利用Petri网模拟基于属性的不确定性推理

本文主要介绍了如何使用Petri网来实现基于属性的不确定推理。并且在一般Petri网的基础上进行改进，分别使用了模糊Petri网和模糊着色Petri网来进行实现。并且用一个具体的例子显示了Petri网的运行过程。     

模糊聚类分析的两种方法

主要介绍了模糊聚类方法,并各用一算例来解释本文介绍的两种模糊聚类方法。     

模糊综合评判和层次分析法在高校教学评价中的应用

教师课堂教学质量评价是高校教学质量管理的重要环节,它对提高教学效果有积极的作用.本文针对评价的模糊性,提出了模糊综合评判和层次分析法相结合的方法,合理地确定了评价指标的权重,减少了评价中的主观影响,提高了评价的准确性、公正性.     

基于粒子群算法和模糊神经网络的车牌图像匹配

本文将粒子群算法和模糊神经网络结合用于智能交通中的车牌图像匹配。利用粒子群算法全局寻优的快速性和模糊神经网络精确性，优化神经网络权重学习和训练神经网络。实验结果表明：本文设计算法具有精确性、收敛性和匹配快等特点。     

基于模糊划分的神经网络集成

基于模糊聚类思想,提出了一种神经网络集成方法.由训练数据的模糊聚类结果,把训练数据划分成相交子集,基于各子集生成集成的个体神经网络.由于各子集所包含的数据和数据的类别各不相同,因而个体神经网络性能和结构存在差异.子集个数确定集成中个体神经网络个数.另外,基于隶属度函数计算公式,提出了个体神经网络输出结论结合方法.理论分析和实验结果表明,此方法对模式分类能取得较好的效果.     

语用模糊的界定

从我国模糊语言学发展的历程出发,以俞东明、何自然和李秋梅及其他学者在语用模糊性方面的研究为基础,尝试着从语言模糊性的产生根源、语用模糊的定义及其与语义模糊相区别三个方面,为许多学者对语用模糊作各种各样界定的现象作一个总结,还语用模糊在语言研究中的"真实面目".     

陕西省公路交通观测站现状评价

基于对陕西省现状交通量观测站布局状况所进行的全面分析,根据交通观测站的布设及实现的功能要求,提出了从宏观及微观两个层面的相关的评价指标,应用模糊综合评价法及层次分析法对其进行综合评价。根据评价结果可知,目前陕西省交通量观测站存在布局不均匀、代表性不足问题。并实现了量化评价交通观测站的功能及合理性的方法。     

基于模糊遗传算法的工业过程控制参数优化研究

针对复杂工业过程控制要求多样性、控制参数难调整的问题,提出了一种控制参数优化方法.其中,利用模糊评判方法设计了模糊适应度函数以改进标准遗传算法,把控制要求分解成多个对控制结果模糊评判的因素,由于其具有不同权重,因此控制结果与控制要求的接近程度就转化成了对遗传算法中个体(控制参数)的适应度.应用该算法优化了生物发酵罐温度控制器的控制参数,实验表明,控制器的控制精度、温度变化平稳性、能耗、电磁阀开关频率等指标均得到了改善,能够较好地解决复杂工业过程中控制参数优化的问题.     

基于模糊自适应谐振理论的彩色目标跟踪系统

提出了一种在变光照条件下进行彩色图像分割和目标跟踪的方法 .通过在色度、饱和度、亮度HSI(hue ,satura tion ,illumination)空间自组织非监督地进行颜色聚类 ,使用增加、削减和融合聚类的方法 ,寻找适当的聚类数量 ,使目标跟踪更加精确 .该方法基于模糊自适应谐振理论 (fuzzyadaptiveresonancetheory ,FuzzyART) ,具有在线升级目标颜色模型的能力 ,可以克服环境光线变化所带来的影响 .在复杂背景和变光照条件下的目标跟踪实验结果证实了该方法的有效性 .     

多变量模糊控制系统的前馈解耦

为实现多变量模糊控制系统的动态解耦，基于前馈解耦思想和神经网络理论，提出了一种多变量模糊控制系统解耦的新方法——模糊前馈解耦法,模糊控制器和解耦部分独立设计，解耦由两层神经网络实现，节点少，其活化函数采用分段线性函数．利用简化的学习算法，根据系统输出误差，在线调整网络权值，从而实现动态解耦而无需辨识被控对象的模型，该方法结构简单且计算量小，适于实时多变量过程控制，仿真证明了该方法的有效性。