基于Mamdani模糊逻辑系统的一类未知混沌系统的同步控制

针对一类既含有未知参数又含有不确定非线性项和外界干扰的混沌系统,基于Mamdani模糊逻辑系统的万能逼近性和参数自适应方法,文章提出了一种带有参数自适应律的驱动-响应同步控制方法,并实现了未知混沌系统的渐近同步。其中,利用先验知识构成的模糊逻辑系统被用于逼近混沌系统中的非线性不确定项,而混沌系统中的未知参数则通过自适应方法进行在线估计。在同步控制器设计中,参数自适应律的个数与模糊规则的数目无关,表明该同步方法不仅减少了在线计算量,而且使基于先验知识产生的模糊规则所构成的模糊逻辑系统具有更广泛的应用。最后通过算例说明了该方法的有效性。     

基于粗集理论的分类关联规则挖掘研究

认为数据量的巨大和高维、用户交互与先验知识的利用等等是知识发现领域面临的问题和难点 .粗糙集理论是一种具有模糊边界的集合理论 ,它作为研究知识发现的新型工具 ,能严格地处理不精确数据的分类问题 ,被广泛应用于不相容决策表中的规则提取过程中 .针对粗糙集理论中属性约减和属性值约减这两个重要问题进行了研究 ,并介绍了数据集中挖掘分类规则的基本原理 ,同时利用 RS理论中核和核值的概念 ,提出了一个在数据集中发现没有冗余属性的最小归纳依赖关系并简化决策系统的数据挖掘算法 ,并应用一简单的例子说明如何在数据库中发现分类规则 ,实验结果表明此算法可以大大提高系统潜在知识的清晰度     

基于先验知识的单输入规则模块连接区间二型模糊控制器的设计

为解决单输入规则模块连接区间二型模糊控制器的设计缺少系统化方法的问题,提出了一种利用先验知识中所包含信息来系统化地构建单输入规则模块连接区间二型模糊控制器的方法.考虑了3种类型的关于被控系统的先验知识:被控系统的反对称性、单调性以及闭环系统的局部稳定性,并将这些先验知识转化成了对单输入规则模块连接区间二型模糊控制器参数的约束.将所提方案应用到了倒立摆系统的稳定性控制上.倒立摆系统控制器的设计过程表明:这些先验知识有助于系统化地设计单输入规则模块中的模糊规则,并能减小控制器参数的可行搜索区域.仿真结果验证了所提方案的有效性以及先验知识在控制器综合过程中的有用性.     

一种粗糙模糊神经网络分类器及其应用

提出了一种粗糙模糊神经网络分类器的模型。其过程为:利用粗糙集理论获取分类知识,根据训练样本建立决策表,进行决策表属性值离散化、属性约简和分类规则的提取;依据约简后决策表的属性、经模糊化处理的属性值及分类规则构造粗糙模糊神经网络分类器。该分类器可以有效地克服粗糙集规则匹配方法抗噪声能力和规则泛化能力差的缺点;同时可简化神经网络的结构,加快网络的训练速度。并详细介绍了该分类器用于汽车车牌字符识别的步骤和实验结果。     

一种改进的基于模糊案例推理方法及其在分类中的应用

针对基于特征权值的相似性模型在相似案例搜索上的局限性,通过汲取模糊规则在捕获领域知识上的有效性和灵活性,提出了一种改进的基于模糊案例推理方法。首先通过确定特征变量取值区间及对特征区间的模糊划分,直接从数据中学习规则;然后计算启动强度并合并规则得到分类器;最后通过计算类别强度,实现对未知案例的分类。3组UCI标准数据集上的实验结果表明,此方法不仅学习时间短,而且可以利用更少的样本获得更好的分类效果。     

提取有效规则的关联分类算法

针对关联分类算法产生的规则普遍存在分类器分类精度、效率低的问题,提出了一种提取有效规则的关联分类算法--ACDER算法.首先定义了剩余支持度和剩余置信度,然后通过计算规则剩余支持度和剩余置信度建立了分类器并进行剪枝,以达成对分类尽量少且最有效的规则构成分类器,确保分类器中不存在任何冗余规则和冲突规则.在8个数据集上的测试结果表明,所提算法的平均分类精度比关联规则算法提高了4.15%,而在所有数据源分类器上的规则数却减少了54%.     

最短特征线段多分类器系统设计

为提高多分类器系统分类的性能,设计了一种使用最短特征线段分类器的多分类器系统。依据最短特征线段分类算法工作机理,利用特征线段长度表征样本隶属于各个类别的可能性,即模糊隶属度,对成员分类器输出形式完成由摘要级至度量级的重新建模,更多地保留输出细节以减少信息损失,进而利用基于模糊的证据融合规则实现成员分类器的度量级融合,通过隶属度到mass函数的转换,利用模糊-证据融合规则实现多分类器系统的构造,进一步提高了多分类器系统分类性能。采用人工数据集和UCI数据集设计了对比实验,实验表明,与其他邻域型分类器构造的多分类器系统相比,新多分类器系统能有效提升分类正确率。     

基于粗集理论的分类关联规则挖掘研究

认为数据量的巨大和高维、用户交互与先验知识的利用等等是知识发现领域面临的问题和难点。粗糙集理论是一种具有模糊边界的集合理论，它作为研究知识发现的新型工具，能严格地处理不精确数据的分类问题，被广泛应用于不相容决策表中的规则提取过程中。针对粗糙集理论中属性约减和属性值约减这两个重要问题进行了研究，并介绍了数据集中挖分类规则的基本原理，同时利用RS理论中核和核值的概念，提出了一个在数据集中发现没有冗余属性的最小归纳依赖关系并简化决策系统的数据挖掘算法，并应用一简单的例子说明如何在数据库中发现分类规则，实验结果表明此算法可以大大提高系统潜在知识的清晰度。     

模糊前向神经网络在瓦斯涌出量预测中的应用

为解决多输入单输出数据集的建模预测问题,提出一种基于Mamdani型模糊系统和前向神经网络的模糊神经网络,实现了瓦斯涌出量的建模预测.首先由采样数据生成模糊规则,明确了前向神经网络的网络结构.在Mamdani型模糊系统中提取出了隐含层神经元激励函数,并据此确定了模糊前向神经网络的表达式.然后对BP学习算法进行了改进,得到了权值直接确定的矩阵式.最后在瓦斯涌出量预测中,利用主成分分析法选取了较为重要的3个因素.仿真实验表明模糊前向神经网络具有较高的建模和预测精度.     

基于遗传算法和决策树的肿瘤分类规则挖掘

提出了一种从肿瘤的基因表达数据挖掘肿瘤分类规则的方法. 首先用Bhattacharyya距离指标和相关性分析去除分类无关基因和冗余,然后以决策树作为分类器,用遗传算法搜索所得的特征空间,优化分类精度和分类模型的复杂度. 运行多次得到多个分类树和多组分类规则,由此构建组合树分类器在测试集数据上检验分类效果. 在结肠癌基因表达数据上的实验结果表明了分类规则挖掘方法的有效性和可用性.     

高校园林绿化之我见

文章结合多年来的工作经验 ,阐述了搞好园林绿化应注意规划设计、规范管理、资金高投入几个方面的规范到位     

混凝土楼面裂缝的分析

分析了现浇钢筋混凝土楼板裂缝的各种成因,并针对不同的裂缝提出了相应的预防措施和处理措施.     

浅议输电线路故障的查找方法

电力线路运行部门最难处理的故障是解决线路跳闸问题.针对如何尽快找到线路故障点的问题,对如何有效地组织输电线路故障查找工作进行了探讨.     

浅析工程量清单计价与定额计价的区别

从工程计价方法、计量单位、计价格式3个方面对比分析了工程量清单计价与传统定额计价方式的区别,指出实行工程量清单计价,企业可以按照自己的个别成本参与市场竞争,从而使建筑市场的竞争更加公平合理。     

关于地球中反中微子信号的研究

介绍了地球中反中微子的产生方式,并对反中微子的探测方式进行了说明.通过对能量分布函数的假设,研究了214Bi衰变产生反中微子的特有信号,并描述了偏移参数t对信号的影响.     

浅议网络背景下的图书馆员素质

论述了网络背景下对图书馆员素质要求的变化,分析了网络环境下图书馆员应具备的素质和目前图书馆员存在的问题,提出了提高图书馆员素质的方法。     

浅析税收对经济的影响

从税收对某种物品或劳务的市场需求与市场供给的影响,税收对消费者行为和生产者行为的影响等方面,分析了税收对微观经济的影响;从弥补市场失灵,调节收入分配和财富占有状况,调控社会总需求等方面,分析了税收对宏观经济的影响。     

金属表面清洗剂的研制

通过20种油溶性表面活性剂的复配，筛选出适用于煤油基清洗剂的4种最佳表面活性剂。采用正交实验确定清洗剂的最佳配方及适宜温度，该煤油基清洗剂具有高效、低泡等特点。     

浅议加强工程质量监督

根据2002年以来山西省工程质量监督巡查情况,就今后各级质检站如何加强工程质量监督和指导,进一步提高山西省工程质量整体水平,提出了一些建议。     

基于ATM的拥塞控制机制研究

宽带通信网的拥塞控制是流量控制（称为业务量管理）的一个重要组成部分,拥塞控制既要保证网络不发生拥塞,又要提高带宽的利用率.通过对宽带网络中各种拥塞控制功能和实现策略的研究,指出了网络流量的高突发性以及不可预测的网络时延,应是控制算法设计中的难点,而提高网络利用率,综合、公平性是研究的最终目的.