FCMBP聚类法在语音识别和模糊控制中的应用

首先从理论上证明了FCMBP模糊聚类方法，即基于摄动的模糊聚类方法，比传递闭包法失真小；其次，用例子说明这两种聚类方法的聚类结果并不总是相同，有时还会产生本质差异；再次，提出用FCMBP模糊聚类方法设立语音模式的参考向量集来进行语音识别，该方法能提高语音识别的正确率；最后，利用FCMBP模糊聚类方法滤除量测数据对中的噪声，再用这些处理过的数据构造模糊控制规则，从而是达到模糊控制规则的优化。     

基于GA的城市交叉口信号控制模糊规则优化

根据城市交通系统中单交叉口信号控制的具体情况，对遗传算法进行了改进，并利用改进的遗传算法对交叉口信号模糊控制器的模糊规则进行优化，建立新的优化算法．计算机仿真结果表明，采用改进的遗传算法方法优化模糊控制规则，可以减少因人的经验的局限性而导致的模糊规则的不完备性，使得控制器实用性更强，控制效果更好．     

基于单一输入法的两轮移动式倒立摆运动控制

为解决模糊多变量控制中的“维数灾”问题,本文采用单一输入规则群动态加权推理模型法来控制两轮移动式倒立摆的运动,它将多维模糊控制问题化简成单维模糊控制问题来解决,大大减少了模糊规则数,同时利用随机优化搜索法优化控制参数。仿真结果显示:系统跟踪速度快,超调量小,验证了控制算法的有效性。     

交叉口交通信号灯的模糊控制及优化研究

针对城市单交叉口的交通信号控制问题,提出一种交通灯信号的模糊控制方法。该方法基于四相位定相序对单交叉口交通灯进行控制,模糊控制系统输入为车辆排队数和车辆到达率,输出为当前绿灯相位的绿灯延长时间。利用遗传算法(Genetic Algorithm,GA)优化模糊控制系统的模糊规则和隶属度函数,提升模糊控制系统性能。利用Sumo(Simulation of Urban Mobility)仿真软件,实现了该模糊控制方法。将Sumo自带的控制方法、模糊控制方法、以及基于GA的模糊控制方法进行仿真对比。结果表明,基于GA的模糊控制方法能有效减少车辆的平均延误时间,提高了交叉口的通行能力。     

基于改进GA 的城市交通模糊控制研究

提出了基于相序优化的城市交通信号模糊控制算法,并用改进的遗传算法(GA)对模糊控制规则进行优化.以现实中常用的四相位交通信号控制为例,通过研究发现,在不改变原来四相位相序的前提下,通过灵活的相位优化,可以获得更好的控制效果,采用改进的GA对模糊规则进行优化,可以减少因专家经验的主观性而导致的模糊规则的不完备性.以典型的十字路口为对象,选择不同时段的交通流状况进行仿真实验,仿真结果表明,与传统交叉路口信号模糊控制的方法相比,文中提出的控制算法能有效避免交通流不平衡引起的拥挤堵塞,提高系统的实时性和控制精度,从而减少了车辆平均延误时间,是进行城市交通信号自适应控制的一种实用且有效的算法.     

无需量化因子的模糊直接逆控制

针对模糊控制中量化因子难以确定以及无先验知识情况下模糊控制器结构和参数难以得到问题，提出了一种无量化因子和不依赖专家经验知识的模糊直接逆控制方案，克服了传统模糊规则基的得到过分依赖专家知识的弱点，控制器的规则基不采用规则的三角形形式，而是采用与实际更加接近的无规则三角形，规则基的得到不依赖已知经验，而是根据系统输入输出信息，利用进化规划离线对控制器规则基的结构和参数同时优化、实际控制中利用优化的规则基对系统进行控制，实时控制算法的运算时间仅为一组规则基的计算时间，大大加快了系统的响应速度，仿真结果验证了算法的有效性。     

基于遗传算法的欠驱动机器人模糊控制器设计

主要对二自由度平面欠驱动机器人的操作空间控制问题进行了研究,提出了一种适用于此类欠驱动机器人的模糊控制新方法.将欠驱动机器人末段位置控制问题进行分解,设计了一种新型的分层模糊控制器,模糊规则简单容易制定,并且大大减少了模糊规则数目.在控制规则制定方面引入遗传算法进行全局优化,根据定义的适应度函数从系统模型中自动生成全局最优的控制规则.最后进行了数值仿真,验证了方法的有效性.     

智能寻优模糊控制研究

根据被调量的偏差和偏差变化率的模糊预测 ,应用单纯法优化搜索技术 ,寻优调整因子 ,在线刷新模糊控制规则 ,实现对具有多扰动、非线性、大滞后等特性的系统的控制。计算机仿真获得较好效果。     

基于遗传算法的模糊规则自动生成

模糊控制是人工智能的一重要研究领域,已在家电和工业控制中得到重视和应用。模糊规则自动生成是模糊控制的关键性技术之一。将介绍模糊控制的原理,提出了基于遗传算法的模糊规则自动生成算法,并说明其特点。     

车辆半主动悬架的模糊控制

建立了履带式车辆1/2车半主动悬架控制的状态方程模型。提出一种了半主动悬架模糊控制规则的产生方法。设计了1/2车半主动悬架的模糊控制系统。仿真分析表明,所提出的模糊控制规则无论对随机路面输入还是确定性路面输入都具有良好的适应性。     

模糊模型辨识中模糊聚类方法应用分析

模糊聚类算法已广泛应用于模式识别、数据聚类以及从数据中提取模糊规则的过程。介绍了基于模糊聚类的非线性系统模糊辨识方法 ,并通过著名的Box和Jenkins煤气炉数据仿真实例详细研究了模型性能指标与输入变量及模糊聚类数之间的关系 ,指出了应用模糊聚类方法的优势与不足。对于模糊建模中正确应用模糊聚类方法具有重要指导意义     

Fuzzy MCDM Based on Fuzzy Relational Degree Analysis

1 .ＩＮＴＲＯＤＵＣＴＩＯＮＦｕｚｚｙｍｕｌｔｉｐｌｅｃｒｉｔｅｒｉａｄｅｃｉｓｉｏｎ ｍａｋｉｎｇ (ＭＣＤＭ)ｉｓａｎａｃｔｉｖｅｒｅｓｅａｒｃｈｔｏｐｉｃｉｎｄｅｃｉｓｉｏｎｓｃｉｅｎｃｅ,ｓｙｓｔｅｍｓｅｎｇｉ ｎｅｅｒｉｎｇ ,ｍａｎａｇｅｍｅｎｔｓｃｉｅｎｃｅａｎｄｒｅｓｅａｒｃｈ .ＴｈｅｋｅｙｔｏｓｏｌｖｉｎｇｆｕｚｚｙＭＣＤＭｉｓｈｏｗｔｏｒａｎｋａｌｔｅｒｎａｔｉｖｅｓｉｎａｆｕｚｚｙｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ.Ｍａｎｙｒｅｓｅａｒｃｈｅｒｓｈａｖｅｉｎｖｅｓｔｉｇａｔｅｄｔｈｅｕｓｅｏｆｆ…     

模糊支持向量机与模糊模拟

研究当训练点的输出为模糊数时，支持向量机的构建问题。首先将模糊分类问题转化为求解带有模糊决策的机会约束规划问题。利用模糊模拟和基于模糊模拟的遗传算法，求解带有模糊决策的机会约束规划。在此基础上，构造模糊支持向量机(算法)。最后，给出显示模糊支持向量机特点的模糊支持向量集的定义。     

基于模糊比例指标的模糊线性规划求解方法

定义了一种模糊数之间的模糊比例指标，并利用模糊比例指标提出了约束条件中含有三角模糊数的模糊线性规划转化为经典的线性规划的方法。实例表明，与其他方法相比，该方法得到的解优于其它解，且约束条件个数保存不变。因此，本文方法是可行和有效的。     

混合式贮备系统的模糊可靠性分析

本文利用模糊数学的基本理论和方法,将混合式贮备系统的普通可靠性拓展为模糊可靠性,建立了混合式贮备系统模糊可靠性的数学模型,并给出实例说明了计算方法。     

模糊预测模型

预测必须以一定的数据、经验为基础。但在客观上,许多情况下的数据往往不够精确,观测值对真实值的逼近程度也不同,甚至在许多情况下得不到数据而不得不依靠人的经验定性判定。因此,基于FUZZY数的FUZZY预测方法有着特殊的意义,本文对一种正态型FUZ-ZY数模糊预测模型及其求解方法进行了研究,考虑了统计数据与专家经验作为综合预测信息的问题,同时又可以充分利用传统预测方法(模型)。在很多情况下该方法是行之有效的。     

多变量系统模糊动态模型的辨识

介绍了一种新型的基于模糊神经网络的多变量模糊动态模型的辨识方法 ,该方法是通过将输入空间进行直接划分 ,而不是在输入空间的每一维上进行划分来得到模糊规则的。这样所形成的隶属函数为多维隶属函数 ,并使模糊规则的数目大为减少。在模糊聚类算法的基础上 ,提出了一个衡量聚类有效性的函数 ,以确定模糊规则的数目。以二级倒立摆系统为应用背景 ,取得了较好的辨识效果。     

基于模糊逻辑系统的武器系统故障诊断研究

复杂的大型武器系统中广泛存在着模糊问题 ,某些故障与征兆之间的关系更具有模糊性。理论和实践表明 ,用模糊数学的方法处理这类模糊问题具有明显的优势 ,而模糊逻辑则是模糊数学的重要方法。首先讨论了一般的模糊逻辑系统模型 ,研究了基于模糊逻辑系统的故障诊断方法 ,并结合故障诊断问题 ,建立了基于模糊逻辑系统的大型武器系统故障诊断模型 ,对诊断过程和结果进行了分析     

一种改进的图像模糊增强方法

本文在ＰＡＬ提出的用模糊集合理论进行图像增强的方法的基础上，提出了一种用正弦函数进行图像模糊增强的方法，我们对四幅图像进行了处理，并给出了定量的描述结果。     

基于模糊网络环境的一种FSPP算法

讨论了有限支撑的正模糊数表示路径长度的最短路问题,接着基于Harisen的双标准路径问题的多标号法和Dijkstra的最短路算法,提出了模糊网络环境下一种具有有限模糊教的模糊最短路径算法,它以某种扩展原则找到所有非劣路径,这种算法在有圈和无圈的网络上都能使用,因此比常规曩短路径算法更加有效和符合实际.