试卷诊断的模糊模式识别

依据学习水平指标，对采集到的学生考试试卷利用动态模糊聚类方法，建立了考试试卷诊断聚类问题的标准；基于广义贴近度和模糊模式识别方法，给出了待识别试卷的诊断归类方法；并讨论了试卷的诊断专家数据库系统建立的基本思路，最后给出了一个实例。     

基于核模糊聚类的遥感影像分类

基于模糊模式识别原理和核方法特性,提出了基于核的模糊聚类算法,用核目标函数取代模糊C均值中的目标函数,选用高斯核函数实例研究了模糊核聚类在遥感影像分类中 的应用。结果表明：与传统的模糊聚类算法相比,模糊核聚类算法能够有效改善遥感影像分类效果,从而拓宽了模糊模式识别的应用范围。     

模糊中心聚类的模式识别学习方法

基于一个约束条件下的非线性规划问题的优化计算思想，把模糊中心聚类中计算输入矢量与中心的距离来实现聚类作为一种优化计算问题，证明了模糊中心聚类方法，取一个适当的属函数，其聚类中心vi为模糊聚类中心价值函数的极小值，推导出了基于模糊中心聚类的模式识别的无导师递推学习方法，提出了模糊中心聚类模式分类神经网络结构，该网络可以实现并行数据处理和模式分类的软划分和硬划分。     

复杂过程分析的模糊聚类分类器设计及其性能

本文采用模式识别方法推断烧结矿质量。在给出模糊系统聚类分析法基础上，用软件实现了基于模糊聚类分类器和动态聚类分类器，并用现场实测的样本采用“留一法”分别对这两种分类器性能进行检验。结果表明：模糊聚类分析法对于先验知识较少，样本量不大时，性能较佳。     

基于因果聚类和模式识别的模糊预测方法及其应用

基于因果聚类和模式识别的模糊预测方法，是将企业待预测时段的运行状况与历史上的运行模式相比较，根据“最大隶属原则”将待预测时段的运行状况归入某一运行模式，利用此模式的模糊数对预测量进行预测。     

汽轮发电机组转子振动故障的模糊聚类分析

针对汽轮发电机组多个振动故障与多个振动信号之间综合关系研究的不足，阐述了模糊聚类分析的理论、方法及聚类效果的判别原则，并将其应用于汽轮发电机组转子振动故障的诊断研究中．提出了合适的聚类参数，从而对多故障发生与多故障特征情况下的故障进行分层，指出应优先诊断的范围，从而使诊断工作量和诊断时间大为减少．理论计算与现场检查结果相符，并且与神经网络方法相比，在综合判断振动故障方面显示了优越性     

可变模糊聚类及模式识别统一理论与模型

提出了可变模糊聚类及模式识别的统一理论与模型.统一模型的特点是可变模糊模式识别模型为可变模糊聚类模型的特例.给出了可变模糊模式识别模型的4种参数组合:(1)α=1,p=1;(2)α=1,p=2;(3)α=2,p=1;(4)α=2,p=2.给出了c=2时模糊模式识别4种优选决策模型之间的关系.统一理论与模型可以提高模糊聚类、模式识别、优选决策的可靠性.     

基于减法聚类的自适应模糊神经网络评定织物起皱等级

提出了一种基于减法聚类的自适应模糊神经网络，用于织物起皱等级评定．首先利用减法聚类方法确定模糊神经网络的结构，再结合模糊推理系统进行模式识别，并详细介绍了其基本原理和学习算法，最后引入4种起皱特征参数对真实织物进行验证．实验表明，该方法有效且可行．     

基于模糊聚类-模糊模式识别的复合材料高温机械性能评价

将模糊聚类和模糊模式识别相结合的识别方法应用于具有多模糊特征变量的复合材料高温机械性能的识别中.对给定特征的复合材料进行模糊分类,建立群体模式.通过模糊模式识别在模式库中对检验样本进行匹配,实现对未知材料的聚类识别.结果表明:对于多因子相关的复合材料性能,两种方法的结合是有效可行的,可以满足经济性和准确性的要求.     

基于核空间的模糊聚类方法在储层预测中的应用

基于核空间的模糊C均值聚类方法是一种模式识别的新方法。在地震属性聚类处理时常常会遇到非超球体数据以及非线性类间边界等问题,而传统的模糊C均值聚类方法无法行之有效地解决。将核空间方法引入传统的模糊C均值聚类方法中,并应用于储层预测。针对地震属性聚类问题中不同属性对于储层的敏感性不同,将特征权重和模糊指数等参数加以优化,提高新的模糊聚类方法的储层预测效果。对实际资料的计算与分析结果表明,新的基于核空间的模糊C均值聚类方法可以更准确地刻画碳酸盐岩含气储层边界。     

基于HHT和FKNN的动调陀螺仪故障诊断研究

动调陀螺仪是一种重要的、典型的和复杂的机载机电设备。针对动调陀螺仪的故障结构特征,提出一种基于希尔伯特-黄变换(HHT)和模糊Kohonen神经网络(FKNN)的动调陀螺仪故障诊断模型。首先,在对动调陀螺仪进行故障模式与影响分析的基础上,明确了故障模式及特征参数;针对特征参数中的随机信号,采用希尔伯特-黄变换进行特征提取;然后,在分析Kohonen神经网络结构、原理及不足的基础上,提出一种模糊Kohonen神经网络诊断模型;最后,通过诊断算例进行分析验证。结果表明所提出方法在动调陀螺仪故障诊断中具有较高的正确诊断率。     

一种柴油机燃油系统故障诊断的新方法

提出一种基于小波变换和模糊C-均值聚类分析的柴油机燃油系统故障诊断方法.对测得的柴油机高压油管压力波形进行小波变换,提取了反映故障状态的5个特征参数.给出了模糊C-均值聚类算法的原理及一般步骤,指出用划分系数、划分熵和分离系数可以评价模糊聚类的有效性.利用模糊C-均值聚类算法建立标准故障特征模式,通过待识样本与标准模式的贴近度计算和比较,可以完成故障模式的模式识别.该方法应用于柴油机燃油系统的典型故障诊断中,测试表明采用小波分析和模糊C-均值聚类分析后,提高了判别故障的准确性.     

汽轮鼓风机组模糊诊断系统的研制

首先介绍旋转机械故障诊断的基本原理和几种典型故障的频率特征，然后阐述了诊断的实质与方法及模糊诊断的实现，最后重点介绍系统的设计思想、功能和特点，并给出了分析诊断的流程图．     

粒子群优化模糊聚类算法在煤气鼓风机组振动故障诊断的应用

针对模糊C均值聚类算法容易陷入局部极值和对初始值敏感的缺点,提出了一种粒子群优化模糊聚类算法,该算法利用粒子群优化算法寻找最优聚类中心,运用WFCM进行加权模糊聚类,能较大提高聚类的有效性;将该算法应用于煤气鼓风机组振动故障诊断中进行诊断仿真,结果表明:该算法较大提高了故障诊断的正确率。     

模糊数学在汽车故障诊断中的应用

汽车故障征兆与故障原因间的关系是模糊的,为此,将模糊数学方法引入到汽车故障诊断中,建立汽车典型故障诊断的数学模型,提出由历史数据及专家优序数综合确定模糊隶属度的方法,建立模糊诊断模型,并在计算机上实现汽车故障的模糊诊断.     

基于模糊数学的液压挖掘机故障诊断

为快速诊断出液压挖掘机产生的故障原因,构建了液压挖掘机故障诊断的模糊数学模型.通过经验数据隶属度矩阵和专家优序数隶属度矩阵计算出故障诊断原因向量,由最大隶属度原则得到最终故障原因.将此方法运用于SWE50型挖掘机液压系统故障中,顺利找出故障原因是液压泵磨损,泵油压力偏低.     

模糊数学在工程机械故障诊断中的应用研究

对工程机械故障现象进行了分析,运用模糊数学原理建立了故障模糊矩阵、故障诊断的数学模型、理想的故障模式和诊断方法,在此基础上,通过实例,给出了具体的诊断过程。     

基于模型的故障诊断中的模糊建模和推理

分析了基于模型的故障诊断方法的原理和特点以及其他故障诊断方法（基于规则、基于人工神经网、基于案例）的局限性．针对基于模型的故障诊断,提出了运用人工神经网和遗传算法的模糊建模方法,简化了建模复杂性．给出了基于模糊模型的故障诊断推理方法,从而能有效地处理复杂系统的故障诊断     

基于聚类和模糊神经网络的故障诊断

模糊神经网络能够发挥模糊逻辑和神经网络的特性,在武器装备的故障诊断中应用越来越广泛。文中提出了一种基于聚类和模糊神经网络的故障诊断模型,该模型首先通过基于关系度的聚类方法得到模糊神经网络的初始结构,并用梯度下降法对网络的参数进行修改,以得到泛化能力好的诊断网络。仿真结果表明该模型是有效的。