基于最优模糊推理的转台控制方法研究

针对飞行仿真转台系统,设计了模糊PID控制器,并采用了最优模糊推理这种新的模糊推理方法。该模糊推理方法将优化和反馈的思想引入推理过程中,依据不同的优化指标进行推理,使推理过程更为合理和有效。以某转台模型为例进行了仿真,仿真结果表明了该推理方法的有效性及模糊PID控制器在转台系统中的有效应用。     

面向普适计算的分布式模糊推理Petri网建模及仿真

普适计算环境通常采用集中式推理机制,加重了推理服务器和网络通信的负担,并且未充分利用终端计算能力。分布式模糊推理Petri网模型对模糊推理Petri网模型FRPN进行改进,采用层次结构,表征推理服务器和终端的推理任务执行;通过引入负载度和负载增长率的概念,在模糊推理过程中监控节点资源占用,弥补了集中式推理的不足。仿真实验表明,该模型较之FRPN模型可显著降低系统负载,是一种有效的分布式推理的规约方法。     

基于ANFIS的飞行器自动着陆模糊控制器设计

首先给出了模糊逻辑控制器设计中的几点共同的基本假设,接着阐述了飞行器降落着陆过程自动控制的模糊控制器AFLC的控制原理,详细分析和设计了AFLC的自动着陆控制模型、状态变量的隶属函数、系统推理规则、模糊推理算法和解模糊算法等。重点对基于自适应神经模糊推理ANFIS的Takagi-Sugeno型AFLC进行了优化分析与设计。最后利用MATLAB的Simulink仿真工具和模糊逻辑工具箱对两种设计方案进行了仿真验证和分析比较。仿真结果表明,两种AFLC设计是有效的,后者性能更优。     

基于动态模糊神经网络的飞行仿真模拟转台控制

给出了一种新型的动态模糊神经网络及其详细的推理过程和参数迭代算法，并应用于高精度飞行仿真模拟转台控制，控制方法结合了神经网络、模糊推理和动态反馈控制的优点，结构简单、收敛速度快、实时性好。实际控制效果表明该控制方法比PID 前馈控制具有更好的控制性能，并且具有更强的抗干扰能力和鲁棒性。     

真值限定的直觉模糊推理方法

针对直觉模糊逻辑推理,提出一种利用真值限定的直觉模糊推理方法,给出了相关的推理合成运算公式。以具体算例验证了该方法的正确性和有效性,表明了推理计算过程的详细步骤。计算结果分析表明,在一定条件下,真值限定的直觉模糊推理方法与直觉模糊推理的基本形方法在相同的前提下可得出相同的结论。真值限定的直觉模糊推理方法的最大优点是更具有抽象逻辑的特点。     

锅炉系统故障诊断模糊推理方法

根据锅炉系统实际运行情况,分析其故障诊断的推理求解过程,提出了专家系统中基于诊断知识的模糊描述方法,并根据诊断规则实例,采用模糊推理方法,阐述故障诊断推理过程中正向推理、逆向推理模糊断言可信度的传递运算方法。     

基于自适应直觉模糊推理的目标识别方法

将自适应神经网络--直觉模糊推理系统(adaptive neuro intuitionistic fuzzy inference system, ANIFIS)引入信息融合领域,提出一种基于自适应直觉模糊推理的目标识别方法。首先,分析了现有目标识别方法的特点与局限性,建立了基于ANIFIS的Takagi Sugeno型目标识别模型。其次,设计了系统变量属性函数和推理规则,确定了各层输入输出计算关系及合成计算表达式。再次,设计了学习算法对网络和规则进行训练修改。最后,以20批典型目标的类型识别为例,分析比较基于直觉模糊推理及ANIFIS推理的输出结果与识别精度。仿真结果表明该方法是一种比较实用、有效的决策融合方法.     

基于案例推理的ICU应急诊断系统

依据应急治疗的医学知识和实践经验 ,综合运用案例推理、模糊推理和缺省推理等方法 ,对重症监护病房中的多种危险病症采取病因和病症相结合的诊治思路进行推理机制的设置 ,建立基于案例推理、模糊推理和缺省推理相结合的 ,能迅速确定重症监护治疗方案的推理模型 .建立了某医院应急治疗系统的原形系统 .     

基于SVM的模糊推理在图像降噪中的建模与仿真

针对图像上的脉冲曝声，用基于支持向量机的模糊推理方法建立噪声检测模型。该建模方法应用支持向量机的学习机制从训练样本中提取支持向量，由支持向量确定模糊基函数，产生相应的模糊规则，建立起模糊推理模型。并依据此设计了一套噪声检测系统。该系统由基于支持向量机的模糊推理子系统和决策子系统组成。其中，推理子系统分别在纵向和横向上检测噪声信息：决策子系统综合纵向横向的信息，做出决策。仿真实验结果表明，所提出的方法可有效地检测并去除噪声，同时保留了图像的细节信息。     

基于神经网络的直觉模糊推理方法

模糊推理是不确定性推理领域的一种很重要的方法.直觉模糊推理基于Atanassov直觉模糊逻辑,具有灵活性、合理性和可信性的优点,但并没有克服推理结果依赖于蕴涵关系的选取及有时不能满足推理一致性要求的缺点.通过理论推导,提出基于神经网络的直觉模糊推理方法,证明了该方法在正规直觉模糊集上满足推理的一致性.通过算例分析,验证了该方法的合理性.     

模糊定性建模与仿真集成实现

定性推理是使用定性模型 ,推理演绎物理系统以获取有用信息的技术 ,在系统诊断、功能行为仿真、产品设计与分析等领域得以广泛应用 .其面对的主要挑战是定性模型构造比较困难 ,仿真效率不高 ,得到有效解的仿真过程代价较大 .本文就此进行了研究 :利用模型片断库和面向对象的方法实现图形化建模环境 ,使得建模过程直观且易操作 ;采用模型定性仿真技术 ,拓展了传统定性仿真算法 ,提高了仿真效率 .文章最后给出软件实现和实例验证 .     

基于模糊证据推理的系统风险分析与评价

针对系统风险分析与评价中面临的模糊不确定风险信息建模问题,以及风险因素信息融合问题,在模糊集理论与证据理论研究的基础上,采用模糊证据推理技术, 提出了基于模糊证据推理的系统风险分析与评价方法的具体算法与处理操作流程.首先通过故障模式及影响分析进行风险识别,采用模糊信度结构模型建立风险不确定性的统一描述框架, 然后通过数据预处理算法、模糊证据推理信息融合算法以及模糊风险排序方法完成风险评价结果计算; 文末以某航天发射场火箭推进剂加注系统风险分析为例,验证了方法的可行性与有效性.该方法定量化分析系统部件的风险程度,为后续风险应对措施的制定提供辅助决策支持.     

基于IFTBN的不确定性时间推理方法

针对模糊贝叶斯网络模型对复杂不确定性时间信息描述和推理方面的局限性,给出了直觉模糊贝叶斯网络的定义,并将直觉模糊时序逻辑理论与贝叶斯网络推理相融合,构建了直觉模糊时间贝叶斯网络(intuitionistic fuzzy time Bayesian network, IFTBN)模型,提出了基于IFTBN的不确定性时间推理算法,较好地解决了态势估计中不确定性时间推理精度不高的问题,提高了军事态势评估系统形成正确战场感知的作战效能。最后通过典型实例验证了该时间推理方法的有效性和优越性。     

Mamdani型概率模糊系统建模方法

针对模糊系统不能有效表示系统中的随机性,给出了一种Mamdani型概率模糊系统的建模方法。该模型不需要领域专家的知识,可以直接从已有数据生成概率模糊规则。相应地给出了一种概率模糊推理方法。概率模糊系统综合了模糊系统的易理解性和概率系统的统计特性,能够对数据中的随机性进行更好地表示和处理。以概率模糊系统在时间序列分析中的应用为例,通过与“查表法”(table look-up scheme) 的比较,说明了所提方法的有效性。     

基于代数的模糊Petri网逆向推理算法

分析了多种模糊Petri网的推理算法优缺点。在此基础上,给出了一个基于代数的模糊Petri网逆向推理算法。此算法充分利用了Petri网的数学理论基础和描述并发系统的能力,其数据结构简单,便于计算机编程处理。此外,其逆向推理思想可以将系统转化为一个只与问题有关的简单的系统,减小空间复杂度。最后举例说明了它的应用。     

基于模糊逻辑的SLAM数据关联方法

提出了一种基于模糊逻辑的同步定位与地图创建(simultaneous localization and maping, SLAM)数据关联方法,该方法计算特征观测和特征估计的误差椭圆,对归一化新息和误差椭圆重叠比例进行模糊化处理,作为模糊系统输入变量,将数据关联结果作为模糊输出变量。通过融合这些特征信息建立模糊规则,进行模糊推理,最终获得数据关联结果。这种方法可以有效表达数据关联中存在的不确定性和模糊性,具有处理多个候选关联假设的能力,并且在实际观测与特征估计值距离较小时减少了误关联的发生,在实际观测与特征估计值距离较大时又避免了丢弃正确关联。仿真实验表明,新算法具有更好的抗干扰能力和鲁棒性,为SLAM的数据关联提供了一条新的途径。     

Differently implicational α-universal triple I restriction method of （1,2, 2） type

From the viewpoints of both fuzzy system and fuzzy reasoning, a new fuzzy reasoning method which contains the α-triple I restriction method as its particular case is proposed. The previous α-triple I restriction principles are improved, and then the optimal restriction solutions of this new method are achieved, especially for seven familiar implications. As its special case, the corresponding results of α-triple I restriction method are obtained and improved. Lastly, it is found by examples that this new method is more reasonable than the α-triple I restriction method.