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基于ANFIS的温湿度控制
自适应神经模糊推理系统(ANFIS)依据模糊逻辑和神经元的知识,而常规的模糊控制系统是一个不能自动地将专家经验知识转化为推理规则库,同时缺乏有效的方法改进隶属度函数。该系统使用最小二乘法和反向传播的混合算法来调整条件参数和结论参数,并且能够根据系统本身自动产生模糊规则。根据以上内容本文采用了ANFIS,并将其应用到LED温湿度环境的控制中。结果表明:相比于常规的PID控制,该方法能够较好的提高温湿度控制系统的动态稳定性和抗干扰性。
关键字:
ANFIS
减法聚类
温湿度控制系统
PID
基于ANFIS 的有色噪声抵消技术
0 引言在信号检测中通常会遇到信号淹没在噪声中,当这种噪声为高斯白噪声时,可以采用线性滤波的方法,自适应噪声抵消(adaptive noise cANCeling,简称ANC)方法首先由Widrow 和Glove 提出[3],使用线性滤波器的ANC
关键字:
ANFIS
基于ANFIS的镍氢电池快速充电过程优化
l 引 言 镍氢电池与铅酸蓄电池、镉镍电池等传统电池相比,具有能量比大、重量轻、温度特性好等特点,并且对环境污染较小,被称为绿色电池。常见镍氢电池充电器一般采用恒流充电,在充电初期,充电电流未能达到电池的接受能力,而在充电后期,只有一小部分电流转化成电池的电量,大部分的电量用来电解水,导致电池极化增强,并产生了大量的热量。这种方法不仅浪费了大量的电能,充电效率低,还缺乏自适应性,加快了电池容量的衰减,缩短了电池的使用寿命。为了提高电池的使用寿命和电池的充电效率,进行快速、无损智能充电已成为一种
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ANFIS
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