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[发明专利]基于模糊支持向量分位数回归的电力负荷概率密度预测方法-CN201610682457.4有效
发明人：何耀耀;刘瑞;李海燕;王刚;郑丫丫;秦杨;严煜东 -专利权人：合肥工业大学
申请日： 2016-08-17 - 公布日： 2018-05-01 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于模糊支持向量分位数回归的电力负荷概率密度预测方法，首先，采集预测日以前的日最大负荷数据以及平均温度数据，并采用历史数据构建训练集和测试集。然后，利用训练集得到模糊支持向量分位数回归模型的拉格朗日乘子和支持向量下标，并根据所得到的模型参数值建立模糊支持向量分位数回归预测模型，并将测试集代入模型得到预测值。最后，利用所得到的不同分位点下的预测值，并运用核密度估计实现日最大负荷的概率密度预测。本发明可以有效地降低预测误差，提高电力负荷预测精度，取得了良好的预测效果，并为电力系统调度部门调整用电计划、优化发电机组出力等提供较为可靠的依据。
基于模糊支持向量位数回归电力负荷概率密度预测方法

[发明专利]一种基于T-S模糊神经网络的配电网低电压预测方法-CN202010750358.1在审
发明人：朱英凯;季学彪;丁彤;王彪 -专利权人：国网江苏省电力有限公司南京供电分公司
申请日： 2020-07-30 - 公布日： 2020-11-17 - 主分类号： H02J3/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于T‑S模糊神经网络的配电网低电压预测方法。该方法首先建立了T‑S模糊神经网络回归模型，并将配电网区域天气状况、时间段、区域温度、日期类型模糊化处理后、与历史出口电压一同作为模型的训练输入，并将相应的结果出口电压作为模型的训练输出。然后，将T‑S模糊神经网络算法用于模型训练。最后，将训练模型应用于未来出口电压的预测，通过对电压实时预测，设置低电压阈值，建立低电压预警机制。通过仿真和系统分析表明，所提出的低电压预测告警方法具有较高的准确性与可靠性，其在配电网低电压预测告警领域有实用价值。
一种基于模糊神经网络配电网电压预测方法

[发明专利]基于TS模糊神经网络的MSWI炉膛温度预测方法-CN201911252439.2在审
发明人：乔俊飞;何海军;蒙西;汤健 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2019-12-09 - 公布日： 2020-04-10 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明提供基于TS模糊神经网络的MSWI炉膛温度预测方法。针对炉膛温度难以预测的问题，从数据驱动角度出发提出了基于TS模糊神经网络的炉膛温度预测方法。首先，通过机理分析和现场操作人员的经验总结，选取出影响炉膛温度的相关的特征变量，同时根据相关变量的数据标签提取出现场运行历史数据；其次，利用TS模糊神经网络建立相关变量与炉膛温度之间的非线性模型。最后，对训练得到的TS模糊神经网络模型进行测试，实验结果显示该方法能够对炉膛温度进有效预测，所建立的预测模型能够表征该工况下系统的动态特性，为后续以炉膛温度为主控手段的焚烧系统控制器的设计建立了基础。
基于 ts 模糊神经网络 mswi 炉膛温度预测方法

[发明专利]一种二阶惯性纯滞后智能串级控制系统及其控制方法-CN202110850544.7在审
发明人：印江;曹振乾;张津华;袁华宝峰;戴春萍 -专利权人：山西大学
申请日： 2021-07-27 - 公布日： 2021-10-08 - 主分类号： G05B11/42 文献下载
摘要：针二阶惯性纯滞后系统存在非线性、纯滞后等问题，采用模糊控制与预测控制相结合的控制策略，设计了二阶惯性纯滞后智能串级控制系统，内回路采用预测PI控制，外回路采用模糊预测PI控制。同时，为了改善该二阶惯性纯滞后系统的控制性能和控制精度，提出一种基于改进粒子群优化的模糊预测串级控制方法。该方法将ITAE积分性能指标作为改进粒子群算法的适应度函数，利用改进粒子群算法对模糊预测PI控制器参数进行优化。
一种惯性滞后智能控制系统及其控制方法

[发明专利]考虑部分数据模糊和缺失的应急物资需求预测的方法-CN201811181487.2有效
发明人：张明;仇志峰;吴翰林;张一帆;李伯权;孔祥鲁;黄倩文;刘思涵 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2018-10-11 - 公布日： 2020-08-07 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明公开一种考虑部分数据模糊和缺失的应急物资需求预测模型构建方法及基于该模型对应急物资需求进行预测，针对白化权函数转折点难以确定模糊数据的问题，提出两种求模糊区间灰数的“核”的计算公式，所得的“核”代替原有模糊信息在结合灰色关联度和K近邻填补算法的基础上，提出改进的GKNN算法，在填补环节引入权重，并在填补后加入逻辑检验条件；然后将预处理后的数据输入经过改进的遗传算法优化后的神经网络模型，得到训练好的应急物资需求预测模型，并对预测模型进行测试，调整模型参数使得模型最优，预测精度也更高。
考虑部分数据模糊缺失应急物资需求预测方法

[发明专利]基于二进制重写的模糊测试插桩优化方法及装置-CN202211201025.9有效
发明人：刘昱玮;王衍豪;余媛萍;贾相堃;苏璞睿 -专利权人：中国科学院软件研究所
申请日： 2022-09-29 - 公布日： 2023-05-12 - 主分类号： G06F8/41 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于二进制重写的模糊测试插桩优化方法及装置，所述方法包括：使用模糊测试插桩工具对目标程序插桩，将插入功能代码的原始二进制文件反汇编为汇编代码；提取功能代码的汇编代码特征，得到目标程序的实际插桩情况；分析模糊测试插桩工具的插桩算法，得到目标程序的预测插桩情况和预测插桩程序，并基于预测插桩情况和预测插桩程序，计算目标程序的最少插桩情况；基于实际插桩情况、预测插桩情况以及最少插桩情况分析原始二进制文件本发明提高模糊测试的漏洞挖掘能力。
基于二进制重写模糊测试优化方法装置

[发明专利]动态直觉模糊认知图构建方法、时间序列预测方法及系统-CN201910213353.2在审
发明人：骆超;王媛 -专利权人：山东师范大学
申请日： 2019-03-20 - 公布日： 2019-08-02 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本公开提供了动态直觉模糊认知图构建方法、时间序列预测方法及系统。其中，动态直觉模糊认知图构建方法，包括：利用模糊C均值聚类把标准化时间序列数据聚类成直觉模糊认知图的节点；训练直觉模糊认知图的权重矩阵，得到初始直觉模糊认知图；接收新的标准化时间序列数据并输入至初始直觉模糊认知图；利用动态模糊C均值聚类调整直觉模糊认知图聚类中心的位置，得到动态直觉模糊认知图；在调整直觉模糊认知图聚类中心的位置的过程中，若当前时刻数据成功落入一个现有集群且利用调整后的直觉模糊认知图求出的真实值与预测值的误差大于预设误差阈值时，利用漂移检测判断当前时刻数据是否出现概念漂移，若是，调整直觉模糊认知图的权重矩阵；否则，不改变直觉模糊认知图。
模糊认知图构建时间序列数据时间序列预测漂移聚类中心权重矩阵时刻数据标准化动态模糊阈值时集群聚类预设模糊检测预测成功

[发明专利]一种基于知识的战场态势预测方法-CN202110491491.4在审
发明人：王永利 -专利权人：慧谷人工智能研究院（南京）有限公司
申请日： 2021-05-06 - 公布日： 2021-08-03 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开一种基于知识的战场态势预测方法，包括以下步骤：S1，数据采集；S2，数据提取；S3，第一次数据检测；S4，第一次数据处理，对提取数据中存在的缺失部分与错误部分进行处理；S5，第二次数据检测；S6，第二次数据处理，对二次检测后的数据进行模糊化处理以得到模糊量化；S7，模型构建，对战场态势预测过程进行知识表达，构建关于战场预测的动态贝叶斯网络模型；S8，推理预测，将所述模糊变量输入至模糊动态贝叶斯网络，然后对所述模糊动态贝叶斯网络进行推理得到态势预测结果；通过设置多次数据检测与多次数据处理，对提取数据中检测出的缺失与错误进行多次补齐、剔除处理，加强了数据的有效性，提高了战场态势预测的精准度。
一种基于知识战场态势预测方法

[发明专利]一种基于高斯云变换和模糊时间序列的水质预测方法-CN201510500644.1在审
发明人：王国胤;邓伟辉;张学睿 -专利权人：中国科学院重庆绿色智能技术研究院
申请日： 2015-08-14 - 公布日： 2015-11-04 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于高斯云变换和模糊时间序列的水质预测方法，属于人工智能、水环境监测技术领域。该方法主要包括以下步骤：步骤1)通过高斯云变换将水质参数的历史观测值离散化到不同的粒度层次；步骤2)计算水质参数历史数据近似周期长度；步骤3)根据近似周期长度构建训练集；步骤4)运用模糊时间序列模型计算预测值本发明提供的一种基于高斯云变换和模糊时间序列的水质预测方法，能够利用高斯云变换和模糊时间序列预测，有效的处理具有不确定性特征的水质数据集，预测结果具有更好的鲁棒性；通过融合水质数据近似周期，利用水质数据本身的内在特征，去除噪声数据，避免噪声数据影响预测精度，保证模型对数据有较高的自适应性。
一种基于高斯云变换模糊时间序列水质预测方法

[发明专利]一种基于遗传算法优化的模糊神经网络温室温度预测方法-CN202111639593.2在审
发明人：王丽娜;刘锦杰;李雪;戴文彬;张延政;王斌锐 -专利权人：中国计量大学
申请日： 2021-12-29 - 公布日： 2022-03-18 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于遗传算法优化的模糊神经网络温室温度预测方法，属于智能农业技术领域，该方法将遗传算法优化的初始参数作为模糊神经网络迭代的起始参数，而将模糊神经网络训练完成后进行预测得到的误差作为目标值返还给遗传算法进行下一代遗传，两种算法交替合作进行网络训练的最优参数寻找，在有限的迭代次数和遗传中能够找出建立最优预测模型的起始输入参数，在基于遗传算法优化的模糊神经网络模型中输入区域内气象站温度、相对湿度以及累计辐射数据，获得预测后的温室温度该方法具有较好的预测准确度，可以有效预测温室温度，这为温室环境实现温度控制提供了一种新思路。
一种基于遗传算法优化模糊神经网络温室温度预测方法

[发明专利]基于深度演化模糊规则系统的工业过程软测量方法-CN202310536760.3在审
发明人：金怀平;高誉;陶海波;王彬;杨彪;钱斌 -专利权人：昆明理工大学
申请日： 2023-05-12 - 公布日： 2023-08-18 - 主分类号： G06N7/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度演化模糊规则系统的工业过程软测量方法，包括收集历史工业过程数据，构造预训练样本集；预训练样本集包括预训练特征集、真实标签集；利用预训练特征集预训练表示学习网络，获得预训练后的表示学习网络；将预训练特征集重新输入到预训练后的表示学习网络，获得初始特征样本集；依据初始特征样本集、真实标签预训练预测学习网络，获得深度演化模糊规则系统；依据预训练后的表示学习网络、深度演化模糊规则系统对待预测样本进行在线预测本发明通过结合表示学习网络、预测学习网络的优势，取长补短，构建了深度演化模糊规则系统，同时对非线性和时变性过程进行在线预测和建模，大大提升了工业过程软测量建模的预测精度和稳定性。
基于深度演化模糊规则系统工业过程测量方法

[发明专利]一种基于模糊神经网络的化学分子生物毒性预测模型的方法-CN201811415938.4有效
发明人：邓明毅;田开平;谢刚;罗平亚 -专利权人：西南石油大学
申请日： 2018-11-26 - 公布日： 2019-11-15 - 主分类号： G16C20/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于模糊神经网络的化学分子生物毒性预测模型的方法，利用模糊神经网络模型预测的方法实现生物毒性的提前预测和控制。针对在化学分子合成过程中，不同分子结构的化学分子疏水性对生物毒性的影响具有不确定性、非线性等特点，难以实现针对化学分子合成过程建立精确的模型，因此设计了基于模糊神经网络的生物毒性预测模型，该方法通过调整模糊神经网络参数，提高神经网络处理能力，实现了化学分子的毒性高精度前端预测。实验结果表明该方法具有较好的自适应能力，能够达到提前预测和控制化学分子合成中的生物毒性，降低了化学合成的成本、缩短了化学合成的时间、减少了对环境的污染。
化学分子生物毒性模糊神经网络预测模型预测合成过程化学合成算法模糊神经网络模型神经网络处理自适应能力不确定性分子结构疏水性合成污染

[发明专利]基于模糊神经网络的谷物干燥预测控制系统及方法-CN200610155852.3无效
发明人：赵春雨;赵学工;任朝晖;周钢霞;郑刚;曹毅;董殿文;高树成;迟庆雷 -专利权人：辽宁省粮食科学研究所;东北大学
申请日： 2006-12-30 - 公布日： 2007-07-11 - 主分类号： G05B13/02 文献下载
摘要：一种基于模糊神经网络的谷物干燥预测控制系统及方法属于自动检测领域。本发明系统包括传感器、传感器信号转接板、数据采集板、计算机、系统电源以及隔离电源，其中计算机嵌入了谷物预测干燥控制功能模块。本发明方法包括：传感器标定模块对温度传感器进行在线标定；粮层干燥过程温度及排粮速度统计分析；建立出机粮含水率回归模糊神经网络的预测模型；建立排粮速度预测回归模糊神经网络模型及参数辨识；谷物烘干过程的预测控制本发明建立了出机粮含水率与排速度预测的模糊神经网络模型，克服了干燥传热传质过程大滞后强非线性的特点，大大增加了系统控制的及时性。
基于模糊神经网络谷物干燥预测控制系统方法

[发明专利]文本处理方法、装置、电子设备和存储介质-CN202110431554.7在审
发明人：蒋涛 -专利权人：广州博冠信息科技有限公司
申请日： 2021-04-21 - 公布日： 2021-09-10 - 主分类号： G06F40/274 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种文本处理方法、装置、电子设备和存储介质，包括：获取待处理的拼音序列；将所述待处理的拼音序列输入至训练完成的拼音纠错模型中，得到目标文本序列；所述拼音纠错模型用于将所述待处理的拼音序列为模糊音的拼音替换为所述模糊音的相近模糊音得到模糊拼音序列，输出所述拼音序列和所述模糊拼音序列分别对应的预测文本序列和所述预测文本序列的正确概率，并依据所述正确概率从所述预测文本序列中确定目标文本序列。本发明实施例可以将用户输入的包含有错误的模糊音的待处理的拼音序列转换成正确的目标文本序列，提高了用户的输入体验。
文本处理方法装置电子设备存储介质

[发明专利]模糊支持向量机在话务量预测中的应用方法-CN201110256423.6无效
发明人：彭宇;乔立岩;王建民;彭喜元;刘大同 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2011-09-01 - 公布日： 2012-05-02 - 主分类号： H04W16/22 文献下载
摘要：模糊支持向量机在话务量预测中的应用方法，它涉及一种模糊支持向量机在话务量预测中的应用方法。本发明的目的是将利用语言变量或模糊集合描述的先验知识，加入到核函数的设计中，获得一类新的核函数以应用于在话务量预测中。本发明首先利用模糊C-均值聚类算法获得TSK模型的模糊规则的前件中的隶属函数；其次利用ε不敏感损失函数辨识TSK模型后件参数；最后利用核技巧得到由隶属函数或可能性分布函数与现有的核函数获得模糊隶属核函数
模糊支持向量话务量预测中的应用方法

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