基于机器视觉的除草机器人杂草识别

根据杂草颜色特征,提出了新的图像分割算法,在RGB空间直接将杂草从土壤背帚中分割出来。首先顺序搜索图像中每一个像素点,如果当前像素RGB值中G〉R且G〉嚣,则将该像素值置1（杂草）,否则为0（背景）,从而完成图像分割。然后采用8邻域消除孤立点,并确定杂草区域位置。利用VisualC＋＋开发了除草机器人杂草识别软件,设计了除草机器人结构模型。试验表明,该分割算法实时性好,可有效识别出杂草,并能够适应户外自然先变化。除草机器人机械臂能够准确定位,完成除草动作。     

采用模糊Petri网的形式化推理算法及其应用

以模糊Petri网为工具，研究了多种约束条件下的人类知识和推理过程的表示方法．在此基础上，将模糊Petri网与矩阵运算相结合，给出了模糊推理过程的形式化推理算法．算法考虑了推理过程中的众多约束条件，包括命题在规则中的权重、变迁触发的阈值、规则的可信度以及多结论规则等，将复杂的推理过程采用矩阵运算实现，充分利用了模糊Petri网的并行处理能力，使模糊推理过程更加简单、快速和易于实现。     

故障诊断专家系统中的模糊推理算法

目的　研究故障诊断专家系统的模糊推理算法。方法　将正常推理和臆测推理中多种情况分开处理,采用反向符号推理和正向数字推理相结合的方法,并利用模糊理论设计证据输入接口。结果　提出了一种故障诊断模糊综合推理算法,开发了FMS故障诊断专家系统。结论　理论分析及应用表明,该算法在故障诊断领域具有通用性和高效性。     

FMS故障诊断专家系统推理算法的研究和实现

采用反向符号推理和正向数字推理相结合的方法 ;研究适合于故障诊断专家系统的模糊推理算法 ,同时应用神经网络算法 ,解决多种有效的推理问题。提出了一种故障诊断模糊综合推理算法 ,开发了FMS故障诊断专家系统。理论分析及应用表明 :该算法在故障诊断领域具有通用性和高效性特点。     

锅炉水冷壁管故障诊断专家系统研究

对锅炉水冷壁管失效机理作一般分析,总结出五大类１６ 种水冷壁管失效机理,并分析导致水冷壁横向裂纹的主要原因．使用面向对象的方法对水冷壁管故障诊断问题进行分析,研究了基于产生式规则、适合于不精确推理的规则表达方法,给出了诊断推理过程中的规则匹配及置信度传递算法,采用简便合理的数据结构,使用Ｃ语言实现了规则的表示和推理机制．给出了一个用Ｂｏｒｌａｎｄ Ｃ＋ ＋ ｆｏｒ Ｗｉｎｄｏｗ ｓ 开发的实用锅炉炉管故障诊断专家系统     

模糊C-均值聚类分析系统设计与实现

采用模糊C-均值技术设计了工业监控数据聚类分析系统，给出了聚类算法及实现步骤，采用VC＋＋程序来实现，通过．实验测试和实例数据分析，表明该聚类算法针对工业监控数据存在不确定性、有噪声及多模态性等特点有较好的鲁棒性和适应性。     

智能化系统的有机组合推理及优化

智能化系统中推理是其中的重要组成部分，推理算法决定了系统智能化水平的高低。针对智能化系统的推理，利用专家系统推理、模糊逻辑推理、神经网络推理的互补性，提出了由专家系统、模糊逻辑、神经网络有机结合构成的组合推理及优化的技术，充分发挥各个推理的优势和克服单一推理的不足。采用公用专家知识库供各个推理的有机组合和并行运行，利用优化算法优化各个推理结果，可实现知识的共享、推理算法的有机融合及组合推理的优化，同时解决组合推理的推理冲突并提高组合推理的效率。分析及应用结果表明，有机的组合推理与优化能有效地应用于工程实际，有利于提高智能化系统的推理水平。     

“表决团”控制策略与一类不确定性推理规则

基于在识别与决策中应充分利用信息二维空间的观点，进一步探讨了“表决团”推理控制策略及含模糊逻辑、验证概率和因果强度的不确定性推理规则的机制与作用，给出了一般描述和结论．     

故障诊断专家系统中的模糊推理算法

研究故障诊断专家系统的模糊推理算法。方法将正常推理和臆测推理中多种情况分开处理,处理采用反向符号推理和正向数字推理相结合的方法,并利用模糊理论设计证据输入接口。结果提出一种故障诊断模糊综合推理算法,开发了ＦＭＳ故障诊断专家系统。     

特种车辆柴油发动机故障诊断专家系统推理机设计

针对特种车辆柴油发动机故障诊断专家系统知识表示的模糊特性,建立了故障类型的模糊诊断模型,提出了不精确推理方法和模糊匹配策略,采用柴油发动机故障类型诊断的反向推理和故障原因分析及故障消除措施正向推理相结合的混合推理机制,设计了总体目标推理和级目标推理相结合的推理机．系统现场运行的快速推理结果表明了该推理机设计是成功的．     

基于知识的无约束手写数字识别系统

研究一种基于知识的无约束手写数字识别系统．系统运用专家系统的知识表示、知识推理等方法，通过未知样本与知识库模糊匹配，得到识别结果．系统对随意书写的５０００个样本进行识别，得到较好的结果     

基于模糊推理的踢球技术在足球机器人中的实现

提出一种基于模糊规则作为先验知识的启发式搜索算法，解决足球机器人中的踢球问题．算法借助球员控球空间的离散化，采用模糊规则对离散后的动作进行评价，成功地描述了球在状态空间任意一对离散点间移动的代价值．以此作为路径寻找的启发性知识，通过启发式搜索算法可寻找到最优的解决方案。     

基于遗传模糊算法的智能车辆避障路径规划研究

利用模糊逻辑和遗传算法构建一种智能车辆避障路径规划方法.首先建立智能车辆的动力学模型,然后设计模糊控制器,以智能车辆与目标点及障碍物中心点的角度差、智能车辆与障碍物的距离为输入量,智能车辆的速度、转角为输出量分别建立避障行为模糊规则表和趋向目标模糊规则表,最后利用遗传算法对避障行为模糊规则表进行优化.仿真结果表明,该方法是正确和有效的.     

船舶避碰的自适应模糊专家系统研究

采用自适应模糊系统和神经网络方法,研究了基于模糊联想规则的避碰操纵知识表示,知识获取和自适应学习;建立了基于二值输入输出模糊联想系统的并行模糊推理机制,由此而建立的船舶避碰撞模糊专家系统具有自适应学习能力,能实现实时避碰导航。     

同步推送系统模糊控制的在线学习

为了解决气冲造型线普遍存在的推送系统推送和缓冲严重不同步的问题,提出了一种基于遗传算法和模拟退火算法的模糊控制策略（GASAF）,用这种算法对模糊规则进行优化时,不仅速度快,还可避免算法的早熟收敛,根据实际运行系统参数时变的特点,用自行设计的“判别器”对将要进入模糊推理机的模糊规则进行在线学习和测试,以保证用于实时控制的规则的优良性,现场试运行结果表明,这种控制器可使推送系统的位置跟踪精度达到0．2％,具有很好的通用性和广阔的应用前景。     

烧结过程异常状况诊断专家系统SPADES(Ⅱ) --关键技术

知识库构造和推理机设计是实现专家系统的关键技术.烧结过程异常诊断的知识具有模糊性、不确定性与因果性强,定性知识与定量知识并存的特点.采用模糊逻辑表达烧结过程信息的模糊特性,研究了表达烧结过程异常诊断知识的综合型知识表达方式.知识库的组织包括数据库、事实库、模型库和规则库.规则库中的规则根据用途不同分组存放,同组规则按优先级别排序,这样的知识组织方式为实现高效快速推理奠定了基础;SPADES系统的知识库具有管理与维护功能,知识学习采用专家指导学习方式;烧结过程异常诊断专家系统的推理机采用多级目标推理的混合推理机总体目标推理采用过程化推理,按异常类型判断、异常原因分析、操作决策顺序进行;烧结过程异常状况的诊断采用模糊诊断确定假定异常集合,再通过反向推理验证假定异常集合中的元素,确定出现的异常类型;异常原因分析和操作决策采用正向推理.对于本系统中模糊规则的模糊性传递问题,采用基于确定因子法的不精确推理策略,以及基于模糊规则的模糊匹配方法.SPADES系统在生产现场的应用结果证明了本系统知识表达方式和推理机可以实现模糊知识的表达和高效推理.     

ANFIS在水电站地下厂房围岩变形预测中应用

针对目前应用人工神经网络(ANN)方法预测地下洞室围岩变形时间序列的缺陷,提出一种将神经元网络和模糊逻辑有机结合的新型模糊推理系统——ANFIS(adaptive-network-based fuzzy inference systems),该系统采用反向传播算法和最小二乘法的混合算法分别调整前提参数和结论参数,充分地利用了神经网络的学习能力和模糊逻辑的表达能力,实现了回归模型的自适应调整.通过龙滩电站的实例应用可以发现,ANFIS预测系统较传统ANN方法具有简单、快速以及预测精度高等特点.