基于模糊划分的神经网络集成

基于模糊聚类思想,提出了一种神经网络集成方法.由训练数据的模糊聚类结果,把训练数据划分成相交子集,基于各子集生成集成的个体神经网络.由于各子集所包含的数据和数据的类别各不相同,因而个体神经网络性能和结构存在差异.子集个数确定集成中个体神经网络个数.另外,基于隶属度函数计算公式,提出了个体神经网络输出结论结合方法.理论分析和实验结果表明,此方法对模式分类能取得较好的效果.     

(L)ukasiewicz命题逻辑系统中的赋值决定公式问题

为了在经典逻辑学中建立Fuzzy分离规则的推理模式，Zadeh提出了赋值决定公式问题（VDF问题），并已于二值命题逻辑以及Lukasiewicz三值和p＋1值命题逻辑中得到解决．文中在更一般的Lukasiewicz命题逻辑系统中建立了VDF问题的求解理论，首先给出了一般的Lukasiewicz命题逻辑系统中VDF的合理性条件，其次构造性地解决了Ln、La和Lc中的VDF问题．     

基于模糊综合评判的电子战效能评估

电子战系统是一个庞大复杂的系统，其效能是一个综合指标，包含多种技术因素和不确定性，对系统的评估也是一项复杂的工作，涉及许多难以量化的模糊因素．为了评估电子战系统作战效能，本文首先给出了效能评估的指标体系，然后提出了基于模糊综合评判的电子战效能模型，最后通过对参数由专家和军事指挥员提供的案例的研究，论证了模型和方法的可行性和有效性．     

陕西省公路交通观测站现状评价

基于对陕西省现状交通量观测站布局状况所进行的全面分析,根据交通观测站的布设及实现的功能要求,提出了从宏观及微观两个层面的相关的评价指标,应用模糊综合评价法及层次分析法对其进行综合评价。根据评价结果可知,目前陕西省交通量观测站存在布局不均匀、代表性不足问题。并实现了量化评价交通观测站的功能及合理性的方法。     

基于模糊遗传算法的工业过程控制参数优化研究

针对复杂工业过程控制要求多样性、控制参数难调整的问题,提出了一种控制参数优化方法.其中,利用模糊评判方法设计了模糊适应度函数以改进标准遗传算法,把控制要求分解成多个对控制结果模糊评判的因素,由于其具有不同权重,因此控制结果与控制要求的接近程度就转化成了对遗传算法中个体(控制参数)的适应度.应用该算法优化了生物发酵罐温度控制器的控制参数,实验表明,控制器的控制精度、温度变化平稳性、能耗、电磁阀开关频率等指标均得到了改善,能够较好地解决复杂工业过程中控制参数优化的问题.     

模糊目标信息系统上的逻辑及决策规则

基于模糊目标信息系统模型，并结合粗糙集相关的逻辑理论，提出了模糊粗糙决策语言FRDL，给出了FRDL中公式的定义、语义、可满足性有效性的形式化描述以及相关的性质。在此语言的基础上，给出了模糊目标信息系统上的决策规则、逆决策规则形式化描述和构造方法。FRDL所描述的逻辑表达方法以及规则推理公式为建立在模糊目标信息系统之上的决策支持系统、推理机提供了形式化的表示和推理方法。最后，在眼科近视诊断上进行的数据实验表明，这种形式化描述和推理方法比较合理。     

一种基于直扩码分多址系统的复信号空时扩频算法

基于直扩码分多址系统下行链路，提出了一种针对复信号的空时扩频算法．该算法采用发射分集技术，将空时分组编码与直接序列扩频相结合，依靠空时分组码和扩频码的双重正交特性以及复信号自身的特性，充分利用了空域和时域资源设计出新的收、发和解码算法，解决了复信号空时分组编码非正交所导致的解码复杂度过高的问题，将最大似然检测简化为一个线性过程．在独立瑞利衰落信道和给定收、发天线数的条件下，能够实现系统所能达到的最大的分集增益．理论分析及仿真结果表明，与未加扩频的发射分集系统及现有的空时扩频算法相比，该算法不仅能够显著提高数据传输速率，增大系统容量，还具有误码性能好，解码复杂度低、接收机结构简单等优点．     

基于模糊自适应谐振理论的彩色目标跟踪系统

提出了一种在变光照条件下进行彩色图像分割和目标跟踪的方法 .通过在色度、饱和度、亮度HSI(hue ,satura tion ,illumination)空间自组织非监督地进行颜色聚类 ,使用增加、削减和融合聚类的方法 ,寻找适当的聚类数量 ,使目标跟踪更加精确 .该方法基于模糊自适应谐振理论 (fuzzyadaptiveresonancetheory ,FuzzyART) ,具有在线升级目标颜色模型的能力 ,可以克服环境光线变化所带来的影响 .在复杂背景和变光照条件下的目标跟踪实验结果证实了该方法的有效性 .     

多变量模糊控制系统的前馈解耦

为实现多变量模糊控制系统的动态解耦，基于前馈解耦思想和神经网络理论，提出了一种多变量模糊控制系统解耦的新方法——模糊前馈解耦法,模糊控制器和解耦部分独立设计，解耦由两层神经网络实现，节点少，其活化函数采用分段线性函数．利用简化的学习算法，根据系统输出误差，在线调整网络权值，从而实现动态解耦而无需辨识被控对象的模型，该方法结构简单且计算量小，适于实时多变量过程控制，仿真证明了该方法的有效性。     

基于语义距离的模糊信息分类方法

介绍了信息表极大必要属性组的概念。并用模糊语义距离矩阵解决了含有模糊数据的相互依赖的数据库的信息分类问题。