T-S模糊神经网络在冠心病智能诊断中的应用

 冠心病是一种最为常见的心血管疾病,近年来在中国的发病率与死亡率逐年升高,准确诊断和及时治疗是有效降低冠心病死亡率的主要措施。通过引入模糊系统的理论,在传统BP神经网络结构中加入了模糊层与模糊规则计算层,建立了T-S模糊神经网络模型。使用该模型对采集于克利夫兰诊所的297组数据进行分析预测,与传统BP神经网络预测结果对比显示,T-S模糊神经网络模型的平均准确率为82.93%,而传统BP神经网络的平均准确率为75.56%,表明T-S模糊神经网络模型在冠心病的智能诊断中具有较高的预测准确率。     

基于改进T-S云推理网络的板形模式识别方法

将云模型与T-S模糊神经网络相结合,利用正态云代替模糊神经网络的隶属度函数,构成T-S云推理网络.该网络综合考虑了模糊逻辑的快速性和云模型处理数据的不确定性,增强了网络处理数据的能力,同时分析了T-S云推理网络的结构和稳定性.在超熵确定的情况下,使用最速下降法辨识了T-S云推理网络的参数,将该网络应用于板形模式识别,并与T-S模糊神经网络作了对比.仿真结果表明:T-S云推理网络抗干扰能力较强,能够识别出常见的板形缺陷,并且识别精度较高.     

自适应DNA免疫算法在化工软测量中的应用

将T-S模糊模型与RBF神经网络相结合,构成T-S模糊RBF神经网络,提出了一种自适应DNA免疫算法优化设计T-S模糊RBF神经网络的规则后件参数的方法。该方法采用基于抗体浓度和克隆选择的更新策略调节机制,能有效地保持抗体的多样性,避免早熟收敛。将该方法应用于延迟焦化汽油干点的软测量建模,仿真结果表明了DNA免疫遗传算法在T-S模糊神经网络系统优化设计中的有效性,并可获得较高精度的模型。     

基于自适应神经网络的歼击机模糊跟踪控制

提出了一种基于T-S模糊模型和自适应神经网络的跟踪控制方法.在系统具有未知不确定非线性特性的情况下,利用T-S模糊模型对系统的已知特性进行近似建模,设计基于模糊模型的模糊H∞跟踪控制律进行输出跟踪控制.在模糊控制的基础上,引入了基于RBF神经网络的自适应控制,用于在线对消不确定项和模糊建模误差的影响,以保证系统具有期望的鲁棒H∞跟踪性能.所提出的方案保证了闭环系统的稳定性,有效地提高了系统的鲁棒性和跟踪性能.仿真实例表明了所提出方法的有效性.     

一种基于T-S模糊模型的自适应建模方法及其应用

提出了一种改进的基于T-S模糊RBF神经网络模型的辨识算法和自适应方法,采用模糊C均值聚类(FCM)算法划分输入输出数据空间,最后将该算法应用于丙烯腈收率的预报,仿真结果表明了这种基于T-S模糊模型的自适应建模方法的有效性。     

基于在线模糊聚类的故障检测和容错控制

提出了一种新的基于T-S模糊模型在线辨识的非线性系统的故障诊断与容错控制策略.在闭环控制中,根据在线产生的数据对T-S模糊模型进行辨识,当故障引起系统动态的结构性变化时,在线模糊聚类算法能够辨识出系统的重大改变并产生新的模糊规则描述系统新的动态,同时基于T-S模型的控制律也会做出相应的调整.分析了T-S模糊模型结构和参...     

规则递归T-S模糊模型及其辨识方法

针对传统T-S模糊模型不能较好描述系统时变特性的问题,提出了一种基于递归策略的动态T-S模糊模型及其辨识方法.规则递归T-S模糊模型在传统T-S模糊模型基础上,增加了具有一定权重的反馈环节,该环节对当前激励强度与前一时刻激励强度进行加权和得到当前时刻新的规则激励强度,从而实现动态递归变化,有效描述了系统的动态过程.为使规则递归T-S模糊模型具有较少的规则数量和较好的泛化能力,前件参数采用一种基于规则激励强度的模糊聚类算法获得,而后件和递归环节参数则采用一种由支持向量机和粒子群优化算法组成的联合辨识方法获得.Box-Jenkins煤气炉的仿真结果表明,规则递归T-S模糊模型及其辨识方法具有较好的动态描述能力,与混合聚类方法相比,均方差降低了1.2％.     

基于偏差补偿的T-S模糊神经网络

将T-S模糊神经网络应用于化工生产过程的软测量,并针对提高软测量精度的问题,提出了一种基于偏差补偿的改进型T-S模糊神经网络模型。将网络模型输出与样本输出比较后所得的偏差,作为校正网络的样本数据输出,以样本输入数据为输入,对校正网络进行训练,建立了关于偏差的模糊系统模型,将校正网络的输出对软测量系统模型的误差进行修正。经过实际测量,取得了较好的应用效果。     

T-S模糊广义系统稳定性分析及控制器设计

针对T-S模糊离散广义系统稳定性判别条件严格,不具备更好适用性等问题,提出一种优化判据的新方法.该方法利用模糊Lyapunov函数分析了T-S模糊离散广义系统的稳定性问题,经过推导得出了更具一般性的稳定充分条件,并对得到的结论予以严格的数学证明;基于并行分布补偿(PDC)设计了模糊控制器,在原有T-S模糊模型的基础上,引入了Lyapunov函数,然后根据稳定性判别表达式不同的处理方式,提出了更宽松的T-S模糊离散广义系统稳定性判别条件,并对推论进行了证明.对T-S模糊离散广义系统的稳定性问题的优化,使得模糊离散广义系统具有更好的通用性,更贴近实际及更稳定的控制作用.     

基于T-S模型的医学生物系统的模糊脉冲研究(英文)

在脉冲控制基础上,应用脉冲微分方程理论和模糊控制进行理论分析,给出了T-S模糊模型上的模糊脉冲的充分条件.采用T-S模糊动态模型描述医学肌型血管系统,研究了此模型的模糊脉冲控制问题.用Lyapunov稳定性理论设计出全局渐近稳定的模糊脉冲控制器.该控制器的结构简单,规则少.最后,仿真验证了方案的有效性.     

HSAB原理在有机化学中应用Ⅳ HSAB原理与硼、硅有机物的反应选择性

本文应用硬软酸碱原理,对有机硼和有机硅的反应选择性进行了园满的解释和预测。     

乙醛酸及其钠盐、钙盐的制备和分离

本文介绍了在少量浓盐酸及亚硝酸钠存在下,用硝酸氧化20％乙二醛制备乙醛酸及其钠盐、钙盐的方法。乙醛酸产率为75—80％。用氢氧化钙粉末将反应混合液调节在不同的pH范围内,草酸钙(pH1.0～1.5)和乙醛酸钙(pH2.5～3.0)便接近定量析出。再先后用氫型和钠型离子交换树脂处理乙醛酸钙,可分别制得较纯的乙醛酸溶液和乙醛酸钠固体。该制备和分离方法具有简便、经济和得率较高的优点。     

几种Bernstein算子、Meyer－Konig－Zeller算子及其性质

本文对单纯形和单位正方形上的两种二元算子进行了推广，同时又引进了二元Ｍｅｖｅｒ－Ｋｏｎｉｇ－Ｚｅｌｌｅｒ型算子及其推广形式，关讨论了它们的性质。     

雷电的观测和研究

论述了对雷电现象观测和研究的方法、手段，分析了观测和研究的结果，指出了对雷电研究的重要性及光辉前景．     

Meyer—Konig—Zeller算子和Besov空间

建立了最佳多项式逼近和Ｍｅｙｅｒ—Ｋｏｎｉｇ—Ｚｅｌｌｅｒ算子之间的弱型不等式，并由此刻划一种新型的Ｂｅｓｏｖ空间．     

Gorenstein预盖、预包络和交叉积（英文）

记A#_σH是由代数A和Hopf代数H构成的交叉积.我们的主要目的是探索左A-模范畴与左A#_σH-模范畴之间的Gorenstein投射（平坦）预盖和Gorenstein内射预包络的稳定性.进而,我们可以研究Gorenstein维数.     

雷电的利与害

论述了雷电给人类带来的灾难及雷电对人类的贡献．     

卟啉及金属卟啉化合物的合成与应用

按照卟啉及金属卟啉化合物合成方法不断改进的发展过程，介绍了有代表性的四种合成方法，详细地论述了它们在生物体内氧化模型研究、抗癌、光电化电池，环境保护方面的应用．     

四通道声-振动测量分析系统的研制

介绍了一种新型声 -振动测量分析系统的研制方法 .设计虚拟式结构 ,精简硬件 ,开发多功能软件 ,整个系统精度高 ,实时性好 ,声学测量最低限达 1 6 d B(A) .特别适用于声压级、声功率级等声学测量以及声学和振动的各种谱分析 ,具有广阔的应用前景     

HOMOPOLYMERS AND COPOLYMERS OF GLYCOLIDE AND LACTIDE

The homopolymerization and copolymerization of glycolide (GA) and lactide (LA) are des-cribed. The resulting polymers are characterized by differential scanning calorimetry (DSC),thermogravimetric analysis (TGA), 300 MHz proton nuclear magnetic resonance spectroscopy(NMR), infrared spectroscopy, and X-ray diffraction. The rheological properties of PGA andPGLA 910 are evaluated by shear experiments. The biodegradation has been studied in vivo. Theresults show that the polyesters can be absorbed by the muscles of rabbits after 60 days.