一种改进的遗传优化算法在网络故障预测中的应用

模糊逻辑控制器(FLC)模型简明，易于利用专家知识，适应能力强．适用于多输入、具有不确定因素、非线性系统的控制。随着系统复杂度的提高，直观经验获取难度变得越来越大．既难表述，又难使用。本文针对网络系统中故障的预测和诊断问题，将遗传算法与前馈网络结合，提出了一种基于BP的遗传优化改进型算法(RGA—BP)，并与经典BP算法结果作了比较，迭代步骤很明显的减少，精度明显提高。     

非线性理论在PID控制器中的应用

近年来，非线性理论在PID控制器中的应用十分迅速和广泛，如将模糊理论、神经网络理论、混沌理论、遗传算法、博实论等一系列非线性理论应用在PID控制器中，形成了模糊、神经网络、基因即遗传、混沌等PID控制器，并广泛应用于复杂的工业过程控制中。本文主要就几种PID控制器研究的现状与存在问题进行了分析。     

基于遗传算法扶梯驱动机模糊可靠性优化设计

应用啮合理论和模糊可靠性优化理论，以自动扶梯驱动机主传动机构中蜗杆传动的效率及中心距为目标函数，选取必要的设计参数，并使用改进的遗传算法，对驱动机中的蜗杆传动进行模糊可靠性优化设计．结果表明，该算法具有较强的全局收敛性，且收敛速度和稳定性有所提高，与传统设计方法相比，蜗杆减速器的中心距下降了30．4％，蜗杆的相对滑动速度下降了10．12％，综合曲率半径增大了17．34％．     

模糊综合评价在高等院校人才选拔中的应用

针对高等院校人才选拔过程中，人才价值无法用货币表现的特征，引入模糊综合评价进行计量，并结合高等院校人才选拔的特点，建立评价指标体系，为高等院校合理选拔人才提供依据．     

倒立摆的Reinforcement Learning模糊自适应控制

根据Lagrange方程建立了单级倒立摆系统的数学模型，利用模糊自适应控制算法设计了倒立摆系统的控制器，并在Matlab的仿真模块中将倒立摆系统的数学模型和控制器结合起来．对倒立摆控制系统进行了仿真研究。结果表明，对于要求实时性较高的非线性不稳定系统。用模糊自适应控制算法可以按照控制要求在线调节控制参数，在最短的调整时间内取得良好的控制效果。     

模糊映射次微分在最小值点集合上的性质及其运算

在模糊数空间中，介绍了模糊数及模糊映射次微分等概念，引入模糊数的加法与乘法运算法则及序关系，定义了锥N（C，x0），证明了模糊映射在最小值点集合上的性质，通过实例，利用模糊数的定义、运算法则、序关系和模糊映射次微分的定义及性质对模糊映射的次微分作了尝试性的计算。     

模糊神经网络间隔调速模型的研究

提出了一种基于模糊神经网络理论求得动态出口速度的模型，以6层的前向神经网络实现模糊过程使系统具有自学习和自适应能力，能根据列车的实际溜放情况自动调整减速器出口速度。     

模糊信息静态伯特德双寡头博弈分析

在分析了厂商的市场信息具有模糊性的基础上,分别给出了2个模糊信息静态伯特德双寡头博弈模型,并运用模糊数学理论及方法,分别求出了这两种情形下博弈的均衡解.     

基于遗传算法的模糊神经网络控制器在虚拟仪器中的实现

模糊控制技术在复杂的非线性控制过程中表现出优越的性能，神经模糊控制器的出现为自适应模糊控制设计开辟了新的途径。遗传算法由于具有不依赖于问题模型、全局最优、隐含并行性、高效率和解决不同非线性问题的鲁棒性等特点，能很好地用于神经网络的训练。两种方法综合使用，可以大大提高模糊神经推理控制系统的自学习性能和鲁棒性。通过应用Active X技术在Lab VIEW中调用和操作MATLAB的方法，实现了基于遗传算法的模糊神经网络控制器。     

一种基于时序分析的大型重载支承轴隐蔽部位疲劳裂纹诊断方法

大型重载支承轴隐蔽部位因发生不可观测的突发性疲劳断裂事故,严重影响生产的正常进行,给企业带来重大的经济损失.在分析支承轴振动特性的基础上,通过在机械结构外部便于检测部位提取反映结构疲劳裂纹状态的特征信号,编写相应的MAT-LAB程序构建时序模型,然后模拟支承轴实际工况,将裂纹产生、发展、断裂过程划分为5种状态,建立标准故障模式特征向量空间.运用模糊聚类分析方法,结合Euclide距离判别函数,找出与标准故障模式特征向量中隶属度最大的特征向量,从而有效诊断支承轴隐蔽部位疲劳裂纹状态的程度.最后通过实例验证了该方法的正确性和可行性.图2,参5.