一种交通流状态智能推理系统

设计一种基于模糊聚类及模式识别的交通流状态自适应神经模糊推理系统，用来研究交通流状态的分类、识别及预测。首先，对大量交通流历史特征数据采用模糊聚类的方法进行状态分类并进行模式识别，得到系统的原始输入输出数据集。然后，建立交通流状态预测的自适应神经模糊系统，以交通流特征数据及其识别结果为训练数据集进行系统参数及模糊规则的训练与确定，直到误差在控制范围内。最后，进行系统检测和复核。仿真及其检测和复核结果表明了系统良好的应用性能。     

一类非线性MIMO系统的自适应模糊输出反馈控制

针对一类多输入多输出非线性系统设计了自适应模糊观测器和控制器。该方法不需要系统状态完全可测的条件，而是通过自适应模糊观测器估计系统的状态。采用基于状态估计的模糊基函数模型的模糊逻辑系统逼近非线性函数，并对模糊建模误差和外扰的存在采用了鲁棒补偿控制项以保证良好的观测与跟踪性能，该控制器保证了跟踪误差和观测误差的一致最终有界性。仿真结果表明所提出的方法具有良好的观测效果与跟踪效果。     

永磁同步电机的模型参考模糊自适应控制

采用模糊基函数形式,将永磁同步电机时变参数的辨识转化为对模糊基函数权系数的辨识问题,经过离线学习和在线自适应调节的模糊估计器具有对永磁同步电机时变参数的逼近能力.利用参数跟踪误差和控制预测误差信息,设计模型参考模糊自适应速度控制器,基于Lyapunov稳定性理论分析了控制器的收敛性,仿真及dSPACE实验结果表明:所设计的永磁同步电机控制系统具有较好的参数跟踪及控制性能.     

基于模型的有限预测逆跟踪控制

针对水下无人潜航器(unmanned underwater vehicle,UUV)非最小相位的特性,提出利用有限预测逆方法实现其精确的跟踪控制.利用系统逆方法计算当前时刻t_c的有界的逆输入,需要已知所有未来时刻的理想输出信息.为了有效利用未来时刻的理想输出数据,并提高计算效率,提出将时间窗内理想输出的预测信息用于逆算法中,来求取控制输入值,从而实现对UUV的路径跟踪控制.有限预测逆方法是利用从当前时刻到未来T_p时刻内的理想路径来获得逆输入,可以实现在线控制.通过给定的精确逆输入与利用有限预测逆方法所求得的输入之间的误差,对参数T_p和m进行优化.通过实验验证了该方法的有效性,并对比说明了跟踪误差与优化参数T_p之间的呈指数递减的关系.     

末敏弹图像序列中跑道线目标的跟踪方法研究

提出了一种在末敏弹稳态下落过程中利用Hough变换将机场跑道线目标转化为对点目标的跟踪方法。考虑在各个参数解耦的情况下,对Hough平面内的直线参数利用卡尔曼滤波方法进行了状态估计与预测。在确定子弹与跑道目标的相对位置关系时,考虑到弹上探测器旋转运动的影响,结合当前帧图像的数据信息对预测方程进行修正处理,并给出了跟踪方法的详细步骤。跟踪数据分析表明,此方法实时性强,降低了参与运算的数据量,试验结果误差较小,满足目标总体设计要求。     

基于模糊预测系统的观测数据野值剔除方法

针对观测数据序列中影响数据处理和分析的野值,提出了一种在线辨识和剔除野值的方法。该方法利用梯度下降法构造最小均方准则下最优的观测序列模糊预测系统,从而获得预测值与观测值的残差序列,然后基于狄克松准则快速辨识并剔除观测数据中的异常值。对实测数据的仿真实验表明:该方法能够准确跟踪观测信号的变化,适合于各种观测信号单个性野值的辨识和剔除。     

基于模糊逻辑的SLAM数据关联方法

提出了一种基于模糊逻辑的同步定位与地图创建(simultaneous localization and maping, SLAM)数据关联方法,该方法计算特征观测和特征估计的误差椭圆,对归一化新息和误差椭圆重叠比例进行模糊化处理,作为模糊系统输入变量,将数据关联结果作为模糊输出变量。通过融合这些特征信息建立模糊规则,进行模糊推理,最终获得数据关联结果。这种方法可以有效表达数据关联中存在的不确定性和模糊性,具有处理多个候选关联假设的能力,并且在实际观测与特征估计值距离较小时减少了误关联的发生,在实际观测与特征估计值距离较大时又避免了丢弃正确关联。仿真实验表明,新算法具有更好的抗干扰能力和鲁棒性,为SLAM的数据关联提供了一条新的途径。     

电液伺服系统的模糊径向基函数网络监督控制

针对电液伺服系统存在未知干扰力及参数时变等问题,提出一种新型的模糊径向基函数(简称RBF)神经网络的在线控制方法。该方法基于RBF网络与模糊推理系统的等价性,将模糊推理的思想引入RBF神经网络,从而为RBF隐层数目和中心位置初始化找到一种有效的途径,并采用Kohonen竞争学习机制在线调节网络参数,构成模糊自组织RBF监督控制策略。对典型电液位置伺服系统的仿真结果表明,该方法实时性强,具有良好的鲁棒性和跟踪性能。     

基于模糊Hough变换的被动传感器系统航迹起始方法

提出一种基于模糊Hough变换(FHT)的被动传感器系统中的航迹起始方法。首先利用逻辑关系或规则初步排除鬼点,以降低计算复杂度,推导出被动传感器系统中的Hough变换形式。考虑到传感器系统误差和测量误差对检测结果的影响,将传感器系统获得的观测值模糊映射到参数空间,利用梯度信息降低计算消耗,求出参数空间的模糊累积矩阵,通过模糊推理确定出最终的航迹检测结果。实验结果表明,所提的模糊Hough变换方法能有效解决杂波环境下的航迹起始问题,且计算消耗小。     

一种基于支持向量机的模糊分类器

提出了一种基于支持向量机学习的模糊分类器(FCBSVM).介绍了FCBSVM的基本思想及其结构,分析了隶属函数参数和惩罚参数C对分类规则的产生以及分类性能的影响,并提出了参数确定方法.构建这种分类器时,先选用适当的隶属函数,构造核函数.然后,以训练模式作为中心,进行模糊划分,对每个模糊划分建立一条模糊IF-THEN分类规则.最后,利用支持向量机学习方法,求出支持向量和规则的参数.这种分类器将支持向量机和模糊集合理论的优点结合起来,实现了模糊划分和模糊分类规则的自动产生.用双螺旋线数据和典型的数据集对分类器的性能进行了实验评测,验证了分类器的有效性.     

基于三阶染色体结构的自适应进化规划及应用

针对模糊辨识中规则数多少难以选择、输入量在各规则中重要程度难以确定以及模糊规则参数难以优化等问题,模拟生物基因之间相互联系的特点,用三阶染色体结构对完全模糊规则基进行描述。根据每代不同个体的适应度信息获得不同个体的变异率,采用自适应进化规划算法,实现模糊规则基各级染色体引导优化,克服了用试凑方法确定参数对辨识精度的消极影响,算法的复杂程度大大减小,为模糊建模提供了一种新颖的方案。通过对两类不同非线性系统的仿真,证明了此方法的有效性。     

从数据中挖掘模糊规则及其系统实现

针对一类多输入单输出模糊逻辑系统，提出一种简单而有效的方法从数据库中挖掘模糊规则．该方法产生的模糊规则库具有良好的完备性和鲁棒性，从仿真实验可以看出利用数据挖掘方法建立的模糊系统具有更好的逼近能力．为了使该方法在应用上具有良好的通用性，设计和实现了基于组件技术的数据挖掘系统．     

基于组合权重模糊可变模型的旱涝灾害评价

为了解决旱涝灾害的模糊不确定性问题, 克服以往旱涝灾害评价多采用主观方法确定各评价指标权重的诸多弊端, 采用基于主客观组合权重的模糊可变模型, 评价了旱涝灾害等级. 结果表明, 该模型采用可变模糊方法计算客观权重, 通过迭代使其满足预定的精度, 并在得出的客观权向量基础上利用层次分析法的主观权重予以调整, 实现了主客观权重的融合, 比单纯的主观权重更科学, 又通过权重组合下的模糊可变模型参数变换进行灾害评价, 得到了稳定而可靠的评价结果. 该成果对防灾减灾决策实践有一定参考价值和指导意义.     

基于模糊强化学习的双轮机器人姿态平衡控制

针对单轨双轮机器人在静止情况下存在的固有静态不稳定问题, 提出一种基于模糊强化学习(简称为Fuzzy-Q)的控制方法。首先,运用拉格朗日法建立带控制力矩陀螺的系统动力学模型。然后, 在此基础上设计表格型强化学习算法, 实现机器人的稳定平衡控制。最后,针对算法存在的控制精度不高和控制器输出离散等问题, 采用模糊理论泛化动作空间, 改善控制精度, 并使控制输出连续。仿真实验表明, 相较于传统强化学习方法, 所提方法能够显著提高控制精度, 且可以有效抑制外界干扰力矩对系统的影响, 保证系统具有一定的抗干扰能力。     

带有误差补偿的非线性系统自适应模糊控制

针对一类非线性系统提出了间接自适应模糊控制方法,该方法用模糊逻辑系统逼近未知函数,并设计误差补偿器来减少逼近误差对跟踪精度的影响。在设计等效控制时考虑其存在性,仿真证明该方法不但能使跟踪误差收敛到原点的小邻域内,而且通过适当调整设计参数,可使跟踪误差减小,收敛速度加快。仿真结果验证了此方法的有效性。     

用模糊神经网络定量类比预测龙滩水电工程库周区经济

采用模糊推理与神经网络相结合的方法 ,选定已积累有较长的实际运行资料的丹江口工程作为类比工程训练模糊神经网络权值及模糊子集的划分 .在此基础上 ,将训练好的模糊神经网络用于龙滩水电工程库周区进行经济影响的预测 ,并将建库与未建库对库周区经济发展的影响作了对比 ,为国家对兴建该项巨型水电工程作进一步决策提供了一定的科学依据.     

基于模糊优先关系矩阵的系统评价方法

为处理系统评价中各评价指标的一致无量纲化问题,避开模糊综合评价方法中建立隶属度函数的困难,探讨了用模糊优先关系矩阵A的优度值作为各评价指标的一致化和无量纲化值的新途径。为充分利用A的一致性信息和提高A的优度值计算结果的可信程度,提出了A的最优模糊一致性判断矩阵、一致性指标函数和一致性指标临界值。研制了用加速遗传算法检验、修正A的一致性,并同时计算A各评价对象优度值的新的系统评价方法(AGA-FPRM)。理论和实例分析的初步结果表明,AGA-FPRM方法直观、实用,矩阵修正幅度较小,计算结果稳定、精度高,可在模糊层次分析法理论与实践中推广应用。     

q阶三角犹豫模糊BM算子及其多属性决策应用

为解决更为广泛的模糊决策问题,同时使决策信息与人的认知思维更为贴近,结合q阶犹豫模糊集和三角模糊数,提出了q阶三角犹豫模糊集的概念并定义了q阶三角犹豫模糊集运算.为了刻画信息集成过程中评价信息之间存在的关联关系,将Bonferroni平均算子推广至q阶三角犹豫模糊集,提出了q阶三角犹豫模糊Bonferroni平均算子....     

Second decision-making method of the fuzzy optimal model and its application

In the process of concept design offshore platforms, it is necessary to select the best from feasible alternatives through comparison and filtering. Fuzzy optimal selection in multiple stages is an useful method in engineering decisionmaking, but in some cases, it is difficult to make a distinction between the first alternative and the second. Therefore it is necessary to improve the fuzzy optimal selection method with multiple stages. In this paper, using fuzzy cross iteration optimal modeling, the weight sensitivity analysis is made firstly. Then a second decision-making method to solve fuzzy optimal problems is proposed. Its basic principle is the inverse reasoning in mathematics. This method expands the applied range of fuzzy optimal selection. Finally this method is used in the concept design of offshore platform. A case study shows that this method is scientific, reasonable and easy to use in practice.     

基于模糊证据推理的系统风险分析与评价

针对系统风险分析与评价中面临的模糊不确定风险信息建模问题,以及风险因素信息融合问题,在模糊集理论与证据理论研究的基础上,采用模糊证据推理技术, 提出了基于模糊证据推理的系统风险分析与评价方法的具体算法与处理操作流程.首先通过故障模式及影响分析进行风险识别,采用模糊信度结构模型建立风险不确定性的统一描述框架, 然后通过数据预处理算法、模糊证据推理信息融合算法以及模糊风险排序方法完成风险评价结果计算; 文末以某航天发射场火箭推进剂加注系统风险分析为例,验证了方法的可行性与有效性.该方法定量化分析系统部件的风险程度,为后续风险应对措施的制定提供辅助决策支持.