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1)  Fuzzy Wavelet Network
模糊小波网络
1.
Fuzzy Wavelet Network and Its Applications for Pmsm Control;
模糊小波网络及其在永磁同步电机控制中的应用
2.
Research of Fuzzy Wavelet Network in Application of Some Nonlinear Systems;
模糊小波网络结合了小波变换良好的时频局域化性质,模糊推理和神经网络的学习能力,因此函数逼近能力大大提高。
2)  fuzzy wavelet neural network
模糊小波网络
1.
Designing the anti-air missile autopilot with fuzzy wavelet neural network;
基于模糊小波网络的防空导弹自动驾驶仪设计
2.
Fuzzy Wavelet Neural Networks Control and Its Application Based on Ant System Algorithm;
基于蚁群算法的模糊小波网络控制策略及其应用研究
3)  wavelet fuzzy network
小波模糊网络
1.
Aiming at the problem of approximating non-linear functions,a new syncretized strategy-wavelet fuzzy network is presented.
针对非线性函数逼近问题,提出了一种新的融合策略———小波模糊网络;该网络将模糊模型引入小波网络,采用正交最小二乘法筛选小波,利用推广卡尔曼滤波算法调整网络非线性参数,避免陷入局部最优,提高学习速度,并采用最小二乘法修正权值,在不增加小波基函数的基础上提高网络的逼近精度;通过仿真,该网络的准确性和泛化能力都优于传统的小波神经网络,具有广泛的应用前景。
4)  fuzzy wavelet neural network
模糊小波神经网络
1.
In order to improve the slow response and weak robustness of fuzzy control,by combining qualitative knowledge expressiveness of fuzzy control with excellent local property of wavelet analysis and quantitative learning ability of neural network,a fuzzy wavelet neural network controller is presented and is used to machining process control.
为了克服模糊控制动态响应慢和鲁棒性差的缺点,将模糊控制的定性知识表达能力与小波分析优异的局部控制性能和神经网络的定量学习能力相结合,提出了一种模糊小波神经网络自适应控制器,并将其应用于加工过程控制。
2.
A FWNN(fuzzy wavelet neural network) controller is proposed to control the robot.
提出一种模糊小波神经网络控制器对机器人进行控制。
3.
Given the subject function deficiencies of the language variable layer in the existing fuzzy neu- ral network,a new fuzzy wavelet neural network is put forward using the good dilation and translation character- istic of wavelet transformation with its structure and the corresponding optimization algorithm studied.
针对现有模糊神经网络的语言变量层隶属函数的不足,借鉴小波变换良好的尺度变换和伸缩平移特性,提出了一种新的模糊小波神经网络模型,并研究了其结构和相应的优化算法。
5)  wavelet fuzzy neural network
小波模糊神经网络
1.
Study on fault location for distribution lines based on wavelet fuzzy neural network;
基于小波模糊神经网络配网馈线故障测距的研究
6)  Fuzzy wavelet network
模糊小波神经网络
1.
The application of adaptive fuzzy wavelet networks to control problems of a class of unknown nonlinear systems is investigated.
对未知非线性动态系统研究基于模糊小波神经网络的自适应跟踪问题,首先构建一个模糊小波神经网络用于逼近未知的非线性函数的模型,然后根据李亚普诺夫稳定性理论建立自适应率,在线调整的模型参数包括小波网络的权重、小波的伸缩量、偏移量和模糊集合隶属函数的相关参数。
补充资料:基于模糊神经网络的模具产品报价系统
一、 报价系统概论
产品报价是指被讯价方根据自身所处市场环境、生产、经营、管理现状等因素而针对讯价方所指定的产品及其特殊的功能需求所报出的价格。产品报价是一种复杂而有重要的经济行为。产品报价的高低好坏有利于报价双方能面对面坐下来并经多次商讨而确定产品的成交价格并最终达成协议,签订合同。产品报价[1],特别是比较复杂的产品报价,如模具产品报价,需要许多领域人员的协调工作,如技术、财务、商务等,必须考虑各种结构化和非结构化的因素。其中结构化因素如技术参数、结构参数、工艺参数、制造成本、费用分配比例等比较易于确定的因素。而非结构化因素如最终利润率、赢得订单的几率等,则需要考虑企业内外环境等各种不确定因素。从信息系统角度来考虑,整个报价过程是一个信息流动和信息处理的过程,包括信息的产生、传递、处理、存储;具有很复杂的信息流,涉及到销售、经营、设计、会计、生产计划、采购等等。
[1]目前国内外开发的报价系统依其功能可大致分为五类,即商务型报价系统、生产型报价系统、工程型报价系统、投标型报价系统和集成型报价系统。工程型报价系统实际上是产品选型、初步设计加成本估算,其最终报价的形成有待提高;商务型报价系统,是在技术报价的基础上,对产品价格进行分析、计算、结合价格变化趋势预测的结果,确定合适的产品价格。其全部价值是基于产品成本而做的加价判断或推理。二者各自突现了自己的重点,如前者对报价的结构化问题处理较好,而后者对报价所涉及的非结构化因素研究较为深刻。
二、 模具产品的报价
模具产品的报价是一个非常复杂的过程。但从单纯的仅考虑结构化因素的技术报价来看。
 


框一、功能分解与评价:
根据客户提供的工件图纸及交货期限、或其他特殊的要求分析工件的结构特征、工艺参数等因素,提取有用信息。
框二、产品方案设计:
根据功能评价所提供的有用信息及交货期限等,考虑自身的生产、经营、管理现状,确定合理的方案。主要有工件排样、模具类型选择、压力机参数估算选型等。
框三、结构设计:
根据设计方案确定模具的合理结构和大致尺寸,同时选定模架形式等。
框四、成本估算:
根据工厂积累的有关经验数据(如外构件的价格、人工费用、材料费用、费用分配比例等)和以往开发同类产品的报价经验,由结构设计和方案设计所得的有关信息,估算产品成本。
框五、历史经验资料、数据:
为方案、结构、成本估算提供各种所需的资料、数据。包括各种工具书、国家标准、材料费用表、人工费用表、费用分配比例、以往开发经验及相关数据等非常有用的各种信息。
说明:补充资料仅用于学习参考,请勿用于其它任何用途。
参考词条