DFL程序设计语言数据类型的研究

给出了一种动态模糊逻辑（DFL）程序设计语言,拟用来处理动态模糊数据。并在此基础上进一步研究动态模糊数据在计算机中的表示和处理。     

动态模糊逻辑理论在入侵检测技术中的研究

阐述了动态模糊逻辑理论,运用动态模糊逻辑的理论来解决入侵检测中的这些动态模糊数据的问题,介绍了动态模糊入侵检测系统的基本过程。     

DFL在股利分配决策支持系统中的应用

介绍了基于DFL的股利分配决策支持系统的体系结构、功能模块及其实现技术和方法,实现了股利分配决策中动态模糊数据的表示、处理,提出了动态模糊逻辑的算法和推理过程,并成功设计实现了股利分配决策支持系统,初步得到应用,取得一定的社会和经济效益,为人们用计算机处理这类问题提供借鉴.     

基于Java的CUP构造编译器的实现方法研究

介绍了编译器自动生成器的基本原理,探讨了基于Java的CUP及其出错恢复机制,通过设计一个简单计算器,阐述了利用CUP（Constructor of Useful Parsers）构造编译器的方法。     

比例因子对模糊控制器动态性能的影响

影响模糊0控制器动态性能的因素有多方面，如模糊控制规则、模糊推理和模糊判决方法等，其中比例因子（量化因子）对其动态性能有较大的影响。为了探讨各因子的影响，通过Matlab仿真语言对由二阶被控对象构成的模糊控制系统进行了仿真研究。方法是预先选定一组理想的参数（包括被控对象参数和比例因子），分别改变比例因子，观察系统在阶跃信号作用下的响应。最后根据实验结果得出：三个比例因子对模糊控制器动态性能的影响各不相同。同时提出了模糊控制器设计过程中比例因子的选择原则及注意事项。     

比例因子对模糊控制器动态性能的影响

影响模糊控制器动态性能的因素有多方面 ,如模糊控制规则、模糊推理和模糊判决方法等 ,其中比例因子 (量化因子 )对其动态性能有较大的影响 为了探讨各因子的影响 ,通过Matlab仿真语言对由二阶被控对象构成的模糊控制系统进行了仿真研究 方法是预先选定一组理想的参数 (包括被控对象参数和比例因子 ) ,分别改变比例因子 ,观察系统在阶跃信号作用下的响应 最后根据实验结果得出 :三个比例因子对模糊控制器动态性能的影响各不相同 同时提出了模糊控制器设计过程中比例因子的选择原则及注意事项     

滑动窗与修剪技术的动态模糊神经网络方法研究

 提出了一种新型的动态模糊神经网络算法,该动态模糊神经网络的结构基于扩展的径向基网络。其算法的最主要特点是：使用滑动窗技术保持固定长度的数据来调整参数,避免了数据饱和;使用了修剪技术,使得网络结构不会持续增长,避免了过拟合及过训练现象,因而确保了系统的泛化能力。最后通过对血压的控制来验证动态模糊神经网络的逼近能力及所提控制方案的有效性。由仿真结果表明使用滑动窗与修剪技术的D-FNN控制器具有良好的性能。     

动态模糊正规子群

引入动态模糊子群与动态模糊正视子群念,并对动态模糊正规子群进行了特征刻划,给出了与普通子群类似的对应定理.     

动态区间值模糊软集及其决策应用

文章提出了动态区间值模糊软集的概念,定义了动态区间值模糊软集的运算,研究了动态区间值模糊软集的运算性质,给出了动态区间值模糊软集决策方法,通过实例说明了决策方法的可行性与有效性。     

基于动态模糊逻辑的Agent推理模型及稳定性

提出了基于动态模糊逻辑的Agent推理模型的设计,分析了推理模型中各个模块的功能,为Agent推理找出一种新的解决方法;对影响模型稳定性的因素进行分析,并给出基于动态模糊逻辑的Agent推理模型稳定性的判定定理及其简单证明。     

参数选择对模糊控制器动态性能的影响

模糊控制器的动态性能是设计模糊控制器的一个重要指标,在模糊控制器设计中,合理地选择模糊控制器的参数非常重要。本文建立了系统仿真模型,通过Matlab仿真并分析各种控制参数对模糊控制器的控制性能的影响,仿真结果表明只有选择一组最优化的参数,模糊控制器才会发挥出最佳的性能。     

动态模糊事件代数

在数据库中,事件的运算是比较关键的问题．因此本文通过对动态模糊事件的研究给出动态模糊事件代数的基本运算方法．     

数字模糊语义及意象解析

自然语言具有模糊性,模糊语言是一种广泛存在于人类语言交流中的语言现象。数字／词的模糊语义生成了人类思维的模糊性。诗歌中,数字使用频率高且寓意深,解读数字模糊语义必须弄清数字的表义以及它运用于诗歌中的文化意象。本文运用模糊语义的基本原理,通过实例解析,探讨数字模糊语义生成的意象。     

模糊数据的回归模型及其应用

建立了动态模糊数据的时间回归模型 ,得出了线性规划求参和定阶方法 ,并给出了应用实例     

广告英语语用模糊的动态顺应研究

模糊性是人类自然语言的客观属性。研究广告中语用模糊现象是有效创作和解读广告语言的关键所在。语境动态顺应是语言使用过程的核心。广告中模糊语言的语境顺应包括对心理世界、物理世界和社交世界的顺应。     

基于动态模糊数据的运输车队评价系统建模

客户对运输车队派车的评价是一种具有动态模糊性的反馈信息,为了从中获取更为全面合理的统计分析结果,可以利用"动态模糊数据"对其进行表示和处理。文章在简单评价指标体系基础上构建了一个基于动态模糊数据的运输车队评价系统模型。模型中给出了客户评价信息的表示和计算方法,并通过实例对具体的评价信息进行了统计和分析,获得了分析结果,该结果全面有效地反映了客户的评价情况,为运输车队核心竞争力的提高提供了重要依据。     

热力系统模糊控制软件开发系统的研究

为了解决模糊控制器编程复杂和在热力系统的控制中引入模糊控制较为困难等问题,论文采用"软件工程"的设计思想,选择了Tsukamoto等模糊推理算法,用"数据流文件"的方法设计了用于数据交换的动态连接库,成功地开发出了一套模糊控制开发软件系统.系统通过简化模糊控制器的编程工作提高了开发模糊控制器的效率,通过选用成熟的模糊控制算法保证了模糊控制器的可靠性.用系统开发的模糊控制器可以用来控制各种中小规模的对象,效果优于常规控制方法.     

基于GD-FNN的药物注射系统辨识

针对手动控制调节药物注射量缺乏正确性和低效的特点,将广义动态模糊神经网络（GD-FNN）应于药物注射系统辨识。学习算法在动态模糊神经网络算法基础上进行改进,以模糊完备性作为高斯函数宽度的确定准则,避免初始化选择的随机性。同时,该算法能对模糊规则而且能对输入变量的重要性做出评价,从而使每条规则的输入变量的宽度可以根据它对系统性能贡献的大小实施在线自适应调整。通过对药物注射系统的辨识和控制仿真实验表明改进后的广义动态模糊神经网络与动态模糊神经网络相比,可取得更好学习效率和辨识精度。     

基于动态递归模糊神经网络的动态系统辨识

模糊系统和神经网络由于具有逼近任意连续非线性映射的特性而广泛应用于系统的辨识和控制,但是传统的模糊神经网络是一种静态映射,不适用于动态系统的辨识,而现实工程中的控制对象反映的是系统的动态行为.为了提高动态系统的辨识精度,提出了一种新型的动态递归模糊神经网络,并根据动态递归神经网络的数学模型推导其动态反向传播学习算法及其改进算法.仿真结果表明:由于动态模糊神经网络的辨识过程同时利用了系统的当前数据和历史数据,对动态系统的辨识,特别是对具有纯时间延迟动态系统的辨识,较传统模糊神经网络在辨识精度和稳定性方面具有更好的效果.同时,确定网络权值和隶属函数参数初始值的方法可使动态系统的辨识过程具有更快的收敛速度.     

基于动态模糊集(DFS)的专家数据库设计

在专家数据库中有许多事件具有动态模糊性,现借用动态模糊集这个数学工具,给出动态模糊专家数据库的设计方法及评价原则.