基于模糊神经滑模观测器的永磁同步电机无传感器控制

为了解决传统滑模观测器的抖振问题,提出了一种用于永磁同步电机的模糊神经滑模观测器。分析了滑模增益对抖振的影响,并采用模糊神经网络动态调整滑模增益以改善抖振,利用李雅普诺夫函数证明了模糊神经网络观测器的稳定性。利用锁相环方法提取转子位置与速度信息,减小由高频噪声引起的误差。仿真结果表明:改进后的滑模观测器能够对永磁同步电机转子位置进行精确辨识,有效地抑制了抖振,实现了高性能的永磁同步电机无传感器控制。     

土地收储项目风险评估的模糊综合评价模型

针对土地收储项目风险的评估,综合运用正态分布检验、层次分析、模糊综合评价、残差分析等方法,以及Matlab7、Excel、Eviews6等编程软件,分析了土地收储项目风险指标与项目风险的关系,并依托模糊综合评价模型,给出了基于四个风险指标的风险评估方法。     

基于权重系数模糊C均值聚类

传统基于模糊C均值聚类图像分割算法易受复杂纹理和噪声干扰,无法准确分割图像。针对这一现象,提出一种基于权重系数模糊C均值聚类算法,并将其应用于图像分割中。算法定义权重系数矩阵,将每个像点的邻域信息引入到像点间相似性度量中,计算每个像点与聚类中心点的邻域相似程度,根据权重系数矩阵确定邻域中每个像点在邻域特征计算中所占权重,增强了算法对噪点和杂波的鲁棒性。实验结果表明,与传统模糊C均值聚类算法相比,该文算法获得更加精确的图像分割结果。     

区间三角模糊软集及其动态决策方法

为完善模糊软集理论,提出区间三角模糊软集的概念,并讨论其相关运算及性质。建立基于区间三角模糊软集的动态决策模型,其中,时间权重采用指数衰减方法进行确定,利用集成的思想定义了区间三角模糊软集算术加权平均算子,将不同时刻的区间三角模糊软集集成为综合区间三角模糊软集。给出不同对象选择值和决策值的求解公式,根据决策值大小来实现最优决策。最后总结出方法的具体步骤,并通过实例说明具体应用。     

基于量子模糊聚类算法的复杂网络社团结构探测

研究了复杂网络的社团结构特性,探讨了复杂网络的社团结构探测算法.针对现有算法中判断社团结构时的主观性问题,提出了量子模糊聚类算法,并将该算法用于复杂网络社团结构的探测.实验结果表明:该算法可以准确、有效地探测到网络中实际存在的社团结构.     

基于薛定谔方程的纹理图像分析与分割算法

针对兼顾统计性和结构性纹理图像的分割存在的问题,提出了基于薛定谔方程的纹理图像分析与分割方法,实现了纹理图像有效分割,尤其是结构纹理图像的准确分割.该方法将纹理图像视作二维波函数,利用薛定谔方程获取纹理图像的势函数图像,然后采用耦合马尔科夫随机场与模糊聚类的算法分割函数图像.实验结果表明:文中给出的算法能够实现纹理图像较好的分割,特别是对于结构性纹理图像能获取较准确的分割.     

不确定型GOWA算子及其应用

把Yager提出的广义有序加权平均(GOWA)算子推广到所给定的数据信息均为区间直觉模糊数形式的不确定环境中.利用基于得分函数和精确函数的区间直觉模糊数之间比较的方法,提出了一种不确定型GOWA算子,并且介绍了一种利用区间直觉模糊GOWA算子进行群决策的通用方法.并把区间直觉模糊GOWA算子在食品生产企业供应链管理中进行了应用,数值结果表明了新算子的有效性和可行性.     

基于模糊决策的不完整数据分类算法

中医药领域不完整的数据普遍存在,而数据的不完整很大程度地降低分类模型的学习效果。大多数已有的处理不完整数据的分类算法只关注在其学习阶段处理不完整数据,而对于不完整数据出现在分类阶段则不能处理或效果不好。文章提出一种新的分类算法用于处理不完整数据的分类问题。首先给出一个新的用于处理不完整数据的决策树算法,并针对传统的Boosting算法在迭代过程中使用确定性决策方法而没有充分考虑到数据集中的不完整数据,进一步提出改进的Boosting算法,在迭代过程中对每一个假设使用模糊决策方法,权重的更新机制是增加错误分类样本的权重和减少正确分类样本的权重,最终使用加权投票的方式得出最优的分类结果。最后,通过两组实验证明提出的算法策略在处理不完整数据问题时的优越性。     

一类模糊系统的有记忆保成本控制

在控制过程中,采用有记忆的状态反馈控制器,能够使系统具有更好的性能和较小的保守性。采用带有状态不确定项的T-S模糊系统描述非线性控制系统,通过设计有记忆模糊反馈控制器,应用李雅普诺夫稳定性理论和线性矩阵不等式,实现闭环系统的稳定性,同时找到保成本函数的一个上界。