一种非线性自适应逆噪声控制器设计及其仿真

基于模糊神经网络算法研究了非线性系统的噪声消除问题,设计了一类非线性自适应逆噪声消除控制器。该文利用模糊神经网络融合算法所具有的对任意函数的精确逼近性,对非线性系统进行建模和逆建模,从而为非线性自适应逆噪声控制器的有效性提供了保障。最后将所设计的控制器用于仿真实例,研究表明该噪声控制器能有效地消除非线性被控对象的噪声污染。说明了该方法的可行性和有效性。     

基于完备模糊规则集的混沌时间序列预测

基于数据挖掘思想，使用置信度度量和改进的梯度下降法，提出一种新的构造完备．模糊规则集的方法来建模和预测混沌时间序列。所提方法通过确定最优输出模糊子集的质心和模糊规则的置信度度量，能够推理数据未覆盖区域的空缺规则，并构造一个完备的模糊规则集，进而解决了混沌时间序列的可预测问题。仿真结果表明新方法是有效和准确的。它能很好地辨识系统的特征，并且提供了一种混沌时间序列预测的新方法。     

基于遗传-模糊聚类的说话人识别方法及其仿真研究

利用遗传算法的全局收敛性及模糊C-均值（FCM）聚类强大的局部寻优能力，提出了一种基于遗传-模糊聚类的说话人识别方法。对说话人的训练语音数据进行遗传-模糊的软聚类分析，从而得到分类中心的全局最优解，作为每个说话人的语音模型，最后利用最大总平均隶属度函数准则对待识别语音进行模糊聚类识别．除此之外，使用自适应参数增加遗传算法的局部搜索能力。实验结果表明，这种算法克服了传统硬聚类的缺点，避免了FCM对初值敏感及容易陷入最小值的缺陷，使聚类更加合理，更好地描述了说话人的语音特征。     

防空兵作战指挥效能的综合评估方法

针对如何评估防空兵作战指挥效能的问题,从作战指挥活动的主要环节以及现代战争条件下联合防空的特点出发,分析了评估防空兵作战指挥效能应该考虑的主要因素,建立了一套包括信息获取能力、决策能力、组织计划能力、战场控制能力和指挥协同能力等5个不同方面的评估指标体系,并在此基础上给出了一种防空兵作战指挥效能的综合评估方法。最后通过一个算例说明了给出方法的应用。     

企业竞争策略选择的建模、算法与仿真

企业选择竞争行为应对潜在竞争威胁是确保企业盈利的要素之一。针对此问题,利用博弈论展开定量研究。首先通过引入两阶段博弈形式化企业竞争战略选择过程,并用二层规划刻画该博弈过程,通过求解该二层二次规划获得两期博弈的均衡解;据此对处于价格竞争市场中的两个企业竞争行为选择过程进行仿真,验证了根据两期博弈进行的企业竞争行为的分类和选择的正确性。     

基于局部方差的模糊小波阈值图像去噪

针对小波阈值去噪中的VisuShrink阈值(统一阈值)“过扼杀”细节系数和SUREShrink阈值(Stein无偏估计阈值)“过保留”噪声系数的特点,提出了一种新的模糊小波阈值去噪方法。该方法根据小波系数局部方差能体现信号受噪声影响程度的特点,在局部方差之间引入模糊区域,通过模糊区域内局部方差的大小来计算相应小波系数的噪声隶属度。根据不同的模糊隶属度在VisuShrink阈值与SUREShrink阈值之间选取去噪阈值,并用软阈值函数消减。实验结果与仿真表明,提出的模糊阈值方法有较好的去噪效果。     

基于离散化修正模糊算子的模糊故障树新析

针对不同类型隶属函数的模糊概率耦合计算的模糊故障树分析瓶颈问题尚未解决,提出了一种新的离散化方法,该算法通过先分割概率后规划隶属度的方式将模糊概率的隶属函数离散化,并由扩展原理修正与、或门模糊算子得到一组新的模糊算子,用新算子进行模糊故障树实例分析表明,新方法不但较好地解决了上述难点,并具有一定理论和工程实践价值。     

基于二元语义信息处理的最大树聚类方法

针对解决具有语言评价信息的多指标聚类分析问题,提出了一种基于二元语义信息处理的最大树聚类方法。该方法依据传统的最大树聚类分析方法的基本思想,采用二元语义概念对语言评价信息进行处理和运算,并对聚类对象进行分类,具有概念清晰、计算简单、信息处理较为精确的特点。最后,通过一个算例说明了所给出的聚类方法。     

可靠性仿真在模糊故障诊断中的应用

针对模糊故障诊断中传统模糊关系矩阵确定方法不能动态适应具体设备运行状态变化等缺点,提出了基于故障树的可靠性仿真方法,用于确定模糊关系矩阵。该方法首先利用元器件的失效分布数据和设备深层原理性知识建立故障树,进行可靠性仿真,然后根据仿真结果和具体设备的历史故障信息动态计算模糊关系矩阵。给出了该方法的具体应用步骤。实际诊断结果表明,该方法可以有效地提高模糊故障诊断的准确性与针对性。     

基于Matlab的模糊PID调速系统的设计与仿真

针对异步电动机调速系统的非线性和结构参数易变等特点,将模糊控制和PID控制的简便性、灵活性结合起来,设计了模糊PID调速系统的双闭环模糊控制仿真模型,建立了基于Matlab Simulink的系统仿真模型,并对模型进行了多方面性能的仿真研究。仿真结果表明,该模糊控制系统仿真模型具有良好的给定适应性、鲁棒性;并且提高了非线性系统的动、静态特性,使系统获得了较好的性能。