انت هنا الان: الرئيسية » القسم الاكاديمي
المقالات الاكاديمية والبحثية

Adaptive Neuro-Fuzzy Model with Fuzzy Clustering for Nonlinear Prediction and Control

    لتحميل الملف من هنا
Views  501
Rating  0
 بيادر عباس حسين الحميري 16/12/2016 21:27:27
تصفح هذه الورقة الالكترونية بتقنية Media To Flash Paper

Nonlinear systems have more complex manner and profoundness than linear systems. Thus, their analyses are much more difficult. This paper presents the use of neuro-fuzzy networks as means of implementing algorithms suitable for nonlinear black-box prediction and control. In engineering applications, two attractive tools have emerged recently. These two attractive tools are: the artificial neural networks and the fuzzy logic system. One area of particular importance is the design of networks capable of modeling and predicting the behavior of systems that involve complex, multi-variable processes. To illustrate the applicability of the neuro-fuzzy networks, a case study involving air-fuel ratio is presented here. Air-fuel ratio represents complex, nonlinear and stochastic behavior. To monitor the engine conditions, an adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) is used to capture the nonlinear connections between the air-fuel ratio and control parameters such manifold air pressure, throttle position, manifold air temperature, engine temperature, engine speed, and injection opening time. This paper describes a fuzzy clustering method to initialize the ANFIS.

  • وصف الــ Tags لهذا الموضوع
  • ANFIS, Fuzzy Clustering, Air-fuel ratio

هذه الفقرة تنقلك الى صفحات ذات علاقة بالمقالات الاكاديمية ومنها الاوراق البحثية المقدمة من قبل اساتذة جامعة بابل وكذلك مجموعة المجلات العلمية والانسانية في الجامعة وعدد من المدنات المرفوعة من قبل مشرف موقع الكلية وهي كالاتي:

قسم المعلومات

يمكنكم التواصل مع قسم معلومات الكلية في حالة تقديم اي شكاوى من خلال الكتابة الينا,يتوجب عليك اختيار نوع الرسالة التي تود ان ترسلها لادارة الموقع :