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  • 【期刊】 自适应神经模糊推理系统在医学领域的应用

    刊名:中国胸心血管外科临床杂志 作者:周勤 ; 陈进 ; 董力 关键词:自适应神经模糊推理系统 ; 模糊神经网络 ; ANFIS ; 医学 ; 应用 机构:四川大学华西医院循证医学与流行病学教研室 ; 四川大学华西医院循证医学与流行病学教研室 ; 四川大学华西医院心脏大血管外科 年份:2015
    摘要:医疗领域中存在着很多不确定性,给疾病诊断预测等医疗活动带来了极大困难。模糊神经网络(neural-fuzzy system,NFS)很好地结合了人工神经网络和模糊逻辑的优点,成为一种能从数据中获取知识,并能将知识以模糊规则形式表达的新型人工智能模型。因其强大的分类能力和处理模糊信息能力,模糊神经网络模型被越来越多地应用到医学领域。其中自适应神经模糊推理系统(adaptive neural-fuzzy inference system,ANFIS)是模糊神经网络中应用最多的一种,本文就ANFIS在医学领域的应用进行综述。
  • 【期刊】 自适应神经模糊推理系统在数据处理中的应用

    刊名:产业与科技论坛 作者:李深磊 关键词:自适应神经模糊推理系统 ; 数据处理 ; 数学模型 ; 滤噪性 机构:郑州成功财经学院 ; 郑州成功财经学院 年份:2018
    摘要:目前,很多工作都涉及到大量数据的处理及分析,需要建立数学模型来表示数据之间的关系。但是随着人类探索脚步的扩展,很多工作中得到的数据越来越复杂,利用传统的数值分析方法难以建立合适的数学模型。本文介绍的自适应神经模糊推理系统是一种神经网络和模糊逻辑相结合的智能算法,它有效结合了二者的优点,具有自学习能力,可以通过对实验数据的训练方便高效地得到模糊规则,从而建立数学模型,不必依赖知识和经验,并具有良好的滤噪性。
  • 【期刊】 自适应神经模糊推理系统在信号去噪中的应用

    刊名:《湖北科技学院学报》 作者:李娟 关键词:自适应神经模糊推理系统 ; ANFIS ; 信号去噪 机构:运城学院物理与电子工程系 ; 运城学院物理与电子工程系 年份:2016
    摘要:介绍了基于自适应神经模糊推理系统的语音去噪方法,这种算法把模糊系统理论和人工神经网络相结合,继承了二者的优点,通过神经网络强大的自学能力,弥补了模糊推理系统非常依赖于操作人员的经验的缺陷。有色噪声是功率谱密度函数不为常数的噪声,很难去除,仿真实验证明:使用自适应神经模糊推理系统能较好的去除测量信号中的有色噪声。
  • 【期刊】 基于自适应神经模糊推理系统的风速数据补齐

    刊名:黑龙江科技信息 作者:崔晗 关键词:自适应神经模糊推理系统 ; 数据插值 ; 数据补齐 机构:东北电力大学电气工程学院 ; 东北电力大学电气工程学院 年份:2017
    摘要:风电场测风数据的完整性和准确性在风电场的选址、设计、运行中具有重要意义.利用测风塔不同高度风速具有相关性这一特性可以对风电场缺失的测风数据进行补齐;本文中采用自适应神经模糊推理系统(ANFIS)模型对丢失数据进行补齐和优化,以测风塔70m和10m风速为输入数据,计算60m风速.对实测数据的仿真计算结果表明,用所提出的方法进行数据补齐后风速数据的计算结果误差较低,准确率高.
  • 【期刊】 自适应神经模糊推理系统(ANFIS)及其仿真

    刊名:电子设计工程 作者:张小娟 关键词:自适应神经模糊推理系统 ; 非线性系统 ; 非线性 ; 隶属度 ; 仿真 机构:宝鸡文理学院电子电气工程系 ; 宝鸡文理学院电子电气工程系 年份:2012
    摘要: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。
  • 【期刊】 基于自适应神经模糊推理系统的纸病二次辨识

    刊名:中国造纸 作者:王亚波;周强;王伟刚;王莹; 关键词:机器视觉;;FPGA;;纸病二次辨识;;自适应神经模糊推理系统(ANFIS) 机构:陕西科技大学电气与信息工程学院 ; 陕西科技大学电气与信息工程学院 ; 陕西科技大学材料科学与工程学院 年份:2017
    摘要:针对造纸生产线上宽幅高速纸机纸病检测系统快速性和精确性的挑战,提出"工业相机+FPGA(Field-Programmable Gate Array)+计算机"模式下的基于自适应神经模糊推理系统的纸病二次辨识方法。使用CCD相机采集纸张图像,通过FPGA完成图像预处理和一次辨识(粗辨识+过辨识);计算机通过自适应神经模糊推理系统(ANFIS)对疑似纸病区域二次辨识(精确辨识),判断出纸病和种类。实验表明,该方法能够准确地辨识各种纸病。
  • 【期刊】 自适应神经模糊推理系统在月径流预测中的应用

    刊名:中国水运(下半月) 作者:姚彤悦 ; 喻云舟 ; 潘锋 ; 邹进 关键词:径流预测 ; 人工神经网络 ; 模糊推理 ; ANFIS ; MATLAB 机构:昆明理工大学电力工程学院 ; 昆明理工大学电力工程学院 年份:2019
    摘要:径流分析是水文分析计算中的重要组成部分。在人类活动、地理位置和气候变化等诸多因素的作用下,径流的变化错综复杂,导致径流预测变得较为困难。本文选取黄河上游的兰州站1955~1985年共31年的月径流数据资料,通过MATLAB的编程实现自适应神经模糊推理系统(ANFIS)在兰州站月径流预测中的应用,并通过相对误差(δ)、均方根误差(RMSE)、相关系数(R)三个指标对预测结果进行评价。结果表明,通过ANFIS对兰州站进行月径流预测,所得到的预测值较为准确,同时,该方法对月径流的变化趋势预测同样较为准确,具有较强的适应性。因此,该方法是一种在径流预测或水文预测中值得探索或推广的方法。
  • 【期刊】 基于自适应神经模糊推理系统的地下水位预测

    刊名:水土保持通报 作者:周维博 ; 李娜 ; 刘雷 ; 董起广 关键词:自适应神经模糊推理系统 ; 地下水位预测 ; 泾惠渠灌区 机构:长安大学环境科学与工程学院 ; 长安大学环境科学与工程学院 年份:2014
    摘要:针对地下水埋深变化影响因素的复杂性、多样性和不确定性,以及影响因子之间复杂的非线性关系,将自适应神经模糊推理系统(adaptive neuro-fuzzy interference system,ANFIS)应用于地下水埋深预测。利用1993—2010年陕西省泾惠渠灌区的灌溉资料对网络进行训练,构建了基于ANFIS的地下水埋深预测模型,并对其进行了检测。结果表明,利用ANFIS对地下水埋深进行短期预测是切实可行的。
  • 【期刊】 基于自适应神经模糊推理系统的呼吸预测算法研究

    刊名:国际生物医学工程杂志 作者:朱丹 ; 马善达 ; 王伟 ; 付东山 关键词:自适应神经模糊推理系统 ; 呼吸预测 ; 神经网络 ; 支持向量机 ; 射波刀 机构:天津医科大学肿瘤医院 ; 天津医科大学肿瘤医院 ; 国家肿瘤临床医学研究中心 ; 天津市“肿瘤防治”重点实验室 ; 天津市恶性肿瘤临床医学研究中心 ; 江苏瑞尔医疗科技有限公司 ; 天津医科大学肿瘤医院 ; 国家肿瘤临床医学研究中心 ; 天津市“肿瘤防治”重点实验室 ; 天津市恶性肿瘤临床医学研究中心 ; 214192无锡 ; 江苏瑞尔医疗科技有限公司 年份:2018
    摘要:目的 研究一种对非规则呼吸运动更精确的预测算法,更有效地补偿放疗系统的时间延迟,提高胸腹部肿瘤图像引导跟踪或门控放射治疗的靶点精度.方法 提出了一种基于自适应神经模糊推理系统(ANFIS)的对非规则呼吸运动的预测算法.该ANFIS模型结构利用呼吸运动的位置和速度作为输入参数,构造一个结合位置和速度的N×N模糊集,并通过历史数据建立训练集.在预测过程中,如最新输入信号的位置或速度超出当前训练集的幅度范围,则对位置或速度进行相应的幅度调整,然后作为ANFIS模型的输入参数进行预测.本研究采集了20例CyberKnife治疗的胸腹部患者的非规则呼吸临床数据,通过回顾性离线分析,对ANFIS、神经网络(NN)、支持向量机(SVM)、CyberKnife系统的Synchrony呼吸同步追踪系统这4种典型预测算法精度进行对照比较.结果 比较4种预测算法对20例患者数据的结果,证实笔者提出的ANFIS算法预测结果的归一化均方根误差(nRMSE)、最大误差(Max)、大于1 mm误差个数均小于NN、SVM和Synchrony.结论 ANFIS预测算法的精确性和鲁棒性均优于其他3种算法,能更好地预测非规则呼吸信号.
  • 【期刊】 基于自适应神经模糊推理系统的呼吸预测算法研究

    刊名:《国际生物医学工程杂志》 作者:朱丹 ; 马善达 ; 王伟 ; 付东山 关键词:自适应神经模糊推理系统 ; 呼吸预测 ; 神经网络 ; 支持向量机 ; 射波刀 机构:天津医科大学肿瘤医院、国家肿瘤临床医学研究中心、天津市“肿瘤防治”重点实验室、天津市恶性肿瘤临床医学研究中心 ; 天津医科大学肿瘤医院、国家肿瘤临床医学研究中心、天津市“肿瘤防治”重点实验室、天津市恶性肿瘤临床医学研究中心 ; 江苏瑞尔医疗科技有限公司 年份:2018
    摘要:目的 研究一种对非规则呼吸运动更精确的预测算法,更有效地补偿放疗系统的时间延迟,提高胸腹部肿瘤图像引导跟踪或门控放射治疗的靶点精度。 方法 提出了一种基于自适应神经模糊推理系统(ANFIS)的对非规则呼吸运动的预测算法。该ANFIS模型结构利用呼吸运动的位置和速度作为输入参数,构造一个结合位置和速度的N×N模糊集,并通过历史数据建立训练集。在预测过程中,如最新输入信号的位置或速度超出当前训练集的幅度范围,则对位置或速度进行相应的幅度调整,然后作为ANFIS模型的输入参数进行预测。本研究采集了20例CyberKnife治疗的胸腹部患者的非规则呼吸临床数据,通过回顾性离线分析,对ANFIS、神经网络(NN)、支持向量机(SVM)、CyberKnife系统的Synchrony呼吸同步追踪系统这4种典型预测算法精度进行对照比较。 结果 比较4种预测算法对20例患者数据的结果,证实笔者提出的ANFIS算法预测结果的归一化均方根误差(nRMSE)、最大误差(Max)、大于1 mm误差个数均小于NN、SVM和Synchrony。 结论 ANFIS预测算法的精确性和鲁棒性均优于其他3种算法,能更好地预测非规则呼吸信号。
  • 【期刊】 基于自适应神经模糊推理系统的复杂系统故障预测

    刊名:自动化应用 作者:毛彪 ; 杨松 关键词:自适应神经-模糊推理 ; 故障预测 ; 复杂系统 机构:沈阳工业大学化工过程自动化学院 ; 沈阳工业大学化工过程自动化学院 年份:2019
    摘要:为提高复杂系统的保障水平,实现系统中重要部件的故障预测,研究采用自适应神经-模糊推理系统(ANFIS)构建故障预测模型,并利用模糊C均值聚类算法将典型故障数据分类,降低数据复杂性,提高ANFIS运行效率;同时将最陡下降法与最小二乘法应用到ANFIS模型参数的优化中,提高了故障预测的准确性,最后将此法嵌入到某型装甲装备瞄准镜控制盒的故障预测系统中。实例分析表明:此法能够有效提高故障预测效率,具有更高的准确性、稳定性、适用性。
  • 【期刊】 基于自适应神经模糊推理系统的风电功率预测方法

    刊名:电测与仪表 作者:杨茂 ; 齐玥 ; 穆钢 ; 严干贵 关键词:自适应神经模糊推理系统 ; 风电功率 ; 多步滚动预测模式 ; 减法聚类 机构:东北电力大学电气工程学院 ; 东北电力大学电气工程学院 年份:2015
    摘要:对风电场输出功率进行精确的预测是保证含大规模风电电力系统安全稳定运行的重要手段。文中对多步滚动预测模式进行了分析,并建立了ANFIS(自适应神经模糊推理系统)预测模型,进而实现对风电功率的实时滚动预测。以吉林省西部某风电场的实测数据为例进行算例分析,其中在形成初始模糊推理系统结构时,采用的算法是减法聚类,该算法有效的避免了人工设定结构法产生的组合爆炸问题。将基于线性回归法、滑动平均法和持续法进行风电功率实时多步滚动预测时得到的预测结果与利用所提出的ANFIS预测方法得到的结果进行比较,结果表明后者的预测精度更高,进一步说明了ANFIS预测模型的有效性。
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