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为解决大规模的网络制造联盟合作伙伴选择问题,在建立该问题数学模型的基础上通过分析引入遗传算法和模糊决策理论,提出一种分阶段的伙伴选择算法:通过遗传算法求解模型缩小选择的范围,利用遗传算法的解通过模糊决策考虑多个影响因素进行最后决策.对于该方法给出了具体的求解步骤,并用算例说明这种方法的可行性.这种分阶段的伙伴选择算法充分利用了数学的工具和决策者的经验,提高了决策的科学性和合理性. 相似文献
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在分析比较目前常用的智能工序预测技术及其特点的基础上,提出一种适合小批量生产过程的质量智能预测模型,并给出了相应的预测过程和算法.由于该模型中以模糊支持向量机(FLS-SVM)技术为智能核心,一方面较好的解决小样本学习问题,避免了人工神经网络等智能方法在对小批量生产过程质量进行预测时所表示出的过学习、泛化能力弱等缺点.另一方面,通过隶属度函数对样本进行模糊化,达到样本优化选择,实现历史数据“重近轻远”的预测效果.通过对具体加工过程的预测实验,并与其它几种常见预测方法效果进行对比,说明本文方法实现容易,建模速度快,小样本的泛化能力强,为实现小批量加工过程的在线质量预测与控制提供可行的思路. 相似文献
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对直觉模糊相似关系和等价矩阵构造问题进行了深入研究,提出一种利用求传递闭包来构造直觉模糊等价矩阵的方法,并从理论上给出了相关证明.首先,利用直觉模糊合成运算及其结合律,相关引理和数学归纳法证明了直觉模糊相似矩阵R的任意k次合成运算也是直觉模糊相似矩阵的定理.其次,综合运用直觉模糊最小传递矩阵的概念及相关引理,证明了n阶直觉模糊矩阵的传递闭包定理和n阶直觉模糊相似矩阵定理,推导出包含R的最小直觉模糊等价矩阵的推论.最后指出,可以从一个直觉模糊相似矩阵R出发,利用连续合成运算求传递闭包的方法来构造一个直觉模糊等价矩阵. 相似文献
917.
基于模糊神经网络的动态非线性系统辨识研究 总被引:7,自引:4,他引:7
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。 相似文献
918.
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短语音说话人识别新方法的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
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