基于QPSO的图像分割算法

文章将具有量子行为粒子群优化(QPSO)算法应用到图像分割中,提出了一种新的图像分割算法.新方法基于最佳熵阈值分割技术,用QPSO算法自适应选取分割阈值;仿真实验针对Lena图像分割问题,将标准粒子群优化(PSO)算法与QPSO算法分别独立运行,仿真结果表明,基于QPSO优化的图像分割算法不仅克服了PSO容易过早陷入局部最优值的缺点,而且分割速度更快,是一种更有效的分割方法.     

区间二型模糊关系及其应用

首先给出了区间二型模糊关系的定义及其相关运算,然后在此基础上定义了区间二型模糊相似关系和区间二型模糊等价关系并给出了几个相关的结论,最后给出了它在聚类中的应用.     

基于QPSO和MATLAB优化资金投资组合

量子粒子群优化算法(QPSO)是一种基于粒子群优化算法(PSO)的进化算法,它收敛速度快、规则简单、易于编程实现;Matlab是国际控制界公认的标准计算软件。采用QPSO对资金组合投资的多目标问题进行优化,使用Matlab编程,解决了传统方法难以解决的问题,仿真实验表明采用本方法能对资金投资组合问题提出较好的优化决策。     

基于QPSO的自适应均衡算法

自适应均衡技术能有效地克服光纤信道的色散和光纤非线性等效应引起的符号间干扰。但传统的自适应均衡算法存在收敛速度慢、稳定性差、均衡效果不理想等缺点,从而使自适应均衡器在高速光纤通信系统中的应用受到限制。提出了一种基于QPSO的自适应均衡算法。仿真实验表明,QPSO具有收敛速度快、计算精度高等优点,将其作为自适应均衡器的控制算法可收到很好的均衡效果,优于传统的控制算法。     

基于区间二型模糊逻辑的短期电力负荷预测

针对电力负荷的波动具有强随机性而难以准确预测的问题,引入区间二型模糊逻辑方法以减小预测误差.提出一个区间一型非单值二型模糊逻辑模型,用于一小时电力负荷的时间序列预测,并利用反向传播算法来调节模型输入及规则前、后件的参数.同时,构建一个基于反向传播算法的非单值一型模糊逻辑模型,将其预测结果作为检验性能的基准.仿真结果表明...     

基于模糊粒子群算法的非线性函数优化

针对非线性函数优化问题,提出一种新型的模糊粒子群算法.该算法基于模糊控制器中输入输出的模糊化处理和粒子群寻优的特点.算法在Matlab 2008环境下编程实现,针对几个典型复杂的非线性函数进行优化测试.实现结果表明:模糊粒子群算法是一种简单有效的算法,具有良好的有效性和鲁棒性.     

基于模糊聚类的粒子群优化算法

粒子群优化算法(PSO)的基础上,提出了基于模糊C-均值聚类(FCM)算法的粒子群优化算法.该算法在每次迭代过程中首先通过FCM算法把粒子群体分成若干个子群体,然后粒子群中的粒子根据其个体极值和子群中的最优粒子更新自己的速度和位置值.通过典型复杂函数测试表明,基于模糊C-均值(FCM)的粒子群优化算法的优化性能和效率远远超过基本粒子群优化算法.     

基于粒子群优化算法的模糊C-均值聚类

利用粒子群优化（PSO）算法全局寻优、 快速收敛的特点, 结合模糊C 均值（FCM）算法提出一种新的模糊聚类算法. 新算法用PSO算法代替了FCM算法的基于梯度下降的迭代过程, 使算法具有很强的全局搜索能力, 很大程度上避免了FCM算法易陷入局部极小的缺陷; 同时也降低了FCM算法对初始值的敏感度. 实验结果表明, 与FCM相比本文算法聚类更为准确, 效率更高.     

基于区间二型模糊PD控制规律的中央空调性能试验台控制

空调性能试验台系统主要用于测试空调的制冷性能,是一个耦合性强、滞后时间大、高不确定性的非线性系统。为解决采用PID等传统控制方法控制效果不佳的问题,分析了空调试验台系统的控制原理,建立了试验台系统的数学模型,研究了区间二型模糊PD控制规律,并将其应用于试验台系统。仿真结果表明,区间二型模糊PD控制规律具有较好的控制效果,在强耦合、大滞后的复杂系统中具有广阔的应用前景。     

一种基于量子粒子群算法的模糊c-均值聚类

把QPSO算法与模糊c-均值（FCM）算法相结合提出一种混合模糊聚类算法（QPSO—FCM）,将FCM算法中基于梯度下降的迭代过程用新算法进行替代,能够在一定程度上克服FCM算法易陷入局部极小的缺陷,降低FCM算法的初值敏感度．通过典型的Wine的数据实验结果证明,改进后的新算法具有良好的收敛性,聚类效果也有一定的改善．     

中国南部交通流量预测模型研究

交通流量预测是智能交通系统技术应用的重要组成部分.为提高预测水平,引进基于区间二型模糊神经网络的交通流量时间序列预测模型,给出了基于二型模糊神经网络的仿真算法.并结合广州市某高速公路为例对交通流量进行预测,对比计算了该方法与一型模糊神经网络预测方法的预测结果,仿真表明该系统具有精确性和高可信度,预测准确性明显高于传统的一型模糊神经系统.     

近似质心在区间二型模糊聚类中的应用

针对现有质心求解算法仍具有较高计算复杂度,导致区间二型模糊C均值聚类算法(Interval Type-2 Fuzzy C-Means, IT2FCM)运行速度不理想问题,提出了半数迭代法和一次迭代法两种近似质心求解算法。首先,在直接求解转换点问题质心求解算法(A Direct Approach for Determining the Switch Points in the Karnik–Mendel Algorithm, DA)的基础上,借助二分查找思想,构造出基于二分查找的质心求解算法;接着,以该算法为基础,通过限制查找范围,考虑两个转换点之间关系的性质和计算差值的技巧得到半数迭代法;最后,考虑只进行一次查找得到一次迭代法。在UCI上的5个数据集上(IRIS、SEEDS、WINE、WIFI＿LOCALIZATION和HTRU2)验证了两种算法的聚类性能并没有因为求解的是近似质心而降低;进一步在ANURAN CALLS数据集上构造了8组数据量递增数据用于验证基于不同质心求解算法的IT2FCM和基于提出的近似质心求解算法的IT2FCM运行速度,实验结果表明：基于近似质心求解算法的IT2...     

基于二型模糊逻辑的交通流量预测

提出了一种改进的模糊c均值聚类算法,该算法将模糊聚类的对象从单值扩展到区间,在构造二型模糊系统时,通过对历史数据的学习提取二型模糊规则,克服了专家方法不能对未知领域提取规则的不足.在此基础上,针对智能交通系统,提出一种新的基于二型模糊逻辑的交通流量预测方法.该方法应用区间型二型模糊集具有上下限隶属度函数的性质构造预测区间,适合于处理具有复杂不确定性的情况.通过隶属度函数可以反映出该区间中预测值的可靠性,从而克服了其他预测方法仅给出单值且稳定性不高的缺点.仿真结果表明,基于二型模糊逻辑的流量预测区间具有较高的准确度,其平均相对误差低于6%.     

基于区间二型模糊神经网络反演控制抑制二惯量系统的机械振动

针对带有不确定性和扰动的二惯量伺服系统,提出了一种基于区间二型模糊神经网络的自适应反演控制策略抑制系统的机械振动.首先建立了二惯量系统的动力学模型,设计了反演自适应控制律;其次系统中负载和电机两端未知的扰动变量定义为待估计项,采用区间二型模糊神经网络对其进行估计,给出了基于区间二型模糊神经网络的参数自适应律.基于李雅普诺夫稳定性理论,证明了闭环系统输出跟踪的收敛性,并且跟踪误差可以通过调节控制参数达到任意小.仿真结果表明该方法具有较好的控制性能.      

区间二型模糊语言Z-numbers及其应用

针对区间二型模糊多属性群决策问题,提出了以区间二型模糊语言Z-numbers(IT2FLZNs)为信息环境的群决策方法。首先,在区间二型模糊集和Z-numbers理论基础上提出了区间二型模糊语言Znumbers并定义了其相关运算性质,提出了两个区间二型模糊语言Z-numbers之间的相似度与距离;其次,在专家和属性权重都未知的情况下,根据决策中总体不确定性最小原则,利用相似度构建最优化模型,确定专家和属性的权重,并且通过综合比较各方案的群体效用值、个体遗憾值和亲密度来选择最优方案;最后,通过一个银行流动风险的实例验证所提方法的有效性与可行性。     

Order Relation for Type-2 Fuzzy Values

In this paper an order relation and a ranking method for type-2 fuzzy values are proposed. In order to compare type-2 fuzzy sets, the concepts of satisfaction function for continuous fuzzy values, h-level type-2 fuzzy values and strong order relation are introduced. The proposed method is an approach based on the possibility theory, and it generates a ranking sequence with the greatest possibility. Some properties of the proposed method are also analyzed.     

模糊集值产生式系统的启发式图搜索算法

首先提出了模糊集值产生的系统的概念，然后运用三角范算子，得到了模糊集值产生式系统启发式算法，并对启发式算法的可采纳性给出了证明。     

具有随机扰动机制的改进QPSO算法及其应用

针对原始量子粒子群优化算法(QPSO)在面对复杂多模函数时容易出现早熟和收敛精度低的 情况,提出了一种具有随机扰动机制的改进 QPSO 算法(MQPSO)。在改进算法设计时,首先借鉴了遗传算 法中交叉算子的思想,并结合随机扰动操作,对单个粒子的历史最优位置和全局最优位置进行了重新设定, 以增强算法在迭代后期的收敛性能,同时维持种群的多样性;其次,对QPSO算法中的重要参数收缩-扩张因 子,进行了非线性调整,以提高算法的全局收敛速度和精度。 通过8个测试函数,将 MQPSO 算法与4个现有的改进算法从平均值、标准差和最好取值三个方面进行了对比;进而根据中国证券市场中 15 只股票的历史 数据,分别运用粒子群优化算法、量子粒子群优化算法、布谷鸟搜索、蝙蝠算法和 MQPSO 算法对一类具有最小最大风险的投资组合优化模型进行数值求解。实验表明:MQPSO算法无论在基准测试中还是在仿真应用上,其计算结果在收敛精度和稳定性方面均优于其他群智能算法。     

区间Ⅱ型变论域自适应模糊逻辑控制器

在变论域自适应模糊控制方法的基础上,结合Ⅱ型模糊集较强的鲁棒性和处理不确定性问题的能力,设计了一种区间Ⅱ型变论域自适应模糊逻辑控制器.为了使控制器保持在最优状态,采用粒子群优化算法来优化隶属度函数;然后由Lyapunov方法证明了区间Ⅱ型变论域自适应模糊逻辑控制器的稳定性.对Duffing系统和1维6卷混沌系统的仿真表明,区间Ⅱ型变论域自适应模糊逻辑控制器可以很好地跟踪参考信号,较之变论域模糊逻辑控制器,其可以有效地防止抖震且控制量较小.     

二型模糊系统理论与应用

文章回顾了二型模糊系统理论的发展,详述了二型模糊集合的基本概念和计算方法,重点介绍了系统各基本组成部分的表达式和推导过程以及区间二型模糊系统的相关知识,概述了二型模糊系统的应用条件以及近几年的成功应用案例,最后总结了现阶段存在的问题及发展方向.