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。     

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。     

试论关联理论对会话含意理论的发展

Grice的会话含意理论是语用学理论的基础。关联理论比会话含意理论更具有解释力。在分析两种理论基本差异的基础上,从交际模式、语境概念、语用推理三个方面深讨了关联理论对会话含意理论的发展。     

Rete算法的优化及在动车组故障知识库推理中的应用

为了解决动车组在运行途中出现的各类故障,检修段需要根据动车组发生的故障进行原因分析,并及时采取相应的解决措施.因此本文将故障知识库应用到高速铁路动车组,着重研究了基于Rete算法的推理机在知识库系统的应用,并对Rete算法进行了改进,最后利用动车组故障数据对优化前后的Rete算法进行了比较,证明了改进算法的有效性.     

交流变频调速系统的自适应神经模糊控制研究

针对交流电动机参数变化和负载波动等因素对交流变频调速系统性能的影响,利用神经网络实现模糊控制,设计了一种基于自适应神经网络模糊推理(ANFIS)的速度调节器.仿真实验结果表明,具有ANFIS的交流变频调速控制系统不仅动态和静态性能都得到提高,而且具有较强的鲁棒性.     

复述平行语料构建及其应用方法研究

以汉语为研究对象,提出构建大规模高质量汉语复述平行语料的方法.基于翻译引擎进行复述数据增强,将英语复述平行语料迁移到汉语中,同时人工构建汉语复述评测数据集.基于构建的汉语复述数据,在复述识别和自然语言推理任务中验证复述数据构建及其应用方法的有效性.首先基于复述语料生成复述识别数据集,预训练基于注意力机制的神经网络句子匹...     

间接言语行为语用推理的两种阐释--联理论和认知语言学的转喻观

关于间接言语的语用推理，不同的语用理论提出了不同的阐释。Sperber和Wilson的关联理论认为关联原则指导听话人对间接话语进行语用推理。Panther和Thomburg的言语行为脚本转喻理论认为言语行为脚本结构中的转喻关系构成了交际的自然推理图式。     

基于模糊理论的飞机液压油泵车故障诊断专家系统构建

飞机液压油泵车结构复杂,故障发生率很高,现有的故障诊断方法较单一落后,检测精度低.在飞机液压油泵车的故障诊断中,将模糊数学理论与专家系统诊断方法相结合,提出了飞机液压油泵车故障诊断模糊专家系统,该系统依据知识库及综合数据库,在推理机制中采用正向推理,能快速准确找出故障原因,较大地提高了飞机液压油泵车故障诊断效率和精度.     

基于正交最小二乘法模糊模型的短期负荷预测

将正交最小二乘法（OLS）模糊模型用于电力系统短期负荷预测,其推理系统模糊规则的生成、影响因素的选取和隶属度的确定均利用正交最小二乘法从历史数据中直接获得,从而克服了模糊推理系统的知识由咨询专家和经验来产生所造成的知识获取的“瓶颈”现象。相应的数学模型简洁有效。实际算例表明,该方法的预测精度较径向基网络法高0．3％－0．5％,每个模型运算仅需1s左右,具有较强的实用性。     

智能教学系统中基于本体的知识表示及推送研究

首先分析了现有网络教学系统普遍存在的不足,提出智能教学系统的基本架构.将智能教学系统中的知识库划分为知识空间和信息空间,并利用Protégé构造了知识空间的本体模型;最后,制定了智能教学系统推送规则并设计了相应的推送算法.