复杂系统的遗传-模糊建模方法

针对复杂系统的模糊建模问题，提出了一种遗传．模糊建模新方法。首先，利用竞争学习算法对输入空间进行自适应聚类，基于聚类结果提取模糊模型的规则前件隶属函数参数，采用局部最小二乘法求得规则后件参数，从而初步建立起系统的T-S模糊模型。然后，对规则前、后件参数进行编码，借助于实值编码遗传算法优化模糊系统。最后，数字仿真结果验证了算法的可行性和有效性。     

采用模糊控制方法实现混沌同步

研究了混沌系统的同步问题。采用T-S模糊动态模型描述混沌系统，用Lyapunov稳定性理论设计出全局渐近稳定的模糊变结构同步控制器。应用到两Lorenz混沌系统的同步控制中，仿真验证了方案的有效性，模糊控制器结构简单，规则少，有实用价值。     

一种新型的模糊PID控制器

文中将PID控制器在工程整定方法的基础上，对PID参数作归一化处理，然后通过模糊控制规则和模糊推理确定对PID的参数进行调节，提出了一种新型的模糊PID算法，从而使PID控制器具有适应非线性、时变，不确定性等复杂难控对象的能力。最后利用某火力发电厂过热气温为对象对该算法进行了仿真研究。结果表明该算法使用可靠、精度高，而且具有较强的抗干扰能力和鲁棒性。     

模糊多目标主从冲突决策模型

应用模糊测试理论和模糊规划理论 ,针对决策约束条件的不确定性和目标的不确定性 ,研究了不确定性 Stackeberg冲突决策的数学模型 ,探讨了模糊平衡解与 Mash平衡解 (或 Nash平衡结局 )的关系 ,给出了解的一致性分析。经过模拟分析验证了模型与方法的可行性 ,为综合效能风险决策提供了实用而有效的决策方法     

探索曲面结构的小生境遗传算法

提出了具有适应值曲面结构自学习能力的多区域并行局部搜索算子PLS和约束交叉算子GC，定性地分析了它们的作用机制，给出了基子仿真实验数据的遗传算法收敛速度和全局收敛可靠性的定量计算方法。仿真实验数据表明，PLS能有效地提高搜索速度并维持足够的种群基因多样度，GC可有效地微调解的质量，使改进的遗传算法的全局收敛速度和收敛可靠性均显著地优于标准遗传算法，并具有良好的鲁棒性和稳定性．     

基于专家知识的模糊时间序列预测模型及应用

将投资专家的成功经验引入模糊时间序列模型,实现股票市场走势的多步预测。根据专家经验构造多个反映市场结构特征的变量并将其模糊化为模糊时间序列;建立具有多前件、高阶模糊关系的模糊时间序列预测模型;最后,将该模型用于股票指数预测。结果表明,与经典模糊时间序列模型相比,其预测精度有了较大提高。     

关于工程项目风险分析的模糊影响图方法

本文综合应用模糊集与影响图理论建立了模糊影响图方法，并以工程项目风险分析系统为背景进行了初步应用研究，取得一定成效。     

缺货的模糊需求回收物流库存控制模型及算法

为了研究模糊需求下回收物流的库存问题,对退回物品采用批量修复处理的方式,在不考虑提前期的情况下,假设销售商允许消费者退货,且退货服从Poisson分布,建立了一个包括单位购买成本、维修成本、库存成本和缺货成本的回收物流最优库存策略模型.引入模糊模拟和遗传算法相结合的混合智能算法,对不确定需求的回收物流单周期库存模型求解,以找到模糊情况下总成本的估计,从而推导出与之相对应的最优定购量.最后,应用一个实例对结果进行讨论,表明该算法有一定的有效性.     

三角模糊数上的完备度量及其在决策中的应用

借助三参数区间数,利用三角模糊数的截集信息定义了三角模糊数之集上一个新的距离.证明了该距离具有完备性.利用这种距离,针对三角模糊数上的多属性决策问题,给出一种基于理想点的决策方法.对属性权重的"归一化"处理使得这种方法具有简单易行的优点,并且克服了属性权重对决策产生双重化影响的问题.最后以实例说明该方法的有效性.     

一类不确定非线性系统的自适应模糊控制

对一类不确定非线性系统提出自适应模糊控制方法。此方法用模糊逻辑系统设计自适应模糊监督控制器和自适应模糊控制器,且设计补偿器对逼近误差进行补偿,以此来减少逼近误差对跟踪精度的影响,同时对自适应模糊监督控制器和自适应模糊控制器中的未知参数设计了自适应学习律。证明了该方法不但能保证闭环系统稳定,而且可使跟踪误差收敛到原点的邻域内。仿真结果验证了此方法的有效性。