关节机器人轨迹跟踪模糊聚类控制算法

为实现机器人运动轨迹的精确控制,将模糊聚类算法应用到关节机器人的运动轨迹控制中.解决了机器人运动过程中速度信息获取不准确,从而影响机器人的动态性能的问题,提高了机器人的控制精度.     

Web日志模糊聚类算法的研究

本文提出了一种新的Web事务模糊聚类算法．给出了新的Web事务定义和相异度定义，聚类准则函数是所有样本与C个代表中心的相异度之和，我们的目标是使这个聚类准则函数最小．同时给出了改进算法．经过试验证明，改进的算法更有效．     

一种基于模糊聚类的可解释性建模方法

提出一种基于模糊聚类的可解释性建模方法.利用提出的一种含有熵的聚类有效性函数来评价模糊聚类方法的有效性和可解释性,从而确定模糊规则数和模型前提参数,然后利用最小二乘法来辨识模型的结论参数,最后采用梯度下降法来调整模型的参数.该方法应用于Box-Jenkins 数据仿真实例,仿真结果表明该方法不但能保证系统的精确性,还具有很高的可解释性.     

基于模糊聚类的材料力学性能确定方法

采用模糊聚类方法,确定了在用压力容器缺陷评定中断裂韧度的代用数据,结果与试验数据相符,且与其它选用原则和确定方法的结果一致。     

Boole矩阵法模糊聚类在地形图数据挖掘中的应用

Boole数形成的λ-截矩阵Rλ能有效的对模糊相似矩阵进行分类,其分类结果与传递闭包法模糊聚类结果一样.但相比传递闭包法,在大容量数据应用中,Boole矩阵法在计算机编程时更容易应用.将Boole矩阵模糊聚类的方法应用在地形图数据分析中,使分析聚类在计算机应用上更容易.     

机器人精确轨迹跟踪的一种新算法

本文着重研究了如何提高工业机器人实时轨迹跟踪精度的问题,建立了一种新的精确轨迹跟踪算法。并以PUMA-560机器人为例,对该算法进行了计算机仿真验证。     

基于加权特征的无监督模糊聚类入侵检测研究

鉴于网络入侵检测数据样本特征属性的异构性及贡献率不同,提出一种加权特征的异构数据相似性度量法来反应网络数据样本间的相似程度.针对基于模糊C-均值聚类的网络入侵检测算法聚类数目难以确定的问题,提出了一种自动确定最佳聚类数的无监督模糊聚类入侵检测算法.通过KDDcup1999数据集的仿真对比实验,结果表明本文算法能找到最佳...     

基于模糊迭代学习控制的机器人轨迹跟踪

针对机器人的强耦合性、非线性、时变性等难以控制的特点,本文提出模糊迭代学习的控制策略,对机器人关节和转角进行跟踪控制,并且将跟踪控制结果与迭代学习控制进行对比.仿真结果显示,在相同迭代学习次数下,模糊迭代学习控制能够更好地跟踪预定轨迹,具有良好的控制性能.     

基于约束模糊聚类思维的网络入侵检测方法研究

提出一种基于约束模糊聚类思维的网络入侵检测方法,首先对疑似入侵数据进行预处理,将网络数据分割为若干区域,将数据分配至对应的区域中,以区域为单位实现分类;通过区域进化法,以模糊聚类的思想为约束,利用文档中类标签信息引导区域的进化过程,用得到的结果对网络中的未知数据进行迭代分类,以实现网络入侵检测.实验结果表明,与传统方法相比所提方法检测精度高,所需时间更短.     

非线性系统的广义模糊控制

提出了一种基于T-S 模糊模型的非线性系统的鲁棒跟踪控制方案. 首先将系统的模糊模型等价变换为广义系统模糊模型,然后设定跟踪性能指标,结合线性矩阵不等式方法设计了鲁棒跟踪控制器. 该方法不仅减少了求解复杂度,而且因减弱了对待定矩阵的限制而降低了保守性. 将该方法应用于倒立摆系统,实现了角度和角速率的 精确快速跟踪控制,从而表明了方法的有效性.     

多输入多输出非线性系统的间接自适应模糊跟踪控制

针对多输入多输出非线性系统,把自适应模糊控制和自适应模糊辨识结合起来,提出了一种间接自适应模糊控制方案.由跟踪误差和辨识误差给出了参数调节规律,两种误差同时调节参数改善了系统性能.应用推广的模糊逻辑系统来估计多维未知函数,补偿器可抵消模糊逼近误差和外部扰动.控制方案保证了系统的稳定性,实现了跟踪.     

非线性系统的鲁棒自适应模糊轨迹线性化控制

针对一类非线性多输入多输出不确定系统,基于小增益理论提出了鲁棒自适应模糊轨迹线性化控制方法。利用T-S模糊系统逼近未知干扰和不确定性因素,采用Lyapunov方法及小增益理论证明了闭环系统所有信号一致最终有界。该算法自适应律的学习参数仅有1个,便于工程实现。最后利用本文提出的控制方案设计了空天飞行器飞行控制系统,仿真结果表明了控制方案有效性和鲁棒性。     

基于遗传算法的可变加权FCM聚类方法改进研究

模糊C均值聚类(FCM)应用广泛,但是它容易陷入局部最优,且对初始值很敏感.利用遗传算法对模糊聚类中聚类中心的个数和聚类中心的选取进行了确定,然后在FCM法中引入指标权重,并给出迭代公式和相应算法.实验结果表明,该方法可以在一定程度上避免FCM算法对初始值敏感和容易陷入局部最优解的缺陷,使聚类更合理,效果很好.     

基于模糊直接转矩控制的电动汽车稳定性研究

电动汽车同传统汽车在控制方式具有较大的不同,为提高电动汽车行驶稳定性,提出根据最优滑转率结合模糊控制的方法,来提高汽车的稳定性;首先将路面状况以及汽车加速度作为模糊输入.用模糊推理的方法推断出期望转矩.再次利用模糊控制,将期望转矩输出同电机的内部参数作为输入量,设计了模糊算法,其有效提高了控制的精度和减少了输出的转矩脉动;采用基于12区间的直接转矩法控制电机,具有较小的输出转矩脉动,能快速的对电机输出转矩做出调节;最后用仿真的方法验证了这种方略可以提高汽车在多种情况下的稳定性.     

直觉模糊集的新相似性测度

相似性测度是度量两个直觉模糊集相似程度的重要方法.文章给出一个新的直觉模糊集相似性测度,讨论该相似性测度的一些性质及得到利用该相似测度对直觉模糊集进行聚类的一般步骤,最后通过实例验证了该方法的有效性。     

基于模糊控制的电梯群控系统算法的设计

提出了一种多目标的模糊控制算法,介绍了算法的设计思想和实现,并给出了算法的验证.通过验证表明,该算法能实现有效的派梯.