基于模糊加权论证方法的模糊神经网络

在‘Mamdani'论证方法的基础上提出改进的模糊加权推理方法.模糊神经网络是以改进模糊加权论证方法为基础发展起来的.网络加权和成员函数最优化的相互匹配在应用发展规则系统的条件下进行.模糊规则可根据网络加权而获得,网络模型的有效性和最优化程度可以由仿真实验检验.     

一种基于多级遗传寻优的模糊控制器设计

模糊控制器设计的核心问题是模糊控制规则表的确定。模糊控制规则主要来源于专家经验和控制工程的知识,因其并不是在任何时候总能获得,这大大限制了模糊控制器的应用前景。提出了一种基于量化因子,比例因子和解析式规则的模糊PID控制器,并采用多级遗传算法对参数进行分组分阶段交替寻优,仿真结果显示该方法取得了良好的效果,在保证控制效果的情况下,大大简化了模糊控制器设计。     

模糊控制器设计的新方法

针对模糊控制器设计中模糊关系矩阵计算量大，控制规则修改后需重新计算才能获得新的控制器查询表的问题，提出了一种利用电子表格进行模糊控制器辅助设计的算法。     

遗传算法在模糊控制规则优化中的应用

对于给出的一种模糊控制系统,基于遗传算法,对模糊规则进行了优化.并通过仿真表明,采用遗传算法寻优能获得较好的控制效果.     

基于模糊神经网络的移动机器人自适应行为设计

将模糊控制和神经网络相结合,形成模糊神经网络(fuzzy neural network,FNN)控制器,利用联想记忆进行离线训练,用来记忆预先利用强化Q学习(Q-Learning,QL)在线训练获得的移动机器人自适应行为的模糊控制规则。FNN经过离线训练后,把规则隐含地分布在整个网络之中,在控制应用时,不必进行复杂的规则搜索和推理,无需查表,只需通过高速并行的分布计算就可产生最佳输出的自适应行为。仿真结果表明,由于输入模糊子集接近于网络所用的训练模糊子集,所以输出几乎和该条训练规则的结果相同。     

模糊控制器设计的新方法

针对模糊控制器设计中模糊关系矩阵计算量大，控制规则修改后需重新计算才能获得新的控制器查询表的问题，提出了一种利用电子表格进行模糊控制器辅助设计的算法。该算法充分利用电子表格软件的关系数据库表格化处理功能，实现了由控制规则表中某个元素改变（亦修改某条控制规则）计算相应的控制器查询表中对应元素变化的一种表格修正算法。该算法不需重新计算，从而大大节省了计算时间和计算量，为研究自组织或智能化模糊控制器提供了方便。     

遗传算法在模糊控制规模优化中的应用

对于给出的一种模糊控制系统，基于遗传算法，对模糊规则进行了优化。并通过仿真表明，采用遗传算法寻优能获得较好的控制效果。     

一种工业电炉的模糊自适应系统

首先给出一种在线修改遗忘因子的模糊辨识方法，并以工业电炉为控制对象，通过在线辨识模糊模型获得模糊控制规则，实现了模糊自适应控制，实验结果表明，采用该方法，有效地改善了控制系统的性能，提高了系统的鲁棒性。     

基于模糊神经网络的系统模糊建模方法

提出了一种基于模糊聚类和模糊神经网络的模糊建模方法,该方法首先利用模糊聚类技术来确定系统的模糊空间和模糊规则数,然后利用模糊神经来调整模型的前件参数和后件参数,给出了详细的算法,并对仿真实例进行了研究,仿真实例表明,采用聚类技术能够获得好的初始值,使得计算加快,能够取得满意的结果。     

建立在神经网络基础上的模糊控制器的设计

提出了建立在神经网络基础上的模糊控制器设计方法，这个控制器实际上是一个模糊控制规则被一个神经网络学习和联想使用的模糊控制器，从而获得一种比模糊推理更自然的使用人类经验的方法。仿真结果表明这种控制器是有效的。     

一种实用的自校正Fuzzy控制器

本文针对自组织 Fuzzy 控制器在控制规则校正中关系矩阵运算的困难,提出了一种用校正控制的输出量与基本 Fuzzy 控制规则的输出量直接相加作为调整后的控制器输出的方法,Fuzzy 控制规则的运算和调整因此而得到简化.该方法不仅设计原理简明,而且在微机上实施容易.通过仿真和在实验装置上的闭环运行表明:该 Fuzzy 控制器的主要性能优于一般 Fuzzy 控制器,具有工程实用可能.     

模糊信息表决策规则获取与属性约简方法

将粗糙集方法用于模糊信息表上的规则获取和属性约简, 在包含度概念的基础上, 定义了齐次包含度.对两类模糊信息值的信息表, 条件属性是离散值，而决策属性是模糊的模糊决策信息表和条件属性与决策属性均为模糊的模糊信息表, 采用齐次包含度研究了条件属性在决策属性中的包含关系, 得到了包含度意义下模糊决策信息表的属性约简判定定理和决策规则获取方法. 给出了模糊条件属性的所有可能组合, 研究了模糊组合属性在模糊决策属性中的包含关系, 提出了最大属性协调集的概念，建立了在最大协调属性集下的模糊信息表属性约简和决策规则获取的算法步骤, 并通过算例演示了模糊决策规则获取和属性约简的过程, 从而为模糊信息表决策规则获取与属性约简提供了一类算法.     

用模糊遗传算法挖掘空间关联规则

空间关联规则是空间数据挖掘的重要知识内容，利用模糊遗传算法能很好地解决随机和非线性等问题的特征，解决空间关联规则的数据挖掘问题将离散化交叉概率pc和变异概率pm的模糊遗传算法应用到空间数据库空间关联规则的数据挖掘中，讨论模糊遗传算法的编码方法和适应度函数的构造，并给出了空间关联规则挖掘流程。研究结果表明，用模糊遗传算法挖掘空间关联规则的方法是可行的，并具有更高的挖掘效率。     

一种基于神经网络的模糊知识自动获取方法

通过采用神经网络技术和引入动态神经元,提出了一种模糊知识自动获取方法,并应用于从分类数据样本集中获取以模糊语言值描述的模糊规划知识,文中着重讨论了这种神经网络模型、实现算法及模糊规划获取问题。实验结果表明了该方法的有效性和实用性。     

小波框架支持向量机的模糊小波网络分类方法

针对现有的支持向量机(SVM)不具有多分辨率学习的特点,提出一种新的小波框架的多尺度支持向量机(SVM)的模糊小波网络(FWN)算法.将小波多尺度学习和模糊推理方法相结合,由于FWN对应着多个模糊规则,而每个模糊规则的后件对应一个小波网络,解决了模糊规则后件难以描述的问题;对高维输入的小波网络的初始参数和网络结构的确定困难问题,用基于正交小波框架的支持向量机代替小波网络的方法,使FWN模型具有更好的泛化性能;为了提高FWN模型的逼近精度,使用梯度下降方法调节FWN参数.仿真结果表明,与传统的模糊神经网络(FNN)相比,该方法能显著地提高分类精度.     

拦截大机动目标自适应模糊制导律

为了满足拦截高速大机动目标、高精度制导的需要,将制导律设计问题转化为反馈控制问题,基于模糊控制理论,提出了一种解析描述模糊控制规则的新型自适应模糊导引律.该模糊控制器将比例制导律指令及其微分作为模糊控制的输入量,模糊控制规则及模糊推理用解析式表达,易于计算、调整,适合实时在线控制.该导引律能够根据目标加速度和目标速度的变化自适应地改变模糊控制规则,因此具有较强的鲁棒性.对拦截高速大机动目标的大量仿真结果表明,所提出的导引律在脱靶量、拦截时间等指标方面显著优于传统的比例导引律.     

A New Method for Extraction of Fuzzy Rules from Small Samples

0~adosAdesignmethodisselectedaccoldingtotheobjectandtheenvironmentfortheconealengineeringandsimulahonsystem.ThemathematicalmodelingisalmoStimPOssibleforsomecomplexcontrolsystem.fothefuZZycontroliswidelyappliedforitSindependenceofthemathematicalmodelingOftheobject["'].However,expertcontrolrulesaregenelallyreqUiredforsystemdesign.Whatcanbeobtainedinsomecasesarenumericalsampledatafromcontroloperationsensorsratherthansuchcontrolrules.ThisreqUirestheextractionof"if-then"fUZZyconealrulesfromthe…     

PIE+MOM的Mamdani模糊系统通用逼近性充要条件

为了解决如何构造具有通用逼近性能的Mamdani模糊系统问题,提出一类Mamdani模糊系统具有通用逼近性的充要条件。该模糊系统采用乘积推理机（ product inference engine, PIE）和最大值平均（ mean of maximum, MOM）解模糊器,按模糊规则后件分为单点规则后件和模糊数规则后件两种情况,分别根据Weierstrass第一定理和隶属度函数性质给出了严格证明。最后通过示例证明该充要条件的有效性。     

应用聚类和模糊神经网络设计模糊系统

基于聚类技术和一类模糊神经网络提出一种设计模糊系统的混合方法,通过一个无监督的聚类算法自组织地确定模糊规则的数目及生成一个初始的模糊规则库,构建一类模糊神经网络,通过调整网络的权值,使规则库中的参数更加准确,并以函数逼近问题为例验证了该方法的有效性。     

对模糊综合评判的加权方法及用统计法求模糊事件概率的探讨

在进行模糊综合评判时,用统计法求得评价因素集合到评语集合的模糊关系的隶属函数后,需要再将评价因素的权因子集合与此模糊关系做综合合成。本文拟探讨这一加权综合合成的正确方法,并对使用最大——最小法则进行这一合成提出商榷。本文还将探讨在模糊评判时用统计法求取模糊事件概率的问题。