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针对模糊多目标控制问题，提出了基于优先级目标管理的递阶控制结构，实现了控制目标集合的动态管理，指出同一优先级上的模糊多目标控制问题在基于预测的基础上等价为模糊多目标决策问题．应用该方法设计了模糊多目标递阶控制器，在列车恒速运行控制中取得了满意的效果 相似文献
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针对一类具有相互关联非线性子系统的复杂系统,提出了一种稳态辨识与动态辨识相结合的集成辨识方法。利用稳态信息获取各子系统稳态模型（非线性增益）的强一致性估计,通过动态辨识得到各子系统线性部分的模型参数。仿真结果表明了该方法的有效性和实用性。 相似文献
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两阶段混合算法及其在热轧数据建模中的应用 总被引：3，自引：0，他引：3
提出了神经网络两阶段的混合学习算法,将这种算法用于大型多辊热轧产品质量的建模中,经过９０００多个实测数据建模及检验,８５％的样本的检测值与实测值的误差满足了工程实际的要求,应用实例及测试结果表明,这种算法适宜解决高维输入数据的建模问题,对提高建模速度与精度具有良好的效果。 相似文献
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首先对现有三种风险分析方法 (Ⅰ,Ⅱ,Ⅲ)进行了分析并指出其各自缺陷 ,继而采用了一种综合风险分析方法 .其基本思想是 :使用方法 的分析程序和处理方法 ,在风险因子风险量求取中考虑其模糊性 ,利用方法 的手段求取 ,同时 ,采用 Delphi法的回溯机制来保证专家估计的可靠性、客观性全面性. 相似文献
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本文讨论了一类非凸稳态大系统的递阶优化方法,采用增加部分约束罚项的思想,提出一种既能保持原问题的可分性结构,又能将原问题凸化的构造增广拉格朗日函数的新方法,证明了凸化后的新问题与原问题之间的等价性关系,研究了它们的递阶优化算法,证明了所给算法的局部收敛性,讨论了算法所具有的收敛速度。 相似文献
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基于矩形函数系的模糊神经网络及其应用 总被引：6，自引：0，他引：6
提出了一种基于矩形函数系的模糊神经网络，其特点是输入空间被划分为许多大小一致且互不相交的超立方体，而每一个超立方体中的模糊神经网络都具有常值输出，只有当一个超立方体内落入样本时，相应的样栈才被编码后作为“规则”记忆下来。因此，这种网络可以自动生成模糊规则，关于静态误差的定理表明，将这种网络用于一类非线笥系统的在线控制中，当输入空间的划分足够小时，可使非线性系统的静态误差任意小，仿真实全怨表明，将这 相似文献
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为解决大工业过程稳态递阶优化控制中普遍存在着的模型－实际差异问题。将子过程模型中的系数处理为矩形模糊数，提出了有矩形模糊参数的大工业过程稳态关联平衡法。基于模糊模型，关联平衡算法能找到使目标函数更小的解，并且迭代次数更小。对开环的关联平衡法和有全局反馈的关联平衡法进行了研究。分析和讨论了关联平衡法中矩形模糊参数的选取方法。仿真结果表明，有矩形模糊参数的关联平衡法能有效地解决模型－实际差异问题。 相似文献
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论文提出了混合法校正机制.在引用反馈上,校正机制可以基于全局反馈,也可以基于局部反馈,或者兼而有之.而局部反馈可以是结合输出位移技术,也可以结合新的下层迭代方案.实例的计算机仿真表明,系统的目标函数得到了改善.对混合法可能的最好目标函数也进行了讨论. 相似文献
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本文对于全局反馈问题提出了实用迭代策略和全局不平衡(Global imbalance)最小化策略以解Findeisen的协调问题;对实际系统目标函数的最小化用作为协调方法也进行了讨论.而后提出了一个新的引入局部反馈的方法以及它与全局反馈的同时使用.实例及仿真结果表明,它们是有效的. 相似文献
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