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[发明专利]一种基于动态神经网络的视频去模糊方法-CN202210268181.0在审
发明人：王琦;马欣;袁媛 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2022-03-17 - 公布日： 2022-07-29 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于动态神经网络的视频去模糊方法。首先，对输入的视频数据集进行预处理，划分得到训练数据单元；然后，将训练数据单元输入动态神经网络进行训练，动态神经网络包含三个平行子结构，每一个子结构均为一个孪生结构模块，将包含有模糊退化问题的视频帧输入到动态神经网络，输出与之对应的清晰帧；最后，利用训练好的网络对测试集中的包含有模糊退化问题的视频帧进行处理，得到去模糊后的视频。本发明的动态神经网络模型能够随输入进行调整，有效地进行不稳定视频的去模糊处理。
一种基于动态神经网络视频模糊方法

[发明专利]基于广义动态模糊神经网络的最大功率跟踪器控制方法-CN201611161167.1在审
发明人：袁韬;易斌;王海龙;杨静;周凌;王锐淇 -专利权人：中国人民解放军后勤工程学院
申请日： 2016-12-15 - 公布日： 2017-03-22 - 主分类号： G05F1/67 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于广义动态模糊神经网络的最大功率跟踪器控制方法，所述基于广义动态模糊神经网络的最大功率跟踪器控制方法在模糊神经网络算法的基础之上，提出基于广义动态的模糊神经网络的方法；基于椭圆基函数的，模糊完备性，作为在线分配机制，使初始化选择避免随机性；对模糊规则重要性做出评价，对输入变量的重要性给出回应；使每条规则的输入变量的宽度根据系统性能的需求来实施在线的实时的自适应调整。运用广义动态的神经模糊网络理论仿真的结果能快速找到最大功率点在0.01秒，并且最大功率点振荡问题也得到了有效的克服，鲁棒性和快速性也较好。
基于广义动态模糊神经网络最大功率跟踪控制方法

[发明专利]五自由度无轴承永磁同步发电机神经网络预测解耦控制器-CN202210077681.6有效
发明人：蒋昌健;潘伟;刁小燕;华逸舟;朱熀秋 -专利权人：江苏大学
申请日： 2022-01-24 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： H02P21/00 文献下载
摘要：本发明公开一种五自由度无轴承永磁同步发电机神经网络预测解耦控制器，模糊神经网络系统输入端分别串接两个神经网络动态预测模块，模糊神经网络系统输出端连接包含有五自由度无轴承永磁同步发电机的复合被控对象，第一个神经网络动态预测模块输出t+1时刻的复合控制量ja，第二个神经网络动态预测模块输出t+1时刻的复合控制量jb和发电电压控制量，模糊神经网络系统的输出是t+1时刻的发电绕组参考电压分量、转子径向悬浮力绕组参考电压分量以及转子轴向位移控制电压；本发明结合了模糊逻辑控制对样本要求低、神经网络对系统学习能力及预测控制良好的动态性能的优点，能获得良好转子径向位移和发电电压控制等各种静动态性能
自由度轴承永磁同步发电机神经网络预测控制器

[发明专利]动态补偿模糊神经网络的煤矸识别方法-CN201810201426.1在审
发明人：田子建;潘杉 -专利权人：中国矿业大学（北京）
申请日： 2018-03-12 - 公布日： 2018-06-22 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明针对传统煤矸识别方法精确度低、工作量大等问题，公开了一种基于动态补偿模糊神经网络的煤矸识别方法。主要突破了传统方法上的煤矸识别方法，解决了煤矸识别的精度问题，该方法利用动态补偿模糊神经网络的学习算法降低误差率，并通过仿真实验对动态补偿模糊神经网络的分选系统进行较为详细的描述。实验结果表明：动态补偿模糊神经网络的算法能够达到研究的需求，高效准确的识别煤和矸石，使系统具有了较好的泛化能力。
模糊神经网络动态补偿煤矸识别误差率仿真实验分选系统精度问题学习算法矸石算法工作量研究

[发明专利]一种LED系统智能调光的动态模糊神经网络建模方法-CN202011413517.5在审
发明人：李纪宾;钱依凡;洪扬哲;王晨 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2020-12-03 - 公布日： 2021-03-12 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种LED系统智能调光的动态模糊神经网络建模方法，涉及LED系统非线性光学特性技术领域，包括以下步骤：预先标定LED模块光电热模型的输入变量特征和期望输出值特征；搭建动态模糊神经网络模型并训练，所述动态模糊神经网络模型，包括输入层、模糊化层、前件层、后件层和输出层，其训练所述动态模糊神经网络模型包括网路结构优化和参数学习。
一种 led 系统智能调光动态模糊神经网络建模方法

[发明专利]一种基于动态模糊神经网络的出水总氮智能检测方法-CN202211125035.9在审
发明人：蒙西;张寅;乔俊飞 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2022-09-16 - 公布日： 2022-12-30 - 主分类号： G01N33/18 文献下载
摘要：一种基于动态模糊神经网络的出水总氮智能检测方法，既属于城市污水处理领域，又属于智能建模领域。本发明基于动态模糊神经网络建立了出水总氮智能检测模型，进而实现了对出水总氮的实时准确检测。然后，结合自组织增删机制与改进二阶学习算法，设计了动态模糊神经网络，建立城市污水处理出水总氮智能检测模型；并且，动态模糊神经网络能够根据在线数据实时更新，保证了非平稳环境中对于出水总氮的准确测量。通过污水处理基准仿真模型平台上的数据，评估了基于动态模糊神经网络的出水总氮智能检测方法的有效性。本发明解决了城市污水处理出水总氮难以实时准确检测的问题。
一种基于动态模糊神经网络出水智能检测方法

[发明专利]一种用于水下集群UUV协同导航定位的水声通信误差补偿方法-CN202210299301.3在审
发明人：陈熙源;王俊玮;石春凤;方琳 -专利权人：东南大学
申请日： 2022-03-25 - 公布日： 2022-06-24 - 主分类号： H04W4/02 文献下载
摘要：一种用于水下集群UUV协同导航定位的水声通信误差补偿方法，包括如下步骤：建立多输入多输出的动态神经网络的拓扑结构；设计神经元个数增长‑衰减机制；考虑动态模糊神经网络的参数训练方法。本发明结合模糊逻辑理论，将先验专家知识、系统信息融入神经网络构建输入输出关系，同时引入动态网络结构机制在神经网络训练过程中对神经元节点进行自适应调整，保证模糊神经网络结构的紧凑，设计出实时、自学习、自组织、自适应的水声测距信道传播时延和测距误差的新型神经网络预测模型，以达到进一步提高多UUV协同导航定位精度和可靠性的目的。
一种用于水下集群 uuv 协同导航定位通信误差补偿方法

[发明专利]一种基于动态模糊神经网络的海洋锋预测方法-CN201911214437.4有效
发明人：毛科峰;陈希;宋新新;杜辉;刘科峰;郭海龙;陈捷 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2019-12-02 - 公布日： 2022-07-26 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于动态模糊神经网络的海洋锋探测方法，其特征在于包括以下步骤：样本采集，获取目标海域目标时间段海洋锋样本参数；动态模糊神经网络模型训练；海洋锋探测；本发明提供了一种简便探测海洋锋的方法，只需采集变化后的海洋锋影响参数数据，通过动态模糊神经网络进行探测，就能根据坐标点的经纬度拟合出变化后的海洋锋分布曲线图。
一种基于动态模糊神经网络海洋预测方法

[发明专利]一种6R机械臂3D打印逆运动学算法及系统-CN202210017869.1在审
发明人：韩兴国;崔立秀;王斌武;裴占武;张莺 -专利权人：桂林航天工业学院
申请日： 2022-01-07 - 公布日： 2022-07-01 - 主分类号： B25J9/16 文献下载
摘要：本发明提出了一种6R机械臂3D打印逆运动学算法及系统，涉及多自由度3D打印技术领域，包括：建立6R机械臂3D打印装置正运动学模型；建立基于动态模糊神经网络的预测模型；选取动态模糊神经网络的训练样本，动态模糊神经网络的样本输入为6R机械臂3D打印装置打印喷头的位姿变量，其期望输出为6R机械臂3D打印装置的关节变量；获取6R机械臂3D打印装置打印喷头的实际位姿，将实际位姿输入动态模糊神经网络的输入层，设置输出层满足的误差值，满足误差要求的动态模糊神经网络的输出层输出为
一种机械打印运动学算法系统

[发明专利]基于区间二型自适应模糊神经网络的DC-DC升压变换器动态滑模电压控制方法-CN201910436493.6有效
发明人：刘健行;吴立刚;刘发刚;孙光辉;房淑贤;王家慧 -专利权人：哈尔滨工业大学;国网黑龙江省电力有限公司绥化供电公司;国家电网有限公司
申请日： 2019-05-23 - 公布日： 2020-12-25 - 主分类号： H02M3/158 文献下载
摘要：基于区间二型自适应模糊神经网络的DC‑DC升压变换器动态滑模电压控制方法，涉及电力电子控制技术领域。本发明是为了解决现有技术中的DC‑DC升压变换器基于模糊神经网络的滑模控制缺乏对复杂不确定性的鲁棒性和模糊神经网络自主学习能力的问题。获取DC‑DC升压变换器的运行参数建立DC‑DC升压变换器的动态模型；采用含有动态滑模控制律的跟踪误差动态系统跟踪所述动态模型中的输出电压；根据跟踪误差动态系统设计滑模面得到动态等效控制律，根据动态等效控制律构建基于区间二型自适应模糊神经网络的动态滑模控制器；通过所述控制器控制动态滑模控制律，使跟踪误差动态系统中的输出电压等于期望电压。
基于区间自适应模糊神经网络 dc 升压变换器动态电压控制方法

[发明专利]一种基于模糊神经网络的制氧机压力控制方法-CN201811348848.8在审
发明人：张志伟;王凯;杨滨 -专利权人：苏州日尚医疗科技有限公司
申请日： 2018-11-13 - 公布日： 2019-01-11 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于模糊神经网络的制氧机压力控制方法，包括以下步骤：第一步，构建模糊神经网络控制器，该模糊神经网络控制器包括前件网络和后件网络；前件网络包含4层，该4层为：前件网络输入层，模糊化层，模糊规则匹配层，归一化层；后件网络包括3层，该3层为：后件网络输入层，规则后件计算层，控制器输出层。本发明涉及的基于模糊神经网络的制氧机压力控制方法，结合了模糊控制和神经网络控制的优势，用于对制氧机系统压力进行动态实时控制，能够解决以时间控制切换或固定压力限值方式工作制氧机的不足，利于稳定连续地制备高浓度的氧气
制氧机模糊神经网络压力控制后件前件模糊神经网络控制器网络输入层神经网络控制控制器输出动态实时固定压力规则后件模糊规则模糊控制时间控制网络包括系统压力网络归一化计算层模糊化匹配层构建氧机制备氧气

[发明专利]模糊控制的动态小波神经网络反馈盲均衡方法-CN201010216296.2有效
发明人：郭业才;王丽华 -专利权人：南京信息工程大学
申请日： 2010-06-30 - 公布日： 2010-12-01 - 主分类号： H04L25/03 文献下载
摘要：本发明公布了一种模糊控制的动态小波神经网络反馈盲均衡方法，包括如下步骤：a.)将发送信号序列x(n)经过未知信道h(n)后与高斯白噪声N(n)相叠加得到观测序列y(n)；b.)b.)将误差信号e(n)经过常数模算法CMA得到动态小波神经网络中横向滤波器构成的线性部分的抽头系数c(n)；c.)将模糊神经网络控制器输入量偏差E(n)和偏差变化ΔE(n)经过模糊神经网络控制器得到动态小波神经网络中小波神经网络构成的非线性部分中小波函数的伸缩因子和平移因子的迭代步长变化值Δμ；d.)将所述观测序列y(n)依次经过动态小波神经网络和判决器得到输出信号。
模糊控制动态神经网络反馈均衡方法

[发明专利]蒸馏塔液位的ARX-模糊神经网络模型辨识方法-CN201610066243.4有效
发明人：张日东;邹琴 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2016-01-29 - 公布日： 2018-09-04 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种蒸馏塔液位的ARX‑模糊神经网络模型辨识方法。本发明通过采集过程对象的输入输出数据，结合ARX线性模型的简单结构和模糊神经网络对非线性特性的良好描述性能，利用最小二乘法建立了过程对象的ARX‑模糊神经网络模型，然后利用遗传算法来优化ARX‑模糊神经网络模型的参数本发明建立的模型具有较高的精确性，能很好地描述过程对象的动态特性。
蒸馏塔液位 arx 模糊神经网络模型辨识方法

[发明专利]基于动态模型的电动汽车用磁悬浮飞轮电池低功耗解耦控制器-CN201810219413.7有效
发明人：张维煜;程玲;杨恒坤 -专利权人：江苏大学
申请日： 2018-03-16 - 公布日： 2021-06-22 - 主分类号： B60L15/20 文献下载
摘要：本发明公开了基于动态模型的电动汽车用磁悬浮飞轮电池零功耗解耦控制器，包括复合被控对象、基于软集理论方法的模糊神经网络逆动态切换模型、线性闭环控制器以及零功耗控制模块；线性闭环控制器的输出作为基于软集理论方法的模糊神经网络逆动态切换模型的输入，基于软集理论方法的模糊神经网络逆动态切换模型的输出作为控制复合被控对象的输入，复合被控对象的输出作用于磁悬浮飞轮电池动态模型；零功耗控制模块的输入来自于磁悬浮飞轮电池动态模型输出以及基于软集理论方法的模糊神经网络逆动态切换模型的输出
基于动态模型电动汽车磁悬浮飞轮电池功耗控制器

[发明专利]一种永磁同步电机的自构式T-S型模糊神经网络控制方法-CN202111472892.1在审
发明人：康尔良;蔡松昌 -专利权人：哈尔滨理工大学
申请日： 2021-12-01 - 公布日： 2022-02-25 - 主分类号： H02P21/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种自构式T‑S型模糊神经网络PID控制器来控制永磁同步电机(PMSM)的转速，自构式模糊神经网络通过对程度量和相似度的判断决定是否进行结构学习，基于梯度下降法进行参数学习，二者是同时在线进行的T‑S型结构的模糊神经网络计算更加简单，利于数学分析。通过RBF神经网络辨识器可获得控制系统的Jacobian信息传递给模糊神经网络控制器在线实时调整PID参数，使永磁同步电机控制系统有更好的抗干扰能力和动态性能。
一种永磁同步电机模糊神经网络控制方法

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