基于改进的表格查询法的二级倒立摆模糊控制

研究了二级倒立摆系统的模糊控制问题,对表格查询算法在二级倒立摆上的应用进行了详细介绍,通过引入输入-输出数据对及模糊规则置信度的概念,去除冗余规则,减少了控制规则,使控制器的控制规则更为简单、有效。通过建立模糊规则,构造模糊控制器,实现了倒立摆系统的稳定性控制。研究结果表明,该算法具有简单、实时跟踪效果好等特性。     

基于分离变量的模糊控制规则的简化设计

针对多输入单输出的倒立摆模糊控制系统的规则爆炸问题，尝试了一种基于分离变量的模糊控制规则设计方法，大大减少了控制规则数，减少了控制器的运算时间。利用该方法设计一级倒立摆模糊控制系统，仿真结果表明，简化控制规则后仍能取得较好的效果。     

单级倒立摆区间值Trapmf-Trimf型模糊控制

给出了区间值模糊控制原理,选择Trapmf型和Trimf型的函数作为输入、输出变量的隶属函数,形成区间结构,设计控制器模块,进行了系统仿真与实时控制实验.实验表明:倒立摆的区间值模糊控制比点值模糊控制表现出较好的性能.     

二级倒立摆基于融合函数的模糊控制

文章针对多变量、非线性、强耦合性的二级倒立摆系统,采用模糊控制理论研究了二级倒立摆的稳定控制问题.考虑到二级倒立摆为多变量系统,为了解决模糊控制器规则组合爆炸问题,利用LQR控制方法设计了融合函数以降低模糊控制器的输入变量维数,降低了控制器的设计难度,并研究了量化因子对控制效果的影响,通过设置阈值使量化因子可自动调节,...     

基于经验数据的T-S模糊控制器设计与优化

提出了一种基于经验数据而非语言的T-S模糊控制器设计和优化方法.此方法分为三个阶段,第一阶段依据输入变量的范围来确定输入变量的高斯型隶属度函数;第二阶段在不改变输入变量隶属度函数的前提下,对经验数据施加递推最小二乘法以确定T-S模糊控制器的后件系数;第三阶段,使用梯度下降方法同时优化控制规则的前件参数和后件参数.倒立摆的仿真试验结果验证了该方法的有效性.     

二级倒立摆的TS型逐级模糊神经网络控制

提出了一种逐级模糊神经网络控制法．该控制法通过采用Takagi-Sugeno型模糊神经网络控制器和逐级模糊控制规则,实现了二级倒立摆系统的稳定控制．模糊神经网络控制器的参数采用遗传算法分4步进行优化．实验结果表明,采用逐级模糊神经网络控制法,用20条模糊规则就可以实现二级倒立摆系统的稳定控制,并且控制效果佳,系统鲁棒性强。     

一种混沌优化的双模糊控制器--倒立摆系统的设计

将单级倒立摆的4维输出分解为2个2维模糊控制器的输入量，与倒立摆组成双闭环控制，内环调节摆杆的角度，外环控制小车的位移。采用混沌算法优化控制器的参数，首先将混沌因子引入模糊控制器参数域的优化搜索中并在全局范围内直接寻优，当获得全局近似最优解后，再缩小寻优区间，在近似最优解的附近继续寻优。时倒立摆系统在不同情况下进行仿真，结果表明；该方法能提高搜索效率，能较快搜索到全局最优解，为解决多输入快速系统的模糊控制器优化设计提供了一种较好的实现方法。     

基于增强学习规则的倒立摆模糊神经网络控制器

为实现模型未知、初始时有脉冲输入的车上单级倒立摆镇定控制,提出了一种采用增强学习规则训练的模糊神经网络控制器。以神经网络构造基于T-S(Tankagi-Sugeno)规则的模糊控制器;用3层前馈网络组成预测器进入仿真,得到倒立摆状态并计算状态预测值,再将状态和状态预测值组成训练数据对,训练状态预测BP(Backward Propagation)网络;利用增强学习的方法训练模糊控制器,根据神经网络产生的模糊控制量和倒立摆状态预测,做出控制决策。此方法简化了模糊控制部分参数调整,亦可应用于其他无模型控制。实验证明,控制器鲁棒性良好,即使在倒立摆参数变化较大时,控制器仍能维持倒立摆平衡。     

一类非线性系统的模糊自适应容错控制

针对一类单输入单输出未知非线性系统,提出了模糊自适应故障诊断和容错控制方法。首先,利用模糊逻辑系统和非线性观测器技术实现非线性系统的故障诊断。在故障诊断的基础上．利用估计故障函数,实现了模糊自适应容错控制器的设计。证明了所提出的容错控制方案能够保证整个闭环系统的稳定性。把所提出容错控制方法应用于倒立摆系统．其仿真结果进一步验证了该方法的有效性。     

基于加权变量模糊控制的倒立摆控制系统

针对多变量、非线性和强耦合的二级倒立摆系统,利用最优控制反馈矩阵,综合考虑小车、下摆、上摆和模糊误差信息,加权模糊控制器输入变量.设计了分别以倒立摆的小车、下摆和上摆为主控制量设计三种加权变量模糊控制器,控制二级倒立摆系统稳定.仿真研究表明,以上摆为主控制量设计的加权变量模糊控制器控制效果最佳,能够得到很好的稳定效果,收敛快、精度高,表明该方法的控制效果是最有效可行的.     

柔性结构的自组织模糊主动振动控制

提出一种在线自组织模糊逻辑控制器的设计,该设计应用于含压电驱动器柔性结构的振动控制中,不需建模,可用输入／输出历史数据生成模糊规则,将生成的规则存储在模糊规则库中,通过自组织过程进行在线更新、同时对悬臂梁分别在瞬态和正弦激振下的模糊主动控制进行了仿真实验,结果表明,该控制器对上述两种激励的振动比传统模糊控制器有更明显的抑制作用。     

严格的最小二乘递推算法

当缺乏待估计量的初始统计知识时,最小二乘递推（ＲＬＳ）算法不能给出严格意义下的最小二乘估计．本文继文献［１］之后,应用广义逆的理论,分别就一般加权情形、最优加权情形和指数加权情形给出了严格的最小二乘速推算法（简称Ｒ２ＬＳ算法）．该算法无需事先提供待估计量的任何统计知识而能获得严格意义下的最小二乘估计,且证明了该算法分别为时变与定常系统提供了最短时间无偏状态估计算法与无差状态观测器．     

校园航拍图像超分辨率重建的粒计算方法

提出了校园航拍图像超分辨率重建的粒计算方法,包括:(1)提出了图像粒化方法,实现图像空间向粒度空间的转化;(2)设计粒之间合并运算和分解运算,构造粒之间的模糊包含关系μ和σ,实现不同粒度空间之间的转化,获取图像的先验知识,指导校园航拍图像超分辨率重建算法的设计;(3)根据自顶向下、自底向上两种模式和图像先验知识,设计校园航拍图像超分辨率重建粒计算算法,实现粒度空间向图像空间的转化.实验验证了提出方法的可行性.     

基于先验知识的混凝沉淀过程神经网络建模研究

摘 要：结合最优方法中的惩罚函数，利用已知对象的先验知识，把先验知识通过惩罚函数的方法加入到神经网络的性能函数当中，从而使训练过程体现先验知识的约束作用，使最终所得模型不违背先验知识．通过真实的数据仿真表明，利用该方法训练所得模型不违背先验知识，模型可靠程度更高，其中约束条件的强弱由惩罚因子的大小决定．此方法对于提高利用较少数据样本神经网络训练所得模型的可靠性以及加快网络建模速度都有重要的参考价值．     

评估属性层知识和实例层知识融合效果的有效指标

并不是所有的先验知识都能提高聚类质量，因此，评估先验知识的质量对半监督聚类极其重要。在现有的可有效评估成对约束形式的实例层知识的指标——信息量和一致性基础上，提出了可有效评估属性排序形式的属性层知识的指标，即信息量和有效性。并证实了提出指标的有效性和潜力。     

抽样方法比较研究——以北京市居民通勤时间调查为例

以2005年和2010年两次大样本的北京市居民通勤时间调查为基础,对简单随机抽样和空间分层抽样方案进行研究,对两次抽样结果进行详细比较。结果表明:1)在缺乏先验知识的情况下,抽样调查应该选择简单随机抽样;在掌握了较为丰富的先验知识的情况下,并且研究对象具有空间相关性时,抽样调查选择空间分层抽样更为合理。2)进行空间分层抽样时,通过综合因素进行分层可以提高分层效率,并且使得抽样样本点的布局更加合理。     

基于支持度的多传感器信息融合算法

目前多传感器融合算法大都需要先验知识,而现实环境中常常无法满足。为有效解决这一问题,在信息融合中利用指数衰减函数引入了支持度的概念,进而设计了两种不依赖任何先验知识的基于支持度的多传感器信息融合算法。最后,应用该算法对3部雷达的观测数据进行处理,实验结果表明,该算法有较好的融合效果,并具有计算简单的特点。     

一种基于区域动态轮廓的交互式目标分割算法

研究了以用户与系统之间的交互信息为先验知识的目标分割算法,提出一种基于区域动态轮廓的交互式目标分割算法.采用基于区域动态轮廓的CV模型及形状先验引导进化思想,并引入了基于滤波后图像梯度和Laplace的分段自适应加权算法.为了克服由于对先验差值区域加权而产生的目标轮廓萎缩问题,对所构建的进化模型引入了面积激励项.实验结...     

基于遗传算法的模糊逻辑控制器优化设计

设计了一种新的用于模糊逻辑控制器优化的遗传算法，实现了模糊逻辑控制器参数和结构的同步快速优化。该算法对经典的简单遗传算法进行了改良，设计了一种带区间限制的十进制编码方案，实现了模糊控制器隶属度函数和控制规则的联合编码；并设计了受限分步一致交叉和变异算子，改进了经典赌轮选择法,避免了病态个体产生，加快了收敛速度。通过对典型的一阶和二阶工业对象控制器优化的仿真研究表明，相对于一般的遗传算法，该算法在群体规模较小（20或40）的情况下，能够在20代左右快速收敛到理想结果，并且在进化过程中很少产生病态个体，因此能够在小群体规模下，实现模糊控制器参数和结构的快速同步优化。     

基于先验知识的降维自适应时域滤波器

为了灵活调节时域滤波器各频率处能量以及利用先验知识提高机载雷达抑制杂波、干扰信号的性能,提出一种基于先验知识的降维自适应时域滤波器设计算法。首先结合先验知识估计机载雷达杂波协方差矩阵;然后通过这些信息,设计降维处理中时域滤波器各频率区域的增益;最后利用凸优化思想设计最优时域滤波器。结果表明:设计的时域滤波器通过分配不同区域的能量,保证在地杂波和干扰的多普勒区域处形成深宽凹口,不仅抑制了地杂波,还能够改善位于主杂波区域的压制性干扰,极大提高了机载雷达在复杂环境中检测目标的能力。