Quasi-cardinality of a Fuzzy Set on a Measurable Universe of Discourse

ＩｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎＴｈｅｃａｒｄｉｎａｌｉｔｙｏｆａｆｕｚｚｙｓｅｔｉｓｏｎｅｏｆｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｓｔｈａｔｈａｖｅｂｅｅｎｉｎｔｅｒｅｓｔｅｄｉｎｆｕｚｚｙｓｔａｔｉｓｔｉｃｓｄｕｅｔｏｉｔｓｖａｒｉｅｔｙｏｆａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ .Ｆｏｒｅｘａｍｐｌｅｉｎｉｎｓｕｒａｎｃｅａｃｔｕａｒｙ ,ｔｈｅｆｕｚｚｙｓｅｔｏｆｐｅｏｐｌｅｉｎｔｈｅｔｈｉｒｄｓｔａｔｅｉｓｒｅｌａｔｅｄｔｏｔｈｅｃａｒｄｉｎａｌｉｔｙ[1] .Ａｌｓｏｔｈｅｃａｒｄｉｎａｌｉｔｙｉｓｃｌｏｓｅｌｙｒｅｌａｔｅｄｔｏ…     

自然语言理解研究的若干基本问题的讨论

从自然语言理解的思维过程、自然语言本身和逻辑作用三个方面,对机器自然语言理解的基本问题进行了讨论。     

超临界CO2萃取啤酒花及其应用

对啤酒花的超临界CO2萃取物的组分进行了分析，气相色谱图表明了超临界CO2和液态CO2萃取物的异同；并对超临界CO2萃取物进行酿酒试验，结果表明超临界CO2萃取物不仅增加啤酒香味，还能改善口味。     

基于遗传算法的模糊逻辑控制器优化设计

设计了一种新的用于模糊逻辑控制器优化的遗传算法，实现了模糊逻辑控制器参数和结构的同步快速优化。该算法对经典的简单遗传算法进行了改良，设计了一种带区间限制的十进制编码方案，实现了模糊控制器隶属度函数和控制规则的联合编码；并设计了受限分步一致交叉和变异算子，改进了经典赌轮选择法,避免了病态个体产生，加快了收敛速度。通过对典型的一阶和二阶工业对象控制器优化的仿真研究表明，相对于一般的遗传算法，该算法在群体规模较小（20或40）的情况下，能够在20代左右快速收敛到理想结果，并且在进化过程中很少产生病态个体，因此能够在小群体规模下，实现模糊控制器参数和结构的快速同步优化。     

一种基于主元递归分析法的多模糊逻辑系统的组合形式

根据多个模型相加可以提高整体预测精度和鲁棒性的思想，提出了一种具有递阶特点的模糊逻辑模型。该模型采用基于山峰函数的减法聚类算法，将样本数据集分成多组来进行局部模糊模型的建立和训练，大大提高了组合模糊逻辑模型的训练效率。各局部模糊系统的预测输出通过主元递归分析法（PCR）连接，解决了模型之间的严重相关性问题，增强了模型的预测能力，提高了模型的鲁棒性。仿真结果表明，组合多个模糊逻辑模型能够达到比局部模型更好的建模效果，并能有效的改善模型的预测能力和泛化能力。     

药剂温度控制系统的智能PID控制方法与实现

针对药剂温度控制系统，提出了一种基于模糊系统的自整定PID控制器，用于解决系统中出现的纯时滞，大惯性，时变不确定性等问题，实际运行结果表明，这种方法达到了良好的控制效果，降低了被控量超调，且增强了系统的鲁棒性。     

运用遗传算法对制冷蒸发器过热度控制的优化方法

在制冷系统动态仿真的基础上，引入遗传算法对蒸发器过热度模糊控制的隶属度函数进行了优化，并给出了三角形隶属度函数的优化方案，利用MATLAB软件实现了仿真和优化过程，进行了优化模糊控制和比例积分（PI）控制品质的对比实验。结果表明，优化后的模糊控制使过热度的超调量减小，使阀的动作平稳。     

神经模糊网络自适应模糊控制研究

提出了一种由样品辨识、模糊推理和控制处理 3个子网模块构成的基于知识的多层神经网络 .这种网络由各子网分别构成并按照最初的模糊控制结构适当连接而建立 ,具有明确区分各组成子网功能及其知识流结构 .由于综合了模糊逻辑的推理过程及神经网络的学习能力 ,使它能够在其结构中以模糊规则的形式引入语言知识并通过网络的训练及自学习对这些知识进行加工 ,从而实现了真正意义上的自适应模糊控制器 .最后还讨论了这种 NFN网络在动态过程控制中的应用     

基于事例的自适应关联规则挖掘模型的研究

认为传统的关联规则挖掘模型主要是针对结构化数据 ,其可信度和支持度不能随环境的变化自适应调节 ,即缺乏自适应性 ,而现实中还存在大量非结构化的数据 .针对传统发现模型的不足提出了一个基于事例的自适应关联规则发现模型 ,它不仅可以处理对非结构化数据的数据挖掘 ,而且还可以随着环境的变化自适应调节支持度和可信度 .     

FUZZY控制在脲醛胶生产中的应用

以脲醛胶生产中pH值控制为应用研究背景，以模糊控制为主要控制工具，分析了脲醛胶生产中pH值的受控特点，从理论分析，工程设计方面介绍了一种应用于脲醛胶生产的pH值模糊控制器的设计，详细推导了控制表的设计过程，实现了脲醛胶生产中对pH智能控制，提出了控制规则及控制表。给出了对象参数变化情况下的MATLAB仿真曲线，最后提供了应用VB实现的控制系统的响应曲线。