多Agent诊断系统的几个问题研究

首先建造了一种包括应用Agent和服务Agent的两层多Agent诊断系统结构,并给出了应用Agent和服务Agent的内部结构在此基础上,设计了基于故障模式聚类的应用Agent内部故障求解机制,研究了多Agent模糊关联模型最后,基于多Agent模糊关联模型,探讨了多Agent系统的诊断与决策问题.     

一种基于BDD求解PIS的新方法

提出了基于双择判决有向图 (BinaryDecisionDigraph ,BDD)求解故障树的全部PIS的新方法 ,该方法将故障树转化为BDD ,通过反对称规律将故障树的BDD转化为对偶BDD ,再基于该对偶BDD用迭代算法实施第二次对偶运算 ,从而达到求原故障树全部质蕴涵集的目的     

一种综合评价指标属性值规一量化技术新途径

对现有的评价指标属性值规一量化技术进行了论述 ,运用模式识别、人工神经网络聚类理论结合模糊集值统计理论 ,提出了评价指标属性值规一量化技术新途径 ,奠定了评价指标属性值规一量化技术智能化的基础 .     

模糊系统研究

模糊系统是模拟人类思维、执行智能信息处理的有效工具。本文概要讨论模糊系统的若干问题,包括模糊识别、模糊学习、模糊检索以及模糊决策等.     

机械模糊可靠性计算方法的研究

提出了用普通事件概率表示模糊事件概率的方法,从而把模糊可靠性设计问题转化的为常规可靠性设计问题求解,并以随机应力模糊强度时为例,讨论了可靠性指标的计算得出了一些定笥的结论。     

模糊遗传滚动优化的LS-SVM预测控制研究

提出一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的非线性系统预测控制算法。该算法通过LS-SVM对非线性系统输入输出数据序列的训练学习建立其预测模型;基于模糊遗传算法完成非线性预测控制的滚动优化过程。仿真结果表明基于该方法的非线性系统预测控制比基于RBF神经网络的预测控制具有更好的控制效果。     

短语音说话人识别新方法的研究

提出了一种较短训练语音的说话人识别新方法。利用模糊核聚类算法设计矢量量化器,对说话人的语音特征进行训练。模糊核矢量量化器将原始空间通过非线性映射到高维特征空间,在高维特征空间中对说话人的训练语音特征进行模糊聚类分析,将得到的每个类中心作为说话人的语音模型。识别时将识别矢量映射到高维空间进行匹配决策。由于核方法的引入,使得原来没有显现的特征突现出来,增加了说话人之间的可区分性。实验表明,该方法对于较短的训练语音,其识别效果优于高斯混合模型和模糊矢量量化。     

多UAV协同区域覆盖搜索研究

针对多无人机协同区域覆盖搜索问题,为降低问题求解的复杂度,将其分解为多UAV任务区域分配和完全覆盖路径规划两个子问题,对子问题分别优化求解。建立了无人机任务执行代价模型,采用分层模糊推理求解无人机的性能评估指数,根据性能评估指数采用基于面积的区域分割方法实现多无人机搜索任务区域的分配。分析了无人机实现区域内覆盖搜索的最优路径问题,给出了在特定多边形区域下最小代价的搜索模式和搜索路径。仿真实验结果验证了所给方法的有效性。     

基于T-S模型的倒立摆双闭环串级模糊控制设计与仿真

针对具有多变量、非线性特性的倒立摆系统,提出了一种基于T-S模型的双闭环串级模糊控制方法。在该方法中,内环控制倒立摆的角度,外环控制倒立摆小车的位移,并对双闭环参数耦合实现了解耦,降低了系统设计的难度和复杂度。数字仿真结果表明了该方法的可行性。     

基于元模型的模糊Petri网反向传播学习算法

模糊Petri网是知识表达与并行推理的重要工具,但拓扑为非严格分层的结构。为在不增加虚节点的情况下实现模糊Petri网的反向传播学习,提出模糊Petri网元模型的概念,统一四种基本产生式规则对应的模糊Petri网模型。并建立元模型的结论置信度关于条件置信度的连续映射,给出了正向推理算法。为提高收敛速率,先通过基于回溯策略的反向推理算法,计算元模型结论置信度对条件置信度的梯度函数,最后采用Levenberg-Marquardt算法实现权值优化。