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[发明专利]一种短时空调负荷预测方法和装置以及设备-CN202110405838.9在审
发明人：高伟 -专利权人：厦门合立道工程设计集团股份有限公司
申请日： 2021-04-15 - 公布日： 2021-09-28 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种短时空调负荷预测方法，所述方法包括：获取空调系统相关变量的历史数据，并确定负荷预测模型的输入变量和输出变量；定义每一所述输入变量和所述输出变量的论域范围，并在各个所述论域范围内为每一所述输入变量分配隶属度函数；基于所述论域范围和所述隶属度函数定义所述负荷预测模型的模糊规则库；基于所述模糊规则库、乘积推理机和单值模糊器建立所述负荷预测模型的模糊系统；确定所述模糊系统的输出值以及计算回归参数，以得到所述负荷预测模型；将所述输入变量输入至所述负荷预测模型以获得输出结果，对所述输出结果进行中心平均解模糊运算，以得到短时空调负荷预测值。上述方法能够提高空调负荷预测的精度和效率。
一种时空负荷预测方法装置以及设备

[发明专利]基于优化模糊深度网络的林木胸径材积精准预测方法-CN202211316076.6在审
发明人：云挺;姜维;张怀清;曹林 -专利权人：南京林业大学
申请日： 2022-10-26 - 公布日： 2022-12-30 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于优化模糊深度网络的林木胸径材积精准预测方法，包括：对林地点云数据预处理并单木分割；获取单株树木的林木参数；建立林木参数预测网络，林木参数预测网络包括模糊深度网络和鸽群优化模块，训练林木参数预测网络，训练完成后输出预测值并输送给鸽群优化模块，鸽群优化模块更新模糊深度网络的参数并完成最优参数搜寻，模糊深度网络依据最优参数完成自适应训练，建立林木参数预测模型；本发明开展林木参数预测模型，提出自适应算法以增强林木参数预测模型对不同林木品种的泛化能力，嵌入注意力机制模块增强网络的鲁棒性，融合鸽群优化算法实时调整模糊深度网络的参数，进一步提升了模型的预测精度与学习能力。
基于优化模糊深度网络林木胸径材积精准预测方法

[发明专利]基于模糊控制决策的水田灌溉系统及方法-CN201810611566.6在审
发明人：陈玉华;刘晓艳;侍寿永;关士岩;夏玉红 -专利权人：淮安信息职业技术学院
申请日： 2018-06-14 - 公布日： 2018-11-06 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于模糊控制决策的水田灌溉系统及方法,包括:监测模块包括气象监测系统、土壤墒情监测系统；若干水田监测区，所述水田监测区设于水田内,所述土壤墒情监测系统设于；神经网络预测模块，所述神经网络预测模块与所述监测模块连接，所述神经网络预测模块用于预测作物的腾发量；模糊控制决策模块，所述与所述神经网络预测模块连接，所述模糊控制决策模块采用模糊PID控制方式；灌溉模块，所述灌溉模块与所述水田以及模糊控制决策模块连接。
模糊控制神经网络预测决策模块水田土壤墒情监测监测模块水田灌溉监测区气象监测系统模糊PID控制灌溉模块连接决策预测

[发明专利]一种基于演化模糊关联规则的中厚板质量预测方法-CN201810101213.1有效
发明人：王玲;杨飞;李俊飞 -专利权人：北京科技大学
申请日： 2018-02-01 - 公布日： 2021-11-19 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明提供一种基于演化模糊关联规则的中厚板质量预测方法，能够用拟合函数代替模糊关联规则的后件，使得模糊关联规则在实现了分类功能的基础上，也可以实现回归预测的功能。所述方法包括：获取轧钢数据对应的模糊关联规则，其中，所述轧钢数据为中厚板的轧钢数据；对模糊关联规则的后件进行学习，在模糊关联规则后件的基础上构建拟合函数；获取测试数据，判断测试数据与模糊关联规则是否匹配，若匹配，则使用所匹配规则产生的拟合函数进行预测，否则，则利用当前时刻所有模糊关联规则的拟合函数加权获得预测结果。
一种基于演化模糊关联规则厚板质量预测方法

[发明专利]一种基于神经网络和模糊推理的中文分词方法、系统及介质-CN201910930568.6有效
发明人：邱东;闫睿腾 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2019-09-29 - 公布日： 2023-03-28 - 主分类号： G06F40/289 文献下载
摘要：本发明请求保护一种基于神经网络和模糊推理的中文分词方法、系统及介质，包括：101对语料库进行预处理操作；102训练中文词向量；103建立BP神经网络学习模型，进行初步数据预测；104将预测产生的模糊词组，使用《知网HowNet》得到模糊词之间的关系；105基于模糊词关系表示，采用模糊推理计算是否需要分词；106通过建立BP‑模糊推理‑交叉验证模型，对输入的语句进行分词预测。本发明主要是通过公开语料库，建立机器学习模型，再对模糊词进行模糊推理计算，从而能够对输入的文本语句进行分词预测，切实结合当下的技术发展需求。
一种基于神经网络模糊推理中文分词方法系统介质

[发明专利]基于动态模糊认知图的在线时间序列预测方法-CN201810548493.0在审
发明人：骆超;张楠楠 -专利权人：山东师范大学
申请日： 2018-05-31 - 公布日： 2018-11-06 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于动态模糊认知图的在线时间序列预测方法，形成信息颗粒，将时间序列映射到信息颗粒的激活水平上，形成模糊认知图的节点；优化模糊认知图参数水平上的信息颗粒，确定模糊认知图的节点之间的权重；根据当前时刻进来的数据动态调整模糊认知图，利用动态调整后的模糊认知图进行时间序列预测的预测。本发明根据具体的情况调整聚类中心和参数,实现动态优化，使得模型能实时的捕捉到数据信息的变化，从而使预测更精准。
模糊认知图时间序列预测信息颗粒动态模糊认知参数水平动态调整动态优化聚类中心时间序列数据动态数据信息预测权重映射捕捉激活优化

[发明专利]一种基于T-S型模糊神经网络的光伏发电预测系统-CN201310040995.X有效
发明人：陆玉正;王军;张耀明;李俊娇 -专利权人：东南大学
申请日： 2013-02-01 - 公布日： 2016-10-26 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于T‑S型模糊神经网络的光伏发电预测系统，该预测系统包括模糊神经网络构造模块、模糊神经网络训练模块、模糊神经网络预测模块。本发明实现了太阳能光伏发电量的预测，实现了模糊推理系统和神经网络学习系统的有机结合、算法先进、预测精度高，提高了电网调度效率、保障电网安全运行，引入气象因素、提高了预测准确性和可靠性，为太阳能光伏发电的大规模并网提供了技术支持、可移植性高，只需要进行简单的修改，也可以为风能和其他新能源提供发电预测系统。
一种基于模糊神经网络发电预测系统

[发明专利]车载功率器件寿命预测方法、装置、存储介质及电子设备-CN202111333049.5在审
发明人：曾祥浩;贺冠强;张晓;吴书舟;王玉斌;龙春 -专利权人：株洲中车时代电气股份有限公司
申请日： 2021-11-11 - 公布日： 2023-05-12 - 主分类号： G06F30/15 文献下载
摘要：本申请涉及车载安全控制技术领域，具体涉及一种车载功率器件寿命预测方法、装置及电子设备，解决了现有技术中寿命预测不准确的问题。方法包括：获取待预测车载功率器件的服役数据；将所述服役数据输入至预先建立好的模糊神经网络预测模型中进行寿命预测，以得到预测结果；根据所述预测结果得到待预测车载功率器件的寿命曲线。获取待预测车载功率器件的服役数据，再通过将服役数据输入至预先建立好的模糊神经网络预测模型得到预测结果，以实现对待预测车载功率器件的寿命进行准确的预测。基于模糊神经网络算法的模糊神经网络预测模型可以预测不同服役环境下的车载功率器件寿命，可以实现较大条件范围内的车载功率模块的寿命预测。
车载功率器件寿命预测方法装置存储介质电子设备

[发明专利]一种空气压缩机群组负荷预测方法及其控制设备-CN201910742299.0在审
发明人：万成;赵珺;刘洋;茅心怡 -专利权人：上海宝能信息科技有限公司;大连智慧海洋软件有限公司
申请日： 2019-08-12 - 公布日： 2019-11-12 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明提供了一种空气压缩机群组负荷预测方法及其控制设备，其基于Mamdani模型的模糊推理机进行预测，主要步骤包括：步骤A：基于相空间重构法构造时间序列模型，输入模糊推理机；步骤B：基于模糊C‑均值聚类算法初始化模糊规则，及基于最大密度法调整模糊规则隶属度参数，以构建模糊规则库；步骤C：步骤A的模糊推理机，基于步骤B的模糊规则库中的模糊规则，计算输出预测结果，通过本发明提供的该空气压缩机群组负荷预测方法，能够实现Mamdani模糊系统中模糊规则隶属度函数的覆盖度和特异性的折中，从而提高了空气压缩机负荷幅值的估计准确性，籍此能有效降低空气压缩机群组的能耗，以减少企业的生产成本。
空气压缩模糊规则机群组模糊推理机负荷预测模糊规则库控制设备均值聚类算法时间序列模型空气压缩机隶属度函数相空间重构模糊系统输出预测初始化覆盖度隶属度密度法构建生产成本能耗模糊预测

[发明专利]基于预测函数的交流伺服电机变论域模糊PI控制方法-CN201911326099.3在审
发明人：宋宝;李虎;陈天航;唐小琦;周向东;杨承博;刘永兴;邹益刚;潘佳明;姜茂文 -专利权人：华中科技大学
申请日： 2019-12-20 - 公布日： 2020-04-14 - 主分类号： G05B11/42 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于预测函数的交流伺服电机变论域模糊PI控制方法，包括PI控制器、变论域模糊控制器和预测函数控制器；其中，PI控制器作为主控器调节伺服电机转速；预测函数控制器根据系统当前的输入指令、控制信号和反馈输出预测系统未来状态；变论域模糊控制器以预测信息作为输入在线调整PI控制器增益；同时，设计变论域伸缩因子，利用预测信息超前在线调节模糊控制器的论域，间接增加了用于调整PI控制增益的模糊规则。相比传统的PI控制和模糊PI控制，本发明继承了变论域模糊控制精度较高的优势，并提高了动态响应性能和抗扰动能力，对于具有不确定扰动和非线性较大的应用场合，其优势更突出。
基于预测函数交流伺服机变模糊 pi 控制方法

[发明专利]基于预测车速的等效因子调整系统及方法-CN202210878704.3在审
发明人：田韶鹏;姜文琦 -专利权人：武汉理工大学
申请日： 2022-07-25 - 公布日： 2022-10-25 - 主分类号： G05B13/02 文献下载
摘要：本申请提供一种基于预测车速的等效因子调整系统包括车速时间序列记录模块、信号预处理重构模块、踏板开度检测模块、模糊控制单元、数据记录单元、预测单元、第一计算单元、第二计算单元；模糊控制单元包括包含第一模糊规则库和第二模糊规则库；分别针对不同的模糊信号，根据不同的模糊规则得到模糊控制输出。预测单元中包含第一预测单元和第二预测单元，根据输入量进行基于时间序列的预测。
基于预测车速等效因子调整系统方法

[发明专利]基于模糊预测模型的选矿厂磨矿过程矿浆浓度检测方法-CN201510320011.2有效
发明人：诸文智;明正峰;汶涛 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2015-06-11 - 公布日： 2017-02-08 - 主分类号： G06F19/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于模糊预测模型的选矿厂磨矿过程矿浆浓度检测方法，采用基于软计算的模糊模型构建方法对磨矿浓度和溢流浓度进行在线预测估计，预测模型中的特征变量集是在对现场记录数据使用基于邻域决策分辨率的属性集评价量度及特征集选择方法基础上建立，模糊化方案是在对现场记录数据使用基于有效信息比率的模糊化方案构建方法的基础上构建，预测规则通过对现场数据进行模糊预测规则提取后获得。本发明所提方法避免了模糊建模传统方法的主观性和局限性，能够为选矿厂磨矿过程关键参数的检测提供稳定、可靠的预测结果，为磨矿过程的优化控制及过程监控奠定基础。
基于模糊预测模型选矿厂磨矿过程矿浆浓度检测方法

[发明专利]一种基于模糊贝叶斯理论的长期用电量预测方法-CN201910174604.0在审
发明人：唐磊;王秀丽;齐世雄;王志成;朱承治;刘烨;樊嘉杰;陈旸 -专利权人：国网浙江省电力有限公司;西安交通大学
申请日： 2019-03-08 - 公布日： 2019-06-28 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：一种基于模糊贝叶斯理论的长期用电量预测方法，首先，通过单位根检验，协整检验和因果检验，检验出人均电力消费和与其相关的影响因素之间的因果关系；对人均电力消费和相关影响因素之间因果关系进行模糊化，获得模糊关系矩阵；利用专家系统预测和时序方法对人均电力消费和相关因素进行先验预测；再利用模糊化手段获得模糊先验分布；利用贝叶斯公式将人均电力消费的模糊先验分布和模糊关系矩阵进行组合，形成人均电力消费的后验分布，乘以人口数得到长期电力量的预测结果本发明的基于模糊贝叶斯理论的长期电力消费预测方法应用在不确定性环境下，能有效结合专家经验，相对其他现有的方法具有更高的精度、弹性和可靠性。
模糊贝叶斯模糊关系矩阵用电量预测先验分布因果关系影响因素模糊化检验预测不确定性环境贝叶斯公式时序先验后验分布有效结合预测结果专家经验专家系统电力量再利用

[发明专利]模糊检测模型的训练方法、模糊检测方法、装置及设备-CN202310509880.4在审
发明人：丁苗高 -专利权人：北京爱奇艺科技有限公司
申请日： 2023-05-08 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G06V10/98 文献下载
摘要：本申请公开了模糊检测模型的训练方法、模糊检测方法、装置及设备，模糊检测模型包括虚焦预测网络和分类网络。先训练虚焦预测网络，获取训练完成的虚焦预测网络。进而，获取第一训练目标物图像和对应的模糊标签，将第一训练目标物图像输入训练完成的虚焦预测网络，该虚焦预测网络能够提取第一训练目标物图像的图像特征，且该图像特征中包括第一训练目标物图像的相对深度特征。将获得的图像特征输入分类网络，获取目标物模糊检测结果。利用目标物模糊检测结果和模糊标签生成的检测结果损失训练分类网络。图像是否模糊和图像成像的相对深度相关，本申请的图像特征融合有图像的相对深度信息，采用该图像特征训练得到的分类网络的检测效果较好。
模糊检测模型训练方法装置设备

[发明专利]一种基于改进自适应模糊神经网络的焊缝外形预测方法-CN202110754330.X有效
发明人：陶永;兰江波;高赫;温宇方;任帆;江山 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2021-07-05 - 公布日： 2021-10-08 - 主分类号： B23K37/00 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种基于改进自适应模糊神经网络的焊缝外形预测方法，初始化焊缝外形预测模糊神经网络，确定焊接模糊规则；确定模糊神经网络的输入的焊接参数变量和模糊神经网络输出量；计算各焊接参数变量的焊接参数隶属度；利用基于直觉模糊C均值聚类（IFCM）和自适应惯性权重粒子群算法（APSO）融合算法寻优计算焊接参数隶属度函数中的未知参数，获得各焊接参数变量的焊接参数隶属度；根据各输入变量的焊接参数隶属度进行模糊计算；预测焊缝宽度和焊缝高度的输出值。本发明所提出的预测方法，减少了人力成本，有效地提高了焊接结果预测的准确性，解决了传统模糊神经网络训练过程中容易陷入局部极小点的问题。
一种基于改进自适应模糊神经网络焊缝外形预测方法