T-S模糊神经网络模型采空区地面塌陷的危险性判别受地质因素、采矿因素等多重因素的影响,各因素往往影响程度不同且部分因素之间又相互联系。为了能够较准确地对采空塌陷危险性进行评估,引入了T-S模糊神经网络模型。以北京西山地区采空塌陷为例,根据塌陷特点,分别选取了地质构造复杂程度、覆盖层类型、第四系覆盖层厚度、...
东北石油大学计算机与信息技术学院,黑龙江大庆163318) 摘要 针对植物病害图像的病斑区域边缘像素存在模糊性和不确定性,利用T S模型的模糊规则后件是输入语 言变量的函数特性,提出线性清晰化的自适应五层模糊神经网络模型作为植物病害图像模式分类的决策系统,并 利用量子遗传算法对模型系统的可调整参数的初始值进行全局优化...
引用BP算击氧学习训练神经网络的参敷,在此基础上设计了一 个通常意卫下的广义预测控制器通过仿真其验耘验证了对非线性系统控制的有效性. 关键词:T.s馍栅模型,模嘲神经同I吕.r¨义预测控南1.非歧睦系统 一、引言 T.S模型f11的提出、为存实际应用中抉碍巨大戏 功的模糊逻辑系统(Fuz乃LogIc systenl)提供...
基于T -S 模型的模糊神经网络 孙增圻, 徐红兵 清华大学计算机科学与技术系;智能技术与系统国家重点实验室,北京100084 收稿日期:1996-07-04 第一作者:男,1943年生,教授 文 摘 一种基于Ta kag i-Sug eno 模型的模糊神经网络由前件网络和后件网络两部分组成。前件网络用来匹配模糊规则的前件,它相当...
T-S 模糊神经网络模型是根据模糊系统和人工神经网络优缺点具有明显的互补性结合而成,考虑了水质评价标准的区间形式和水系统的不确定性。将T-S 模糊神经网络的评价结果与水质综合评价方法中经典的内梅罗指数法和 BP 人工神经网络法的评价结果进行对比,结果表明:T-S 模糊神经网络法评价地下水水质更全面更客观。利用该...
本文首先介绍研究软件过程可信度的背景、内容和意义;然后分析软件项目实施过程中的可信度因素,从不同角度评价软件过程的可信性;最后基于T-S型模糊神经网络模型建立评价结构和方法,实现软件过程可信度评价系统。结果表明:通过对影响因素的研究可以将软件过程可信度结果量化。 [关键词]软件项目的可信度;软件过程可信度;T-...
基于T-S模型的模糊神经网络城市需水量预测方法研究 针对需水量预测的非线性、随机性和模糊性等特点,引入模糊系统理论,建立了基于T-S模型的模糊神经网络需水量预测模型。该模型将模糊系统良好的模糊知识表达能力与神经网... 孙月峰,闫雅飞,张表志,... - 《安全与环境学报》 被引量: 32发表: 2013年 ...
针对在非线性,时变不确定系统中,常规PID控制器难以获得满意效果的问题,仿照传统PID 控制器结构,设计了一种基于T-S模型的模糊神经网络PID控制器.该控制器基于T-S模糊模型,将PID结构融入模糊控制中,充分发挥了模糊系统非线 性,可解释性的特点;然后又利用神经网络的学习算法,实现了对模糊控制器的参数调整,使控制器具...
T-S模型是由Takagi和Sugeno在1985年提出的,它是一种特殊的前向神经网络。T-S模型是基于线性子模型的一种混合系统建模方法,它将非线性系统划分为一系列的线性子模型,并在每个子模型上进行线性建模,然后将所有的线性子模型通过模糊规则进行组合,从而得到一个全局的非线性模型。在T-S模型中,每个子模型包含了一个线性...
T-S型的模糊神经网络的组成和结构,它一般是由前件网络和后件网络两部分组成,前件网 络用来匹配模糊规则的前件,后件网络则用来产生模糊规则的后件。其基本结构图如图1 所示。从另外一个角度可以看出,基于T-S模型的模糊神经网络若每个的输入分量的分割是 ...