Wang-Mendel模糊模型控制规则的提取及应用

针对如何利用系统的模糊模型设计模糊控制器,提出以系统的模糊规则库为基础,提取模糊规则中的信息获得控制规则的方法。以钢铁工业中连续退火炉的加热炉为对象进行了仿真,首先提取描述对象输入-输出映射关系的模糊规则组成完备规则库,并以此为基础提取控制规则补偿输出偏差。仿真结果表明能够达到期望的效果。     

基于T-S模型的智能PID控制

提出一种基于分段线性模糊模型的T-S模型,并与传统PID控制器相结合设计了一种模糊神经网络PID控制器,它具有模糊系统非线性、可解释性的特点,神经网络的自学习和自组织功能.对其进行非线性时变系统仿真,仿真结果表明该控制器较常规PID控制器的调整时间可明显缩短.     

基于模糊点数据的线性回归分析

在经典回归分析理论中,假定训练数据是独立同分布的随机样本,并且在回归方程的构建中是同等对待的.然而,在许多实际问题中,训练数据的作用是不同的;通常有些训练数据比其它数据可能更为重要,因而不同的训练数据对曲线拟合的贡献应该不同.人们要求重要的训练数据对曲线拟合做出更大的贡献.实现这一目标的策略是给每个训练数据赋予一个置信权重并且重新推导了经典的最小二乘回归方法,分析了它们的统计性质.受文[1]的启发,将这里的样本称为模糊点样本数据.     

基于模糊Hough变换的被动传感器系统航迹起始方法

提出一种基于模糊Hough变换(FHT)的被动传感器系统中的航迹起始方法。首先利用逻辑关系或规则初步排除鬼点,以降低计算复杂度,推导出被动传感器系统中的Hough变换形式。考虑到传感器系统误差和测量误差对检测结果的影响,将传感器系统获得的观测值模糊映射到参数空间,利用梯度信息降低计算消耗,求出参数空间的模糊累积矩阵,通过模糊推理确定出最终的航迹检测结果。实验结果表明,所提的模糊Hough变换方法能有效解决杂波环境下的航迹起始问题,且计算消耗小。     

Stability analysis of the simplest Takagi-Sugeno fuzzy control system using circle criterion

A frequency-domain-based sufficient condition is derived to guarantee the globally asymptotic stability of the simplest Takagi-Sugeno (T-S) fuzzy control system by using the circle criterion. The analysis is performed in the frequency domain, and hence the condition is of great significance when the frequency-response method, which is widely used in the linear control theory and practice, is employed to synthesize the simplest T-S fuzzy controller. Besides, this sufficient condition is featured by a graphical interpretation, which makes the condition straightforward to be used. Comparisons are drawn between the performance of the simplest T-S fuzzy controller and that of the linear compensator. Two numerical examples are presented to demonstrate how this sufficient condition can be applied to both stable and unstable plants.     

复模糊级数的收敛性

在新的模糊数序关系意义下,将定义在所有实模糊数上的模糊距离推广到所有复模糊数集上的模糊距离.并以此为基础,定义复模糊级数的收敛性.并讨论了复模糊级数的收敛性的判别法及其基本性质.     

食品双螺杆挤出机温控系统的模糊免疫PID控制

食品双螺杆挤出机机筒温度对挤压产品产量和质量影响很大,实现对机筒温度的有效控制是一项重要工作.建立控制对象的数学模型,借鉴生物体免疫机理,设计出模糊免疫PID控制器,并进行了仿真研究.结果表明,该温控系统鲁棒性强,响应速度快,动态误差小,性能优于单一的PID控制,能满足食品加工工艺的要求.     

一种混合遗传禁忌搜索的模糊聚类算法

传统基于目标函数法的模糊聚类算法是一种迭代的"爬山"算法,容易陷入局部最优解.提出了基于遗传算法与禁忌搜索结合的模糊聚类算法,综合运用遗传算法的多出发点和禁忌搜索的记忆性来改善聚类的效果,并通过迭代的遗传禁忌搜索算法产生最优聚类中心,实验中分别通过人工数据和标准数据测试验证了该算法的有效性.     

基于模糊神经网络的企业战略风险预警模型研究

利用模糊数学和人工神经网络技术,构建了基于模糊神经网络的企业战略风险预警模型,并经过实例验证了该模型的有效性。     

基于模糊股价的可转债最优转股模型

以可转债的转股方案为研究目的,利用模糊集理论和模糊数分析方法,定义了证券价格的期望值、证券投资收益率的期望值、预期风险系数等概念,建立了可转债转股的线性规划模型.例证结果表明:该方法便于操作,求解简单,结论合理,可供投资者投资决策参考.