A Wavelet-Based Fuzzy Neural Network for Interpolation of Fuzzy If-Then Rules

1.INTRODUCTIONFuzzyneuralnetwork(FNN)isofmanyforms.AccordingtoBuckleyandHayashi,FNNsfellintothreecategoriesbythe~enceamongtheinputs,outputsandweights.OnekindoftheFNNscanillterpolstetheif-thenrules.ThisldndofFNNacqtheestheif-thenrulesfromhUmanexpertsorerperhaentsdsta.Tchngthisif-thenrulesasteachers,thenetworkistrainedandtheparametersoftheFNNaredetechned.Thenthetrainednetworkcan~thegeneralreasoningofif-thenrulesandthebaseoftheif-thenrulebecomesperfect.TosAnpnytheidea,thehationofthe…     

基于案例推理和灰色关联的直觉模糊决策分类模型

针对现有直觉模糊决策方法中指标权重的确定往往仅根据决策矩阵的数据而不考虑决策背景这一缺点,提出一种基于灰色关联和案例推理的分类模型.首先提出一种基于直觉模糊数的灰色关联公式,在此基础上构建基于案例推理的数学模型寻求最优权重以及分类半径,依据最优权重和分类半径对各个方案进行决策.本文提出的分类模型既考虑了专家的主观判断又根据决策矩阵数据,克服了上述缺点.最后通过案例说明了本文方法的合理性和可行性.     

基于直觉模糊推理与系统动力学的产品生命周期成本控制模型

基于产品生命周期成本(LCC)系统的复杂动态结构,利用系统动力学建立LCC控制模型.将直觉模糊推理技术嵌入成本模型中,用于刻画成本动因间的复杂模糊关系,解决了历史数据不足、人为判断模糊等问题.以广州某厂所生产的某型号液压泵为例,通过实证模拟证明该模型能更有效地实现对产品LCC的控制,具有较大的应用价值和较强的适用性.     

一种基于网络分析的语义冗余发现方法

以农业AGROVOC本体为例,结合语义万维网推理机制定性分析冗余信息产生原因,利用复杂网络分析方法量化推理过程中产生的冗余,进而确定本体中的核心概念,解决推理冗余问题。实验表明,复杂网络分析方法可从定量角度找出核心节点及导致推理产生冗余的边,并揭示了语义冗余引起的推理效率降低问题。为优化本体设计、提高推理效率提供了一种新的可行方法。     

汽车电子制动力分配的分级控制与仿真研究

解决制动初期的制动力分配难题对汽车安全性具有重要意义。在对汽车制动特性进行分析的基础上,提出含有控制级和协调级的电子制动力分配(EBD)分级控制方法,设计了基于模糊推理的各轮预分配制动力控制策略,并根据各轮参考滑移率对各轮预分配制动力进行调整。利用汽车电子控制单元的嵌入式系统开发平台,在不同条件下进行了汽车EBD与ABS硬件在回路仿真试验试验结果表明,EBD分级控制在制动初期ABS起作用前,能够有效调整汽车制动力分配,提高了整车制动的安全性。     

UML建模技术在智能故障诊断系统中的应用

智能故障诊断系统是电站仿真系统中的重要部分,它根据采集到的数据或经转换过的参数进行推理、判断出发生故障的设备.推理诊断采用专家系统和不确定性推理的技术.本文以UML(统一建模语言)为工具,对智能故障诊断系统进行面向对象分析、设计和建模.     

一种用来保护私有信息的K-匿名模型

针对信息推理性攻击，阐述了信息泄漏问题产生的原因，分析了现有的研究技术，在此基础上提出了一种用来保护私有信息的K-匿名模型，有效地防止了信息泄漏，同时也讨论了与K-匿名模型相关的问题，并通过实例加以验证。     

基于事例推理的质量故障处理系统设计

在CBR(Case-Based Reason ing)中高速、有效地完成事例的检索,对问题求解的性能有直接影响,当知识库中事例足够多时,事例匹配可能变得简单,但检索的目标却更难达到。为此,以质量管理系统的设计与开发为背景,提出了一种基于事例推理的质量故障处理方法,给出了基于双库结构的质量故障处理系统的总体结构。该设计采用事例推理方法实现故障处理事例的模糊表示,并利用模糊贴近度完成相似处理事例的检索,所描述的事例表示和检索具有很好的实用价值,可使以往的经验及专家知识得以继承,同时有利于质量故障的准确、快速处理。     

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 .     

基于规则推理的自动船体装配工艺生成方法

针对船体装配以经验为主的现状,根据船体零部件装配关系的特点,利用扩展的“赋权有向连接图”和边列表的方法表达船体装配模型和装配序列.分析了船体零件的形状和装配特征,归纳常用零件的装配元素和装配零件,并以规则推理方式实现装配工艺的自动生成,开发计算机辅助自动船体装配工艺原型系统.以一个典型船体分段的装配过程为例进行实验表明,利用该方法可有效提高船体装配效率和质量.