ANFIS

ANFIS:基于自适应网络的模糊推理系统。提出了自适应网络模糊推理系统(ANFIS)的体系结构和学习过程,它是在自适应网络框架下实现的一种模糊推理系统。通过使用混合学习过程,所提出的ANFIS可以基于人类知识(以模糊IF-THEN规则的形式)和规定的输入输出数据对构造输入-输出映射。在仿真中,采用ANFIS结构对非线性函数进行建模,在线辨识控制系统中的非线性分量,并对混沌时间序列进行预测,得到了显著的结果。比较和人工神经网络和较早的工作模糊建模列出和讨论。建议的ANFIS的其他扩展和有前途的应用到自动控制和信号处理也被提出。


ZBMaCT中的参考文献(255篇文章中引用)

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按年份排序(引文
  1. Hassanniakalager,阿尔曼;瑟姆皮尼斯,Georgios;Stasinakis,查拉姆普斯;维鲁西,萨诺斯:条件模糊推理方法在预测中的应用(2020)
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  4. Gupta Roy,Rupam;GHOHAL,DIYNDENU:柄足矫形器系统的自适应二阶滑模控制器(2019)
  5. 马,萧峰;阿米安,Manuchehr;Kirby,米迦勒:流式时间序列数据的径向基函数误差自适应建模(2019)
  6. Sanga,Sudeep Singh;JAIN,MADHU:具有一般重试次数和挫折的(M/M/1/K)队列接纳控制的成本优化和ANFIS计算(2019)
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  8. Yazdanbakhsh,Omolbanin;迪克,史葛:FANFFIS:快速自适应神经复合模糊推理系统(2019)
  9. Chawla,伊尚;辛格,亚希什:基于鲁棒LQR的ANFIS控制器对旋转倒立摆的实时控制(2018)
  10. Javier Barrag,AN;恩里克,Juan M.;考尔德,N,Antonio J.;和Jar;J.E.M.:利用模糊逻辑发现未知系统的动态行为(2018)
  11. 莫拉迪,米拉德;Chaibakhsh,Ali;Ramezani,阿明:火力发电厂故障检测与状态监测的智能混合技术(2018)
  12. Tsai,Shun Hung;陈,Yu Wen:一种新的Takagi Sugeno模糊模型辨识方法(2018)
  13. Yazdanbakhsh,Omolbanin;迪克,史葛:复杂模糊集和逻辑的系统综述(2018)
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  15. 戴维,径向模糊系统(2017)
  16. 傅,雅婷;杨,慧;王,Dianhui:高速动车组跟踪运行的实时最优控制(2017)
  17. 米斯拉,Rabi Narayan;Mohanty,Kanungo Barada:通过自适应简化神经模糊方法实现反馈线性化感应电机驱动(2017)
  18. 萨拉查,费尔南多;Mor An,拉斐尔;托雷多,米格尔,O.N.,EuGeIO:基于数据的大坝行为预测模型:回顾和一些方法论考虑(2017)
  19. 桑切斯,Mauricio A.;卡斯特罗,Juan R.;OrgueEa MalaMunes,Violeta;塞万提斯,利蒂西娅:一般类型2-TSK模糊逻辑系统的混合学习(2017)
  20. 张;Shiliang;曹会;张;Yanbin;贾,利辛;叶,Zonglin;黑,Xiali:数据驱动的非线性模型预测控制优化框架(2017)