基于Pareto协同进化算法的高维模糊分类系统设计

提出一种可同时构造多个精确性和解释性较好折衷的高维模糊分类系统的设计方法.该方法首先利用Simba算法进行特征变量选择,然后采用模糊聚类算法辨识初始的模糊模型,最后利用Pareto协同进化算法对所获得的初始模糊模型进行结构和参数优化.其中,Pareto协同进化算法采用了一种新的基于非支配排序的多种群合作策略.为提高模型的解释性,在Pareto协同进化算法中利用基于相似性的模型简化方法对模型进行约简.利用该方法对Wine典型问题进行分类,仿真结果验证了方法的有效性.     

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.     

一种新型的语言模糊规则提取方法及其在交流伺服系统中的应用

本文提出了一种新型的不依赖专家经验知识建立系统控制器语言模糊规则基的方法,即仅根据系统的输入输出特性来构建系统模糊控制器的规则基.在对传统进化规划算法改进的基础上,巧妙地将其与PID控制技术相结合,既克服了PID控制器三大参数(比例、积分、微分)往往依赖一些近似的整定方法来求取的弱点,同时又充分发挥了进化计算强大的数据挖掘功能,实现参数非线性PID控制.通过对交流伺服系统的仿真,证明了该方法具有很强的实用价值,值得进一步研究.     

一种新的T-S模糊模型辨识算法

针对非传统T-S模糊模型,给出了一种新的辨识方法。利用改进模糊划分聚类算法辨识前件参数,最小二乘法对模糊模型的后件参数进行辨识。应用Box-Jenkins煤气炉数据和一个非线性系统进行仿真实验,结果证明了该方法的有效性与实用性。     

用模糊选择法提高进化算法的效率

提出了进化算法中选择优良个体的一种方法－模糊选择法。这种方法通过对个体的适应度进行模糊化处理，实现对优良个体选择。基于模糊选择法的进化算法应用于曲线回归和极值求解。结果表明，该方法是一种有效的优良个体的选择方法，它能显著地提高进化算法的效率。     

基于新型进化规划的异构神经网络集成算法

提出一种基于新型进化规划的异构神经网络集成算法。首先利用改进的进化规划，克服传统的进化规划及EPNet模型的不足，生成多个异构的最优网络，然后对异构网络进行组合求解。该集成算法充分利用了Bootstrap采样的天然特性实现了网络间的异构和差异度，同时又保证了单个成员网络的精度，克服了传统Bagging，Boosting算法中成员网络结构固定，缺乏个体精度的缺点。通过仿真实验证明，该方法较传统集成算法具有更好的泛化性能并减少了传统集成算法中的随机不确定因素。     

基于FVQ和HMM模糊训练的语音识别方法

本文提出了一种基于模糊矢量量化（ＦＶＱ）和隐马尔柯夫模型（ＨＭＭ）模糊训练的语音识别新方法．利用模糊矢量量化替代了传统方法中的矢量量化，语音特征参数序列经过模糊矢量量化后得到模糊观察符号序列．在此基础上提取出一个反映训练样本总体随机变化特性的模糊观察符号序列，然后用它对该音节的ＨＭＭ进行一次性全局训练，训练算法经传统的Ｂａｕｍ－Ｗｅｌｃｈ算法改进得到．经十个汉语数字的对比实验表明，该训练算法大大提高了系统的训练速度，模糊矢量量化与传统的矢量量化相比，不仅提高了隐马尔柯夫模型的鲁棒性，进而提高了系统的识别率，而且在语音训练数据不充足的情况下，也能得到很好的识别性能．     

中继卫星系统的多星多天线动态调度方法

面向空间网络中任务发生的时间和空间随机性,建立中继卫星系统服务模型,并提出了一种动态的空间任务调度方法。基于中继卫星天线资源的差异,对2种天线资源分别建模,构建中继卫星系统的多星多天线服务模型。利用空间网络拓扑动态变化的特点,结合空间任务的多优先级和容忍延时特性,提出一种基于种群联合进化的资源分配算法。仿真结果表明:与贪婪算法相比,种群联合进化算法能够多完成18.7%的空间任务,有效提高了中继卫星系统的任务完成能力。     

基于差分进化算法的卫星轨道计算方法

针对卫星轨道预测中的不可微、函数性质复杂、高维度传统优化算法失效的问题,提出了基于差分进化算法的卫星轨道预测方法.通过建立不同运动轨迹的卫星运动模型,构建最小化目标函数,根据种群个体进化特点,选取差分进化算法参数和进化策略.通过对椭圆轨道、双曲线轨道、抛物线轨道的全局近点角计算,表明差分进化算法在卫星轨道预测问题上是有效的.通过该算法与其他算法的比较,可以看出该算法有一定的优势.     

基于改进微分进化和分散辨识算法的炼钢模型研究

在炼钢过程模型辨识中,被控对象的动态特性往往表现出非线性、慢时变、大迟延和不确定性等特点,使得难以对其建立比较精确的模型。为实现精确建模,提出了一种基于微分进化和分散辨识算法的辨识方法。该方法通过改进的微分进化算法,对系统进行参数优化,接着采用分散辨识在设定点输入阶跃信号,待系统进入稳态后再采样,使得到的稳态输出值能够更快、更精确地逼近实际系统的输出,达到精确建模的目的。仿真结果表明,通过微分进化算法可进一步确定炼钢过程的最佳参数,在采用分散辨识方法对炼钢复杂对象进行辨识后,可以建立更好的数学模型。     

基于类高斯隶属函数的自适应模糊推理建模研究

由于传统模糊建模方法中模型参数都是根据经验选取的,它对于不同系统的动态跟踪能力不同,泛化能力差。针对常规模糊推理的局限性,提出一种类高斯隶属函数,证明了基于类高斯隶属函数的自适应模糊推理系统以精度逼近任意非线性系统。设计了自适应模糊推理系统的结构和参数调整方案,利用梯度下降算法学习模型中的参数,仿真验证了自适应模糊推理模型的逼近性能。     

模糊控制与PID控制方法的比较

研究了常规模糊控制器与ＰＩＤ控制器的关系．基于Ｔ－Ｓ模型,在一定的附加条件下,对这些模糊控制器进行了分析,理论上给出了这类模糊控制器与ＰＩＤ控制器参数间的定量关系式,并指出两者间的本质联系．仿真结果表明了模糊控制器与ＰＩＤ控制器的相似性,多个规则的模糊控制器要优于ＰＩＤ控制器,同时给出了一类模糊ＰＩＤ复合控制器（ＴＳ－ＰＩＤ）的设计方法．该类复合控制器兼有模糊控制器与ＰＩＤ控制器优点,具有较深远的应用前景．     

基于模糊神经网络的瓦斯爆炸危险性评价模型

煤矿瓦斯爆炸事故的复杂性和随机性决定了煤矿瓦斯爆炸重大危险源的变化不会按照某一特定的规律或函数变化.模糊神经网络具有较强的非线性函数逼近能力和较强的自学习、自适应和联想能力.通过简化易燃、易爆、有毒重大危险源评价模型,确定了网络的输入参数,应用模糊神经网络对各参数之间的关系进行计算,验算结果表明:该网络模型在评价煤矿瓦斯爆炸危险性方面效果良好.     

模糊神经网络的混合调整方法

由于常规调整方法的收敛性依赖于模糊模型的初始条件 ,文中提出一种新的基于遗传算法和梯度法的模糊神经网络自动调整方法 ,通过仿真证明了这一方法是有效的 .     

一种模糊神经网络自校正控制器设计与应用

本文提出了一种模糊神经网络智能控制方法，并介绍了采用多层神经网络表达模糊控制和知识规则，模糊推理和学习算法，实验仿真结果表明，这种控制方案可改善具有时变及大纯滞后系统的控制品质，其性质优于一般模糊控制。     

针对飞机机载作动系统的模糊变结构控制

为了提高一类电机泵阀并联式飞机机载作动系统的鲁棒性,设计了一种模糊变结构控制方法。该方法综合了模糊控制理论与变结构控制两者的优点,既具有模糊控制不依赖于对象模型的特点,又具有变结构控制鲁棒性强的特点,并通过选用不同形式的模糊控制方法来提高飞机机载作动系统适应复杂环境的能力。仿真结果证明了该文设计的模糊变结构控制系统能提高该类电机泵阀并联式机载作动系统的负载鲁棒性,且这种设计方法具有一定的工程可行性。同时也表明了这种模糊变结构控制方法对于飞机机载作动系统的设计具有理论与实践上的指导意义。     

Traffic Forecasting Model Based on Takagi-Sugeno Fuzzy Logical System

The local multiple regression fuzzy(LMRF)model based on Takagi-Sugeno fuzzy logical system and its application in traffic forecasting is proposed. Besides its prediction accuracy is testified and the model is proved much better than conventional forecasting methods. According to the regional traffic system, the model perfectly states the complex non-linear relation of the traffic and the local social economy. The model also efficiently deals with the system lack of enough data.     

锅炉汽包水位模糊自适应控制策略

针对汽包水位常规的PID控制方式,采用了一种模糊自适应PID控制器,使用常规模糊控制和带积分器的模糊控制两种控制策略作用于锅炉汽包水位控制系统。仿真结果表明,与传统PID控制器相比,模糊控制器取得了良好的动态性能和鲁棒性能,实现汽包水位的自适应调节,而两种控制策略中的带积分器的模糊控制其动态和静态性能都较好。     

基于DSP的同步电动机励磁模糊控制器

同步电动机励磁模糊控制器利用DSP数据处理能力强的特点,通过FFT算法求取同步电动机的无功和功率因数,实现双闭环模糊自适应PID控制功能.在MATLAB环境下建立了系统仿真模型,仿真结果表明:励磁模糊控制的动静态性能明显优于传统的PID控制,能够满足励磁控制器的要求,达到国家标准规定指标.     

基于模糊PID控制的火炮随动系统

常规的PID控制技术已经很成熟,但对于大质量的随动系统,常规的PID控制技术不能满足理想的控制效果。针对这个问题,采用了模糊PID控制完成了火炮随动系统的控制设计,并建立数学仿真模型。仿真结果表明文中设计的算法要比常规的PID算法精度高,鲁棒性好。