小波网络与模糊网络的一种融合策略

介绍了一种将模糊神经网络理论与小波神经网络技术相结合的计算方法,即小波模糊网络(waveletfuzzy net,WFN)。在充分认识小波神经网络(wavelet neural net,WNN)重要作用的基础上,将高木-管野模糊模型引入小波网络,在不增加小波基函数的前提下提高了网络逼近函数的精度。该计算方法在机器人等领域有广泛的应用价值。     

小波模糊网络作为补偿器的自适应控制算法

提出了一种基于小波模糊网络(WFN)的自适应计算转矩控制算法。这种控制方法的结构可以被认为是一个前馈型计算转矩控制器和一个WFN模型补偿器的结合。根据己知的机器人模型,使用普通的计算转矩方法,计算出前馈控制转矩。补偿器计算生成一个补偿转矩,叠加在前馈控制转矩上,以补偿不确定的动力学参数。     

基于混沌小波网络的交通流预测算法研究

实时准确的交通流量预测是实现智能交通诱导及控制的前提与关键。也是智能化交通管理的客观需要．结合交通流预测的特点，提出了一种基于小波网络的路段交通流预测方法，把混沌优化算法引入小波网络的拓扑构造，结合提出的相似时段的预测思想，给出了一种基于混沌优化算法的小波网络交通流量预测模型．实验结果表明，引入相似时段的预测思想可以有效提高交通流的预测精度，基于混沌优化算法的小波网络在交通流预测的精度和收敛速度方面明显优于常规BP网络．     

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.     

基于遗传模糊算法的足球机器人射门动作控制

为了提高足球机器人的射门成功率，给出了一种基于遗传模糊算法的足球机器人射门实现方法。通过建立一个多输入多输出模糊控制器，用一套模糊控制规则控制足球机器人在实时、动态环境中完成射门动作，并采用遗传算法优化模糊规则和隶属度函数，增强了模糊控制系统适应动态变化环境的能力。考虑了轮式移动机器人的运动模型，将更符合实际情况的左右轮速度作为模糊规则内输出。在仿真和全局视觉足球机器人平台上对该算法进行了验证，实验结果证明了方法的正确性。     

无模型动态摩擦的自回归小波神经补偿控制

针对低速伺服系统的摩擦补偿问题,提出一种基于自回归小波神经网络的智能控制算法,无需预知系统的动力模型参数,仅通过闭环位置反馈,网络即能利用极少的神经元和迭代次数实现对非线性摩擦的高精度补偿.Lya-punov稳定性分析结果证明了跟踪误差和网络权值的有界收敛性.某型机器人关节的伺服实验结果表明,引入自回归小波神经补偿算法后的伺服定位精度得以大幅度提高.     

基于小波神经网络的心电数据压缩研究

介绍了一种基于小波分析的神经网络模型－小波神经网络，提出了一种基于小波神经网络的心理数据压缩方法。经过研究表明，采用小波网络 心电数据压缩模板的方法可以大幅加快网络的收敛速度。与基于BP网络的压缩法相比，具有较大的优点。     

基于混沌小波网络的交通流预测算法研究

实时准确的交通流量预测是实现智能交通诱导及控制的前提与关键,也是智能化交通管理的客观需要.结合交通流预测的特点,提出了一种基于小波网络的路段交通流预测方法,把混沌优化算法引入小波网络的拓扑构造,结合提出的相似时段的预测思想,给出了一种基于混沌优化算法的小波网络交通流量预测模型.实验结果表明,引入相似时段的预测思想可以有效提高交通流的预测精度,基于混沌优化算法的小波网络在交通流预测的精度和收敛速度方面明显优于常规BP网络     

小波神经网络在短期电力负荷预测中的应用

针对小波网络建模存在难以有效对小波级数进行截断的问题，提出一种基于频带能量的小波级数截断方法，该方法能克服传统方法对个人经验的依赖，确保小波网络的逼近能力；结合正交最小二乘法，将其应用于电力负荷预测中，建立负荷预测的小波网络模型．仿真结果表明：用该方法建立的小波网络模型简洁、明了，结果有效、准确，具有较好的预测能力．     

不确定动态环境中约束机器人的建模

本文通过描述约束机器人在动态环境中的运动学及动力学来研究一种基于模型的机器人手臂的控制方法。这种方法从环境端来表示约束机器人末端的运动约束及与周围不确定环境的动力学交互。使用自调节模糊PID控制器的仿真对于强非线性的系统可满足机器人手臂的时变跟踪控制。     

基于TFN-AHP综合评价模型的机器人设计选择

针对机器人设计中的牵涉学科广,交叉范围大,待选方案多的特点,结合传统层次分析法(AHP)和模糊数学理论,提出一种机器人设计方案的选择和评价的新方法.该方法建立三角模糊数判断矩阵,利用AHP的模糊扩展模型计算评价因素的权重系数,并利用三角模糊数评估各方案的单指标等级,通过递阶层次结构综合评价机器人设计方案,获得最终选择结果.仿人步行机器人选择实例证明该模型适合并能够推广.     

采用模糊逻辑的移动机器人轨迹跟踪

针对差动轮驱动的移动机器人动力学的高度非线性和运动环境的不确定性,提出了基于模糊逻辑的移动机器人路径跟踪控制方法。该方法通过合理选择模糊控制器的参数和优化规则库,使其输出合适的线速度和角速度,从而控制移动机器人准确地跟踪预规划的路径。提出了两轮差动式移动机器人的动力学模型,使得该模糊控制器对不同几何参数的差动式机器人具有普遍的适应性。在实际场地试验和亚太机器人大赛中验证该方法的有效性。     

基于模糊神经网络的模糊辨识方法及其应用研究

利用模糊神经网络（FNN）的学习能力从控制操作的现场数据中获取模糊规则,并自动调节隶属函数,把建模的过程转化为FNN网络结构多数的生成与学习问题。用于一个非线性过程的模糊模型参数辨识问题,取得了满意的结果。     

基于混合智能算法的彩色图像 模糊颜色聚类分割方法研究

结合模糊技术较好地表达和处理了不确定性问题的特点,提出了一种新的彩色图像模糊聚类分割方法.对于信息量大的彩色图像,提出了采用灰度图像处理在RGB颜色空间的应用的分割方法.在足球机器人视觉系统的软件中,设计模糊聚类混合智能算法(包括遗传算法和蚁群算法)进行图像信息处理.实验结果表明:这种方法能有效提高足球机器人视觉系统的识别与跟踪性能.     

配置机械手的轮式移动机器人目标物体跟踪与抓取

针对配置机械手的室内轮式移动机器人目标物体识别、跟踪和抓取问题,采用一种目标物体识别和机器人定位的方法,利用一种基于模糊控制的轮式移动机器人视觉伺服跟踪控制的方法。针对机器人目标识别跟踪及抓取过程中受环境条件变化的影响,采用HSI颜色模型和基于阈值的区域分割的图像处理方法可以完成目标颜色物体的快速准确识别。基于云台摄像机角度信息的机器人小车目标定位方法和模糊控制理论,设计了模糊跟踪控制器,使机器人输出合适的线速度和角速度,能够实现机器人目标跟踪,使移动机器人趋近目标物体位置,并完成机械手目标物体抓取任务。仿真和实时实验结果表明：所设计的系统具有良好的目标物体识别、跟踪和准确抓取目标的能力。     

一种基于遗传模糊算法的足球机器人射门方法

为了提高足球机器人的射门成功率,给出了一种基于遗传模糊算法的足球机器人射门实现方法．通过建立一个多输入多输出模糊控制器,用一套模糊控制规则控制足球机器人在实时、动态环境中完成射门动作,并采用遗传算法优化模糊规则和隶属度函数,增强了模糊控制系统适应动态变化环境的能力．实验结果证明了方法的正确性．     

运动状态下机器人关节面物理参数在线模糊辨识方法

利用模糊自动推理方法,提出了一种辨识运动状态下机器人关节面时变物理参数的方法。该方法是在原有模糊聚类法的基础上,推导出的在线自适应模糊推理算法,可应用在时变非线性系统参数在线辨识中。以三自由度单臂机器人为研究对象,建立了机器人运动状态下的动力学模型,利用该自适应模糊推理算法在线辨识此动力学模型中的机器人关节面时变物理参数。由于该方法采用局部估计算法,实验结果表明,该方法具有工程实用价值。     

Robot inverse kinematics based on FCM and fuzzy-neural network

0　ＩＮＴＲＯＤＵＣＴＩＯＮＴｈｅｉｎｖｅｒｓｅｋｉｎｅｍａｔｉｃｓｉｓｏｎｅｏｆｔｈｅｃｒｕｃｉａｌｉｓｓｕｅｓｆｏｒｒｏｂｏｔｍａｎｉｐｕｌａｔｏｒａｎａｌｙｓｉｓａｎｄｃｏｎｔｒｏｌ .Ｕｓｕａｌｌｙ ,ｃｏｍｐｕｔ ｅｒ ｂａｓｅｄｒｏｂｏｔｓａｒｅｕｓｕａｌｌｙｓｅｒｖｏｅｄｉｎｔｈｅｊｏｉｎｔ ｖａｒｉａｂｌｅｓｐａｃｅ ,ｗｈｅｒｅａｓｏｂｊｅｃｔｓｔｏｂｅｍａｎｉｐｕｌａｔｅｄａｒｅｕｓｕａｌｌｙｅｘ ｐｒｅｓｓｅｄｉｎｔｈｅｗｏｒｌｄｃｏｏｒｄｉｎａｔｅｓｙｓｔｅｍ .Ｉｔｉｓｎｅｃｅｓｓ…