基于神经网络的模糊关系方程解法

借助于神经网络的学习功能，从一个简单的数学神经网络出发，设计出有限集上模糊关系方程解法，可以方便地求出这种方程的最大解和全部极小解。此外，该算法与目前的算法相比更易于编程。     

完备格上模糊关系方程的研究进展

从理论研究的角度总结了模糊关系方程30余年来的研究进展,内容包括:完备Brouwer格上sup-inf合成模糊关系方程的极小解及方程的解集,其中包括论域有限时完备Brouwer格上模糊关系方程的极小解及方程的解集以及论域无限时完备Brouwer格上模糊关系方程的极小解及方程的解集;完备Brouwer格上inf-α合成模糊关系方程的极大解及方程的解集;格上元素的分解与模糊关系方程的极小(大)解的关系;最后,介绍了MV-代数上的半线性空间及定义在其上的模糊关系方程.     

BL-代数上sup-~*合成模糊关系方程的极小解与算法

研究了定义在BL-代数上模糊关系方程A⊙X=B(其中"⊙"表示sup-*合成,A=(aij)I×J为已知系数矩阵,B=(bj)j∈J为已知行向量,X=(xi)i∈I为未知行向量,I,J为有限集)的极小解及其算法.首先讨论了极小解与Binding分量的关系,极小解与无冗余覆盖的关系,证明了极小解与无冗余覆盖之间是一一对应的,然后给出了通过找无冗余覆盖求方程所有极小解的算法.     

一类模糊关系方程的求解问题

研究了一类基于泛逻辑蕴涵算子的模糊关系方程的求解问题,给出了解的存在性准则和求解步骤.     

直觉模糊关系方程

介绍了直觉模糊集、直觉模糊关系及其合成;合理的建立直觉模糊关系方程,并对其解进行讨论研究.给出了直觉模糊关系方程相容的充要条件及求最大解的方法;进一步还讨论了在有限论域上基于拟极小解的直觉模糊关系方程的全体解集.     

完备Brouwerian格上Fuzzy关系方程极小解存在的一 …

在完备Ｂｒｏｕｗｅｒｉａｎ格上证明如果方程．．．．的角集Ａ非空且ｂ有不可约既分解，则↓ＡＸ∈Ａ２，至少存在Ａ２的一个极小元Ｘ＊满足Ｘ＊≤Ｘ。     

基于QL-蕴涵的Min-implication模糊关系方程的分解与求解

在有限论域上首先给出θFuzzy关系方程的分解,然后针对NQL 蕴涵θ探讨了θFuzzy关系方程的求解问题.基于解矩阵给出了解存在性的几个新判据.在θFuzzy关系方程A θr=b的解集ζ(A,b)非空时,证明了对每一个r∈ζ(A,b),存在ζ(A,b)中的极大元r ,使得r ≥r.     

完备Brouwerian格上Fuzzy关系方程极小解存在的一个充分条件

在完备Ｂｒｏｕｗｅｒｉａｎ 格上证明如果方程∨ｉ∈Ｊ（ ａｉ ∧ｘｉ） ＝ ｂ 的解集Ｘ２ 非空且ｂ 有不可约完全并既分解，则Ｘ∈Ｘ２ ，至少存在Ｘ２ 的一个极小元Ｘ＊ 满足Ｘ＊ ≤Ｘ．     

微格课程成绩评定与模糊关系方程的解

首先定义了模糊关系方程的e极小解,然后给出了利用模糊神经网络寻找max-min合成有限模糊关系方程的一个e极小解的算法,证明了算法的收敛性.最后把模糊关系方程的解应用于大学微格课程成绩的评定,并用算例进行了说明.     

基于神经网络的模糊控制

从最优化角度出发，用神经网络解决模糊控制系统的规则提取问题，给出了可靠的基于ＢＰ算法的神经网络学习过程。讨论了模糊子集个数的选取与系统复杂性、精确性之间的关系。     

离散时间最优控制问题的一种神经网络新解法

根据人工神经网络理论提出了一种处理最优控制问题的最新思想，即由每一采要时刻系统的输入和响应，快速训练产生一模型网络，并由ＬＱＲ理论直接构造最优反馈策略，和以往研究不同，这里不需要任何离线学习，因而避免了收集离线学习所需数据的困难，可以实现时控制，充分体现了智能控制的特点。     

基于Takagi-Sugeno模型的模糊神经网络的学习算法

选用正态函数作为模糊变量的隶属函数 ,给出了基于Takagi_Sugeno模型的模糊神经网络的用于学习的性能指标 ,并对其性质进行了分析 .在此基础上将二阶段变半径随机搜索法用作模糊神经网络的学习算法 .这种方法简便易行 ,可使模糊神经网络达到较高的精度 .该文给出了神经网络记忆容量的定义并求出了基于TS模型的模糊神经网络的记忆容量 .     

采用神经网络和遗传算法组合的自学习模糊控制器

本文提出一种新型的、采用神经网络和遗传算法组合自学习构造模糊控制器的方法。该方法将神经网络的实时增强学习能力融合于遗传算法的全局搜索中,提高了系统的收敛速度、实时学习能力和控制性能,而不需要提供系统动力学知识和先验控制经验。作者以倒立摆系统和家用空调器作为控制对象,通过仿真计算检验了该方法的有效性。     

基于模糊关系方程组的解构造的模糊控制器

基于若干条模糊规则的模糊推理的数学本质是将有限个模糊集之间的对应延拓成整个模糊空间上的映射,sup-*合成推理算法和inf- →合成推理算法都是实现这种延拓的有效途径.研究了: 1) 基于一种sup-*合成的模糊关系方程组Ai⊙mR=Bi (I=1,…,n),给出了最大解(最优近似解)的公式,并将此最大解用于构造模糊控制器,证明了以此解构造的模糊控制器具有插值函数的泛逼近性; 2) 基于一种inf- →合成的模糊关系方程组Ai⊙mR=Bi (I=1,…,n),证明了在模糊划分意义下解的存在性,给出了最小解的公式,并将此最小解用于设计模糊控制器,证明了以此解构造的模糊控制器具有插值函数的泛逼近性.由于合成运算中引进了一种连续可变的T范数和蕴涵算子,即Schweizer T范数和Schweizer蕴涵算子,因而得到了2个基于已知模糊规则的具有良好柔性和泛逼近性的连续可变的模糊控制器簇的构造方法,这个结果对模糊系统设计与优化有重要意义.     

Banach空间中混合型非线性积分──微分方程的最大解和最小解

在弱序列完备的Ｂａｎａｃｈ空间中，利用推理论和单调迭代方法，研究了混合型非线性积分－微分方程初值问题最大解和最小解的存在性。其结果改进和推广了许多已知的结果。     

基于模糊控制的无线传感网络路由算法研究

针对无线传感网络(Wireless Sensor Network,WSN)的特点,结合中转节点本身的因素,将模糊控制算法引入到WSN网络路由算法中,把节点的信号接收强度指示(Received Signal Strength Indication,RSSI)和电池电量进行模糊化处理,由模糊解构建一个新的路由度量,并将其引入到路由算法中计算路由,以避免过度使用链路质量较差的节点。实验仿真表明,引入模糊控制的方案,能够较好地平衡各个节点的能量消耗,整个网络的使用寿命有所提升。     

Banach空间中非线性积分微分方程的可解性

在序 Ｂａｎａｃｈ 空间中,通过给出新的比较定理研究了二阶非线性积分微分方程初值问题的最大解和最小解,并得到了解的迭代逼近列．