中的态势评估从空情态势元素提取、当前空中态势判定及未来空中态势预测三方面进行了分析．对空战中威胁估计的流程从威胁元素提取、威胁合成、威胁等级确定三个阶段进行了描述。     

基于改进自适应神经模糊推理系统的负载均衡算法

云环境下应用程序和用户的数量不断增加,负载平衡成为云服务提供商面临的一个关键问题.动态负载平衡的处理方法多种多样,这些方法的主要目的是避免过载、最小化平均响应时间、数据处理时间和资源的最佳利用.本文提出一种基于改进自适应神经模糊推理系统的负载平衡方法,利用萤火虫算法优化自适应神经模糊推理系统.实验结果表明,所提出的方法...     

基于多属性决策和态势估计结果的空战威胁评估方法

结合空战的特点,对影响目标威胁评估的属性进行了分析,并用层次分析法确定各属性的权值.根据多属性决策理论和方法,给出目标的威胁度,再根据空战的态势估计结果修正威胁度值,最终得到威胁排序结果,为传感器管理和火力分配提供依据.     

基于自适应直觉模糊推理的威胁评估方法

将直觉模糊集理论引入信息融合领域,提出一种基于自适应直觉模糊推理的威胁评估方法。首先,分析了现有威胁评估方法的特点与局限性,建立了基于自适应神经-直觉模糊推理系统(ANIFIS)的Takagi-Sugeno型威胁评估模型。其次,设计了系统变量的属性函数和推理规则,确定了各层输入输出的计算关系,以及系统输出结果的合成计算表达式。再次,分析了模型的全局逼近性,设计了网络学习算法。最后,以20批典型目标的威胁评估为例,给出相应的评估结果,验证了方法的有效性和模型的正确性。实践结果表明,该方法可以提高威胁评估的可信度,改进评估质量,提高推理结果综合值的精度。     

基于模糊聚类和自适应神经模糊推理的MPPT研究

针对光伏系统最大功率点跟踪过程中电导增量法和模糊控制法存在的不足,结合模糊聚类和自适应神经模糊推理系统提出一种新型MPPT算法,对实测数据模糊聚类后,提取模糊控制规则,确定隶属函数,通过神经网络训练生成模糊推理系统。仿真结果表明,该算法能够实现对最大功率点的快速跟踪,对环境变化的抗干扰能力强,控制效果良好,具有一定的应用价值。     

Pi—Sigma模糊神经网络及其在态势评估中的应用

应用模糊理论和神经网络理论构造基于高木－关野模糊系统的Ｐｉ－Ｓｉｇｍａ模糊神经网络,根据模糊决策表选用不同的网络计算目标的威胁度,选用了几种典型样本的参数集中了专家的经验,对样本进行训练,效果良好。     

模糊算法在态势评估中的应用

针对态势评估中存在的不确定性,把模糊算法应用于态势评估,建立了基于模糊算法的态势评估框架,解析态势评估的流程。同时根据不同的评估需要,建立两种不同的态势评估模型,并给出确立评估矩阵的隶属函数。通过实例把态势评估元素的条件隶属度进行量化,从而得出具体的评估矩阵,对基于模糊算法的态势评估方法的整个实现过程进行讨论。最后,通过分析评估结果比较两种模型的效能,得出更适于态势评估的模型。     

基于自适应神经模糊推理系统的城市电力需求及预测模型

城市年度电能消耗数据具有较强的非线性特点。科学预测城市电力需求,是一项重要的基础性工作,需要有一种较为简易又有足够精度的预测方法。运用神经网络较强的非线性映射能力和模糊推理系统计算量小的特点构造了基于自适应神经模糊推理系统的城市电力需求及预测模型。经实证分析及与ARIMA方法的对比,结果表明,该方法适用于长中短各期预测并有很好的预测效果。     

自适应智能天线在FDD系统中的应用

该文详尽介绍了自适应智能天线的技术特点以及在商业系统中的工作模式。通过分析自适应智能天线技术应用于各种不同网络系统的技术特点,论证了它支持增强有效信号的强度、抑制干扰、提高网络性能的能力。通过技术应用的可行性分析及不同系统应用的具体示例,证明了自适应智能天线在TDD和FDD系统中有着广泛的应用前景。     

神经网络和自适应模糊神经网两种算法在曲面重构中的比较

分析了应用于三维曲面重构中的神经网络和自适应模糊神经网络两种算法,并结合具体的应用例子对两种算法在物体三维模型重建及曲面再现中的优劣进行了比较.试验结果表明,在相同的网络模型训练时间及模型充分收敛的前提下,自适应模糊神经网(ANFIS)算法比神经网络(ANN)算法具有更快的收敛速度和更高的重构精度,而且ANFIS更适合对表面复杂的三维物体进行模型重构和曲面再现.     

AKH-NFIS: Adaptive Krill Herd Network Fuzzy Inference System for Mobile Robot Navigation

Wireless Personal Communications - Mobile robot navigation has been a current issue in the most recent two decades. Mobile robots are necessary to explore in obscure and dynamic situations. To...     

Application of Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System for Interference Management in Heterogeneous Network

Femtocell (FC) technology envisaged as a cost-effective approach to attain better indoor coverage of mobile voice and data service. Deployment of FCs over macrocell forms a heterogeneous network. In urban areas, the key factor limits the successful deployment of FCs is inter-cell interference (ICI), which severely affects the performance of victim users. Autonomous FC transmission power setting is one straightforward way for coordinating ICI in the downlink. Application of intelligent control using soft computing techniques has not yet explored well for wireless networks. In this work, autonomous FC transmission power setting strategy using Adaptive Neuro Fuzzy Inference System is proposed. The main advantage of the proposed method is zero signaling overhead, reduced computational complexity and bare minimum delay in performing power setting of FC base station because only the periodic channel measurement reports fed back by the user equipment are needed. System level simulation results validate the effectiveness of the proposed method by providing much better throughput, even under high interference activation scenario and cell edge users can be prevented from going outage.     

基于模糊推理的自适应PID控制算法仿真

对时变不确定性系统要实现有效的控制,是实现全球智能化的必要一步,为此研究一种有效的时变控制系统算法具有极其重要的意义。为克服常规PID控制算法适应能力弱的缺点,结合模糊理论探究一种基于模糊推理的自适应PID控制算法。将模糊推理引入到PID控制策略中,仿真实验证明基于模糊推理的自适应PID控制算法提高了常规PID算法的适应能力及控制精度。     

An Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) Based Relay Selection Scheme for Cooperative Wireless Sensor Network

Wireless Personal Communications - Using ad hoc information amid of adaptable terminals, mobile ad hoc networks (MANETs) are absolute of any kind of communication infrastructure even though the...     

网络层析成像技术在网络拓扑推断中的应用

网络层析成像是根据端到端的测量,通过反演推断获取网络的内部特性.层析成像技术不需要网络内部节点的合作,只需要选择一组接收节点即可完成对网络内部特性的推断,利用网络层析成像技术可以解决网络内部节点不合作的问题.本文讨论了网络层析成像在网络拓扑推断中的测量方法和推断方法,对比了当前的测量方法和推断方法.根据当前的研究讨论了网络层析成像在拓扑推断中的技术难点和下一步研究方向.     

适应型模糊神经网络在视觉辩识系统中的应用

本文构筑的适应型模糊神经网络模型实现了神经网络的学习训练能力、模糊逻辑系统的仿人推理功能以及匹配寻踪的适应性技术的结合。以其对具有不确定性特征的机器视觉目标图像进行辨识处理,取得良好效果。     

ABS灵动商务系统在广电网络中的应用

介绍了ABS灵动商务系统的独有特点,并阐述其在广电网络中针对客户、业务、网络资源、工程、企业信息、外部接口等的管理.