在模糊逻辑框架下系统辨识研究

通过研究模糊“IF……THEN”规则与ID3算法在结构上的相似性，将传统的熵概念结合到ID3算法中，从而导出了一种模糊系统的建模方法。     

基于模糊信息融合的调速器模型设计与实现

在仿真系统建模过程中,多采用物理建模或数学建模,但它们均人为忽略了一些次要因素的影响而在理论上对实际系统的抽象·针对传统建模的缺点与不足,将信息融合方法引入到仿真系统建模过程中,利用传感器/施动器模型的系统化设计方法,提出了一种基于模糊信息融合的水电仿真系统调速器模型,并在丰满水电运行仿真系统中得以成功应用·经数据分析,该模型在性能上优于传统的调速器仿真模型     

基于嵌入式多信息源联合评价的方法及应用

介绍了一种远程多源信息联合评价系统运行状态的方法及在水电系统中对大型设备的远程监控·其原理是利用嵌入式信息源获取信息,直接通过Internet传送到控制中心,中控计算机将采集到的各类信息用模糊+神经网络进行信息融合·实验证明,当设备处于临界状态时,使用BP网络评估,可以相对降低虚警率     

基于多传感器融合的磨削砂轮钝化的智能监测

利用多传感器信息融合技术 ,通过模糊分类的方法对不同的磨削条件进行模糊化处理 ,构建了砂轮钝化监测多传感器融合系统结构 ;应用BP神经网络将磨削过程中声发射、磨削力和功率传感器信号合理融合 ,提出了自适应变学习率策略 ,将其神经网络输出的信号特征值作为表征砂轮钝化状态识别的判据 ,进行了砂轮钝化监测实验·结果表明 ,使用多传感器信息融合方法比使用单一传感器方法识别率高 ,监测效果好 ,并可实现智能监控和及时修整砂轮     

一种用于纤维增强复合材料微观结构图像目标识别的改进模糊分类系统建模方法

提出了一种改进的模糊分类系统的建模方法,采用模糊C均值聚类完成初始模糊分类系统的设计.提出改进的模糊规则置信度计算方法,对隶属函数和模糊规则相似度进行检测,剔除模糊规则中的冗余信息,利用遗传算法进行模糊分类系统的优化,提高系统的精确性和解释性.仿真结果证明了方法的有效性,对纤维图像的分类结果显示,该方法能获得与手工分类基本一致的分类结果.     

基于模糊神经网络的边缘检测方法

本文提出了一种集合模糊神经网络的边缘检测方法。首先,将每一个像素的4方向特征矢量与6个边缘模型矢量的距离测度作为输入模式送入到自组织竞争神经网络的输入层,通过这个网络进行边缘分类,得到粗边缘图像。在分类结束后,采用竞争规则来细化边缘,得到粗细适度的边缘图像。最后,从边缘图像中剔除斑点,得到最终理想的边缘图像。将我们的方...     

遗传模糊系统的分类器融合

将遗传模糊系统引入分类器融合，并且提出了一种快速的遗传模糊系统设计方法，在该方法中对传统的产生初始群体的方法和交叉操作进行了改进．本文方法在从ELENA数据集和UCI数据集中选择的3个大样本数据集上进行了测试，与当前有代表性的分类器融合方法进行了比较实验．实验结果表明，该方法在缩短训练时间以后仍然能够得到模糊规则数少，分类精度高的分类器融合系统．     

一种粗糙模糊神经网络分类器及其应用

提出了一种粗糙模糊神经网络分类器的模型。其过程为:利用粗糙集理论获取分类知识,根据训练样本建立决策表,进行决策表属性值离散化、属性约简和分类规则的提取;依据约简后决策表的属性、经模糊化处理的属性值及分类规则构造粗糙模糊神经网络分类器。该分类器可以有效地克服粗糙集规则匹配方法抗噪声能力和规则泛化能力差的缺点;同时可简化神经网络的结构,加快网络的训练速度。并详细介绍了该分类器用于汽车车牌字符识别的步骤和实验结果。     

一种带有模糊信息的风险投资决策方法

依据以往风险性投资决策分析的基本原理和风险投资项目的特点,提出了一种带有模糊信息的风险投资项目决策方法·在该方法中,状态概率和项目收益将采用三角模糊数来表示,并且给出了项目的模糊期望收益、项目收益的模糊均方差及模糊变异系数的定义和计算方法,同时为了便于项目选择和排序,还进一步给出了将模糊数映射为期望值的简捷计算公式·该方法克服了以往风险性投资决策分析方法的不足,拓宽了应用范围·最后给出了一个算例·     

改进的模糊Min-Max神经网络与模糊系统建模

应用改进的广义模糊Min—Max神经网络进行样本分类，并以此分类结果确定模糊系统所需的模糊规则数，再运用TSK模糊系统实现函数建模，该方法的优势在于，改进的广义模糊Min—Max神经网络具有较好的自适应分类能力，可用来初步确定模糊规则数和规则空间的划分。有效避免了模糊建模时常见的规则数选取之随意性，实验结果证明，该方法实用有效。