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1.
准确地预测电厂的电能输出可以节约成本从而获得最大利润,因此建立一个模型来预测电厂的满载电功率输出是非常重要的。粒计算(Granular Computing, GrC)是一种新型的数据挖掘方法,它将具有类似特性的对象组合在一起,通过选择合适的粒度提取核心信息,减少冗余,降低问题求解的复杂度。本文使用GrC方法,从复杂多维数据集中以信息粒的形式建立初始的模糊推理系统,再通过模糊神经网络学习方法对系统参数进行优化。这种基于GrC的模糊神经(Granular Computing based Neuro-Fuzzy, GrC-NF)建模方法,不仅可以降低问题求解的复杂度,而且可以保持模糊逻辑系统的可解释性,将其与模糊神经网络的结合又提高了建模精度。本文将该方法用于建立电功率输出的预测模型,通过其预测精度的比较表明了该方法的优越性。  相似文献   
2.
描述人体手臂适应外部力场的计算模型通常使用下位的前馈模块加以补偿,本研究提出当环境可以在内部模型中准确表达时,上位最优控制模块可以直接起到前馈补偿的作用。将与速度有关的力场(VF)施加到神经肌肉骨骼模型,并用最优控制方法进行仿真。仿真结果不仅与实验中手臂运动轨迹演化趋势相一致,同时与手臂末端阻抗椭圆也能很好的匹配。数值论证表明,人体可能仅通过调节上位最优控制模块中很少的参数就可以适应与补偿外部新环境。  相似文献   
3.
在前期研究工作的基础上,我们考虑外刺激作用下神经振子群对信息的处理及神经编码的动态演化。通过对模型的数值分析,得到了在三维空间用于描述神经元群内神经元放电过程时的数密度随时间演化的图像,即神经编码的动态演化。数值分析的结果表明该模型能够用来描述大量相互作用神经元在刺激下神经编码的演化过程,研究证明只有在适当的刺激强度下神经元之间的耦合强度与耦合结构才能发生改变,从而体现了神经元的可塑性变化。  相似文献   
4.
提出了一种自组织模糊神经网络(Self-Organizing Fuzzy Neural Network,SOFNN),采用了误差反向传播算法与带遗忘因子的递推最小二乘法相结合的混合优化算法优化系统的模糊规则库及其参数,此外,也引入SRIC(Schwarz&Rissanen Information Criterion)准则设计模糊系统。将本文提出的方法应用于非线性系统的辨识与控制,并讨论了阈值参数对该方法性能的影响。仿真结果表明,本文方法能有效地防止模糊模型过拟合,提高模糊系统的泛化能力,进而提高控制性能。  相似文献   
5.
目的 阻抗控制在稳定性控制中起着重要的作用,本文以手臂屈伸运动为对象建模来研究人体的阻抗控制规律,从而为更高层次的运动认知与工具使用奠定基础。方法 本文对现有的人体运动控制进行了改进,运用神经肌肉骨骼模型及最优控制方法推导出共同收缩阻抗,并对仿真结果与原模型和实验数据进行了对比。结果 从对比图中可以看出,本文模型修正了原有模型刚度椭圆单调变化的不足,与实验数据更加吻合。结论 由此得到即使在手臂平面自由运动中,肌肉共同收缩对阻抗也有贡献的结论。  相似文献   
6.
研究基于脑电分析的脑死亡判定方法,对于早期发现非脑死亡患者和避免脑死亡误判具有重要的意义.作为脑死亡判定的一个指标,近似熵被引入到对疑似脑死患者脑电信号的分析中.本研究首先将现有的静态近似熵分析法扩展到动态近似熵分析法,并用来识别昏迷患者与脑死亡者,观察患者病状变化的过程.由于在采集脑电信号的过程中存在噪声干扰,所以在动态近似熵分析之前,引入小波分析法对脑电信号进行去噪的前处理.通过对实测患者数据的分析和验证,使疑似患者的不同状态和病状变化过程得以观察和识别.结果表明:昏迷患者与脑死者的脑电信号存在特征差异,昏迷患者的动态近似熵小于脑死者的动态近似熵.  相似文献   
7.
节律运动是由中枢模式发生器自激产生的。目前的中枢模式发生器(CPG)建模研究仅表现了CPG的自激行为,对于人脑信号的调节性并没有涉及。本研究提出了基于Matsuoka神经振荡器的CPG模型的修正模型,目的在于以这一修正模型体现大脑皮层信号对于CPG网络的调控性。通过对原有模型中输入刺激与网络内部参数的复杂关联的构建,使得模型本身各参数随输入信号的变化而变化,增强了输入信号对于网络自身的影响,令网络不局限于自激状态,还能够产生自我调节的运动形式,从而体现出大脑信号的调控作用。数值模拟计算结果表明,修正后的模型随着输入刺激的变化可以产生不同模式及不同频率的运动形式,且各不同形式之间可以相互转换,从而在理论上很好地反映出大脑信号在步态节律运动过程中,对步态的模式和频率所起到的一定的调节作用,实现了各种步态运动之间的行为转换及恢复的功能,从理论上实现了自发节律与大脑调节性节律运动的共存性,做到大脑信号与CPG模型的统一。  相似文献   
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