可变自主系统中态势推理方法研究

针对可变自主系统在执行特殊任务的过程中需要实时准确地推理出当前环境态势,并为可变自主系统确定自主等级提供数据支持的问题,提出一个具有事件检测、威胁评估和冲突预测3层结构的态势推理模型.实现了基于模糊逻辑的事件检测方法、基于贝叶斯网络的威胁评估方法和基于模糊逻辑的冲突预测方法.结合具有可变自主系统的水面无人艇执行导航任务...     

高速公路交通事件延误的模糊预测

在对高速公路事件延误进行实时预测时,首先需要精确预测出事件发生期间的交通流量和通行能力、事件持续时间及车辆到达事件点的时间等参数.事实上,用于确定这些参数的信息是非常复杂的,得到的这些参数值是模糊的,而其变化范围是可以精确确定的.充分考虑上述参数的模糊特性及事件发生期间的交通流量和通行能力的模糊关系,运用α截集表示车辆到达离去曲线,建立了交通事件延误模糊预测模型.利用2001年6月16日发生在美国210-E高速公路的交通事件验证了该模型的可行性,并分析了事件发生期间交通流量、通行能力及事件持续时间的模糊度变化对延误预测结果的影响.     

中国南部交通流量预测模型研究

交通流量预测是智能交通系统技术应用的重要组成部分.为提高预测水平,引进基于区间二型模糊神经网络的交通流量时间序列预测模型,给出了基于二型模糊神经网络的仿真算法.并结合广州市某高速公路为例对交通流量进行预测,对比计算了该方法与一型模糊神经网络预测方法的预测结果,仿真表明该系统具有精确性和高可信度,预测准确性明显高于传统的一型模糊神经系统.     

模糊神经网络预测公路隧道揭煤突出危险性

在公路隧道揭穿煤层的施工中,揭煤突危险性的正确预测是安全、经济地揭穿煤层的关键.由于煤与瓦斯突出过程、突出机理的复杂性,使得基于经验突出危险性预测方法和基于数学建模的定量统计方法在实际应用中受到较大限制,预测结果弹性较大.因此,利用能表达知识规则的模糊神经网络,借助于成熟的模糊理论来表达与处理突出预测中不精确信息与不精确关系,以及借助于神经网络来表达影响突出因素与突出事件之间的相关规律,并在给出了模糊神经网络的拓扑结构和学习算法进行训练后,可实现公路隧道揭煤突出危险性的正确预测.     

主动模糊数据库中的事件与规则

实现主动模糊数据库的主动服务功能,必须建立相关的模糊事件库与主动模糊规则库.基于此给出了主动模糊数据库中的四类基本模糊事件和模糊ECA规则的形式化描述方法.为增强模糊事件的表达能力,同时给出了基本模糊事件的运算法则,从而可以构造出更丰富的复合模糊事件.     

主动模糊数据库中的事件与规则

实现主动模糊数据库的主动服务功能，必须建立相关的模糊事件库与主动模糊规则库。基于此给出了主动模糊数据库中的四类基本模糊事件和模糊ECA规则的形式化描述方法。为增强模糊事件的表达能力，同时给出了基本模糊事件的运算法则，从而可以构造出更丰富的复合模糊事件。     

基于二型模糊逻辑的交通流量预测

提出了一种改进的模糊c均值聚类算法,该算法将模糊聚类的对象从单值扩展到区间,在构造二型模糊系统时,通过对历史数据的学习提取二型模糊规则,克服了专家方法不能对未知领域提取规则的不足.在此基础上,针对智能交通系统,提出一种新的基于二型模糊逻辑的交通流量预测方法.该方法应用区间型二型模糊集具有上下限隶属度函数的性质构造预测区间,适合于处理具有复杂不确定性的情况.通过隶属度函数可以反映出该区间中预测值的可靠性,从而克服了其他预测方法仅给出单值且稳定性不高的缺点.仿真结果表明,基于二型模糊逻辑的流量预测区间具有较高的准确度,其平均相对误差低于6%.     

基于模糊贝叶斯网络的地铁运营安全风险预测

为了量化地铁运营安全风险并识别相关风险的关键事件,从组织、人因错误的角度出发,利用贝叶斯网络构建了事故的致因关系.同时,基于模糊集理论,利用模糊语义及积分值法量化基本事件的条件概率.案例研究中,针对某地铁火灾事故,依据贝叶斯网络推理得出火灾事故的发生概率.研究结果表明,模糊贝叶斯网络对于地铁运营安全风险预测是切实可行的,计算得到的风险概率反映了地铁系统目前的安全状况.敏感性分析结果显示,车轴温度过高引起的敏感性因子最大,是引起火灾风险的关键事件.在引起这个关键事件的顶事件中,现场管理更为重要,因此加强现场管理能够更加有效地降低事故发生的概率.     

基于模糊数学的工程装备控制系统故障分析

工程装备控制系统结构复杂、故障率高，提出了控制系统故障树分析法。针对该系统底事件和中间事件发生故障概率情况获取不足的情况，建立了故障树模型。用模糊故障树分析法对故障树模型进行定性和定量分析。以故障诊断系统的直流电源子故障树系统为例，将模糊数学理论引入故障树分析法，并将基本底事件发生概率描述为一模糊数，通过其运算规则估计出整个系统的模糊故障率。该方法能快速准确地检测和诊断系统潜在故障，分析控制系统的可靠性。     

高炉铁水硅含量的智能预测

文章提出了一种基于T-S模型的自适应模糊神经推理系统的高炉铁水硅含量智能预测模型,采用模糊聚类算法对样本数据进行分析归类,自行生成模糊规则库,实现模型结构简化和参数优化,特别适用于高炉冶炼这类复杂的非线性系统的预测系统建模;仿真结果表明,该方法预测命中率高,具有很好的实用性.     

基于模糊结构元方法的模糊线性回归模型

由于统计分析中线性回归分析方法的可靠性不高，人们提出模糊线性回归方法，但是这种方法有随着自变量的增大回归函数将越来越模糊的缺陷。利用模糊结构元的方法揭示了这一缺陷，并采用模糊函数拟合数据点的方法克服了这一缺陷，这里的模糊函数采用模糊结构元的表示方法。理论证明这是一种有效的模糊回归分析方法，并通过实例加以应用，取得了很好的效果。     

基于混合神经网络的模糊辨识方法

提出一种简明而有效的基于混合神经网络的模糊辨识方法．与现有方法不同,该模糊辨识方法采用自组织神经网络和模糊聚类网络两部分组成的三层神经网络来实现．实验结果表明,该方法可以为模糊建模提供好的模型结构,并具有较高的计算效率和精度．     

机器故障诊断模糊分类规则的归纳学习

机器状态的有效监控是机器安全运行,提高系统生产效率的重要途径,由于环境的复杂性与不确定性,现有机器故障诊断系统的可靠性还不能满足应用要求,为此近来年发展了模糊诊断技术,对于模糊系统而言,其关键问题在于如何获得解决具体问题的模糊知识或规则,为此提出了一种被称为模糊归纳学习的学习方法,并利用模糊信息熵概念建立了从不确定信息数据中归纳模糊规则的学习准则,实验结果表明,利用所提出的模糊归纳学习方法所获得的模糊规则能不确定怀数据进行有效分类,从而能有效地提高机器故障诊断系统的与可靠性。     

除湿机中采用新型模糊控制方案的实验研究

结合模糊控制的优点，提出了除湿机的一种分段组合模糊控制的新方案，新方案采用传统定速开停控制与模糊控制相结合，构成分段组合模糊控制，在湿度偏差大时，使除湿机以高频定速除湿；当温度在设定值附近时，采用模糊控制，用该方案与安全模糊控制和传统定速开停控制方案进行了对比实验，实验结果表明，新控制方案既提高了除湿速度，也保证了房间相对温度的稳定性，并且在能耗方面达到了与安全模糊控相近的节能效果，说明该方案具有实用价值。     

一种脉冲噪声模糊检测和滤波算法

脉冲噪声滤波一直是图像处理研究热点。提出一种适合各种脉冲噪声,基于模糊检测和滤波新算法。这种非线性滤波算法由脉冲噪声检测和脉冲噪声滤波两部分组成,能够很好的保留原图像的轮廓清晰度。基于梯度模糊度的观点,我们构造了一个用隶属函数描述的脉冲噪声模糊集。将隶属函数用于滤波,实质是对邻像素的模糊度加权平均。实验结果显示:无论图像中含脉冲噪声多少,该算法都能快速、高效检测去除脉冲噪声算法。     

烟叶发酵温度的模糊控制

针对烟叶发酵温度控制系统的大滞后、大惯性、强耦合、时变的特点,提出了一种烟叶发酵温度的模糊控制系统。该系统采用模糊控制策略,能获得较高的控制精度。同时还给出了模糊控制的程序设计方法。     

一种用于布尔逻辑设计的神经网络学习算法

提出了一种实现任意布尔函数的前向三层神经网络学习算法 ,简称HKML算法。HKML算法引入汉明距离扩展、卡诺图化简及最小项抑制等思想训练神经网络 ,以尽量少的神经元实现布尔函数的输入输出映射。给出了设计原理及算法流程图。与其他二进神经网络学习算法相比较 ,此方案结构简单可靠 ,学习速度快 ,易于硬件实现     

电力系统中长期负荷预测的模糊算法

介绍了用模糊指数平滑法和模糊线性回归法进行电力系统中长期负荷预测的方法，以实际预测为例，给出预测结果，实践证明了上述2种方法虽然以传统预测方法为基础，但具有算法简单，计算速度快，预测精度高，预测误差小，并能提供负荷的一个预测区间等优点，尤其在原始数据存在不确定性和模糊性时，更有着常规预测方法无可比拟的优越性。     

基于模糊神经网络融合的温度控制方法

针对目前温度控制中存在的问题，研究设计了一种新的适合于非线性、惯性系统应用的动态控制的方法。采用了将具有简单有效的非线性控制作用的模糊控制技术与学习和自适应能力较强的人工神经网络技术相融合的方法，建立了模糊神经网络相融合的智能控制模型。文章详细地介绍了基于模糊神经网络的智能温度控制的实现过程。实际应用结果表明，系统具有较强的实时性和可靠性，不仅温度控制精度高，而且动态响应速度快。该控制方法的研究，为实现最佳温度控制提供了理论根据和有效方法。     

基于遗传算法的稳定自适应模糊控制器的优化

采用模糊动态模型,对连续时间的高阶非线性系统进行了模糊控制。通过模糊推理,选择起主导作用的局部子系统的状态反馈控制,并作用于整个系统。利用大系统分散控制关联稳定性的概念和方法,得到了闭环模糊系统稳定的充分条件,并在此基础上给出了对模糊控制器进行优化设计的一种遗传算法实现策略。同时,仿真例子也验证了该设计方法的正确性。