基于UKF的自组织模糊神经网络训练算法

如何生成最优的模糊规则数及模糊规则的自动生成和修剪是模糊神经网络训练算法研究的重点,针对这一问题,提出了基于无迹卡尔曼滤波（unscented Kalman filter, UKF）的自组织模糊神经网络的训练算法。分析了模糊神经网络的非线性动力系统表示,并用递推最小二乘法（recursive least square, RLS）和UKF分别学习线性和非线性的参数,给出了模糊规则生成的准则和参数更新的策略;然后,用误差下降率方法作为模糊规则修剪的策略,删除作用不大的规则。通过典型的函数逼近和系统辨识实例,表明所提算法得到的模糊神经网络的结构更为紧凑,泛化性能更佳。     

基于有限感知的决策理性模型

通过分析和比较完全感知和有限感知下决策的理性差别,将有限感知定义为一种偏好关系具有非一致性特点的有限理性;讨论了内在偏好、显示偏好、局部偏好和有限感知关系系统等概念,以及有限感知决策的一些理性条件和模型;并论证了诸如Proto序、偏序、弱序等一类偏好序下相应决策函数或规则的性质、特点及其存在性.研究结果诠释了具有有限感知偏好关系系统的决策主体的决策行为的内在机理和规律,可作为不确定性决策研究的一个理论基础.     

具有学习能力的FPN在航保系统易损性评估中的应用

基于Petri网模糊推理算法,引入改进粒子群优化算法,使其具有参数学习能力,摆脱系统中众多未知参数对专家和经验的依赖.以舰船航空保障系统为研究对象,建立了基于具有学习能力FPN(Fuzzy Petri net)的系统易损性评估模型,算例佐证了其学习效率及精度.与传统系统易损性评估方法的对比试验表明该评估模型的全面性和合理性,并可推广应用于复杂舰船系统易损性评估研究.     

缺货的模糊需求回收物流库存控制模型及算法

为了研究模糊需求下回收物流的库存问题,对退回物品采用批量修复处理的方式,在不考虑提前期的情况下,假设销售商允许消费者退货,且退货服从Poisson分布,建立了一个包括单位购买成本、维修成本、库存成本和缺货成本的回收物流最优库存策略模型.引入模糊模拟和遗传算法相结合的混合智能算法,对不确定需求的回收物流单周期库存模型求解,以找到模糊情况下总成本的估计,从而推导出与之相对应的最优定购量.最后,应用一个实例对结果进行讨论,表明该算法有一定的有效性.     

T-模糊联盟间相互影响的度量

针对局中人以三角模糊数的形式参与合作对策的问题,给出了T-模糊联盟间相互影响的基本概念.探讨了T-模糊联盟间相互独立时模糊特征函数的表达式及模糊特征函数具有k-严格单调性时T-模糊联盟间相互影响的变化规律,通过对Shapley值和Banzhaf-Coleman势指标度量概念的推广,得到相应的Shapley值和Banzhaf-Coleman势指标,用于表示T-模糊联盟间相互影响的期望度量指标和方差度量指标,并通过算例分析来说明其有效性和实用性.     

注塑机注射速度的模糊控制及其仿真

注射速度控制是注塑成型工艺里极其重要的一环。由于注塑过程的时变和非线性特点,注射速度控制成为较为复杂的一个课题。在一个螺杆往返式注塑机通用模型的基础上,给出了注塑机速度模糊控制系统的一般性设计方法:输入输出量定义域的选择,隶属度函数的形状,使用相位面分析设计知识库,前馈控制器的设计。通过仿真说明了该方法设计的控制系统能有效的跟踪快速变化的速度设定曲线,在模型参数发生变化时也能够得到良好的控制效果。     

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。     

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.     

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.