一阶惯性环节的模糊PID自整定控制算法的设计

1引言常规PID控制原理简单,容易实现,稳态无静差。因此,长期以来广泛应用于工业过程控制,并取得了良好的控制效果。已知对象的精确数学模型时,只要正确设定参数,PID调节器便可实现作用。但是,在实际的工业生产中,大多数工业过程都不同程度地存在非线性、参数时变性和模型不确定     

一种新的规则获取增量式算法

对新增样例给出了新的分类,针对此分类提出了新的规则获取的增量式学习算法DLR I,并就该算法与经典算法的复杂性进行了分析比较,得出增量学习算法较经典算法有较低的时间复杂性,可以有效地提高大型数据库的规则维护效率.     

模糊逻辑和数据融合在监控系统中的应用

传统监控系统的一个主要缺点是利用单一传感器来监控单一监控点,由于传感器内部品质和系统外部噪声的影响使得系统的可靠性不理想.数据融合技术可以把互相独立的传感器变为互相联系的整体,增加了信息的冗余度从而提高系统的可靠性.而模糊逻辑可以把数据很好地融合在一起.笔者给出了数据融合算法的推导过程及系统的结构框图.     

温室模糊控制系统设计

针对温室环境控制的特点,介绍了温室控制系统的硬件组成,重点介绍了温度和相对湿度的模糊控制推理机制,给出了执行机构的模糊控制规则.测试结果表明了本控制方案是有效的.     

RS-GA-KNN算法识别灵长类动物DNA序列剪接位点

以灵长类动物DNA序列的剪接位点识别资料为研究对象，将选定样本序列中各碱基编码作为原始变量数据，用粗糙集方法和遗传算法对原始变量数据进行变量筛选，即以粗糙集方法选取的变量为基础，用遗传算法进行变量的二次搜索，从样本序列各碱基中挑选出保守性强的碱基对应的变量构成变量集，采用最近邻聚类识别灵长类动物DNA序列剪接位点类型，总识别准确率达90．66％，明显高于直接使用原始变量数据或将粗糙集理论方法和遗传算法单独用于变量选取的识别结果．     

基于模糊神经网络的车牌图像识别方法

提出了一种基于模糊神经网络的方法对汽车车牌字符进行识别.该方法首先基于Rough Sets.思想获取初始规则和训练集,基于图像识别目标确定网络结构,通过神经网络的学习算法对网络进行优化.然后根据图像识别的模糊特性,利用模糊神经网络对汽车车牌进行精确的识别.实验结果证明该算法比常规识别算法识别率更高.     

Robust Predictive Control of Uncertain Systems with Time-delay Using Tight Sets of Predicted States

A robust model predictive control （MPC） algorithm for discrete time linear systems with time-delay （RPC.TDS） subjected to constrained input control is presented, where the polytopic uncertainties exist in state matrices and input matrices. In the algorithm the standard optimization of quadratic objective function has been transformed into optimization of sum of N ＋ 1 upper bounds of the quadratic objective function with respect to N control moves and a state feedback control law, where N is the control horizon. The feasibility of the optimization problem guarantees that the algorithm is robustly stable. The simulation results verify the effectiveness of the proposed algorithm.     

f-heredity knowledge and f-heredity mining

Using S-rough sets, this paper gives the concepts of f-heredity knowledge and its heredity coefficient, and f-variation coefficient of knowledge; presents the theorem of f-attribute dependence of variation coefficient and the relation theorem of heredity-variation. The attribute dependence of f-variation coefficient and the relation of heredity-variation are important characteristics of S-rough sets. From such discussion, this paper puts forward the heredity mining of f-knowledge and the algorithm of heredity mining, also gives its relative application.     

基于广义粗糙集的不确定条件下的Flow Shop调度

在实际生产调度过程中，加工时间的不确定性是普遍存在的，因此引用广义粗糙变量来表示不确定的工件处理时间，定义粗糙加法运算，precision以及ratio，建立了处理时间不确定性的FlowShop调度问题的精糙规划模型，提出了粗糙遗传调度算法将其应用于调度模型的求解，仿真实验证明了算法的有效性。     

多维动态模糊数据的分解模型研究

对多维数据的研究最大困难在于其数据量十分庞大,数据规模的单纯扩大,往往导致系统的复杂性成倍增加,而且在研究中发现,存在着大量具有“多维性”、“动态性”和“模糊性”的数据.对此,该文基于动态模糊理论,提出了多维动态模糊数据的分解模型,该模型的建立,为人们用计算机处理这类问题提供了理论依据.