一种模糊控制器的研究

根据模糊划分和模糊等价关系的定义,提出了ｒ－ε覆盖的概念,归纳出其实现算法,即问题的实质是一个关于求超图的最小覆盖问题,并给出了保证算法能够得到ｒ－ε覆盖的证明,利用ｒ－ε基础上,使得对应模糊规则数量少。用物元分析的办法,使得逼近器的精度进一步提高,这些特点使得新模糊控制器比目前已有的模糊控制器具有更高的精度和更简捷的形式。     

模糊评判在住宅价格评估中的应用

模糊特征在住宅价格评估中占有重要地位,在科学定义若干基本概念的基础上,提出了运用模糊综合评判进行住宅价格评估的方法,该方法把模糊评判和享乐价格方法相结合,解决了住宅价格评估中模糊特征的合理量化问题,具有科学、合理、易于操作等特点。     

功能替代模型的模糊可靠性分析

针对功能替代模型的定义 ,分析了原有的可靠性评估方法存在的不足 .应用模糊数学的原理和方法 ,在模糊可靠性理论的基础上 ,对功能替代模型进行模糊可靠性评估 ,得出了该模型模糊可靠度和模糊平均寿命的计算公式 .最后 ,给出一个示例 .     

智能寻优模糊控制研究

根据被调量的偏差和偏差变化率的模糊预测 ,应用单纯法优化搜索技术 ,寻优调整因子 ,在线刷新模糊控制规则 ,实现对具有多扰动、非线性、大滞后等特性的系统的控制。计算机仿真获得较好效果。     

线性调频-二相编码雷达信号分析

报道了一类由二相编码信号与线性调频信号组合而成的新的脉冲压缩信号。导出了这类信号的表达式。通过理论分析和计算机模拟,给出了该类信号的模糊函数(图),幅度谱特性,匹配滤波器输出波形,多普勒频移特性,有加权时的压缩脉冲时间旁瓣波形和低截获概率等方面的性能。分析证明,该类信号与线性调频信号或二相编码信号相比具有更好的低截获概率特性,其多普勒性能优于二相编码信号。     

基于模糊规则的病虫害预防研究

基于Takagi-Sugeno模糊逻辑系统,运用遗传算法提取模糊规划,构建系统的模糊模型,并用于病虫害的预测工作。图2,表1,参6。     

基于径向基函数网络或模糊系统的非线性连续时间系统的自适应调节

对于一类连续时间的非线性动态系统x=f(x)+Bu+d,当系统中的非线性函数f(x)满足有界或线性增长条件(具有未知的增长系数)时,首先证明了f(x)中的x落入一紧集中,然后根据径向基函数网络或模糊系统的逼近性质,给出了两种自适应调节器的设计方法.利用李亚普诺夫稳定性理论,证明了控制算法是全局稳定的,闭环系统的状态是一致最终有界的,且控制律是稳定的.     

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.     

基于遗传模糊系统的兵棋推演关键点推理方法

近年来,基于人工智能技术的自动化作战推演越发受到重视,但是由于有效地采集作战推演数据难度较大,许多依赖数据学习的人工智能技术效果不佳。在结合专家知识和作战推演数据的基础上研究作战推演中的人工智能技术,是一种可行的替代方案。为此,立足兵棋推演设计了关键点推理遗传模糊系统(genetic fuzzy system, GFS)框架,有效整合了对兵棋专家知识的建模和对兵棋复盘数据的学习,从而提高了关键点的推理质量。进一步以安全点为例,构建了安全点推理GFS,在初始化模糊系统规则库的基础上,通过合理设计遗传算法中的参数编码、适应度函数、遗传算子等,实现了安全点推理模糊系统的遗传调优算法。最后,通过实验仿真展示了所提方法的可行性和实用性。     

模糊粗糙神经网络的结构与参数优化

基于模糊粗糙隶属函数,建立了一种五层结构的模糊粗糙神经网络（fuzzy rough neural network, FRNN）,对神经元之间的连接,引入一个开关函数,从而把结构优化和参数学习问题转化为单纯的函数优化问题。提出一种混合智能优化算法（hybrid intelligent optimization algorithm, HIOA）用于FRNN的结构和参数优化,适应度函数同时考虑模型的精确性和网络的节俭性。典型的实验结果表明,FRNN适用非线性系统建模,相对于普通神经网络及其优化方法能获得更高的精度和泛化能力。