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针对模糊规则基难以自动在线设计问题,提出一种利用观测数据直接构造模糊规则基中心的新方法,并将其用于对运动过程的准确预测。该方法首先用较少的有限次状态和误差的观测数据,在不同时刻直接构造状态和误差的模糊规则基中心,然后,根据最大熵原理,求取当前状态的隶属度函数值。为使此方法适合于不同状态的运动跟踪,在确定最大熵原理的关键参数中,不使用经验方法,而利用粒子群算法在规定的进化代数内求取参数,在保证实时性要求的前提下,完成对参数的优化。为提高模糊推理的精确性,在模糊推理中设计加权因子,对下时刻的状态和预测误差进行预测,利用预测误差对预测状态进行修正。预测误差仅由有限次测量数据决定,消除了误差累积现象。分别对两类不同的运动进行对比跟踪实验,结果表明,此方法具有对先验知识的弱依赖性,较强的实时性和较高的预测精度。 相似文献
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标准正余弦算法在处理优化问题时,收敛速度不尽人意、局部搜索能力差等原因限制了正余弦算法的应用范围。针对这些问题,提出了一种自适应多策略正余弦算法(Adaptive Multi-strategy Sine Cosine Algorithm,AMSCA)。新算法以收敛速度和多样性两个指标作为依据,利用赌轮选择机制选用包括正余弦算法在内的四种更新策略的其中一种作为下一代更新的策略,结合反向学习策略,以提高个体寻优的速度或避免算法陷入局部最优解。通过18个经典基准函数实验,对新算法与其他智能进化算法的测试结果进行比较分析,新算法的优化能力强于对比算法。 相似文献
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以12年生河北迁西县板栗主栽品种‘燕山早丰'为试材,选择自然开心树形且主枝数和开张角度不同的样株,采用照度计测定树冠不同层次、不同方位的光照强度,研究不同主枝数及开张角度下板栗冠层光照的分布特征,分析树体结构对板栗果实产量品质的影响。结果表明,主枝数和开张角度对板栗内膛光照强度、果实产量、品质有一定影响。当主枝数一定时,随开张角度增大,冠层内膛的光照强度逐渐增加。三主枝、主枝开张角度大于60°的树体其相对光照强度小于30%的树冠体积占树冠总体积的比例最小,为42.857%。当开张角度一定时,主枝数的增加对果实产量及品质影响不显著。三主枝、主枝开张角度大于60°的树体产量最高,为0.225 kg/m2。综合分析可知,自然开心形板栗‘燕山早丰'理想的树体结构是三主枝且开张角度大于60°。 相似文献