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一种模糊辨识方法及其在电站仿真器中的应用 总被引:4,自引:0,他引:4
利用模糊聚类和最小二乘估计方法提出一种糊辨识方法。该方法是基于模糊聚类,计算给定样本在各类中的隶属度,并利用递推最小二乘估计辨识模糊模型的后件参数。采用该方法对火力发电厂电站仿真器中的汽轮发电机密封油冷却系统进行建模研究,取得了满意的效果。 相似文献
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将一种基于三角形隶属函数的T—S模糊系统用于非线性系统的辨识中。该方法可以很方便地确定输入空间的划分及隶属函数的形状,并且对于给定的输入量系统输出的计算只需要少量的推理规则参与,减少了计算量。最后通过仿真实例说明本方法的有效性。 相似文献
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一种基于非线性频谱分析的多模型在线早期故障预报方法 总被引:1,自引:0,他引:1
为了克服非线性系统故障诊断方法一般计算量比较大,不利于在线实施的不足,该文以非线性频谱分析故障诊断方法为基础,融合时间序列分析理论,提出并实现了一种多模型在线早期故障预报策略。通过对某型直升机并联电动舵机的大量实际检测表明,该文提出的在线预报方法是有效的。该方法可以直接应用于工程实际,具有重要的实用价值。 相似文献
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一种新的复杂系统模糊辨识方法 总被引:5,自引:0,他引:5
针对一阶Takagi-Sugeno模型辨识复杂系统的困难,提出一种新的模糊模型.这种模型的结构在一阶Takagi-Sugeno模型的基础上,再进行一次非线性映射.文中运用卡尔曼滤波算法的模糊神经元网络实现了这种模型.仿真结果表明该方法辨识精度高,且有良好的实用性. 相似文献
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遗传算法在T—S模糊模型辨识中的应用 总被引:6,自引:1,他引:6
给出了T-S模糊模型的一种模糊神经网络实现方法。提出了采用遗传算法优化网络参数,实现了T-S模型的辨识。给出了参优化的详细过程,并用仿真实例证实了 这种方法的有效性。成功地将神经网络,模糊逻辑与遗传算法融合于一个系统中。 相似文献
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相关向量机(RVM)分类法使用概率输出克服了支持向量机(SVM)识别速率低的缺点,并且具有更好的稀疏性。但在与文本无关的话者辨别中,大量训练样本数据体现了RVM在模型训练时计算量与内存需求过大的缺点。针对以上特点,提出基于GMM统计特征参数与RVM融合的与文本无关的语者辨别系统,既有效地提取话者特征信息,解决大样本数据下的RVM训练问题,又结合统计模型鲁棒性高和分辨模型辨别效果好的优点。实验结果证明,该系统比基本的GMM系统具有更优的错误辨别率,比GMM/SVM系统具有更高的稀疏性。 相似文献
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一种基于扩张原理的模糊模型及其辨识方法 总被引:3,自引:0,他引:3
提出一种新的基于LR型模糊数及其运算的模糊模型结构--扩展的TSK模型(ETSK模型).借助于LR型模糊数隶属函数图形的面积和重心横坐标这两个"数字特征",导出了ETSK模型的输入输出解析表达式,并证明了ETSK模型与变权TSK模型的等价关系,同时给出一种对ETSK模型规则后件的参数辨识方法.仿真辨识实验结果表明,ETSK模型的辨识效果和预报精度更优. 相似文献
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为了解决自确认气动执行器的故障诊断问题,提出了一种基于多变量关联向量机( MVRVM)回归和关联向量机二叉树分类的气动执行器故障诊断方法,该方法利用多变量关联向量机回归建立气动执行器的正常模型,然后将实际输出与模型输出比较,产生残差作为气动执行器的非线性故障特征向量。以残差作为输入建立关联向量机二叉树多分类机,诊断气动执行器故障类型。利用DABLib生成的故障数据对所研究方法进行了验证,并与基于RVM一对一分类的故障诊断方法进行了比较,结果表明该方法是解决气动执行器故障诊断的小样本和非线性问题的一种有效方法。 相似文献
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为了提高网络流量的预测精度,提出一种布谷鸟算法优化混合核相关向量机的网络流量预测模型(CS-RVM)。首先采用多项式和高斯核函数构成混合核函数代替相关向量机的单一核函数,然后引入布谷鸟算法对混合核参数进行寻优,最后建立网络流量预测模型。仿真结果表明,CS-RVM具有良好的建模效果,可提高网络流量的预测精度。 相似文献
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针对复杂非线性动态系统辨识问题,提出了一种基于过程神经元网络(PNN)的辨识模型和方法.根
据系统待辨识的模型结构和反映系统模态变化特征的动态样本数据,利用PNN 对时变输入/输出信号的非线性变
换机制和自适应学习能力,建立基于PNN 的系统辨识模型.辨识模型能够同时反映多输入时变信号的空间加权聚
合以及阶段时间效应累积结果,直接实现非线性系统输入/输出之间的动态映射关系.文中构建了用于并联结构和
串-并联结构辨识的PNN 模型,给出了相应的学习算法和实现机制,实验结果验证了模型和算法的有效性. 相似文献
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基于T-S模糊模型的辨识算法 总被引:10,自引:0,他引:10
提出一种新的基于T-S模糊模型的辨识算法。该算法可分为2步,第1步是比较粗糙的辨识,按子空间的线性程度来划分输入空间,规则前件参数由于空间的中心和大小决定,规则后件线性参数由最小二乘法确定2步是模的精细调整,利用梯度下降法调节隶属函数和规则后件的线性参数,仿真实验说明了该算法的有效性。 相似文献
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模型在线辨识方法及其应用 总被引:5,自引:0,他引:5
本文提出了一种有效的非线性模型和参数在线估计方法。为了实现模型在线辨识,本文根据误差性能指标,给出了模型判据及计算式。根据递推加权最小二乘算法和优选判据,导出了模型和参数同时在线估计的有效算法。为了提高计算效率和数值稳定性,模型辨识和参数辨识均采用了U-D分解方法。新方法可用于飞行器非线性气动模型和参数的实时估计。实际应用结果表明,使用该方法可以有效地确定多项式、样条函数模型结构,参数辨识的结果满 相似文献