基于二级模糊综合评判的建筑物打击效果评估研究

本文从模糊数学的知识出发,实现了基于二级模糊综合评判理论的建筑物打击效果评估模型. 通过对打击前后建筑物的目标检测与识别以及对它们的变化检测,提取打击前后建筑物的灰度特征、几何 特征和纹理特征作为评估准则,并构建相应的知识库推理系统,最后利用二级模糊综合评判方法实现打击 效果的自动评估,建立了建筑物的打击效果评估系统. 实验结果表明,该模型能对建筑物的打击效果进 行有效的评估.     

基于模糊神经网络的动态非线性系统辨识研究

针对静态模糊神经网络对动态系统辨识精度低的特点,在5层静态模糊神经网络基础上进行了优化和改进,形成了可将暂态信息记忆于网络的动态回归层的动态模糊神经网络,来提高对动态系统的辨识能力。同时给出了参数的动态自适应学习算法。通过仿真实验,证明提出的动态模糊神经网络对动态非线性系统的辨识,可以取得较好的辨识精度,较快的网络收敛速度,为动态非线性系统的辨识提供新的思路。     

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。     

综合自然环境数据库开发的研究

基于SNE数据海量的特点和仿真运行时对实时性的要求,将SNE数据库分为SEDRIS标准环境数据库和运行环境数据库,给出了SNE数据库的开发过程。分析了如何基于SEDRIS标准,依靠其五项核心技术即数据表示模型（DRM）、环境数据编码规范（EDCS）、空间参考模型（SRM）、应用程序接口（API）及SEDRIS传输格式（STF）实现环境数据的表示并完成对环境数据的标准化,建立SNE数据库,并对数据库建立过程中的相关技术进行了探讨。最后建立了层次化的大气环境数据库。     

基于量子遗传算法的正规模糊神经网络控制器设计

针对模糊神经网络控制器通常涉及的参数较多,反传播算法难于收敛的问题,提出了一种优化设计正规化模糊神经网络控制器的量子遗传算法。该方法用量子比特构成染色体,用量子旋转门进行染色体更新,用量子非门进行染色体变异,将量子位的概率幅看作两个并列的基因,因此每条染色体包含两条并列的基因链,在染色体数目相同时,可提高获得全局最优解的概率。对控制器参数随机编码建立初始群体,利用量子遗传算法进行参数优化。实验结果表明该方法是有效的。     

风力发电和飞轮储能联合系统的模糊神经网络控制策略

针对于风力发电和飞轮储能联合系统,提出了一种新的控制策略。基于飞轮储能系统里矢量控制的感应电机,建立了系统的数学模型。在系统里,采用模糊神经网络控制算法实现直流总线电压的自动调整,达到稳定系统的直流总线电压的目的。仿真和实验结果证明,在风力发电和飞轮储能联合系统的能量控制过程中使用模糊神经网络控制算法实现了能量的快速存储和释放,起到了稳定系统电压的作用,取得了满意的控制效果。     

基于多边约束的数据融合网络定位

无线传感网络定位方法近几年来受到广泛的关注。分布式算法是传感网络定位的一个主要要求,它不仅能减小计算和通信负载,同时对络的非连通性有很好的鲁棒性,对测量噪声克服也有一个很好的实现方案。虽然多种测量技术都能实现位置估计,但都存在某些不足。数据融合是一个很好的解决方案。提出了一个数据融合的结构和模糊优化数据融合算法。对每个节点的TOA和RSS数据进行融合。仿真表明位置估计的精度能够得到显著的改进,同时算法的复杂度也得到了降低。     

模糊Petri网在飞机进近排序中的应用

介绍了发达国家正在研究的最后进近间隔工具(FAST)的排序思想,利用该排序思想,讨论了模糊控制和模糊Petri网排序理论在飞机进近中的具体应用,并进行了仿真。仿真结果表明,该方法能达到合理可行的排序结果,明显减少航班队列的延误。基于模糊Petri网的排序方法为解决空中交通管制系统的科学优化排序问题提供了较好的研究思路。     

区间数模糊投资组合模型

利用模糊约束将Markowitz投资组合模型转化为模糊线性规划模型，用区间数来描述证券的期望收益率和风险损失率，建立区间数模糊证券投资组合模型，利用区间数知识把区间规划问题转化为参数线性规划问题对该模型进行求解，通过算例阐述方法的有效性。