基于动态递归模糊神经网络盲均衡算法的研究

模糊系统和神经网络已广泛应用于系统的辨识和控制,但是传统的模糊神经网络是一种静态映射,不适用于动态系统的辨识;而由于无线通信信道的时变性和不确定性,决定了盲均衡器本身就是一个动态的均衡过程,所以研究利用动态递归模糊神经网络的盲均衡算法是可行的,而且也是必要的。仿真结果表明:由于动态模糊神经网络的均衡过程同时利用了系统的当前数据和历史数据,对动态系统的均衡,较传统神经网络在均衡的精度和稳定性方面具有更好的效果。     

Novel cued search strategy based on information gain for phased array radar

A search strategy based on the maximal information gain principle is presented for the cued search of phased array radars. First, the method for the determination of the cued search region, arrangement of beam positions, and the calculation of the prior probability distribution of each beam position is discussed. And then, two search algorithms based on information gain are proposed using Shannon entropy and Kullback-Leibler entropy, respectively. With the proposed strategy, the information gain of each beam position is predicted before the radar detection, and the observation is made in the beam position with the maximal information gain. Compared with the conventional method of sequential search and confirm search, simulation results show that the proposed search strategy can distinctly improve the search performance and save radar time resources with the same given detection probability.     

基于自适应模糊推理系统的柴油机故障诊断

为解决柴油机故障诊断问题,采用自适应神经模糊推理系统(ANFIS)建立其故障诊断模型.利用减法聚类方法确定模型初始结构,并采用由梯度下降算法和最小二乘算法所组成的混合学习算法优化模型参数.经文中试验数据检验,所建模型故障识别值与实际值之间的最大误差为10.16%,最小误差为0.115%,平均误差为2.26%,识别精度达到了97.74%.仿真结果表明,与BP网络模型相比,该模型收敛速度快,拟舍能力强且诊断识别精度高,能够有效识别柴油机放障.     

基于复杂网络的指挥控制信息协同模型研究

网络化作战的时代特征迫切需要新的仿真模型和评价方法,以预测信息优势对作战效果的影响。在描述网络化指挥控制活动特点的基础之上,从复杂网络角度出发建立起指挥控制信息协同模型,并就不同规则演化下的网络特征变化进行了定量分析,从而为评估信息协同对作战效果的影响提供了新的研究思路和方法。     

灰色多属性决策的模糊互补判断矩阵排序方法

以灰色系统理论的思想和方法为基础,探讨了决策方案的属性值为区间灰数的灰色多属性决策问题,提出了解决这种灰色决策问题的决策方法.根据区间灰数的本质特征,首先定义了两区间灰数的新的相离度和构建了基于相离度的灰色区间关联系数公式与灰色区间相时关联系数公式;其次通过引入方案间优势度和优势度比较矩阵概念及其计算公式,证明了方案间优势度比较矩阵为模糊互补判断矩阵,从而给出了方案的排序.实例分析说明了所提出的灰色决策方法的合理性及其算法的有效性.     

带有测量噪声的Ⅱ型T-S模糊建模

实际工业生产过程中,系统的数据带有测量噪声.Ⅱ型模糊集的二阶隶属度用来表征一阶隶属度的模糊度,这种模糊度的增加意味着处理不确定信息能力增加.因此,提出了一种基于Ⅱ型模糊集的T-S模糊建模方法来减少由噪声带来不确定信息的影响.首先采用改进的最小邻域算法对带有测量噪声的数据进行聚类,继而确定Ⅱ型模糊集的一阶隶属度,接着根据数据的聚类信息采用高斯混和模型得到二阶隶属度值,然后用正交最小二乘算法确定模糊模型的后件参数,最后通过仿真实验来验证该方法的有效性.     

不完全指标权重信息下的语言多指标决策方法

研究了不完全指标权重信息下且指标值为语言评价信息的多指标决策问题,给出了一种基于二元语义信息处理和TOPSIS的决策分析方法.首先将规范化的语言评价信息转化为二元语义形式,然后应用TOPSIS方法和二元语义集成算子建立并求解线性规划模型,得到未知的指标权重值,再通过二元语义加权平均算子计算得到各方案的综合评价值.最后通过算例说明了该方法的有效性和实用性.     

T-S模糊时滞系统的鲁棒无源控制

基于Lyapunov稳定性理论,时具有参数不确定性的T-S模糊时滞系统的鲁棒稳定性和无源性进行了研究.具有参数不确定性的T-S模糊模型可以任意精度近似连续非线性不确定系统.假设系统中的参数不确定性是范数有界的.运用Lyapunov稳定性理论给出了鲁棒无源控制器存在的充分条件.通过解一组线性矩阵不等式(LMIs),可直接获得鲁棒无源控制器.所设计的鲁棒无源控制器能够保证对于T-S模糊时滞系统中所有的参数不确定性,闭环系统都是鲁棒稳定的并且是严格无源的.并且,通过求解带有约束条件的线性矩阵不等式问题,可以设计出具有最大耗散率的鲁棒无源控制器.数值例子验证了所提出设计方法的有效性.     

基于状态信息的条件剩余寿命建模研究

根据监测到的设备状态信息预测其条件剩余寿命一直是基于状态维修中的关键问题。利用滤波理论,建立了基于状态信息的剩余寿命预测通用模型,并推导出采用极大似然估计法下参数估计的通式,使得在已知寿命服从其他任何分布形式时直接代入通式便可快速地得出其模型,从而预测其剩余寿命,省去了复杂繁琐的迭代过程。通过案例发现模型能够根据状态信息很好地预测其剩余寿命,并在不断更新状态信息的条件下越来越精确地预测其剩余寿命。     

在线信息产品捆绑定价研究

基于在线信息产品交易各方的互动关系,考虑网络接入商与信息产品生产商各自市场垄断力的对比,研究了两者进行价格决策的先后顺序对信息产品捆绑的最终价格和对信息产品厂商采用捆绑销售策略的影响.研究结果表明当两者同时进行价格决策时,两者均分市场利润;当两者进行序贯博弈时,先决策价格者将获得先动者优势,且消费者在此情形下的总支付将大于当两者同时决策时的总支付;信息产品厂商采用何种捆绑策略与其决策顺序无关,仅与被捆绑产品的捆绑价值参数相关.