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[发明专利]一种基于BP神经网络预测烘烤食品的感官评价方法-CN202010426553.9在审
发明人：熊明洲;石磊;赵娟红;陈丹慧;向梓祯 -专利权人：珠海格力电器股份有限公司
申请日： 2020-05-19 - 公布日： 2020-09-08 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：一种基于BP神经网络预测烘烤食品的感官评价方法，包括：S1、对烘烤食品在不同烹饪条件下分别进行烘烤；S2、对烘烤后的食品进行模糊感官评价，形成模糊感官评分；S3、创建烘烤食品的不同烹饪条件和模糊感官评分的数据集；S4、以烘烤食品数据集的不同烹饪条件数据为输入层，模糊感官评分为输出层，构建基于BP算法的人工神经网络学习模型，并进行训练至人工神经网络学习模型稳定；S5、以未知烘烤食品的不同烹饪条件数据为输入层，根据人工神经网络学习模型预测该未知烘烤食品的模糊感官评分本发明够通过烹饪参数预测食物的烹饪效果，该模型预测准确率较高，可以方便的为用户提供烹饪条件参考，预测蒸烤一体机的烹饪效果。
一种基于 bp 神经网络预测烘烤食品感官评价方法

[发明专利]一种烧结返粉料的水分自动控制方法及系统-CN202111620431.4在审
发明人：贺建军;姚军琪;江新辉;江旭;师世宏;叶林锋 -专利权人：中南大学;深圳市中金岭南有色金属股份有限公司韶关冶炼厂
申请日： 2021-12-28 - 公布日： 2022-04-01 - 主分类号： G06F16/2458 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于预测模型辅助的模糊前馈水分自动控制方法及系统，该方法包括：获取烧结返粉料的生产数据建立生产数据库；将生产数据库中的进料频率和进料口温度作为输入变量，将清水流量作为输出变量，建立输入量与输出量之间的模糊控制字表；根据当前采集到的进料频率和进料口温度数据进行模糊控制字表查询，得到本次的模糊加水量；根据获取的生产数据构建优选历史数据集，利用优选历史数据集建立基于时间序列神经网络的水分含量预测模型，把当前采集到的数据输入至预测模型中输出水分含量预测值；根据分箱法划分出水分含量预测值与预先设定的水分含量值的偏差类别；根据偏差类别在线修正本次的模糊加水量，得出本次的目标加水量。
一种烧结返粉料水分自动控制方法系统

[发明专利]一种关节角度的预测方法、终端设备及介质-CN202310496583.0在审
发明人：陆新江;柏昀旭 -专利权人：中南大学
申请日： 2023-05-05 - 公布日： 2023-08-04 - 主分类号： G16H20/30 文献下载
摘要：本申请适用于人机交互技术领域，提供了一种关节角度的预测方法、终端设备及介质，通过采集关节角度数据；将关节角度数据投影到高维空间，并构建每个时刻的健侧腿关节角度的重构误差；根据重构误差，对采集的关节角度数据进行约减，得到约减后的健侧腿关节角度；将约减后的的健侧腿关节角度分解到多个模糊集中，得到每个时刻的健侧腿关节角度对每个模糊集的隶属度；根据每个时刻的健侧腿关节角度对应的模糊集，构建关节角度模糊规则；根据关节角度模糊规则以及隶属度，构建关节角度预测模型；利用关节角度预测模型，得到目标患者在待测时刻的患侧腿关节预测角度。本申请能提高关节角度的预测的准确性。
一种关节角度预测方法终端设备介质

[发明专利]一种航天器姿态控制系统的自触发模糊模型预测控制器的设计方法-CN202011586636.0有效
发明人：宋燕;董钰莹;马江涛 -专利权人：上海理工大学
申请日： 2020-12-29 - 公布日： 2022-10-11 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种航天器姿态控制系统的自触发模糊模型预测控制器的设计方法。首先，为了很好地刻画航天器姿态控制系统的非线性和参数不确定性，采用区间二型T‑S模糊模型来建立系统模型。其次，为了降低无线网络的传输负担和节约传输及计算资源，将一个自触发机制与模糊模型预测控制方法相结合，继而提出自触发模糊模型预测控制器数学模型。然后，充分考虑区间二型T‑S模糊系统的非线性和不确定性，在自触发模型预测控制框架下，构建一个无穷时域“极小‑极大”在线优化问题。借助于类李雅普诺夫函数方法，推导出能保证系统渐近稳定的充分条件并且提出完整的自触发模型预测控制算法。
一种航天器姿态控制系统触发模糊模型预测控制器设计方法

[发明专利]一种电能预测计量监测市电负荷光储一体控制系统-CN202310449706.5在审
发明人：李建宇;易永利;郑思源;林世溪;陈显辉;刘主光;李炜;谢华森;李冠霖;林武;王荷静;陈颖;蔡怡挺;吴成坚;王鹏程;吴宝兴;刘冲;徐亚乐;朱冬凯;陈明锋 -专利权人：国网浙江省电力有限公司温州供电公司
申请日： 2023-04-20 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： H02J3/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种电能预测计量监测市电负荷光储一体控制系统，包括：升压电路模块、双向PCS电路模块、直流母线电容Cdc和双向逆变电路模块和模糊计量检测控制模块；其中，升压电路模块、双向PCS电路模块和双向逆变电路模块连接分别与直流母线电容Cdc连接；升压电路模块、双向PCS电路模块和双向逆变电路模块连接分别与模糊计量检测控制模块连接；模糊计量检测控制模块包括：模糊预测计量监测并联光储直流模块、PWM计算法则模块和储能市电BMS预测调度模块。采用本发明实施例能够提升模糊逻辑跟踪MPPT与PWM控制逆变器的运行效率和跟踪效率，提升模糊网络模型预测准确时长的准确性，实现市电光储一体化的稳定可靠经济供电控制的系统。
一种电能预测计量监测市电负荷一体控制系统

[发明专利]基于密度聚类和循环模糊神经网络的涡轮机组预测方法-CN202310173917.0在审
发明人：赵敏;黄欣;覃文智;万瑾;杨婧;刘鑫;梅子燕 -专利权人：南通大学
申请日： 2023-02-28 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于密度聚类和循环模糊神经网络的涡轮机组预测方法，属于技术领域。解决了现有的预测方法中未考虑到历史输入数据的分布密度和聚类特性导致非线性系统输出的预测精度下降的问题。其技术方案为：包括以下步骤：S1：构建超临界锅炉涡轮机组非线性系统；S2：利用DBSCAN聚类算法自动确定聚类数、局部线性子模型数和模糊规则数，并设计模糊规则；S3：构建循环模糊神经网络。本发明的有益效果是：本发明利用DBSCAN聚类算法自动确定模糊神经网络中最优模糊集数目，在降低计算复杂度的同时获得更高的系统建模预测精度，从而提高超临界锅炉涡轮机组输出的控制性能。
基于密度循环模糊神经网络涡轮机组预测方法

[发明专利]一种基于模糊聚类的短期负荷预测方法-CN201910458058.3在审
发明人：毛颖卓;吴杰康;张文杰;叶辉良;赵俊浩;任德江 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2019-05-29 - 公布日： 2019-09-20 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于模糊聚类的短期负荷预测方法，首先采集负荷数据以及负荷影响因素数据，通过模糊粗糙集对部分负荷影响因素数据进行删减，得到约简后的样本数据；通过模糊C均值聚类法对约简后的样本数据以及预测日数据进行聚类，选取与预测日相似度最高的样本数据作为学习样本数据；基于所述学习样本数据建立基于支持向量机的短期负荷预测模型，并作为输入对所述短期负荷预测模型进行训练；将预测日数据输入训练完毕的短期负荷预测模型进行预测，得到预测时刻的短期负荷结果。本发明方法解决了由于微电网负荷变化的因素多、数据繁琐而导致现有的短期负荷预测方法计算效率和预测精度低等问题。
短期负荷预测预测样本数据学习样本数据模糊聚类影响因素约简模糊C均值聚类法支持向量机负荷变化负荷结果负荷数据计算效率粗糙集微电网相似度聚类采集模糊

[发明专利]一种应用模糊预测模型的切换方法-CN201710324853.4有效
发明人：曲桦;张艳鹏;赵季红;马慧 -专利权人：西安交通大学
申请日： 2017-05-10 - 公布日： 2019-10-11 - 主分类号： H04W36/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种应用模糊预测模型的切换方法，该方法通过引入模糊预测模型，对用户的接收信号强度以及位置进行预测，具有良好的容噪能力，可以获得较为准确的预测结果；通过在切换机制中引入用户接收信号强度的短期预测，能够确定切换目标基站以及决定切换时机，避免因触发时延而导致的掉话；通过在切换机制中引入用户位置的长期预测，可以确定用户的轨迹，从而避免因短期预测的局限性而导致的乒乓效应。本发明通过引入模糊预测模型，对用户的接收信号强度及位置进行预测，同时根据预测结果，决定切换的时机以及目标基站，采用与现有切换决策机制兼容的预测切换决策机制，实现网络的无缝切换。
一种应用模糊预测模型切换方法

[发明专利]基于模糊推理的光伏发电预测方法和相关设备-CN202310997292.X在审
发明人：苏明辉;楚俊昌;李瑞平;孔瑞霞;王艳琴 -专利权人：深圳航天科创泛在电气有限公司
申请日： 2023-08-09 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： H02J3/00 文献下载
摘要：本发明提供一种基于模糊推理的光伏发电预测方法和相关设备，涉及光伏发电技术领域，方法包括：获取训练环境数据和训练光伏数据；对训练环境数据进行模糊划分，得到训练环境数据集；以及，对训练光伏数据进行模糊划分，得到训练光伏数据集；将训练环境数据集输入至预设的神经网络中进行训练，得到训练环境数据集对应的预测光伏数据集；根据预测光伏数据集和训练光伏数据集，对神经网络进行参数调整，直至神经网络收敛，得到光伏预测模型；当获取当前环境数据时，基于光伏预测模型，计算当前环境数据对应的当前光伏预测值。本发明能够结合多源信息，充分发挥神经网络的非线性建模能力和模糊推理的人类智能特点，提高光伏发电的预测准确度。
基于模糊推理发电预测方法相关设备

[发明专利]模糊图像的增强方法、计算机设备和存储介质-CN202010551906.8在审
发明人：周康明;张栋栋 -专利权人：上海眼控科技股份有限公司
申请日： 2020-06-17 - 公布日： 2020-08-25 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本申请涉及一种模糊图像的增强方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取待增强模糊图像，所述待增强模糊图像包括车辆年检场景下拍摄的模糊图像；将所述待增强模糊图像输入至预设图像增强网络中，得到目标增强图像；其中，所述预设图像增强网络用于对所述待增强模糊图像和所述待增强模糊图像对应的低分辨率光照预测图像进行双边网格采样处理，并根据采样后的待增强模糊图像和采样后的低分辨率光照预测图像得到所述目标增强图像。采用本方法能够降低模糊图像的增强处理难度以及降低时间成本。
模糊图像增强方法计算机设备存储介质

[发明专利]基于模糊理论的加速寿命试验统计分析方法-CN201410309562.4有效
发明人：李晓阳;许瀚;孙富强 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2014-07-01 - 公布日： 2017-03-01 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于模糊理论的加速寿命试验统计分析方法，包括以下几个步骤步骤一、利用模糊理论，将恒定应力加速寿命试验定数截尾合理模糊化，得到模糊失效数据；步骤二、结合极大似然估计法，建立加速寿命试验模糊统计模型；步骤三、模型参数评估及寿命和可靠度模糊预测。本发明根据建立的模型给出模型参数的模糊评估值，并进一步给出产品的模糊寿命预测区间以及模糊可靠度区间，相比于传统的统计分析方法给出的点估计值，本发明的结果更合理，更具有参考价值。
基于模糊理论加速寿命试验统计分析方法

[发明专利]基于模糊结构熵传播模型预测阿尔茨海默症的电子设备-CN202210779781.3在审
发明人：毕夏安;陈可;邢兆旭;徐露允 -专利权人：湖南师范大学
申请日： 2022-07-04 - 公布日： 2022-09-23 - 主分类号： G16H50/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于模糊结构熵传播模型预测阿尔茨海默症的电子设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时用于实现：根据EMCI患者的脑影像数据和基因数据，构建该EMCI患者的脑区‑基因网络，并根据所述脑区‑基因网络构建模糊超图；将所述模糊超图通过模糊结构熵传播模型进行多次模糊结构熵传播，得到生成的模糊超图；将生成的模糊超图与标准的AD模糊超图进行相似度计算；根据计算的相似度，预测该EMCI患者未来患AD的风险概率。应用本发明能够更清晰地捕获从EMCI到AD的演变模式，从而预测EMCI患者未来患阿尔茨海默症的风险概率。
基于模糊结构传播模型预测阿尔茨海默症电子设备

[发明专利]基于模糊观测器的直流微电网动态稳定预测控制方法-CN202211284917.X在审
发明人：王守禧;徐军岳;张丽娜;叶泓炜;杨运国;侯健生;蔡建军;陈梓翰;姚越;卢志俊;龚丽;邹家阳;王鹏;黄俊威;王千;邱璐 -专利权人：金华电力设计院有限公司;国网浙江省电力有限公司金华供电公司
申请日： 2022-10-17 - 公布日： 2023-01-03 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本发明具体涉及基于模糊观测器的直流微电网动态稳定预测控制方法，包括：建立直流微电网的直流微电网动态模型；基于直流微电网动态模型，结合扇形非线性方法建立直流微电网的T‑S模糊模型；基于直流微电网的T‑S模糊模型构建对应的模糊观测器和模糊预测控制器；将直流微电网当前时刻的电网信号输入模糊观测器，输出对应的系统状态；然后将系统状态输入模糊预测控制器，输出对应的未来控制输入；最后基于未来控制输入求解未来的电网控制量，进而基于未来的电网控制量实现直流微电网的控制本发明通过模糊观测器和双网络延迟补偿结构适应直流微电网的不确定性和复杂性，并能够增强对网络延迟的鲁棒性并大幅减小计算负担。
基于模糊观测器直流电网动态稳定预测控制方法

[发明专利]基于DPSO-ANFIS的弃渣坝变形预测方法-CN202110485694.2在审
发明人：李作舟;薛方方;刘杨;郑成成;杨杰;马春辉;冉蠡;秦鸿哲;赵强;姜泽明;胡广柱 -专利权人：陕西镇安抽水蓄能有限公司;西安理工大学
申请日： 2021-04-30 - 公布日： 2021-07-20 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了基于DPSO‑ANFIS的弃渣坝变形预测方法，包括以下步骤：步骤1、监测弃渣坝原始数据，对原始数据进行预处理；步骤2、搭建自适应模糊神经网络系统，对系统中的网络参数进行赋值；步骤3、对步骤2中自适应模糊神经网络的参数进行寻优；步骤4、将步骤1预处理后的弃渣坝数据代入自适应模糊神经网络中进行训练和预测，此时，自适应模糊神经网络中参数经过步骤3得到最优，计算预测精度值，对比不同位置测点的预测效果本发明的预测方法具有较高的精确度、良好的泛化性与可靠的稳定性，工程实用综合性能较优。
基于 dpso anfis 弃渣坝变形预测方法

[发明专利]基于DPSO-ANFIS的弃渣坝变形预测方法-CN202110772788.8在审
发明人：李作舟;薛方方;刘杨;郑成成;杨杰;马春辉;冉蠡;秦鸿哲;赵强;姜泽明;胡广柱 -专利权人：国网新源控股有限公司;陕西镇安抽水蓄能有限公司;西安理工大学
申请日： 2021-07-08 - 公布日： 2021-08-20 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了基于DPSO‑ANFIS的弃渣坝变形预测方法，包括以下步骤：步骤1、监测弃渣坝原始数据，对原始数据进行预处理；步骤2、搭建自适应模糊神经网络系统，对系统中的网络参数进行赋值；步骤3、对步骤2中自适应模糊神经网络的参数进行寻优；步骤4、将步骤1预处理后的弃渣坝数据代入自适应模糊神经网络中进行训练和预测，此时，自适应模糊神经网络中参数经过步骤3得到最优，计算预测精度值，对比不同位置测点的预测效果本发明的预测方法具有较高的精确度、良好的泛化性与可靠的稳定性，工程实用综合性能较优。
基于 dpso anfis 弃渣坝变形预测方法

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