导读:本文包含了模糊神经网络理论论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:灰色理论,模糊综合评价,模糊神经网络,质量预测
模糊神经网络理论论文文献综述
黄睿,刘小方,郑祥[1]（2019）在《基于灰色理论与模糊神经网络的导弹性能预测》一文中研究指出准确掌握导弹的性能质量状态是保证完成作战任务的前提条件。目前,在实弹发射演练中,为确保发射成功,通常采用先测试合格后发射的方法,难以满足未来战场上大规模、大批量、即用即射的作战要求。为满足未来作战需求,立足于以往对导弹性能参数的测试数据和日常的管理、贮存信息,结合实弹发射结果信息,运用灰色理论、模糊综合评价、模糊神经网络的方法,准确预测导弹性能质量状态,为部队管理决策提供技术支撑,为导弹部队战略决胜提供重要保证。(本文来源于《火力与指挥控制》期刊2019年10期）
耿长昕[2]（2019）在《基于模糊神经网络和证据理论的风电齿轮箱故障诊断研究》一文中研究指出风电是目前最具前景的可再生能源发电技术之一,随着风电机组保有量的提高,对运行和维护技术的要求也越来越高。齿轮箱是双馈型和半直驱型风电机组传动链中的关键设备,由于齿轮箱位于高空极端环境中承受着多变载荷,极易发生故障,影响着风电机组性能,对机组安全可靠运行带来极大挑战。因此,对风电机组齿轮箱的运行状态进行监测与诊断,对提高发电量,降低全生命周期成本具有积极的现实意义。以风电机组齿轮箱为研究对象,开展了故障诊断方法研究。主要工作包括:(1)分析了风电机组齿轮箱的故障特点,研究了轴承、齿轮和轴的故障类型,并对典型故障案例进行图谱分析,总结故障发生规律,为后续的智能诊断提供科学依据。(2)针对在多变载荷下齿轮箱振动信号污染严重的问题,提出了自适应提升小波降噪方法。该方法有效降低噪声影响,提高了振动信号的信噪比。并从时域、频域和小波包能量等不同角度提取特征值。(3)针对风电机组冲击载荷较强的特点,分别从时域、频域和小波包能量的角度建立叁个粒子群优化模糊神经网络故障诊断模型,经过测试实现了对齿轮箱高速轴和中间轴等故障的准确诊断,取得了较好的效果。(4)基于D-S证据理论,建立了的齿轮箱故障信息融合诊断模型,该模型综合利用单一诊断模型的判据,进一步提高了诊断的区分度,具有较好的容错性、纠错性。(本文来源于《华北电力大学(北京)》期刊2019-03-01）
莫灿军[3]（2018）在《基于神经网络PID及模糊预瞄理论的无人驾驶汽车轨迹跟随控制研究》一文中研究指出随着经济的迅速发展,城市中汽车的数量逐年上升,与此同时,由于驾驶员在驾驶技能水平、驾驶习惯、路况掌控能力、生理状态等各方面存在差异,导致交通事故频繁发生,无人驾驶汽车的出现将极大程度的解决这一问题。轨迹跟随作为无人驾驶汽车的一个核心问题,其主要内容为通过控制车辆的转向系统(侧向路径跟随控制)及动力驱动系统(纵向速度跟随控制)使得汽车按照规划的轨迹行驶。在课题研究过程中,首先建立了七自由度车辆动力学模型及非线性轮胎模型。随后在车辆动力学纵向及侧向解耦的情况下分别对它们展开了研究,其中车辆纵向控制采用了具有较强自适应与自学习能力的神经网络PID控制器,车辆侧向控制采用了基于反馈的最优预瞄控制器。在进行控制方法理论研究的同时,在Matlab/Simulink平台中完成了车辆、轮胎模型的建立,并对纵向、侧向控制器进行了仿真,仿真结果也验证了控制器能满足无人驾驶车辆的需求。在进行侧向控制器仿真验证的过程中,当车速较高、道路曲率变化较大的情况下,侧向控制器的跟随效果出现了明显的下降,鉴于此,本文进一步研究了通过论域自调整的模糊系统来动态更新预瞄时间。在不同车速、不到道路曲率的情况下选择不同的预瞄时间,使得最优预瞄控制器具有更强的适应性,并在Matlab/Simulink平台中完成了改进控制器的仿真验证。并通过对比仿真结果表明,改进后的控制器较固定预瞄时间的最优预瞄控制器以及经典的模型预测控制器具有更好的路径跟随性,并能够在各种车况及路况下更好的体现驾驶员的驾驶操作过程,证明了可变预瞄时间控制器有着更好的车辆控制效果。(本文来源于《长沙理工大学》期刊2018-04-01）
[4]（2017）在《“神经网络”之后,“模糊控制”会成为AI领域的下一个引领理论吗?》一文中研究指出现在一提起人工智能,我们首先想到的一定是神经网络。神经网络实践应用的迅速发展,已经让它成为了人工智能中当红的技术。其实就在上世纪40年代相关的理论被提出后,神经网络也经历过几十年跌宕起伏的发展,在50年代末进行了一次失败的工程化实验后,神经网络的研究陷入低谷,还在研究它的学者曾一度被视为异端。神经网络的"逆袭故事"告诉我(本文来源于《科学中国人》期刊2017年34期）
鲍梦[5]（2017）在《模糊理论和神经网络的激光器温控系统》一文中研究指出温度对激光器的性能影响十分重要,受到其它因素干扰时,传统激光器温控系统的控制精度低、稳定性差。为了获得更优的激光器温度控制结果,提出了基于模糊理论和神经网络的激光器温控系统。首先对激光器温控系统的当前研究现状进行分析,找到引起温控制系统性能变化的主要原因,然后采用模糊理论和神经网络对激光器温度控制系统的参数进行在线优化,以适应外界因素变化引起的温度波动,最后在Matlab2014R平台了实现激光器温控系统的性能测试,结果表明,该激光器温控系统可以有效、高精度的实现激光器温度控制,抗外界干扰能力强,为激光器温控系统提供了一种新的研究方法。(本文来源于《激光杂志》期刊2017年10期）
张弛[6]（2017）在《基于人工神经网络下的模糊控制理论》一文中研究指出人工神经网络是人工智能的核心思想,模糊控制是实现人工智能的重要手段,二者在现代自动化技术的发展上扮演着不可或缺的角色。工业自动化控制中的不确定性、非线性,复杂程度高是任何控制方式都要面对的问题。基于人工神经网络的模糊控制能很好的解决这一难点,具有广阔的应用前景。随着现代冶金工艺技术的迅速发展,对工艺过程参数的控制精度要求越来越高,生产设备及系统日趋大型化、复杂化。如何实现智能制造已成为目前工业发展的重要课题。本文在简单介绍了人工神经网络与模糊控制的历史、发展及基本原理下,重点讲述了结合BP神经网络与PID模糊控制器的自动化控制方案。(本文来源于《科技创新导报》期刊2017年30期）
郭战杰,王晓莉[7]（2017）在《基于图像处理和模糊神经网络理论的船舶分类研究》一文中研究指出本文将图像处理算法和模糊神经网络分类器相结合进行船舶分类,在研究过程中,首先利用图像处理技术进行图像分割、设定阈值、边缘检测等操作,然后建立了模糊神经网络结构,在此结构基础上进行模糊神经网络分类学习,最后采集到实测数据进行船舶分类,实验结果表明了本文算法的可行性和有效性。(本文来源于《舰船科学技术》期刊2017年18期）
薛慧君,旭日[8]（2016）在《基于模糊神经网络和D-S证据理论的煤矿瓦斯突出危险等级评判研究》一文中研究指出介绍了模糊神经网络和D-S证据理论的煤矿瓦斯突出等级的评判方法,综合了模糊神经网络和D-S证据理论的优越性,建立了基于模糊神经网络和D-S证据理论的综合评判模型,通过对实验测试,证实了模糊神经网络和D-S证据理论的综合评判策略比单独使用一种策略更有效,精度更高。(本文来源于《煤炭技术》期刊2016年10期）
吕小俊,张天伟,赵凯宏[9]（2016）在《基于时间尺度理论研究非自治模糊细胞神经网络的全局指数稳定性》一文中研究指出通过使用迭合度理论、M-矩阵、李雅谱诺夫函数和不等式技巧等,在时间尺度上研究带有狄利克雷边值和反应扩散项的非自治模糊细胞神经网络的全局指数稳定性,并获得一些使其存在全局指数稳定的平衡点的充分条件.最后,给出一个例子去验证结论的有效性.(本文来源于《应用泛函分析学报》期刊2016年03期）
路平,刘凯,王龙[10]（2016）在《基于神经网络模糊控制理论的转台伺服系统控制设计》一文中研究指出针对叁轴飞行仿真转台伺服系统非线性、模型不精确等特点,在分析转台系统结构的基础上,采用模糊PID控制的方法对转台伺服系统进行仿真控制,得到较好的控制效果;模糊控制控制规则的获得带有很大的人为因素,并且在控制过程中对规则采用查表法占用大量的内存;基于以上原因,设计了神经网络模糊控制器(NNSOC),利用神经网络控制自学习、自调整的能力,为模糊控制器提供自动生成控制规则的能力;同时由于神经网络具有联系记忆能力,可对未训练的样本做出决策;对NNSOC的控制效果进行了仿真;结果表明:其具有很好的动态性能和鲁棒性,对转台的控制效果良好。(本文来源于《计算机测量与控制》期刊2016年07期）
模糊神经网络理论论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
风电是目前最具前景的可再生能源发电技术之一,随着风电机组保有量的提高,对运行和维护技术的要求也越来越高。齿轮箱是双馈型和半直驱型风电机组传动链中的关键设备,由于齿轮箱位于高空极端环境中承受着多变载荷,极易发生故障,影响着风电机组性能,对机组安全可靠运行带来极大挑战。因此,对风电机组齿轮箱的运行状态进行监测与诊断,对提高发电量,降低全生命周期成本具有积极的现实意义。以风电机组齿轮箱为研究对象,开展了故障诊断方法研究。主要工作包括:(1)分析了风电机组齿轮箱的故障特点,研究了轴承、齿轮和轴的故障类型,并对典型故障案例进行图谱分析,总结故障发生规律,为后续的智能诊断提供科学依据。(2)针对在多变载荷下齿轮箱振动信号污染严重的问题,提出了自适应提升小波降噪方法。该方法有效降低噪声影响,提高了振动信号的信噪比。并从时域、频域和小波包能量等不同角度提取特征值。(3)针对风电机组冲击载荷较强的特点,分别从时域、频域和小波包能量的角度建立叁个粒子群优化模糊神经网络故障诊断模型,经过测试实现了对齿轮箱高速轴和中间轴等故障的准确诊断,取得了较好的效果。(4)基于D-S证据理论,建立了的齿轮箱故障信息融合诊断模型,该模型综合利用单一诊断模型的判据,进一步提高了诊断的区分度,具有较好的容错性、纠错性。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
模糊神经网络理论论文参考文献
[1].黄睿,刘小方,郑祥.基于灰色理论与模糊神经网络的导弹性能预测[J].火力与指挥控制.2019
[2].耿长昕.基于模糊神经网络和证据理论的风电齿轮箱故障诊断研究[D].华北电力大学(北京).2019
[3].莫灿军.基于神经网络PID及模糊预瞄理论的无人驾驶汽车轨迹跟随控制研究[D].长沙理工大学.2018
[4]..“神经网络”之后,“模糊控制”会成为AI领域的下一个引领理论吗?[J].科学中国人.2017
[5].鲍梦.模糊理论和神经网络的激光器温控系统[J].激光杂志.2017
[6].张弛.基于人工神经网络下的模糊控制理论[J].科技创新导报.2017
[7].郭战杰,王晓莉.基于图像处理和模糊神经网络理论的船舶分类研究[J].舰船科学技术.2017
[8].薛慧君,旭日.基于模糊神经网络和D-S证据理论的煤矿瓦斯突出危险等级评判研究[J].煤炭技术.2016
[9].吕小俊,张天伟,赵凯宏.基于时间尺度理论研究非自治模糊细胞神经网络的全局指数稳定性[J].应用泛函分析学报.2016
[10].路平,刘凯,王龙.基于神经网络模糊控制理论的转台伺服系统控制设计[J].计算机测量与控制.2016