基于模糊聚类多模型池塘溶解氧软测量研究

提出了一种基于模糊-C均值聚类FCM(Fuzzy C-Means)算法的多模型结构方法,并建立了溶解氧软测量模型.通过对养殖池塘溶解氧软测量模型的研究表明,该方法具有良好的测量精度和鲁棒性,具有良好的在线测量与监控能力.     

一种新的模糊系统建模方法研究与应用

基于聚类技术和一类模糊神经网络,提出一种新的自动生成模糊系统规则库的设计方法.通过结构辨识(原始数据聚类得到模糊规则数)和参数辨识(RBF网络优化参数)方法,构造模糊系统完善的模糊规则库.通过对丙烯腈收益率问题及函数逼近问题的仿真,说明了该方法具有规则数目少、学习速度快、建模精度高等特点.     

磨机出入口温度模糊神经网络控制模型建立及实现

矿渣粉生产线中的磨机出入口温度控制具有典型的多输入、多输出、非线性和大滞后的特点,通过采取模糊控制和神经网络两种智能控制方法,建立了模糊神经网络模型,模仿人的模糊综合判断推理来控制磨机出入口温度。实践证明,模糊神经网络控制模型具有良好的动静态性能和较强的鲁棒性能,抗干扰能力强,可实现出入口温度自动调节。     

基于神经网络的客服中心话务量预测模型

针对现有预测模型在话务量发展趋势变化、新技术新业务引入后模型失效、预测精度下降等问题,提出一种基于神经网络和事件样本库的智能预测方法.该方法具有自学习功能,可根据预测误差自动调整预测参数并更新事件样本,对话务量趋势变化、事件影响程度变化及新事件的发生具有持续自适应能力.仿真结果表明,该预测方法能有效降低预测误差,与现有方法相比,话务量的预测精度提高了6.57%\.     

退火炉炉温的模糊自寻优控制器设计

为退火炉燃烧过程的炉温控制设计了模糊自寻优控制器,自动搜索最佳油/风比,取得了较好的控制效果,且对不可控因素的干扰具有较好的自适应能力.在保温阶段,比手动控制可节能12%左右,经济效益可观.     

基于胜任特征模型的高职学生就业能力评价

高等职业教育承担着培养高素质劳动力和实用型高技能人才、先进技术推广应用的责任,承担着培养劳动者就业能力的责任.本文构建出当代大学生的就业能力胜任特征模型和创业能力胜任特征模型,以便帮助学校建立有针对性的就业指导体系,提出一套从学生入学到学生毕业整个在校阶段的培养模式,以科学管理为保证,立足于调动每一个被管理者的积极性.     

模糊神经网络法在电力工程岩体分类中的应用

应用模糊集和神经网络相结合,运用模糊积分来综合各个子网的输出,提出了岩体分类的方法.根据收集到的岩体分类资料作为样本来训练和检验网络模型.计算结果表明此方法克服了传统人工神经网络计算容易陷入局部最小的缺点.应用此模型对工程岩体进行分类,为工程施工提供依据.     

非线性多级带钢质量模糊评价模型研究

在全面分析带钢质量影响因素的基础上,指出现有评价方法的局限性,提出了一种更具一般性的非线性多级模糊评价模型.该模型通过引入非线性算子来反映某些评价指标对质量的突出影响,并通过建立多级模型结构来体现质量影响因素的多层次性.文中给出了评价指标的隶属度、权重向量和非线性算子的确定方法,并将该评价模型应用于带钢质量评价,实例证明与线性单层次方法相比,该方法与实际更相符、更具柔性.     

基于模糊推理的自适应PID控制器研究

针对常规PID控制器当控制对象变化时,控制器的参数难以在线自动调整,难以很好地控制非线性、时变的复杂系统和模型不清楚的系统,介绍了一种基于模糊控制原理的自适应PID控制器,同时利用MATLAB中的Simulink和Fuzzylogic工具箱进行了仿真研究,仿真结果具有令人满意的动、静态特性。     

基于非线性模型预测控制的自动泊车路径跟踪

与行驶速度较高的其他无人驾驶工况相比, 自动泊车时参考路径的曲率较大, 因此车辆转向轮转角速度的限制等系统约束条件会严重影响自动泊车路径跟踪控制器的性能. 为了解决这一问题, 提出了基于非线性模型预测控制的自动泊车路径跟踪控制器, 并在MATLAB/Simulink和PreScan联合仿真环境中将该控制器与基于线性时变模型预测控制的控制器进行了对比. 仿真结果表明非线性模型预测控制器可以实现多约束条件下的自动泊车, 泊车完成后车辆航向与车位中线的夹角为0.0189 rad, 车辆后桥中点与车位中线的距离为0.1045 m, 仅为车身宽度的5.56%. 相比线性时变模型预测控制器, 非线性模型预测控制器具有泊车精度更高、安全裕度更大、泊车耗时更少等优势. 在实时性方面, 该控制器也能够满足自动泊车的需求.      

轧机APC系统中出现的混沌现象及特性分析研究

描述在连轧自动位置控制系统中振动现象对于厚度精度的影响,基于混沌现象来研究探讨连轧自动位置控制系统(APC)不规则运动,建立连轧自动位置控制系统(APC)停车后的模型.将Lyapunov特性指数作为混沌判据,对所建模型的混沌特性分析表明,该系统具有多种非线性振动形式.应用Poincare截面、分叉图和最大Lyapunov指数方法分析了参数波动对轧机厚度非线性振动的影响.     

液压故障模糊神经网络诊断模型探讨

提出了一种新的液压故障模糊神经网络诊断模型,即从症状和故障源两个方向对故障进行诊断,再综合两个诊断结论进行分析.此模型具有学习机能,且能显示知识结构.     

模糊模型参考自适应轧机位置控制

根据轧机自动位置控制系统两侧特性不一致、难建模等困难,利用了智能控制不基于对象数学模型的特点,提出一种模糊模型参考自适应控制策略,使两侧压下系统跟踪同一参考模型.仿真及实验取得良好效果.本方法还可以应用于一类难建模、对称但特性不同的系统控制.     

博弈论在邮件特征选择中的应用

特征选择在垃圾邮件过滤中起着十分重要的作用,本文分析讨论了现有邮件特征选择方法所存在的不足,并在此基础上,提出一种基于博弈论的邮件特征选择模型.该模型将博弈论应用于邮件特征选择中,以达到约减信息规模,提高垃圾邮件过滤效率的目的.在设计特征选择模型时,考虑到邮件样本自身的模糊隶属性对特征选择所产生的影响,在特征点对邮件类别的区分度定义中,通过引入由相融性度量定义的样本模糊隶属度函数,提高博弈邮件特征选择模型对实际问题的处理能力.在CDSCE语料库上的实验表明,该邮件特征选择模型的性能优于同类其他特征选择方法,验证了该邮件特征选择模型的有效性.     

模糊Modular神经网络在黄金矿区可持续发展能力评价模型中的应用

以黄金矿区可持续发展能力的评价为研究对象，以矿区REES系统经济、社会、环境、资源子系统的综合发展水平、可持续发展度以及相互之间的状态协调度作为评价指标，建立了模糊Modular神经网络评价模型。通过实例分析，证明该模型具有较好的泛化、学习和映射能力，对类似于可持续发展能力的非线性系统评价有一定的参考价值。     

退火炉燃烧过程的模糊自寻优控制器设计

对退火炉燃烧过程设计了模糊自寻优控制器,采用自寻优控制,自动搜索最佳油/风比,取得了较好的控制效果,且对不可控因素的干扰具有较好的自适应能力。在保温阶段,比手动控制可节能12%左右。     

模糊自寻优控制器在退火炉燃烧过程控制中的应用

对退火炉燃烧过程设计了模糊自寻优控制器,采用自寻优控制,自动搜索最佳油/风比,取得了较好的控制效果,且对不可控因素的干扰具有较好的自适应能力。在保温阶段,较手动控制节能12%左右,经济效益可观。     

一种基于人工鱼群算法的Choquet积分回归推广模型

设计了一种基于区间值带符号模糊测度的Choquet积分的非线性回归模型.该模型采用线性规划的方法计算关于区间值带符号模糊测度的Choquet积分值,并通过一种进化算法--人工鱼群算法(AFSA)确定了模型的参数.该算法具有鲁棒性、分组计算、易于结合特定问题等诸多优点.数值试验结果证实了该算法确定模型参数的可行性与有效性.     

一种新型模糊控制器在加热炉上的应用

本文针对燃油加热炉温度控制问题,在阐述传统模糊控制器的基本设计原理的基础上,指出了传统的模糊控制中存在的在线推理能力和控制灵敏度不足的缺陷;针对这些不足,提出了一种基于模式匹配思想的新型模糊控制器设计方法。现场运行结果表明,这种控制算法具有较好的稳定性、鲁棒性和较高的控制精度。     

基于模糊逻辑的数字滤波器设计

针对传统滤波器单一模型设计的缺点,提出一种将滤波噪声统计特性与模糊逻辑相结合的数字滤波器设计方法.该方法根据噪声统计特性,利用缩短三角型模糊函数,确定模糊逻辑滤波器的参数.通过滤波噪声标准偏差与最大滤波噪声门限的比较,提出了分别采用单值滤波和均值滤波的方法,并推导了均值滤波方法中的周期抽样数目.给出了算法具体设计步骤,包括:滤波方法选择、连续信号周期采样、模糊化数据处理和去模糊化.仿真表明,基于模糊逻辑的数字滤波器对不同标准偏差的噪声均有良好的滤波性能,并且设计经济合理,时间开销小,软硬件易实现.有工程应用价值.