基于模糊竞争学习的模糊模型一体化辨识

提出了一种利用MGS(modified Gram-Schmidt)算法建立非线性系统模型的建模方法,并给出了基于MGS算法的模型结构和参数辨识的一体化方法,即利用MGS正交变换对通过模糊竞争学习的聚类结果进行变换,确定对模型贡献大的规则,删除对模型贡献小的规则,同时对模型中的参数进行估计,实现模糊模型结构和参数的优化.仿真结果表明,提出的方法能够对非线性系统进行模糊建模.     

规则递归T-S模糊模型及其辨识方法

针对传统T-S模糊模型不能较好描述系统时变特性的问题,提出了一种基于递归策略的动态T-S模糊模型及其辨识方法.规则递归T-S模糊模型在传统T-S模糊模型基础上,增加了具有一定权重的反馈环节,该环节对当前激励强度与前一时刻激励强度进行加权和得到当前时刻新的规则激励强度,从而实现动态递归变化,有效描述了系统的动态过程.为使规则递归T-S模糊模型具有较少的规则数量和较好的泛化能力,前件参数采用一种基于规则激励强度的模糊聚类算法获得,而后件和递归环节参数则采用一种由支持向量机和粒子群优化算法组成的联合辨识方法获得.Box-Jenkins煤气炉的仿真结果表明,规则递归T-S模糊模型及其辨识方法具有较好的动态描述能力,与混合聚类方法相比,均方差降低了1.2％.     

模糊神经网络的非线性辨识理论及应用

论述了模糊系统和神经网络相结合的非线性系统辨识理论．通过分析模糊系统规则之间的隐含关系，给出具有非线性模糊关系的模糊神经网络非线性系统辨识方法，并用仿真方法进行了验证．最后讨论了网络的稳定性和收敛性．     

一种基于模糊C均值聚类的模糊规则提取方法

提出了一种基于模糊C均值聚类的模糊规则提取方法，给出了模糊系统的模糊规则库，基于此规则库，构造了一种新颖的分类算法，利用IRIS数据进行了测试，仿真结果表明，分类效果好，由此说明所提出的模糊规则生成方法有效。     

基于数据特征的模糊模型辨识与模糊控制器设计方法

针对难于建立精确数学模型的复杂过程,提出了一种基于数据特征的模糊模型辨识方法.该方法首先按过程输出随输入变量变化的剧烈程度对输入变量论域进行划分,然后在此划分的基础上确定出模糊模型的规则总数和前件参数,最后由于要建立的模糊模型可以表示为一个前馈模糊神经网络,因此利用BP学习算法求得过程模糊模型的后件参数.基于所提出的模糊模型辨识方法进行了柔性连杆机器人模糊控制器设计,并进行了柔性连杆机器人模糊控制实验.实验表明,通过所提出的模糊模型辨识和模糊控制方法可以得到满意的控制性能.     

基于目标函数的矩阵分解非线性系统模糊建模

提出了基于新的目标函数的模糊聚类建模方法．改进的模糊聚类方法把模糊模型结构辨识和参数辨识融为一体．首先，通过新的目标函数的最小化确定模糊模型的输入空间，即确定模糊规则和规则数、参数．然后对经模糊聚类得到的模糊前件推理矩阵进行QR分解，通过分析秩亏损确定重要的聚类规则．为了证明这种建模方法的性能，对非线性系统进行了仿真建模研究，仿真结果证明所提出方法是一种有效的、精确的模糊建模方法.     

基于在线模糊聚类的故障检测和容错控制

提出了一种新的基于T-S模糊模型在线辨识的非线性系统的故障诊断与容错控制策略.在闭环控制中,根据在线产生的数据对T-S模糊模型进行辨识,当故障引起系统动态的结构性变化时,在线模糊聚类算法能够辨识出系统的重大改变并产生新的模糊规则描述系统新的动态,同时基于T-S模型的控制律也会做出相应的调整.分析了T-S模糊模型结构和参...     

一类非线性系统的模糊自适应辨识及稳定性分析

针对一类含未建模动态的非线性系统,提出了一种模糊自适应辨识及稳定性分析方法.该方法首先设计模糊辨识器对系统未知部分进行辨识,然后设计控制器使系统稳定.控制器中的状态反馈控制器使系统的线性部分稳定,而基于辨识器的补偿器则用来消除未建模动态.仿真研究结果表明:该方法可以对非线性系统进行辨识,并使得整个系统稳定.     

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.     

供热网时滞过程中的一种自适应模糊控制器

针对供热网中大时滞现象 ,提出了一种新的模糊控制器结构 .这种模糊控制器通过在线辨识广义时滞 ,将时滞辨识的结果模糊化 ,决策出模糊规则组 ,填充主模糊规则表 ,达到自适应的目的 .作为应用 ,给出基于集中供热网温度控制的模糊控制器的设计 ,以解决控制对象中由大时滞和时变引起的不易控制和参数调整困难的问题     

模糊子坡代数、模糊理想、模糊滤子及模糊同余关系的刻画

定义了坡代数（X,＋,＊）的模糊滤子的概念,给出了X上的模糊集A是（X,＋,＊）的模糊子坡代数（resp.,模糊理想,模糊滤子）的若干个等价刻画以及X×X上的模糊集E是（X,＋,＊）上的模糊同余关系的若干个等价刻画,另外还证明了模糊子坡代数范畴[0,1]-SInc是坡代数范畴Inc上的拓扑范畴。     

模糊规划中模糊量的几种处理方法

随着模糊环境下的规划问题在日常生活中的广泛应用,模糊规划问题显得日趋重要。对处理模糊规划问题中模糊量的现有的方法作了一个总结和分类,最后对这些处理方法作了一个简单的比较分析。     

复模糊集值复模糊积分及其性质

基于改进的实可测函数概念和新定义的模糊数值函数可测性概念,定义了复模糊集值复模糊可测函数概念,研究了复模糊集值复模糊测度空间上模糊复集值可测函数的性质、模糊复值积分及其收敛定理.     

基于超模糊运算的模糊群

给出了像经典群的定义那样规范的模糊群的定义,及其等价定义,提出了交换模糊群的概念,并继续讨论了模糊群和子模糊群及其模糊陪集的一些性质.由于模糊群具有和群一样经典的结构,因此,使模糊代数的深入研究有了充分的理论基础.     

模糊拓扑环的模糊一致化

模糊拓扑环的模糊一致化问题是模糊拓扑环理论中的一个重要问题.与文献[1]中模糊拓扑群可模糊一致化的概念不同,定义了模糊拓扑环可模糊一致化概念,并且获得了模糊拓扑环可模糊一致化的充分必要条件使模糊拓扑环的模糊一致化问题得到完全解决.     

基于模糊统计的模糊Petri网token确定方法

在模糊Petri网应用研究中,普遍存在模糊token由专家直接给出或主观假定的问题。基于这种情况,提出了通过模糊统计法来获得库所的模糊token,为成功应用模糊Petri网理论创造了条件。给出了计算模糊token的通用形式化算法。实例论证了模糊统计法在求取模糊token时的可行性与有效性。     

直觉模糊仿射空间与直觉模糊子空间

在K．Atanassov引进直觉模糊集概念的基础上，利用直觉模糊点研究直觉模糊仿射空间与直觉模糊子空间，证明了向量空间E上的直觉模糊集是E上的直觉模糊子空间或直觉模糊仿射集的充要条件以及线性映射将直觉模糊子空间映射为直觉模糊子空间的定理，给出了直觉模糊线性变换和直觉模糊仿射变换的概念，并研究了直觉模糊线性变换和直觉模糊仿射变换之间的关系，从而使模糊空间和模糊变换的基本理论得到进一步的推广。     

L－fuzzy拓扑群之间的L－fuzzy同态

在Ｌ－ｆｕｚｚｙ拓扑群之间引入了Ｌ－ｆｕｚｚｙ同态及Ｌ－ｆｕｚｚｙ开同态等概念,刻画了它们的基本特征．证明了Ｌ－ｆｕｚｚｙ同态是“Ｌ－ｇｏｏｄｅｘｔｅｎｓｉｏｎ”,揭示了它与分明拓扑群的同态之间的关系     

n维凸模糊集与n维模糊数

在n维模糊集理论的基础上,给出了n维凸模糊集的定义,利用凸模糊集的有关性质研究了n维凸模糊集的有关性质.在此研究基础上,又给出了n维(闭)模糊数的概念,根据模糊数的有关性质得到了n维(闭)模糊数相应的运算性质和表示定理,为建立基于n维模糊集的凸分析理论奠定了基础.     

基于三值模糊集的直觉模糊向量子空间

针对直觉模糊集截集的新定义-三值模糊集,对直觉模糊向量子空间的有关理论重新进行了研究:利用三值模糊集给出了直觉模糊子空间和直觉模糊仿射集的定义,讨论了直觉模糊集成为直觉模糊子空间或直觉模糊仿射集的充要条件及直觉模糊仿射集与直觉模糊子空间的关系;给出了直觉模糊线性变换和直觉模糊仿射变换的定义,并研究了二者之间的关系。结果证明:在三值模糊集的定义下直觉模糊向量子空间的有关结论仍然是成立的。