基于模糊逻辑的产生式规则拓展

在CAPP系统中,工艺知识通常采用产生式规则来表达.由于工艺知识具有模糊性和不确定性,而传统的产生式规则又难以表示和处理这类带有模糊性和不确定性的工艺知识,所以必须使用一些模糊的语言来描述这些知识并以此来进行推理.针对这一问题,提出了一个基于模糊逻辑的产生式规则模型,给出了模糊规则的产生式规则表达式以及模糊规则中各命题之间的逻辑关系,同时也指出了模糊规则的模糊匹配方式.     

战场目标的模糊逻辑检测与识别方法

研究模糊逻辑在战场声/地震动目标检测和识别中的有效算法.应用模糊集理论与模糊逻辑推理方法,在分析目标信息不确定性的基础上设计了适用于目标检测和分类的隶属函数,建立了相应的推理规则,构成了战场侦察传感器系统目标检测和分类的模糊逻辑推理系统.典型战场目标信号样本检验表明,该方法具有良好的检测和识别分类效果,利用基于模糊逻辑的分类器实现对战场声/地震动目标的检测和识别分类是可行的.     

一个采用模糊产生式规则的推理方法

在模糊集理论的基础上,本文提出了一种模糊产生式规则.为了采用这类规则进行推理,文中给出了规则前件与事实是否匹配的模糊匹配函数.最后给出了一个生成匹配事实的最大模糊包含演绎树的算法,并用实例说明采用模糊产生式规则进行不精确推理的方法.     

集对逻辑及其运算定律

解决现行的集对联系函数四则运算中存在的不确定性问题与逻辑谬误.分析联系函数与模糊隶属函数在表达事物之间联系的相似性,借鉴模糊逻辑的基本方法,定义了以联系度为真值形式的集对命题,进而给出集对逻辑的析取、合取、取否运算法则,建立了集对逻辑的基本框架.在此基础之上,分析了集对逻辑运算的七大运算定律:对合律、幂等律、交换律、结合律、分配律、吸收律和摩根律,由此证明集对逻辑运算构成的代数(S,,,)为软代数.     

基于扩展模糊时间Petri网分析冲突事件的不确定性时间知识

为有效处理冲突相关的不确定性时间知识,在已有研究基础上,基于扩展模糊时问Petri网,引入变迁的模糊触发区间以表示使能变迁触发的不确定性,结合模糊时间函数和可能性值的运算来描述和分析各冲突事件发生的不确定性.能够针对冲突事件的各种时间不确定性问题进行定量分析,可以解决复杂情况下的时间知识推理和验证.其相对于已有方法具有冲突分析精确、计算简单、适用面广的特点.     

一种算子模糊逻辑系统

建立了一种带模糊文字以及模糊算子的算子模糊逻辑系统,讨论了该逻辑系统逻辑性质．在算子模糊逻辑系统中,定义了λ-归结,证明了λ-归结的相容性以及基于λ-归结的归结推理的完备性,为基于逻辑的不确定性推理提供了新的思路与方法．     

基于改进T-S云推理网络的板形模式识别方法

将云模型与T-S模糊神经网络相结合,利用正态云代替模糊神经网络的隶属度函数,构成T-S云推理网络.该网络综合考虑了模糊逻辑的快速性和云模型处理数据的不确定性,增强了网络处理数据的能力,同时分析了T-S云推理网络的结构和稳定性.在超熵确定的情况下,使用最速下降法辨识了T-S云推理网络的参数,将该网络应用于板形模式识别,并与T-S模糊神经网络作了对比.仿真结果表明:T-S云推理网络抗干扰能力较强,能够识别出常见的板形缺陷,并且识别精度较高.     

模糊描述逻辑的统计缺省扩展

该文对模糊描述逻辑进行统计缺省扩展,它以模糊描述逻辑为主要框架,将模糊或不精确知识的表示与推理有机地整合在一起,通过在模糊描述逻辑中引入统计缺省推理,构建了一种同时具有TBox,ABox和统计缺省规则的知识库系统.     

专家系统中基于模糊对象匹配的研究

提出并研究一种新的知识表达模型"模糊对象".它突破传统的精确模型,是一条将模糊理论和面向对象技术应用于专家系统的途径.详细分析了该模糊对象模型的意义、知识表达结构以及它在模糊专家系统中的推理机制.并应用格贴近度和综合函数γ-operator两种方法计算模糊对象与规则中各种模糊对象模式之间的匹配程度.实验表明,该方法能显著地提高信息的准确性和有效性.最后探讨了用基于模糊专家系统外壳FuzzyCLIPS实现这一方法的可行性.     

CAPP系统中的模糊匹配方法

CAPP系统中的实例匹配是有效利用现有工艺知识和专家经验的最佳途径。根据模糊数学原理,分析了工艺规程形成过程中各属性因素的影响,在建立模糊匹配模型时,从工艺条件中提取能区分和识别工艺实例的特征向量,确定了各属性因素的隶属函数,计算中增加隶属函数的权重因子,并给了其算例。该方法在SMCAPP系统中得到应用。     

智能化工艺设计系统的几个关键技术

针对以专家系统为理论基础的传统人工智能计算机辅助工艺过程设计（ＣＡＰＰ）系统的缺陷，以加工方法选择、定位夹紧方案确定及每一安装下的工步排序三个基本问题为结合点，对工艺设计的人工神经网络模型，组合优化及不确定推理方式等进行了理论分析和研究。建立了适于加工方法选择的人工神经网络模型及工步排序的模拟退火优化模型，应用模糊综合评判方法合理地确定定位夹紧方案。在此基础上开发一个适于ＣＩＭＳ－ＥＲＣ环境面向典型非回转体零件的智能化ＣＡＰＰ系统。     

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.     

利用神经模糊系统从数据中挖掘模糊逻辑

提出一种利用神经模糊系统从实验记录的曲线或者数据中挖掘模糊逻辑规则的方法。首先根据生产控制系统的实验记录的曲线或者数据,初步确定一个“if…then”模糊逻辑规则模型;然后利用具有非线性特性的神经网络和模糊推理中的模糊逻辑运算,构造了一个神经模糊系统;通过有导师的误差反向传输学习,将训练后的神经模糊系统的网络联接权的变化结合为模糊逻辑规则的变化和修改,从而实现了从实验记录的曲线或者数据中推理、归纳的模糊逻辑控制规则。     

基于模糊逻辑推理的多响应稳健参数优化

研究一种基于模糊逻辑推理的多响应稳健参数优化方法。利用满意度函数计算含噪声干扰过程的各个响应的满意度值,然后经过模糊逻辑推理,将多个响应的满意度值转化为模糊推理等级;进而根据主效应法选取最优参数组合。构建包含可控因素和噪声因素的神经网络预测模型,对最优参数组合处的噪声实验进行预测,得到优化参数的响应质量指标值;并且计算出优化参数的信噪比。将该方法运用于铣切削工艺过程多响应参数稳健优化。结果表明:基于模糊逻辑推理的多响应稳健参数优化方法得到的最优参数组合,不仅有效地降低了铣切削表面的粗糙程度和粗糙高度,而且对噪声因素的影响具有较好的稳健性。     

基于模糊高斯基函数神经网络控制的机器人视觉伺服系统

针对机器人视觉伺服控制系统中存在的不确定性问题,将模糊控制与神经网络相结合,用神经网络来实现模糊推理,提出了一种把高斯基函数作为隶属函数的模糊神经网络视觉伺服控制器,该控制器不仅具有定性知识的表达能力,而且具有很强的在线学习能力。将所提方法用于三关节机器人"手-眼"视觉伺服系统的控制中,取得了很好的控制效果。     

模糊逻辑在分布式多目标跟踪融合中的应用研究

多传感器多目标跟踪融合中的目标航迹包含了模糊信息，这种模糊信息可以用模糊隶属度函数来描述．利用对两航迹的位置偏差、速度偏差和加速度偏差进行模糊化、模糊逻辑推理及去模糊等技术，提出了分布式多传感器多目标航迹模糊融合关联方法，计算机仿真结果表明了模糊逻辑方法应用于多目标航迹融合关联判别的有效性，较好地解决了航迹融合关联问题。     

基于特征的液压集成块CAPP系统建模

针对传统CAPP系统难以与CAD系统有效集成，设计信息和知识难以重用等问题，提出了基于特征的液压集成块CAPP建模方法．该方法在对液压集成块设计制造特点进行深入分析的基础上，采用了面向制造的特征映射技术，其特点为将特征映射分解为工艺映射和加工映射．工艺映射实现单个设计特征的工艺创成，加工映射则实现工艺特征中特征工步的操作具体化，然后通过工序重组实现整个液压集成块的工序和工步创成，最后通过工序和工步排序完成最终的工艺规划．应用该方法所开发的液压集成块CAPP原型软件系统表明，该方法可有效降低传统特征映射技术的复杂度，使得CAPP系统更具阶段性和层次性，并充分重用了设计信息及知识，较显著地提高工艺设计效率．     

CO2弧焊电源动特性的模糊逻辑推理评定

ＣＯ２弧焊电源动特性的评定方法一直是焊接界未能很好解决的问题,论文中研究了用子波统计分析方法由焊接过程电信号中提取与电源动特性相关的特征信息,并在大量的实验基础上,根据实际经验研究了动特性的模糊逻辑推理评定方法,建立了模糊逻辑推理评定系统,实验证明了该评定系统的有效性。     

基于Fuzzy函数逼近的柔性模糊控制器论域压缩算法

针对模糊控制稳态控制精度不高的问题,提出了一种提高ＦＩＳ系统函数逼近精度的新方法——论域压缩算法．基于模糊数二元基元组的概念改进了一类Ｈｏｏｖｅｓ－Ｊｅｅｖｅｓ算法,实现对模糊数参数的寻优和输出论域的动态调整．构造基于ＳＯＷＡ类算子和ＢＡＤＤ解模糊的广义柔性模糊控制器作为仿真平台,对一过热汽温对象的控制给出仿真算例．结果表明,该方法可对控制达到任意精度上的逼近,从根本上解决Ｆｕｚｚｙ控制精度不高的问题．分析指出动态论域压缩算法对模糊控制具有理论上的普遍意义