一类Neumann边值问题正解的存在性

分别运用锥上的不动点定理和Leggett Williams不动点定理讨论Neumann边值问题u″(t)+a(t)u′(t)+b(t)u(t)+f(t,u(t))=0,t∈(0,1),u′(0)=u′(1)=0正解及多个正解的存在性, 其中: a∈C［0,1］; b∈C(［0,1］,(-∞,0));f∈C(［0,1］×［0,+∞),［0,+∞)).     

坡代数上的模糊软子坡

借助模糊软集的概念, 在坡代数上定义了模糊软子坡, 并对其性质进行研究. 此外, 定义了坡代数上模糊软子坡间的模糊软同态和模糊软同构, 给出了坡代数上模糊软子坡的同构像定理和同态逆像定理, 并证明了坡代数上模糊软子坡范畴是坡代数范畴上的拓扑范畴.     

Leibniz代数的通用包络代数

把李代数通用包络代数的性质推广到Leibniz代数, 给出了Leibniz代数L的通用包络代数U(L)的定义, 并利用该定义得到了U(L)的生成元集, 确定了U(L)的唯一性定理和U(L)模结构定理, 证明了通用包络代数U(L)的存在性.     

无人机三轴稳定云台的模糊PID控制

以无人机三轴稳定云台的内框作为研究对象,将自适应卡尔曼滤波算法与模糊PID控制算法相结合,提出了一种基于自适应卡尔曼滤波的模糊PID控制算法.经过Matlab仿真实验表明,相对于经典PID控制算法和模糊PID控制算法而言,该算法在无人机三轴稳定云台的控制上,不仅响应速度快、精度高,而且对控制干扰噪声和测量噪声也起到了较好的抑制作用     

基于RST的海底采场顶板稳定性二级模糊评价方法

 为更加科学准确地评价海底采场顶板稳定性,提出一种基于粗糙集理论（RST）的采场顶板稳定性二级模糊评价方法。结合三山岛金矿海底开采实例,选取岩体抗压强度、岩石质量指标、节理平均间距、地下水状况、以及采场的深度、跨度、跨高比、周围扰动影响、顶板暴露面积、顶板最大暴露时间和支护措施等11项指标作为评价因子,采用连续分段函数和模糊语言变量隶属度取值表,分别确定连续性指标隶属度和离散型变量隶属度,并以12个采场为训练样本,采用粗糙集理论（RST）确定各指标权重,运用所建二级模糊评价模型,对12个采场样本逐一进行检验,正确率为100%;对-400m水平采场顶板稳定性进行评价,评价结果与该采场顶板的实际状况吻合,表明了该方法用于海底采场顶板稳定性评价的可行性。     

用模糊聚类对储粮储食中孳生粉螨的分类研究

采用模糊聚类方法对仓储粮食中孳生粉螨进行分类研究;分层取样20种粮食后,分离出23种螨,并分别按带权重αi和不带权重αi两种模糊矩阵分类;结果表明采用带权重αi分类比较符合实际生境分布;以F3粉尘螨、F15小粗脚粉螨一类和F4弗氏无爪螨、F8伯氏嗜木螨一类为优势种,集中分布在特定粮食类生境中,同时伴随多种其他螨种(腐食酪螨,粗脚粉螨,家食甜螨类等),分布广泛;从而得出在仓储粮生境中既存在优势种分布,也存在多样性分布结论。     

基于粗糙熵的时序数据属性约简及规则提取研究

分析了近似质量在提取非确定性规则方面的不足,并基于粗糙熵的预测成功度概念,结合时序数据特点,提出一种属性约简及规则提取策略．该策略在对时序数据进行属性约简时,采用粗糙熵与时间距离相结合的方法,使得最终得到的约简在时序方面是较优的,最后使用UCI数据库进行仿真实验,效果良好．该策略在工程领域处理时序数据方面有一定的应用价值．     

特种车辆柴油发动机故障诊断专家系统推理机设计

针对特种车辆柴油发动机故障诊断专家系统知识表示的模糊特性,建立了故障类型的模糊诊断模型,提出了不精确推理方法和模糊匹配策略,采用柴油发动机故障类型诊断的反向推理和故障原因分析及故障消除措施正向推理相结合的混合推理机制,设计了总体目标推理和级目标推理相结合的推理机．系统现场运行的快速推理结果表明了该推理机设计是成功的．     

基于虚拟样机技术的重型汽车ABS模糊控制研究

 在ADAMS/Car中建立三轴重型载货汽车的虚拟样机模型,包括前后悬架、动力总成、转向系统、稳定杆、制动系、轮胎及车身,同时还考虑了轮胎、悬架弹簧、减振器等部件的非线性.利用Matlab/Simulink建立了基于滑移率的防抱死制动系统ABS模糊控制系统.分别在高附着路面、低附着路面及分离系数路面上进行不同载重下的直线制动仿真,计算汽车制动时的动态特性,并与无ABS的常规制动进行比较.结果表明,本文设计的基于滑移率的ABS模糊控制策略对于重型汽车具有良好的控制效果,使车轮的滑移率控制在最佳滑移率附近,防止了车轮的抱死,在制动距离、制动时间及制动稳定性方面都有较突出的优势.     

基于自适应神经模糊推理系统的连续搅拌反应釜系统的改进广义预测控制

连续搅拌反应釜(continuously stirred tank reactor,CSTR)是典型的非线性、大滞后的化工对象。为克服传统控制方法难以建立其机理模型的难点,基于对实际工业现场采集得到的大量输入输出数据,提出采用自适应神经模糊推理系统(adaptive-network-based fuzzy inference system, ANFIS)的方法,得到CSTR系统较理想的输入输出关系规则库,即CSTR系统的T-S模糊模型。最后,通过改进的广义预测控制(Jin’s generalized predictive control, JGPC)算法对CSTR系统的浓度进行控制,并与常规的广义预测控制(generalized predictive control,GPC)算法、比例-积分-微分(proportion integral differential,PID)控制算法进行对比,仿真结果显示,JGPC算法的控制效果优于GPC算法和PID控制算法,证明了方法的有效性。