一类非线性系统的模糊建模方法

针对一类非线性系统的建模问题,以扇区非线性化为基础,提出了一种T-S模糊建模方法。首先在论域上确定出系统中非线性项的最大值和最小值;然后给出非线性项的隶属度函数;最后建立了非线性系统的T-S模糊线性模型。本算法计算简单,容易实现,同时,仿真结果也表明算法能够有效实现对原系统的逼近。     

模糊识别方法在储层识别中的应用

以储层测井信息所反应的储层地质特性—一种模糊信息为基础,利用模糊识别方法,建立了吐哈油田各种储层测井信息的模糊隶属函数和隶属方程;所得隶属度的大小可以用来判断储层的所属类型。虽然建模过程中需要较多的建模样本,但模糊识别方法是一种多参数方法,它具有思想简单、计算速度快、模式识别符合率高等特点。     

利用模糊子集重叠性简化模糊系统的一种方法

根据模糊子集之间的重叠性，合并模糊子集，达到简化模糊系统，减少模糊规则数目换；使用遗传算法法提取模糊规划和优化模糊子集的隶属度函数，计算机模拟表明了上述方法的有效。     

基于贴近度的模糊非线性信贷优化问题研究

构建了信用多属性评价模糊向量,分析了模糊包含度与贴近度的关系,提出了一种包含度的计算公式,并诱导出模糊贴近度的计算公式,弥补了传统贴近度计算公式的不足.进而建立了基于模糊贴近度的信用评价函数.在此基础上,针对信贷问题,建立了模糊非线性优化模型,给出了求解模型的内点算法,并分析了其收敛性.算例结果表明基于贴近度的模糊非线...     

相对隶属度理论及其在地下水水质评价中应用

论述了相对隶属度理论及该理论应用于模糊评价的基本原理和方法，包括相对隶属度函数的建立；模糊识别目标函数的建立和由该目标函数进行的模糊模式识别模型推导：模糊评价矩阵生成以及级别特征值评价法。结合地下水水质评价应用实例，分析了该理论用于模糊评价的特点和实用性，结论是用该理论求得的相对隶属度使评价对象因素之间具有很好的可比性，其模糊识别模型具有清晰的数学和物理意义，所使用的级别特征值评价法能更好的反映评价对象的特征。因此，用相对隶属度理论进行模糊评价更具实用性。     

基于T-S模型的网络化控制系统的鲁棒容错控制

提出了网络化控制系统的一种全新的建模方式--基于Takagi-Sugeno(T-S)模糊模型的网络化控制系统模型,即通过对具有马尔可夫特性的网络时延的分析,得到各时延值的发生概率即局部模型隶属度,从而建立T-S全局模糊模型.在此基础上建立不确定的网络化控制系统模型.考虑系统的不确定性,并针对传感器和执行器的失效问题,提出了保证系统鲁棒稳定的设计算法.利用李亚普诺夫函数,证明该算法能保障网络化控制系统的容错性和稳定性,仿真结果验证了其有效性.     

一种模糊小脑模型神经网络及其仿真研究

在传统小脑模型的基础上,利用其特有的寻址方式,引入模糊逻辑的思想,采用模糊隶属度函数作为接受域函数,提出了一种模糊小脑模型神经网络。重点研究了接受域函数的映射规律、隶属度函数及其参数的选取规律和学习算法。仿真结果表明,该模糊模型具有良好的泛化能力和逼近精度,且可获得连续性强且有解析微分输出的复杂函数。     

基于椭球凸模型的结构模糊可靠性分析

结构工程中不仅存在随机不确定性,还存在模糊不确定性.针对结构模糊可靠性问题,提出了一种基于模糊分解定理的超椭球凸模型响应面法,适用于隐式结构功能函数的模糊可靠性求解问题.首先,通过在置信水平[0,1]内遍历隶属度值确定结构可靠度的可能性分布函数,将模糊变量转化成在置信水平[0,1]下的区间变量;其次,建立超椭球凸集模型...     

模糊逻辑回归模型的最大模糊积分估计

以两个模糊集的平均相容度为基础，给出了模糊逻辑回归模型未知参数的最大模糊积分估计。这种估计能够近似地构造模糊函数，是求模糊线性方程组近似解的一种简便方法。     

基于T-S模糊模型的自适应重构控制

针对建模误差,外界干扰及操作故障等因素对重构控制的影响,提出了一种基于T-S模糊模型的自适应重构控制方案。整个方案基于模糊T-S模型,在与神经网络的学习能力相结合后,使模糊控制器能自动调整它的隶属度函数,为模糊控制器增加了相当的灵活性,可重构的控制律又使系统在故障情况下的输出精确跟踪期望参考模型的输出,可以有效地补偿故障引起的非线性因素的影响。仿真结果表明了所提出的方法的有效性。     

基于模糊规则自动获取的模糊主动轮廓模型

为了引入更多的不确定性先验信息来指导轮廓提取,首先提出了一种新的模糊主动轮廓模型(FuzzySnake),然后针对模糊主动轮廓模型中模糊推理规则难以确定的问题,提出了一种改进的遗传算法———多种群共生遗传算法,并用于相关模糊规则的自动获取,最后给出了用新的模糊主动轮廓模型从人工合成图像、加噪测试图像和实际的超声图像中提取目标轮廓的实验结果.实验表明,在模糊主动轮廓模型中利用多种群共生遗传算法进行模糊规则自动获取,不仅能有效克服模糊规则需向领域专家学习才能获取的局限性,而且能有效地降低传统模型对噪声的敏感性,使模型的参数调整得以简化.     

一种鲁棒直接自适应模糊控制算法

针对一类含有不确定项的非线性系统,提出了一种鲁棒直接自适应模糊控制算法.首先,该算法中用广义模糊双曲正切模型逼近系统的等价控制项;之后,设计了双曲正切函数的鲁棒补偿项,从而得到一种没有抖振的平滑控制输入.在系统的控制增益已知、部分已知和未知三种情况下,利用Lyapunov函数证明了采用上述控制策略可保证控制系统跟踪误差收敛到原点的一个小的邻域内,且所有的变量一致有界.仿真例子说明了该算法的有效性.     

模糊Kohonen聚类网络用于骨髓细胞图像分割

提出了一种基于图像的边界特点来确定模糊Kohonen聚类网络输出类别的方法。该方法首先构建了图像的一个边界模型，然后利用Zernike矩阵出边界模型的参数，最后根据参数的特点，自动确定模糊Kohonen聚类网络输出数目。试验结果表明该方法构建的模糊Kohonen聚类网络能够实现图像的自动模糊分割，说明了方法的可行性。     

基于重金属化学形态的土壤重金属污染的模糊综合评价模型

综合考虑土壤环境重金属污染的潜在生态风险和受污染土壤中各重金属的生物可利用性差异,建立了基于重金属化学形态的污染场地土壤重金属的模糊综合评价模型.将污染场地土壤重金属的模糊综合评价模型应用于案例污染场地的土壤重金属的污染风险评价中,并将模糊综合评价结果与常用的3种确定性土壤污染评价方法（单因素指数法、潜在生态危害指数法和地累积评价法）的评价结果进行交叉验证,其评价结果与结果间对比分析表明所架构的模糊综合评价模型一定程度上弥补了传统确定性方法的不足,所建模型创新性加入了量化重金属生物可利用性的权重因子,其评价结果具有更高的可信度和风险辨识度,为我国土壤污染的优先控制因子的筛选和相关政策决策的制定提供了科学的理论基础.     

基于Matlab-FIS的土壤中重金属污染模糊综合评价

运用Matlab软件的FIS(Fuzzy Inference System)及相关函数,结合模糊综合评价方法,确立了土壤中Hg等6种重金属污染因子的隶属度函数。通过对Matlab-FIS-sugeno模型权重的归一化,使其适应于加权模糊型算子的模糊综合评价,从而拟建了基于Matlab-FIS-sugeno的土壤中重金属污染模糊综合评价模型,并利用该模糊综合评价模型对铜陵有色金属矿区农田土壤中的重金属污染状况进行了评价;评价结果与实际情况比较吻合。     

简化模糊推论模型与多层构造模糊推论模型的对比研究

能够直接输出非模糊值的简化模糊推论已被广泛应用于控制系统.随着条件部成员函数个数的增加,这种模糊推论模型能够获得较高的输出精度.但是,对于采用从现实环境下获取的示教数据进行模型学习的情况,简化模糊推论模型有时难以获得很高的辨识精度.本文采用现实环境下的两种典型的示教数据,对单层构造的模糊推论模型和多层构造的模糊推论模型进行辨识.实验结果表明,多层构造的模糊推论模型比单层构造的模糊推论模型具有更高的辨识精度和对示教数据的适应能力.图7,表4,参16.     

甘肃省白银市中心区土壤环境质量评价

甘肃省白银市是中国重要的有色金属基地之一，是干旱地区受重金属污染的典型地区，土壤具有污灌的历史．为弄清该地区土壤中重金属污染的程度和空间分布，文章根据野外调查采样与室内分析，选取重金属镉、铅、镍、铜、锌５种元素的有效态含量作评价参数，采用模糊聚类与模式识别方法，进行土壤环境质量评价．评价结果将全区划分为三类：清洁类；轻污染类；严重污染类，指出各类型的污染特征，为控制污染、改善环境质量提供科学依据．     

一类三角模糊数优性组合预测模型

将三角模糊数序列的三个界点转换为等价的面积型中心、面积型散度、质心三个指标序列.结合广义诱导有序加权平均(GIOWA)算子,选择面积型中心、面积型散度、质心三个指标的L2范数作为最优准则,建立了一类新的三角模糊数优性组合预测模型,并证明了新提出的模型一定是优性组合预测模型.通过实例分析对比,也进一步验证了该模型是有效性...     

关系数据库的SQL模糊扩展及模糊数据存储

介绍了基于关系模型模糊扩展3个研究方向的工作成果,给出了基于关系模型模糊数据库的模糊数据划分方法和模糊关系数据库的SQL模糊扩展,依据模糊集合理论中隶属函数和隶属度的概念,运用模糊数据的划分方法得到了模糊数据的数据类型,实现了模糊数据在关系数据库中的存储.     

交通分布预测模糊重力模型

为了解决交通分布预测中的模糊不确定性,以重力模型与模糊数学理论和方法为基础,基于三角模糊数建立了模糊重力模型.采用模糊线性最小二乘法标定了模型中参数.利用模糊幅度对观测值的比、观测值与估计值的隶属函数的不重合部分的面积与其面积之和的比这2种方法进行模型精度检验.研究了实现交通分布预测结果的发生、吸引平衡处理的模糊Frator增长率迭代平衡方法.通过实例详细说明了发生量、吸引量和交通阻抗均具有模糊不确定性时的模糊重力模型的应用过程,提出了根据模糊不确定性大小程度来利用模糊预测值的建议.模糊重力模型可以实现交通分布预测中的模糊不确定性.