可控串补多目标控制研究

可控串补暂态稳定控制，既要抑制功角第一摆，又要快速阻尼系统故障后的功率振荡，这是一个多目标控制问题。文中提出了基于Ｔ－Ｓ（Ｔａｋａｇｉ－Ｓｕｇｅｎｏ）模型的可控串补模糊控制策略，充分考虑了可控串补装置的非线性，并结合了线性最优控制理论和专家知识。该模糊控制器相当于自适应变增益的线性最优控制器，能满足系统多目标控制的要求。数字仿真表明，该模糊控制策略在暂稳控制中优于其它常规控制方式（ＰＩ控制，ｂａｎｇ－ｂａｎｇ控制，线性最优控制）。     

一类代数上的逻辑淡（Ⅰ）

引入了一种代数，称为模糊公式代数，在这种代数上建立了一个准形式演绎系统，证明了相应的可行性定理与相容性定理，提出了程度化的Ｍｏｄｕｓ Ｐｏｎｅｎｓ规则和Ｈｙｐｏｔｈｅｔｉｃａｌ Ｓｙｌｌｏｇｉｓｍ规则。     

模糊自适应整定PID控制及其仿真

将模糊控制器与PID控制器结合在一起，利用模糊控制推理方法实现对PID参数的在线自整定，进行MATLAB／SIMULINK仿真，仿真结果表明，该控制器明显地改善了控制系统的动态性能，易于实现，便于工程应用。     

基于多智能体的作战仿真系统成员设计

介绍了应用多智能体技术设计基于HLA平台的作战仿真系统的成员设计方法、并对应用模糊推理机技术，构建仿真成员的方法进行了详细说明．该方法提高了作战仿真系统的仿真效果，是Agent技术在作战仿真系统上的探索和应用．     

河南省R&D活动的分析及对策研究

研究与发展（R＆D）活动是指为增加知识的总量以及运用这些知识去创造新的应用而进行的系统的创造性的工作。从2000以来年河南省R＆D经费支出数据以及我国R＆D经费支出数据来看，我省R＆D活动更趋活跃、规模增大，企业已成为R＆D活动的主体，科技投入显著增长，出现了良好的发展势头；但也存在一些问题，与全国平均水平及周边省市相比，科技水平相对较低，科技投入的力度上与先进省市相比仍有差距，在一定程度上影响经济运行的质量和后劲。本文对河南省R＆D活动的人力投入和经费投入两方面进行实证分析，并提出了对策建议。     

水轮发电机组故障诊断模糊专家系统研究

针对水轮发电机组故障原因与症兆之间的复杂关系,充分利用综合监测数据和领域专家的经验知识,采用数据驱动和基于知识的目标驱动控制的正反向推理方法进行诊断.研究了基于数据库管理系统的模糊知识库设计,为知识库的建立、维护、扩充和完善提供了一种实用方法.研究了模糊推理算法,以加权模糊推理进行多种信息的融合,解决了故障诊断中不确定性问题的求解.建立了水轮发电机组故障诊断模糊专家系统.诊断实例结果表明,该系统推理效率高,可信度好,满足了水轮机组故障诊断的有效性和实用性要求.     

基于Matlab和给小费模型的Mamdani与Takagi＆Sugeno型模糊推理算法研究

在模糊推理中,Mamdani和Takagi＆Sugeno是两种应用最广的模型。本文对这两种推理模型的原理进行了说明,并对其输入输出变量的形式、推理结果及适用范围等进行比较和分析。利用Matlab中Fuzzy工具箱,通过给小费模型进一步验证两种推理模型的优缺点和适用范围。     

基于模糊推理的粒子群优化算法

针对无约束优化问题,提出了基于模糊推理的粒子群优化算法,该算法针对粒子群优化算法搜索能力的不足,先引入平均粒子,然后引入模糊推理来改进粒子群的速度更新公式,再利用模糊推理动态地改进算法惯性权重和速度更新公式的权重因子,再结合混沌扰动增加算法后期的局部搜索能力.数值试验采用12个测试函数并有5个算法进行对比,数值试验证明,改进算法的搜索能力有较大的提高.     

模糊推理在导线间串扰预测中的应用

提出应用模糊逻辑推理对互连导线间串扰问题进行预测的方法,从前期测量数据中选择有效的电磁干扰参数作为预测因子,并根据数据的统计特性对其分级,然后归并模糊蕴涵式语句确定模糊蕴涵关系集。该方法与人工神经网络预测方法相比,不仅可以充分利用原有的专家的经验和知识,而且能够从实际数据中自动总结和提取新的推理规则。实例分析表明该方法对导线间串扰问题的预测是可行的。     

基于密度聚类的模糊神经网络和CHP分解过程建模

针对基于样本数据的复杂系统建模问题,提出了基于密度聚类的模糊神经网络(DFNN)的建模方法,研究了利用密度聚类原理提取数据样本的内在规则的理论和方法,提取的规则能较好地反映样本数据输入输出的对应联系,根据提取的规则给出了模糊神经网络的模型结构.本文以化工生产过程过氧化氢异丙苯(CHP)分解反应过程为对象进行仿真建模,结果显示在模型精度和可靠性上均优于基于c均值聚类提取规则的模糊神经网络模型(CFNN).