柔性空间机械臂的模糊控制及抑振最优控制

讨论了载体位置不受控、姿态受控的情况下,漂浮基柔性空间机械臂系统的轨迹跟踪和振动抑制问题。对系统进行输入输出反馈线性化,并采用奇异摄动理论,得到了慢变子系统和快变子系统。然后,设计了两种时间尺度的模糊逻辑控制器,以控制柔性空间机械臂的载体姿态和机械臂关节铰协调地来完成各自在关节空间的期望运动。慢变子系统用模糊控制来进行轨迹跟踪,而快变子系统用最优线性二次型控制来主动抑制柔性杆的振动。系统仿真结果说明了控制器的可靠性和有效性。     

活性污泥污水处理系统的模糊神经网络控制

针对中、小型污水处理厂的实际情况，在对活性污泥污水处理系统机理模型研究的基础上提出一种控制模型。在对系统进行性能分析与综合的基础上，提出了应用于该控制模型的模糊神经网络控制器。通过仿真实验表明，该控制器能够自动调整隶属度函数、动态优化控制规则，将其应用于活性污泥污水系统具有快速性与有效性，比基于规则的传统模糊控制具有更强的鲁棒性，可以获得良好的控制性能。     

基于模糊数的模糊学习理论的关键定理

考虑到现实世界的模糊性,结合模糊集理论和模糊统计学的知识,首先给出了关于模糊数函数以及模糊随机变量函数的若干定理;提出了模糊学习问题的一般表示;最后给出并证明了基于模糊数的模糊学习理论的关键定理.     

具动态性能指标的医学系统自组织模糊控制

提出一个具有动态性能指标的完全脱离模型的自组织模糊逻辑控制系统.系统的性能指标由一个随机结构开始,评价规则通过一个基于自增强机制进行在线优化的微遗传算法来产生.算法对非线性麻醉过程中肌肉松弛状态的控制效果进行了验证.通过和标准自组织系统的控制效果比较,该算法的优势体现在因为自学习能力导致的控制鲁棒性上,它能够很好地处理变参数动态系统和大时滞系统的控制问题.在每轮控制中,所提出的算法都以少量模糊控制规则(最多18条)实现了控制要求.     

Optimization of Multi-Criteria Experiments with Fuzzy Results

Introduction To reach a best quality product, experiments and an op- timized design of experiments are required in an inte- grated quality management system. The best quality level of a manufacturing process or product is defined not only by one, but by m…     

一种基于区间值Pythagorean三角模糊语言集的多准则决策方法

为提升不确定环境下信息描述的准确性,提出了区间值勾股三角模糊语言集(intervalvalued pythagorean triangular fuzzy linguistic set,IVPTrFLS),并研究了区间值勾股三角模糊语言变量(IVPTrFL variable,IVPTrFLV)相关的基本理论.同时,针对...     

基于模糊综合评价法的大学文科生数学感知程度评价的研究

以大学文科生对数学感知情况的问卷调查为基础,采用模糊综合评价法建立了大学文科生对数学感知情况的评估指标体系和评价方法．首先确定了评估指标体系中各指标的权重,然后建立评价集并构造了模糊评价矩阵,最后模糊合成得到了评价结果．评价结果表明大学文科生对数学的感知情况较好,对数学学习的兴趣程度也较高．根据评价结果提出了大学文科生数学课程的如下建议：一是增加课程的趣味性,穿插一些与文科生相关的数学的小故事;二是多训练学生的逻辑思维和创造性思维,注重教授给学生归纳、类比等数学方法和极限、抽象归纳、规划等数学思想;三是拓宽学生的视野,让学生们了解数学在各个领域内的应用．     

模糊关系数据库系统中的函数依赖与多值依赖

用模糊关系数据模型来描述不分明的模糊数据是关系数据库理论发展中的一个重要的新课题。本文用模糊等价关系及其隶属函数来描述模糊函数依赖与多值依赖,看出经典数据依赖是模糊数据依赖的特例。并且证明相应于Armstrong公理的一套模糊数据依赖的推理规则是正确、完备的。     

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).     

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。