一族随机集的本性(凸)闭包及其应用(Ⅰ)(英文)

该文定义了一族随机集的本性（凸）闭包并研究了它的性质,利用它证明了更广泛的集值（上,下）鞅的可选标样定理。     

WAVELET PACKET AND FUZZY NEURAL NETWORK FOR TOOL CONDITION MONITORING *

在自动化制造中,线监控刀具状况以保护刀具与加工工件显得越来越重要．近年来,许多研究者在此领域进行了广泛的研究,然而由于加工过程的不确定性,现有的刀具监控系统的可靠性还有待提高．本文提出了一种基于小波包分析与模糊神经网络的自适应刀具监控系统,该系统利用小波包分析方法将加工过程振动信号分解为不同的频率段,并在此基础上,建立了自适应特征提取方法,为模糊神经网络提供最优的特征输入,然后模糊神经网络据此进行决策,分析刀具磨损状况．实验结果表明：该系统模糊神经网络能有效通过学习人类模糊知识和在线学习样本来提高刀具监控精度．     

关于max—min模糊关系方程有唯一解的充要条件

指出模糊关系方程的一个重要结论的纰漏,并提出了有关ｍａｘ＿ｍｉｎ模糊关系方程有唯一解的充要条件．     

一类基于神经网络的模糊系统建模与控制

将人工神经网络理论和模糊系统理论结合起来,研究并提出了一类基于人工神经网络的模糊系统建模和控制方法。仿真表明该方法能有效地用于多种难以建立数学模型的控制系统。     

群的Fuzzy同构

该文在群的Ｆｕｚｚｙ同态的基础上定义了群的Ｆｕｚｚｙ同构,得到了群的Ｆｕｚｚｙ同态基本定理。     

一种适合于网络专家系统的通用理论(英文)

描述运用于工业自动化的一种自适应自学习方法。基于此方法,Ａｐｔｒｏｎｉｘ公司开发出一套通用软件工具－ＳＴＩＭＴＭ,并应用于不同工业领域。ＳＴＩＭ可用于构造各类专家系统。基于因素空间理论,ＳＴＩＭ具有一系列独特之处,比如自动化、自学习,以及自翻译。如果与因特网,嵌入式控制器以及可编程逻辑控制器等结合使用,ＳＴＩＭ则成为一个十分有效的工具,可应用于远程连通与控制、模式识别、机器故障诊断,以及自动化加工过程中的传感器数据融合     

L－fuzzy拓扑群之间的L－fuzzy同态

在Ｌ－ｆｕｚｚｙ拓扑群之间引入了Ｌ－ｆｕｚｚｙ同态及Ｌ－ｆｕｚｚｙ开同态等概念,刻画了它们的基本特征．证明了Ｌ－ｆｕｚｚｙ同态是“Ｌ－ｇｏｏｄｅｘｔｅｎｓｉｏｎ”,揭示了它与分明拓扑群的同态之间的关系     

桥梁初步设计专家系统

完成的系统包括上部结构形式和施工方法的选择、墩台类型选择及工程量估算,采用作者提出了双重加权多目标决策方法,对可行的方案进行优化,得出最佳方案,采用多层模糊识别方法对工程量进行估算,系统采用多路线推理、数据驱动和目标驱动相结合的推理策略,运用策略解释法解释推理结论,大量的汉语选择菜单为用户提供了友善的人机界面。     

基于T-S模糊模型的CNN混沌同步控制研究

研究了四元细胞神经网络(CNN)混沌系统的T-S模糊模型建立问题,用李雅谱诺夫法构建CNN混沌系统的同步控制器,并用遗传算法对控制参数进行优化,达到比较理想的同步效果.     

磨削加工中磨削参数的模糊优化设计

将磨削加工中磨削参数的选择转化为优化设计问题．以最高生产率为目标函数，考虑了各约束边界的模糊性，建立了优化磨削参数的数学模型，运用模糊优化设计方法确定磨削加工中最佳的磨削参数。