气动人工肌肉的模糊小波神经网络控制

针对一种应用于医疗机器人领域的三自由度人工肌肉的非线性特性，结合模糊理论与小波神经网络，提出一种模糊小波神经网络控制器对人工肌肉驱动器进行控制。利用模糊小波神经网络的学习能力，采用梯度法搜寻控制器的最优参数。将采用模糊小波神经网络控制器与采用小波神经网络控制器及模糊神经网络控制器的控制系统仿真结果进行比较。仿真结果说明模糊小波神经网络控制器有效地改善了驱动器的静动态特性，具有更快的训练速度和更好的控制效果，是一种理想的气动人工肌肉控制方法。     

基于Sugeno模糊积分的目标识别效果评估

针对目标识别效果评估，提出一种通用化的评估思路，选取了评估指标及测度方法，并给出识别过程的参照信息以及计算方法。随后，构筑了基于模糊积分的目标识别效果评估模型。最后，结合实测数据和拟合数据完成了仿真。     

基于图像描述技术的飞机目标架次判别方法

利用图像描述技术对非相参回波信号波形作了一定的分析,提取出反映飞机目标不同机型(大、小)和不同编队(架次)可资分类识别的图像特征信息。采用极大极小模糊神经网络对提取出的特征进行了训练和分类识别试验,验证了图像特征信息的有效性。结果表明,基于图像描述技术的架次判别方法,为解决常规非相参雷达编队飞机目标架次判别问题提供了一条新的途径。     

基于粗糙集-神经网络的城市产业生命周期识别

以城市经济为背景,提出了基于粗糙集-RBF神经网络的城市产业生命周期识别方法.首先运用基于MDV函数与信息熵的模糊聚类算法进行连续属性离散化处理,然后采用粗糙集理论约简出重要指标体系,最后将训练样本输入RBF神经网络进行学习和训练,并对检验样本的产业生命周期阶段进行判断.对大连市669组样本产业的分析结果表明:基于MDV函数与信息熵的模糊聚类算法能够有效改善离散化效果,且与通常采用的模糊评价法相比,该方法对检验样本预测精度更高,是一种有效和实用的城市产业生命周期识别工具.     

模糊建模与控制的神经网络方法及其仿真研究

本文提出了一种复杂系统模糊建模及控制的神经网络方法。利用改进的ｐｉ－ｓｉｇｍａ 网络，对模糊规则的结论参数和隶属函数进行在线修正，实现模糊规则的自组织。这种方法被用于降水量预报和机器人解耦控制，取得了满意的仿真结果。为增强神经网络仿真算法的快速性，本文采用了一种基于向量的数据结构，并用标识阵指示神经元的连接状态，以实现有效的内存运算。     

基于D-S推理的模糊模式识别方法

针对战场环境下数据融合系统的ESM设备获得的辐射源信息在时间上的冗余性,提出了一种基于D-S证据推理的模糊模式识别方法。该方法通过对观测样本信任度(模糊隶属度)的重新分配,有效地解决了辐射源信息不确定性问题,提高了辐射源的正确识别率。最后通过单一的模糊识别和D-S证据组合的模糊识别两种方法的仿真对比实验验证了后者的有效性。     

模糊系统和神经网络的融合技术

概述了模糊、神经网络和人工智能技术之间的关系，重点探讨了模糊和神经网络的特点；综合并分析了模糊系统和神经网络的结合方式，其中包括两种系统的串、并联结合方式，基于神经网络的自适应模糊系统和基于模糊系统的神经网络模型等；此外，还就模糊系统和神经网络系统的输出，从定量角度讨论了模糊系统和神经网络的功能等价性，并给出了相应的定理和证明。     

基于模糊神经网络的海面目标战术意图识别

传统的基于遥感解译获取的海面目标信息分析战术意图的方法,需要大量的专家知识确定输入目标属性与输出意图间的网络节点关系,而模糊神经网络只需利用输入和输出训练网络,减少了专家知识的需求。针对常用的高木〖CD*2〗关野模糊模型不适用于战术意图识别要求的输出与输入非线性的问题,设计了基于神经网络集成的模糊系统模型,利用目标属性与对应的战术意图形成训练样本训练神经网络,分别获得输入条件的模糊隶属度以及面向不同意图的输出函数,据此识别海面目标战术意图。仿真实验结果表明,获得的目标战术意图的准确度高,与想定情况均相符。     

基于监督模糊ART的中药材模式识别和质量评价

为实现基于高效液相色谱的中药材识别和质量评价，提出一种有监督ART神经网络。有监督模糊ART神经网络与模糊ART相比主要有两处改进，一是改为有监督，二是为每个聚类（子类）中心单独设置了警戒门限，从而使网络成为具有子类自动聚类能力的有监督模糊ART神经网络。该网络与模糊ART具有一样的性能和优点，比如添加新类不须重新学习等。因为中药材会由于 产地、采摘时间和处理方法的不同会有较大的区别，所以子类的自动聚类能力对中药材模式识别尤其有意义。经大量中药材样本和实际测试表明，网络抗平移、形变和适应新产地药材的能力都很强，达到了预期效果。     

基于多源信息融合的巡飞弹对地目标识别与毁伤评估

面向利用多枚巡飞弹对地面高防御移动目标进行打击的任务场景,提出一种基于多源信息融合的巡飞弹对地移动目标识别与毁伤评估方法。基于IoU判定实现红外图像与可见光图像的多源信息融合;提出一种基于YOLO-VGGNet的两阶段紧耦合的巡飞弹对地移动目标毁伤评估方法,利用卷积神经网络深度语义信息提取的优势,引入红外毁伤信息,实现对地面移动目标的在线实时毁伤评估。。实验结果表明：基于多源信息融合的目标识别算法有效提升了巡飞弹对地面移动目标识别的有效性;基于YOLO-VGGNet的在线实时毁伤等级评估方法较传统基于图像变化检测与基于两阶段卷积神经网络的方法评估准确率分别提升19%和10.25%。     

仿真转台解耦的鲁棒自适应模糊化设计

基于非线性微分几何理论，针对仿真转台设计了一种鲁棒自适应模糊化解耦控制器，该设计方法在保证系统稳定性和鲁棒性的同时，通过对传统的鲁棒滑模控制进行了处适应模糊化补偿，消弱了控制器的抖振，而且保证了转台解耦的有效性，该方法设计简单、实用，通过仿真验证了该设计的正确性。     

基于浮雕纹理贴图的复杂模型快速显示

提出了一种采用浮雕纹理贴图技术对复杂网格模型进行快速显示的方法,采用虚拟拍照方法生成原始模型相应的浮雕纹理,将原始模型简化成六幅浮雕纹理和一个长方体。该方法与传统的计算三角片面的投影方法相比在速度上有很大提高,且显示速度与生成的浮雕纹理的分辨率有关,而与原始模型的复杂程度无关。     

视景仿真中天空背景的真实感改进

从视觉真实感角度论述了增强视景仿真中天空环境模拟效果的一些方法。并以OPENGL为例详细讨论了提高天空、云等自然景观视觉真实感的具体图形学方法,对于在仿真过程中提高用户的沉浸感和真实感有一定作用。     

支持软件重用的新方法

本文提出一个支持软件重用的软件开发新方法。新方法既可降低软件开发成本又可减少软件维护费用。本文还简要讨论了支持新方法的软件开发环境,本环境主要由软件重用工具、系统设计描述工具、模型建立工具和可重用软件管理工具等组成。     

构造脉冲响应函数的置信区间的新方法

提出一个构造近单位根自回归过程脉冲响应函数的置信区间的新方法。新方法首先利用近似中位数无偏估计方法修正自回归系数的普通最小二乘估计的偏差,然后利用标准自举方法构造脉冲响应函数的置信区间。蒙特卡罗模拟结果表明在小样本时新方法的表现要明显优于已有的方法。     

一种新的支持向量机快速训练算法

针对大规模数据集的分类中支持向量机的训练,为解决选取样本集合边界向量时需事先判定样本集合是否线性可分的问题,提出一种基于密度法的支持向量预选取方法。该方法不需要事先判定训练样本是否线性可分,具有较强的抗击噪音点和孤立点干扰的能力,并且计算简单,易于实现。实验结果证明了这种方法是有效的。     

基于FCM和RS的矿产资源竞争力评价

在建立矿产资源竞争力评价指标体系的基础上,提出了一种基于模糊C-均值(FCM)和粗糙集(RS)相结合的综合评价方法对我国西部省份的矿产资源竞争力进行评价.该方法有效解决了在评价和预测问题中各因素的合理赋权问题,克服了现有专家评价方法的不足,更能客观地对矿产资源竞争力进行研究和评价,结果表明该方法是一种具有发展和应用前景的评价方法.     

弹道导弹落点方差先验分布密度的一种图解法

基于弹道导弹试验较少的实情,采用数据分组、再微重复组合数据组求方差的方法求出大量的方差样本,作出了较准确的方差直方图.根据直方图的极大点求出了弹道导弹落点方差的先验分布密度,提高了所得先验分布的可信性,为采用Bayes方法分析弹道导弹的落点精度提供了可靠的基础.     

重整移动床反应器实时动态仿真模型的建立

根据实时仿真和在线优化控制的需要，提出了一种兼顾“模型的精确性”与“方法的有效性”的复杂过程对象的建模方法，并以宽馏份连续重整反应器为对象，详细介绍了其建模过程，最后给出了模型运行的结果。     

基于FLUENT软件模拟平面运动机构试验

通过对流体力学软件FLUENT的使用与研究,根据潜水器循环水槽水动力试验的原理,提出了一套潜水器的数字水动力实验方法。该方法能够完全模拟利用小振幅垂直平面运动机构进行的全部水动力试验,并得到相应的水动力系数。通过对某长航程潜水器的计算并与循环水槽试验结果对比表明,该方法有很强的实用性,可以满足潜水器在完成初步设计阶段后对于操纵性能预报的需求。