一种新的基于模糊趋近律的滑模控制方法

针对一类具有不确定性的非线性系统，提出了一种模糊趋近律滑模型控制策略，将模糊逻辑控制与趋近律相结合，推导出模糊趋近律，该设计方法简单，控制算法容易实现，仿真结果表明，本文提出的方法不仅保留了滑模控制系统所具有的较强的鲁棒性优点，又使控制系统滑动模态的品质得到保证和改善，同时消除了系统的高频颤动。     

基于Petri网的指挥控制流程仿真方法

作战指挥控制流程是影响军队作战效能的重要因素。从作战指挥控制流程的特点出发,分析了作战指挥控制流程的基本要素,提出了基于Petri网的作战指挥控制流程建模和仿真方法,建立了相应的点火规则和冲突分析算法,设计和开发了作战指挥控制流程仿真环境。通过对作战指挥控制流程的仿真,实现了对流程的定量化分析,为流程的优化和改进提供了决策支持。     

一种基于模糊规则的非线性系统快速模糊辨识方法

针对以往模糊建模方法中算法中算法过于复杂的问题，提出了一种简单而有交的复杂系统模糊建模新方法。该方法是基于输入空间的模糊划分，计算给定样本在各模糊子空间的隶属度，并列用卡尔曼滤波算法辨识模糊模型的结论参数。整个辨识过程与模糊聚类方法和误差反馈学习方法相比所需的CPU时间最短。最后通过著名的Box-Jenkins煤气炉数据仿真结果证明了该方法的有效性与实用性。     

管理中模糊系统的一种仿真方法

本文讨论了管理系统的模糊特性, 提出了模糊输入的概念, 针对模糊输入建议了一种对系统进行仿真的方法。本文以单队、单服务员的模糊排队系统为例, 对仿真法的各个步骤作了介绍。     

一种新的模糊自校正控制学习算法

提出一种基于模糊竞争学习的模糊自校正控制方法.通过基于模糊竞争学习确定一种在线模糊辨识算法,在采用此模糊辨识方法对对象进行在线估计的基础上,用调节器实现参数的自动整定.为了验证所提方法的有效性,给出了非线性系统的控制结果.     

模糊综合评价防空指挥自动化系统效能

通过对防空指挥自动化系统性能的全面分析 ,建立了其系统效能综合评判的指标体系 ,给出了系统效能评价模型和评价方法 ,介绍了运用择优比较法确定权重的方法 ,并进行了实例分析 .     

一种基于T-模运算的模糊联想记忆学习算法

提出了基于一类最大T-模运算的模糊联想记忆连接权矩阵神经网络学习算法,并且给出了严格的理论证明,该算法成功地解决了多模糊模式对的存储问题。对于给定的模糊模式对,若这些模式对存在连接权矩阵,则该算法很容易求出它们的最大权矩阵,如果这些模式对不能够用一个连接权矩阵来存储,应用本文的算法,可以应用尽可能少的连接权矩阵来存储,从而可以有效地减少存储空间。     

一种基于MUSIC算法的二次搜索解模糊方法

在基于阵列天线的DOA估计中,研究者采用了多种手段和方法用来提高测角精度,而往往测角精度越高,角度模糊越严重。针对测角精度和角度模糊是相互矛盾的问题,提出了一种基于MUSIC算法的二次搜索的解模糊方法。首先用MUSIC算法粗搜索出目标信号的低精度来向,然后根据阵列设置推导出第二次搜索的角度范围,最后在新的角度搜索范围内进行小步长的角度搜索,得到目标信号的高精度来向。计算机仿真结果表明,本方法可以更快速、准确地实现高精度无模糊测向。     

利用模糊神经网络进行数据挖掘的一种算法

研究把模糊神经网络结合进数据挖掘的方法,经过模糊神经网络的建立,训练达到精度要求、网络的裁剪、隐节点激活值的聚类和规划提高的步骤,达到通过模糊神经网络方法从数据库中提取知识的目的,并通过仿真验证了算法有效性。     

一种基于逆动力学模糊规则的自适应控制方法

将模糊控制规则归结为控制对象的逆动力学过程模糊辨识问题,提出了一种基于逆动力学过程模糊规则模型的控制算法,通过控制对象逆动力学过程模糊规则模型离线辨识,直接产生形成与控制对象运动规律相适应的初始控制规则,并根据对象逆动力学过程模糊规则模型在线辨识结果,对控制规则进行在线调整.仿真结果表明,所设计的模糊控制器具有良好的控制效果与适应性.     

基于强化学习的指挥控制Agent适应性仿真研究

应用人工智能中的学习技术来赋予战争模拟系统中的智能Agent适应能力，是基于CAS理论的战争复杂性研究的基础内容之一。面对战争系统中复杂动态的环境，传统的监督学习方法不能很好满足智能Agent实时学习的要求。而强化学习却可以很好的适应这种动态未知的环境。文章引入强化学习技术对战争系统中指挥控制Agent的适应性进行建模仿真研究。实验结果表明强化学习技术能很好的满足指挥控制Agent无师在线实时学习的要求，从而为战争模拟系统中的智能Agent的适应性机制提供良好的建模手段。     

复杂信息关系集成的指挥控制模型

为描述协同决策过程,提出了基于复杂信息关系集成和OODA的指挥控制模型。首先分析了个体决策环境中OODA特性,认为复杂信息关系是导致环形结构OODA难以精确描述协同决策的主要原因;结合知识管理和仙农信息理论,从武器装备体系对抗角度定义了信息、数据、情报和知识概念,确定基本元素的同时分析了物理域、信息域、认知域和社会域之间的信息流向。借鉴基于OODA的武器装备体系复杂网络模型思路,从信息视角构建了武器装备体系复杂网络模型框架。分析了框架中任务流、数据流、情报流和知识流之间的关系并给出了描述元模型。提出了用网状结构OODA模型描述协同决策的思路并抽象出了指挥控制模型。最后用ExtendSim进行了对比分析,为创新指挥控制理论提供了参考。     

基于生态位技术的Fuzzy控制方法

通过引入个体生态位概念 ,提出通过反馈作用及个体的自适应行为缩小与环境压力的差异 .建立基于生态位的模糊控制模型 ,并利用遗传算法和 Fuzzy控制双层嵌套的设计方法 ,进行优化构造可控的生态位 .将此方法应用到智能温室系统 ,仿真结果表明有较好的控制效果 .     

模型驱动在舰载指控系统的应用研究

模型驱动架构(MDA)提出了一种利用模型进行软件开发的方法.首先提出模型驱动开发方法在舰载指控系统中的应用策略,说明了模型驱动架构的元模型建立过程,描述了利用元对象设施(MOF)扩展元模型的方法.然后以舰载指控系统中的表页显示软件为例说明了舰载指控系统业务软件元模型的建立过程.     

CPN及在军事指挥控制系统建模中的应用

简单介绍了着色 Petri网 (CP-网或 CPN)的发展过程和基本原理 ,重点就 CPN在军事 $C^3I$系统建模仿真中的应用进行了探讨 .     

基于复杂网络的指挥控制信息协同模型研究

网络化作战的时代特征迫切需要新的仿真模型和评价方法,以预测信息优势对作战效果的影响。在描述网络化指挥控制活动特点的基础之上,从复杂网络角度出发建立起指挥控制信息协同模型,并就不同规则演化下的网络特征变化进行了定量分析,从而为评估信息协同对作战效果的影响提供了新的研究思路和方法。     

基于Petri网的舰载指控系统性能评价

舰载指控系统是广泛使用计算机技术的产物,分布式异步并行处理是它的突出特点。对它的分析和评价要解决的主要问题是系统结构的合理性和有效性。Petri网是描述和分析异步并发现象的一种有效的模型工具,本文以Petri网为工具,对舰载指控系统的结构性能、状态概率、任务的忙闲程度进行了定量和定性分析,从另一个角度对舰载指控系统性能进行了分析和评价,事实证明,这种方法是有效的。     

基于模糊自适应PID的伺服系统控制

以飞行仿真转台伺服系统为研究对象,设计了一种带比例因子的模糊自适应PID控制器,通过误差和误差变化率在线模糊推理并调整比例因子和PID控制器的修正值.通过引入积分分离控制方法,在保证系统动态性能的前提下,一定程度上克服了模糊控制方法无法消除静差的缺点,也满足转台控制的实时性要求.仿真实验结果表明,该方法与传统PID控制相比,能够有效提高转台伺服系统的动态性能和鲁棒稳定性.     

神经网络模糊非参数模型自适应控制及仿真

提出一种基于神经网络的模糊非参数模型自适应控制方案。该方案仅用受控系统的I/O数据来设计控制器,综合了模糊控制、神经网络与非参数模型学习自适应控制各自的优点。仿真表明该控制器对模型、环境具有较好的适应能力和较强的鲁棒性。