基于遗传算法扶梯驱动机模糊可靠性优化设计

应用啮合理论和模糊可靠性优化理论，以自动扶梯驱动机主传动机构中蜗杆传动的效率及中心距为目标函数，选取必要的设计参数，并使用改进的遗传算法，对驱动机中的蜗杆传动进行模糊可靠性优化设计．结果表明，该算法具有较强的全局收敛性，且收敛速度和稳定性有所提高，与传统设计方法相比，蜗杆减速器的中心距下降了30．4％，蜗杆的相对滑动速度下降了10．12％，综合曲率半径增大了17．34％．     

模糊综合评价在高等院校人才选拔中的应用

针对高等院校人才选拔过程中，人才价值无法用货币表现的特征，引入模糊综合评价进行计量，并结合高等院校人才选拔的特点，建立评价指标体系，为高等院校合理选拔人才提供依据．     

倒立摆的Reinforcement Learning模糊自适应控制

根据Lagrange方程建立了单级倒立摆系统的数学模型，利用模糊自适应控制算法设计了倒立摆系统的控制器，并在Matlab的仿真模块中将倒立摆系统的数学模型和控制器结合起来．对倒立摆控制系统进行了仿真研究。结果表明，对于要求实时性较高的非线性不稳定系统。用模糊自适应控制算法可以按照控制要求在线调节控制参数，在最短的调整时间内取得良好的控制效果。     

模糊映射次微分在最小值点集合上的性质及其运算

在模糊数空间中，介绍了模糊数及模糊映射次微分等概念，引入模糊数的加法与乘法运算法则及序关系，定义了锥N（C，x0），证明了模糊映射在最小值点集合上的性质，通过实例，利用模糊数的定义、运算法则、序关系和模糊映射次微分的定义及性质对模糊映射的次微分作了尝试性的计算。     

模糊神经网络间隔调速模型的研究

提出了一种基于模糊神经网络理论求得动态出口速度的模型，以6层的前向神经网络实现模糊过程使系统具有自学习和自适应能力，能根据列车的实际溜放情况自动调整减速器出口速度。     

一类工业炉温度系统的模糊控制

针对工业炉温度系统存在的混沌现象,借助模糊控制技术,克服了用传统PID难于控制的炉温混沌现象;系统的仿真与实际运行效果表明:模糊控制是克服混沌现象的一种有效方法。     

基于模糊聚类分析的织物质量分级方法

织物性能的分类、分级信息是纺织品质量评估的直观表述。在织物客观评估的基础上，提出了基于减法聚类与模糊C-均值(FCM)聚类的集成方法用于纺织品质量评估分析。该方法以减法聚类算法得出的样本的最佳分类数为基础，用FCM聚类算法得到具体的分类结果。将聚类中心的特征值之和定义为分级指数，进一步用于解决织物质量的分级问题。通过对法国鲁贝高等纺织工程学院自织的43块棉针织物的分析，证明了以上方法在处理纺织品质量分类、分级问题中的有效性。     

基于分布约简的获取规则的增量式方法

根据粗糙集的理论,在信息系统中使用了分布约简的概念,并利用相应的可辨识属性矩阵,提出了一种在决策表中获取规则的增量式方法,该算法对决策表中出现的各种新对象进行分析,在原有的分布约简的基础上进行增量式更新,从而避免了重新计算.     

模糊信息静态伯特德双寡头博弈分析

在分析了厂商的市场信息具有模糊性的基础上,分别给出了2个模糊信息静态伯特德双寡头博弈模型,并运用模糊数学理论及方法,分别求出了这两种情形下博弈的均衡解.     

关于图的哈密尔顿性的一些新的结果

关于哈密尔顿图和哈密尔顿连通的两个基本结果是Ore给出的:设G是一个n(n≥3)阶图,如果对于G的任意一对不相邻顶点u,v,有d(u) d(v)≥n或n 1,则G是哈密尔顿图或哈密尔顿连通的.设G是一个图,对于任意u∈V(G),令N(u)表示u的邻点集;对于任意U∈V(G),令N(U)=∪u∈UN(u).本文利用插点方法,给出了关于k或(k 1)-连通图(k≥2)G是哈密尔顿的,哈密尔顿连通的或1-哈密尔顿的统一证明.其充分条件是关于|N(S)| |N(T)|与n(S ∪T)的不等式,这里S,T是图G的任意两个不交的独立集,并且|S|=s,|T|=1,S∪T也是一个独立集,这里n(S∪T)=|{v∈V(G):dist(v,S∪T)≤2}|.