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[发明专利]基于果蝇蛙跳模糊神经网络PID直线同步电机控制方法-CN201710222373.7在审
发明人：乔维德 -专利权人：无锡开放大学
申请日： 2017-03-27 - 公布日： 2017-06-13 - 主分类号： H02P25/064 文献下载
摘要：本发明公开一种基于果蝇蛙跳模糊神经网络PID永磁直线同步电机控制方法，控制系统由速度外环和电流内环组成，电流环设计为传统的PID调节器，速度环设计为模糊神经网络PID速度控制器，通过融合果蝇优化算法和蛙跳算法形成果蝇‑蛙跳混合算法，实时调整优化模糊神经网络的结构参数，输出适用于PID控制器的最佳参数kp、ki、kd，实现永磁直线同步电机速度控制的自适应和智能化。仿真分析与实验结果表明，采用本发明的基于果蝇‑蛙跳混合算法优化的模糊神经网络PID速度控制策略，能提高永磁直线同步电机控制系统的控制精度和抗扰动性能，实现优良控制效果。
基于果蝇蛙跳模糊神经网络 pid 直线同步电机控制方法

[发明专利]一种飞机刹车控制系统-CN201711309551.6在审
发明人：黎杰 -专利权人：湖州优创科技有限公司
申请日： 2017-12-11 - 公布日： 2018-03-27 - 主分类号： G05B19/042 文献下载
摘要：本发明提供了一种飞机刹车控制系统，包括轮速采集单元、计数单元、模拟神经网络单元、存储单元、模糊控制单元、数模转换单元、功率驱动单元和刹车执行单元。本发明通过用DSP模拟神经网络和单片机实现模糊控制相结合，组成DSP和单片机的双机系统，利用模拟神经网络计算出的期望机轮转速和转速传感器实际测得的机轮转速之间的差值对飞机的刹车执行机构进行自适应调节，实现模糊刹车，提高了原有飞机防滑刹车的性能，减少了制动距离和制动时间，受路面影响小，具有很好的控制鲁棒性，为神经网络和模糊控制在嵌入式系统中得到广泛的应用提供了新的方法。
一种飞机刹车控制系统

[发明专利]一种基于模糊神经网络的智能防腐电源装置及其控制方法-CN201910753097.6在审
发明人：韩强 -专利权人：四川轻化工大学
申请日： 2019-08-15 - 公布日： 2019-11-12 - 主分类号： G05B11/42 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于模糊神经网络的智能防腐电源装置及其控制方法，该装置包括：电源主电路和控制电路；电源主电路，用于对防腐电源进行功率转换；控制电路，用于采用模糊神经网络和PID控制结合的智能控制算法，为所述电源主电路的功率转换提供所需的控制脉冲本发明采用先进的智能控制方法，采用的模糊神经网络+PID控制算法是通过电压/电流反馈而调节输出电压的驱动和大小，即将模糊理论和神经网络结合方式，能够自适应调整PID控制参数，已达到无超调控制，从而减少了外部干扰和模拟电路引起的误差
模糊神经网络防腐电源电源主电路功率转换控制电路智能电源输出电压调节输出电压智能控制算法自适应调整超调控制电流反馈结合方式控制脉冲模糊理论模拟电路神经网络外部干扰阴极电流智能控制驱动

[发明专利]一种磁悬浮开关磁阻电机模糊神经网络控制方法-CN202210631171.9在审
发明人：孙孟祥;祁兴华;张川丰;蔡东 -专利权人：苏州泰科贝尔直驱电机有限公司
申请日： 2022-06-06 - 公布日： 2022-08-02 - 主分类号： H02P23/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种磁悬浮开关磁阻电机模糊神经网络控制方法，包括建立磁悬浮开关磁阻电机动力学模型；利用反演方法建立磁悬浮开关磁阻电机转速反演控制器，使磁悬浮开关磁阻电机按照期望运转；采用结构与参数全调节模糊神经网络结构，设计自适应磁悬浮开关磁阻电机模糊神经网络控制器，从而克服反演控制策略需要系统精确信息的缺点，进一步提高了系统鲁棒性。不仅能够有效解决一般磁悬浮开关磁阻电机控制面临的难以有效处理不确定性的问题，而且采用模糊神经网络逼近反演控制器，放松了需要预知不确定函数和干扰上界这一限制。
一种磁悬浮开关磁阻电机模糊神经网络控制方法

[发明专利]基于模糊神经网络PID控制的锅炉汽包水位控制的方法-CN201310035063.6有效
发明人：郑松;卢定兴;陈艺宾;林丽明;曾其鋆;张望;郑明明 -专利权人：福州福大自动化科技有限公司
申请日： 2013-01-30 - 公布日： 2014-08-06 - 主分类号： F22D5/30 文献下载
摘要：本发明提供一种基于模糊神经网络PID控制的锅炉汽包水位控制的方法，包括：分析锅炉汽包水位控制系统的特征与建模条件；对锅炉汽包水位控制系统的控制对象进行建模；在组态软件中完成所述模糊神经网络PID控制系统的各元件的开发；在组态软件中通过元件组态来实现锅炉汽包水位控制系统的控制逻辑；在组态软件中测试模糊神经网络PID控制系统对锅炉汽包水位的控制效果。本发明克服了传统PID控制的缺点，提高了控制系统的自适应能力；模糊神经网络PID控制算法以元件的方式集成在组态软件中，改善了控制策略与控制站的通信效率，大大地提高先进控制策略在线运行的实时性。
基于模糊神经网络 pid 控制锅炉汽包水位方法

[发明专利]一种主动控制车辆全局空间噪声的卷积-模糊神经网络方法-CN202010862334.5有效
发明人：李涛;贺钰瑶;冯江华;桂卫华;王宁;罗竹辉;龙永红;胡云卿;李燕 -专利权人：湖南工业大学
申请日： 2020-08-24 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G10K11/178 文献下载
摘要：本发明公开了一种主动控制车辆全局空间噪声的卷积‑模糊神经网络方法。方法包括在车辆降噪区周围设置多个次级通路；采集各次级通路的噪声残余信号；采用卷积‑模糊神经网络先进行离线辨识得到次级通路模型，同时作为次级通路的自适应有源噪声控制算法在线修正控制器参数，最后输出多方位的噪声抵消信号本发明将卷积‑模糊神经网络用于辨识对象的逆模型，为车辆全局空间非线性噪声辨识提供了一种非常有效的方法，利用卷积‑模糊神经网络所具有的对函数的非线性逼近能力，提高次级通路的辨识精度；采用有源反馈消声系统，
一种主动控制车辆全局空间噪声卷积模糊神经网络方法

[实用新型]一种飞机刹车控制系统-CN201721712612.9有效
发明人：黎杰 -专利权人：湖州优创科技有限公司
申请日： 2017-12-11 - 公布日： 2018-08-24 - 主分类号： G05B19/042 文献下载
摘要：本实用新型提供了一种飞机刹车控制系统，包括轮速采集单元、计数单元、模拟神经网络单元、存储单元、模糊控制单元、数模转换单元、功率驱动单元和刹车执行单元。本实用新型通过用DSP模拟神经网络和单片机实现模糊控制相结合，组成DSP和单片机的双机系统，利用模拟神经网络计算出的期望机轮转速和转速传感器实际测得的机轮转速之间的差值对飞机的刹车执行机构进行自适应调节，实现模糊刹车，提高了原有飞机防滑刹车的性能，减少了制动距离和制动时间，受路面影响小，具有很好的控制鲁棒性，为神经网络和模糊控制在嵌入式系统中得到广泛的应用提供了新的方法。
模拟神经网络本实用新型飞机刹车机轮转速控制系统模糊控制刹车功率驱动单元模糊控制单元刹车执行机构数模转换单元单片机实现嵌入式系统转速传感器自适应调节采集单元存储单元计数单元路面影响刹车执行神经网络双机系统应用提供制动距离单片机鲁棒性防滑轮速飞机制动模糊期望

[发明专利]基于神经网络的有源电力滤波器反演全局滑模模糊控制法-CN201710844783.5在审
发明人：储云迪;梁霄;李思扬;费峻涛;方韵梅 -专利权人：河海大学常州校区
申请日： 2017-09-19 - 公布日： 2017-12-08 - 主分类号： H02J3/01 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于神经网络的有源电力滤波器反演全局滑模模糊控制法，基于神经网络的反演全局滑模模糊控制系统由反演PID全局滑模控制器，神经网络动态特性估计器和模糊不确定逼近器构成。模糊控制逼近切换函数项，将滑模控制的切换项转化为连续的模糊控制输出，削弱了滑模控制中的抖振现象，并且有较强的自适应跟踪能力。因此，反演PID全局滑模和神经网络模糊控制的结合可以同时发挥各自的优点，提高滑模控制系统的瞬态特性和鲁棒性并减少变结构控制中存在的抖振。
基于神经网络有源电力滤波器反演全局模糊控制

[发明专利]基于人工智能的道路裂缝检测方法及系统-CN202210844419.X有效
发明人：李德科;王晓慧;孙振兴 -专利权人：淄博市淄川区市政环卫服务中心
申请日： 2022-07-19 - 公布日： 2022-10-25 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：该方法包括：获取实时采集的待分析的道路图像；利用改进的运动去模糊算法对道路图像进行处理得到复原图像；将复原图像输入训练完成的神经网络中进行裂缝识别，神经网络的输出为包含裂缝区域的裂缝图像，基于裂缝图像得到道路表面的道路裂缝；其中运动去模糊算法的改进为每个像素点自适应模糊长度的获取，通过每个像素点对应的自适应模糊长度得到对应的模糊核，基于每个像素点对应的模糊核进行反卷积得到复原图像，提高了复原图像的清晰度，增加了对道路缺陷检测的准确度
基于人工智能道路裂缝检测方法系统

[发明专利]一种基于BAS-FNN的贷款用户信用评级方法及系统-CN202011358348.X在审
发明人：江远强 -专利权人：百维金科（上海）信息科技有限公司
申请日： 2020-11-27 - 公布日： 2021-03-19 - 主分类号： G06Q40/02 文献下载
摘要：本发明涉及互联网金融行业的风控技术领域，尤其为一种基于BAS‑FNN的贷款用户信用评级方法及系统，与其他神经网络相比，模糊神经网络汇集了模糊理论与神经网络的优点，集学习、联想、识别、自适应及模糊信息处理于一体与遗传算法、粒子群算法、蚁群算法和果蝇算法等诸多智能优化算法相比，天牛须算法在未知函数的具体形式和梯度信息的条件下即能自动寻求最优结果，优化时只需要一个个体，运算量小，可以大大提高运行效率；用天牛须算法优化的模糊神经网络模型解决了传统模糊神经网络稳定性差
一种基于 bas fnn 贷款用户信用评级方法系统

[发明专利]一种基于模糊神经网络的WSN无线通信模块故障诊断方法-CN201710076638.7有效
发明人：薛善良;周奚;韦青燕;朱世照 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2017-02-13 - 公布日： 2020-04-24 - 主分类号： H04W24/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于模糊神经网络的WSN无线通信模块故障诊断方法，利用DHT11温湿度传感器在不同温度和电压下所对应的发射消耗参数，建立一个模糊神经网络电流模型，用于进行无线通信模块的故障诊断。对于进行归一化处理后的数据，首先利用减法聚类自适应的确定模糊神经网络的初始结构和参数，然后利用粒子群优化算法和最小二乘法相结合的混合学习方法对模型进行参数优化和调整，最后用训练完毕的诊断模型对测试样本进行故障诊断本发明综合模糊推理和神经网络的优点，采用改进的学习算法，针对WSN的电流电压与故障之间的联系，建立无线通信模块的模糊神经网络电流模型，其模型的训练时间短、收敛速度快、故障诊断效率高。
一种基于模糊神经网络 wsn 无线通信模块故障诊断方法

[发明专利]一种自适应高精度的智能雷达海上目标检测系统-CN201810691875.9在审
发明人：刘兴高;张淼 -专利权人：浙江大学
申请日： 2018-06-28 - 公布日： 2018-12-11 - 主分类号： G01S7/41 文献下载
摘要：本发明公开了一种自适应高精度的雷达海上目标检测系统，包括雷达、数据库以及上位机；雷达、数据库和上位机依次相连，雷达对所检测海域进行照射，并将雷达海杂波数据储存到数据库中，上位机对数据库中的海杂波数据进行建模并检测目标；所述的上位机包括数据预处理模块、模糊小波神经网络建模模块、自适应蚁群算法优化模块、目标检测模块、模型更新模块以及结果显示模块。以及提出了一种基于自适应蚁群算法优化模糊小波神经网络的智能雷达海上目标检测方法。本发明提供一种实现在线检测、自适应、高精度的雷达海上目标检测系统及方法。
雷达自适应海上目标上位机检测系统数据库小波神经网络蚁群算法杂波检测数据预处理模块结果显示模块模型更新模块目标检测模块模糊建模模块数据储存依次相连优化模块在线检测智能建模照射海域优化

[发明专利]一种基于神经网络的变转速工况下旋转机械故障分类方法-CN202211243455.7有效
发明人：饶猛;左明健 -专利权人：青岛明思为科技有限公司
申请日： 2022-10-12 - 公布日： 2023-02-03 - 主分类号： G06F18/241 文献下载
摘要：本发明涉及故障诊断领域，具体是一种基于神经网络的变转速工况下旋转机械故障分类方法,包括以下步骤：S1、采集目标旋转机械信号；S2、数据预处理；S3、搭建速度自适应卷积神经网络模型；S4、训练速度自适应卷积神经网络模型；S5、测试速度自适应卷积神经网络模型；S6、上线应用。本发明的速度自适应卷积神经网络模型的卷积神经网络分支从振动信号中提故障特征，然而该特征受到转速的影响；速度自适应分支学习一个转速自适应函数，该函数可根据转速，自适应地调整卷积神经网络分支中的信息流，从而达到抑制转速影响
一种基于神经网络转速工况旋转机械故障分类方法

[发明专利]一种功能性电刺激下的自适应神经模糊肌肉建模方法-CN201110413303.2有效
发明人：明东;朱韦西;邱爽;杨轶星;张力新;綦宏志;万柏坤 -专利权人：天津大学
申请日： 2011-12-08 - 公布日： 2012-06-27 - 主分类号： G06F19/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种功能性电刺激下的自适应神经模糊肌肉建模方法，采集小腿运动时的膝关节角度参数和加速度参数，通过逆动力学推导，获取膝关节力矩的表达式；将真实的膝关节力矩值输入到自适应神经模糊推理系统中，获取实际输出的膝关节力矩值；将误差、误差变化率以及刺激电流输入到自适应神经模糊推理系统中，转化为对应的模糊量；通过对应的模糊量获取控制规则，合成相应的刺激电流；通过误差以及误差变化率同时训练神经网络，获取隶属度函数参数和隶属度函数结构；对自适应神经模糊推理系统进行调整，直到误差小于阈值，流程结束。
一种功能刺激自适应神经模糊肌肉建模方法

[发明专利]基于自适应模糊核估计的深度去模糊方法-CN202210648028.0在审
发明人：张艳宁;朱宇;衡琪;杨钰祺;黄剑;李朋远;孙瑾秋 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2022-06-08 - 公布日： 2022-08-02 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于自适应模糊核估计的深度去模糊方法，使用公共GoPro数据集上进行训练和评估，采用UNet结构设计深度卷积神经网络，训练深度卷积神经网络后，基于训练所得深度卷积神经网络来进行图像去模糊本发明增强编码器捕获的相应浅层特征的表达，并细化了浅层特征，并促使它们更加注意模糊区域，扩大了感受野并向网络提供丰富的多尺度信息，无需额外的约束信息和显式估计就可以学习模糊输入图像每个像素位置的模糊核，以具备非均匀模糊的处理能力和更好的泛化能力，将网络输出的模糊核映射与融合映射与原始图像进行融合即可以得到最终的清晰图像，通过学习的方式学习融合图的权重，使得复原得到的图像更加真实，鲁棒性更强。
基于自适应模糊估计深度方法