二叉树型分层模糊系统的等效性分析

为进一步研究分析多变量模糊系统以及分层模糊系统的数学机理,解决多变量模糊系统的"维数灾"问题,该文对一类广泛应用的多输入单输出模糊系统(MISO-FS)进行了解析分析,提出了一类二叉树型分层模糊系统(HFS),并推导了其解析表达式。从而证明了HFS和MISO-FS具有等效性。在此基础上分析了HFS的规则数,证明了HFS的规则数随输入变量数线性增长,因此HFS是解决模糊多变量系统"维数灾"问题的一个很好的实用方案。     

一类二叉树型分层模糊系统的等效性条件

为了进一步证明分层模糊系统在很好地解决了多变量模糊系统的规则数随输入变量个数指数增长的问题的同时,是否能够解决系统的参数个数随输入变量指数式的增长,推导一类二叉树型分层模糊系统和一类典型多输入单输出(MISO)模糊系统的输入输出表达式,证明了两者的等效性条件。得出结论:此类二叉树型分层模糊系统要达到典型MISO模糊系统同样的逼近精度,其参数个数至少要与典型模糊系统一样多。这一特例对分层模糊系统是否能从根本上解决MISO模糊系统的"维数灾"问题提出了质疑。     

一类二叉树型分层模糊系统的等效性条件

为了进一步证明分层模糊系统在很好地解决了多变量模糊系统的规则数随输入变量个数指数增长的问题的同时,是否能够解决系统的参数个数随输入变量指数式的增长,推导一类二叉树型分层模糊系统和一类典型多输入单输出(MISO)模糊系统的输入输出表达式,证明了两者的等效性条件。得出结论:此类二叉树型分层模糊系统要达到典型MISO模糊系统同样的逼近精度,其参数个数至少要与典型模糊系统一样多。这一特例对分层模糊系统是否能从根本上解决MISO模糊系统的"维数灾"问题提出了置疑。     

一种倒立摆模糊控制系统规则爆炸问题的解决方法

针对模糊控制下的倒立摆系统存在规则爆炸问题,运用粒化思想,将模糊规则看成模糊粒点进行仿真实验.实验结果达到预期效果,不仅达到控制效果,而且还有效降低系统复杂程度,从而解决了模糊控制器由于规则过多引起的规则爆炸问题.     

广义Takagi-Sugeno模糊系统与其分层系统的等价性

引入广义分层Ｔａｇａｋｉ－Ｓｕｇｅｎｏ模糊系统,“规则爆炸”或“维数灾难”问题可由该系统得到解决,通过引入中间变量,证明了分层模糊系统的Ｉ－Ｏ关系可以表示为带 有中间变量的广义ＴＳ模糊系统;反之,一个分层系统也可表示模糊系统的Ｉ－Ｏ关系。     

桥梁承载能力状态评估的模糊神经网络推理方法

在综合现有的状态评估理论方法的基础上,提出了基于层次分析的承载能力状态评估模型.结合模糊理论和神经网络技术,建立了一套基于监测信息输入的模糊神经网络推理系统框架,并利用模糊规则生成的规则库作为神经网络训练和学习的样本.利用实例验证了采用此智能评估技术进行承载能力状态评估的可行性和实用性.     

基于分离变量的模糊控制规则的简化设计

针对多输入单输出的倒立摆模糊控制系统的规则爆炸问题，尝试了一种基于分离变量的模糊控制规则设计方法，大大减少了控制规则数，减少了控制器的运算时间。利用该方法设计一级倒立摆模糊控制系统，仿真结果表明，简化控制规则后仍能取得较好的效果。     

基于模糊关联规则与减法聚类的神经模糊建模

针对许多复杂系统的输入变量之间存在的相互关联,提出了一种基于聚类与模糊关联规则的神经模糊建模方法.这种方法采用基于聚类的模糊关联规则挖掘算法来进行输入变量的选择,之后,再采用基于减法聚类的神经模糊建模方法建模.最后,还将这种建模方法应用于实际建模问题,结果表明这种方法在保证模型精度符合建模要求的情况下,减少了模型输入个数,降低了建模的复杂程度.     

中医诊断专家系统中融合案例与模糊规则的推理机制研究

阐述了基于案例的推理和基于规则的推理的基本概念和原理,结合中医领域知识的特点,对传统的规则通过引入模糊逻辑,提出一种模糊规则推理机制进行知识的表示、获取和推理,并提出一种融合案例与模糊规则的推理机制,用于解决中医诊断专家系统的实际问题.     

多输入多输出复杂过程的模糊建模

针对 MIMO复杂过程提出一种通过实验数据获取模糊系统模型的方法 ,即将每一维输入变量的论域进行等间隔分割后确定出模糊规则的前件参数和规则总数 ,再由一种调整算法通过对实验数据的学习得到模糊规则的后件参数。理论分析说明这种模糊规则后件参数学习算法是收敛的、所建模糊模型能够以要求的精度逼近已知的实验数据。仿真举例验证了所述模糊建模方法的有效性并说明了所建模糊规则模型有较好的泛化能力     

基于Matlab和给小费模型的Mamdani与Takagi＆Sugeno型模糊推理算法研究

在模糊推理中,Mamdani和Takagi＆Sugeno是两种应用最广的模型。本文对这两种推理模型的原理进行了说明,并对其输入输出变量的形式、推理结果及适用范围等进行比较和分析。利用Matlab中Fuzzy工具箱,通过给小费模型进一步验证两种推理模型的优缺点和适用范围。     

一种新的状态估计混合智能模型

为实现发电机状态维修,研究一种新的状态估计混合智能模型。设计了一种基于径向基信息神经网络和模糊推理的模型,阐述径向基信息神经网络的结构和训练算法,介绍一阶Sugeno模糊模型的5层结构,根据专家经验知识选择合适的模糊输入隶属函数和模糊逻辑推理规则,而结论参数采用递归最小二乘法辨识。该模型充分利用各种在线监测装置的监测数据,特别是可利用领域专家的实践经验和专业知识,实现发电机状态估计。     

一种分层模糊系统的结构关系分析

针对一种增一型的分层模糊系统,利用输出变量对输入变量敏感性的分析,确定变量在分层模糊系统中位置排定的方法.针对石油钻井事故预警过程中各个特征变量所起重要性的不同,应用层次分析法来确定其权重系数,避免了人为因素所造成的主观性和不一致性,该方法在实际系统中得到了有效应用.     

基于多维ANFIS的T-S模糊控制规则聚类获取方法

T-S模糊模型与自适应神经模糊推理系统(ANFIS)的结合便于描述多输入系统模糊控制规则.为解决规则前件过多时传统ANFIS结构导致的维数灾难问题,同时进一步提高ANFIS对于复杂系统T-S规则在线获取速度,首先采用多维输入向量对ANFIS网络进行修正,在此基础上提出了T-S模糊控制规则聚类获取方法;其次,利用所提出的方法分别对倒立摆和二阶滞后系统进行了控制仿真,该方法同Mamdani规则自组织模糊控制的控制效果比较表明两者的最大超调量、振荡次数、过渡时间基本一致,上升时间要较Mamdani模糊控制器缩短3个采样周期,控制规则较Mamdani控制器减少了45条.     

基于单一输入规则的半主动悬架模糊控制方法研究

经典模糊推理过程中随输入变量个数增加,规则制定难度加大、规则数量以指数方式增加,且输入变量对系统性能影响是同级的.基于单一输入规则的模糊推理模型是将多维模糊控制转化为一维模糊控制,同时引入输入变量重要度因子.为此,根据单一输入规则的模糊推理理论设计了半主动悬架新型模糊控制算法,并由此构成了基于悬架阻尼独立控制的四通道整...     

烧结过程异常状况诊断专家系统SPADES(Ⅱ) --关键技术

知识库构造和推理机设计是实现专家系统的关键技术.烧结过程异常诊断的知识具有模糊性、不确定性与因果性强,定性知识与定量知识并存的特点.采用模糊逻辑表达烧结过程信息的模糊特性,研究了表达烧结过程异常诊断知识的综合型知识表达方式.知识库的组织包括数据库、事实库、模型库和规则库.规则库中的规则根据用途不同分组存放,同组规则按优先级别排序,这样的知识组织方式为实现高效快速推理奠定了基础;SPADES系统的知识库具有管理与维护功能,知识学习采用专家指导学习方式;烧结过程异常诊断专家系统的推理机采用多级目标推理的混合推理机总体目标推理采用过程化推理,按异常类型判断、异常原因分析、操作决策顺序进行;烧结过程异常状况的诊断采用模糊诊断确定假定异常集合,再通过反向推理验证假定异常集合中的元素,确定出现的异常类型;异常原因分析和操作决策采用正向推理.对于本系统中模糊规则的模糊性传递问题,采用基于确定因子法的不精确推理策略,以及基于模糊规则的模糊匹配方法.SPADES系统在生产现场的应用结果证明了本系统知识表达方式和推理机可以实现模糊知识的表达和高效推理.     

输入隶属函数不均匀分布时典型模糊控制器的结构分析

针对两输入 (e,Δe)一输出 (u)的典型模糊控制器 ,输入隶属函数为三角形、全交迭、不均匀分布 ,输出隶属函数为单点、均匀分布 ,当采用线性控制规则和 Sum - Product推理方法时 ,证明了输出的解析表达式是一个全局的二维多值继电器与一个局部的线性 PD控制器的和。进而对最常用的输入变量各取 5个模糊集的情况进行了详细分析 ,并将理论结果应用于倒立摆的模型参考模糊自适应控制