基于蕴涵算子族L-λ-R_0的模糊推理FMT三Ⅰ算法

提出了基于蕴涵算子族L-λ-R0的模糊推理的思想,这将有助于提高推理结果的可靠性。针对蕴涵算子族L-λ-R0已给出的FMP模型[1]的三Ⅰ支持算法、α-三Ⅰ支持算法进一步给出了模糊推理的FMT模型的三Ⅰ支持算法、α-三Ⅰ支持算法。     

基于自适应神经模糊推理系统的噪声消除方法

针对信号处理领域噪声消除的实际问题,提出了一种基于模糊推理的自适应神经网络控制方法.通过自适应神经模糊推理系统(ANFIS)对非线性系统的结构和参数进行辨识与自学习,采用混合学习算法,对前向参数和结论参数分别辨识,在提高精度的同时可加快训练收敛的速度,使控制系统具有良好动静态性和鲁棒性,实现了消除通信系统中噪声的目标,最后对基于ANFIS的噪声消除系统进行了建模和仿真,并与自适应神经网络滤波方法的结果对比,其结果证明了该方法的有效性.     

基于XGBoost的民航飞机发动机性能参数预测模型

为提高民航飞机发动机性能参数的预测精度,本文提出一种基于模糊推理和XGBoost算法的发动机性能参数预测方法。对发动机进行总体性能分析,确定油门杆位置、气压高度、总温、全重、马赫数及飞行阶段为影响发动机性能参数的主要因素。其次采用模糊推理对快速存取记录器（QAR）数据进行纵向飞行阶段划分,消除人为划分训练数据对预测精度的主观影响。最后,建立各发动机性能参数的XGBoost预测模型,并与多种预测模型进行对比实验。实验结果表明：对发动机N1、燃油流量参数的预测,XGBoost预测模型相比支持向量回归（SVM）、线性回归模型和BP神经网络,其精度更高且不需要对训练数据进行缩放。     

基于动态图嵌入的车联网拓扑控制

针对由车联网的高度动态性和复杂性导致网络拓扑难以合理、稳定构建的问题,提出了关于车联网的范围标签图嵌入方法。首先,根据路侧单元分割车辆网络,利用驾驶员辅助系统获取实时车辆信息;其次,使用傅里叶变换、模糊推理对车辆信息预处理,获得车辆低维特征向量,再对新加入网络的车辆节点进行冷启动处理;最后,以所提动态图嵌入方法在区域内进行拓扑控制,充分利用车辆的特征信息构建车联网,实现网络的动态更新。实验结果表明,所提图嵌入方法建立的网络拓扑相对于传统网络及对比图嵌入方法,具有更好的动态性、连通性以及稳健性。     

一种基于AHP和FIS的WSN路由算法

无线传感器网络（WSN）由许多传感器节点组成,这些传感器节点为了降低能量消耗会周期性地在醒与睡2种模式下进行切换。在异步WSN中,发送节点往往要等接收节点醒来才能进行数据转发,为了缩短该等待时延,发送节点选择多个节点作为候选转发节点,由于任何候选转发节点都有可能进行数据路由,使得邻居节点评估和候选转发节点选择对网络性能产生较大影响。为了更好地进行节点评估与选择,提出一种基于层次分析法（AHP）和模糊推理系统（FIS）的WSN路由算法DAF。将剩余能量、距离和角度作为评估准则,利用AHP确定评估准则的权重,通过FIS动态构建AHP中的成对比较矩阵,并根据该矩阵动态计算出邻居节点的评分,按评分高低选择候选转发节点。实验结果表明,在改变节点数量、睡眠时长和通信半径的对比测试中,DAF在生命周期、能量消耗和平均冗余传输性能方面均优于ORW和ORR算法。     

基于BP神经网络及模糊推理的温度预警模型研究

主要研究建立疫苗冷链物流运输过程中的温度监控预警模型,通过优化的BP神经网络算法进行温度的预测,并采用模糊推理进行有效的决策预警,旨在把冷链物流运输中可能产生的损失降到最低;仿真测试阶段通过建构一个隐藏层神经元为13个的优化BP神经网络,在Matlab中进行有效性仿真,训练回归统计R值接近于1,且得出期望输出与实际值相差无几;模糊推理系统采用trapmf隶属函数,通过仿真的规则曲面表明该规则对输入有良好的判断。     

基于ANFIS的海底采矿车行走控制

针对海底钴结壳采矿车在采矿过程中越过复杂地形时会产生偏离预定路径的问题,提出一种基于ANFIS的海底采矿车直线路径跟踪控制方法,根据训练数据,设计模糊神经网络路径控制器,从而避免专家系统知识库难以获取和精确数学模型难以建立的困难.在此基础上,建立内环采用PID速度控制和外环采用ANFIS控制的机电直线路径行走控制模型,...     

基于故障树和模糊推理的故障诊断研究

针对地空导弹武器装备结构复杂,用传统专家系统进行故障诊断时存在知识获取困难和推理效率低的问题,提出了一种基于故障树分析和模糊推理相结合的智能故障诊断方法。对某型地空导弹武器装备的故障分析诊断表明,该方法具有诊断速度快、诊断结果准确率高的特点,有效实现了装备故障的智能分析诊断。     

一种改进的基于模糊推理的边缘检测算法

针对基于模糊推理的边缘检测算法中存在的边缘模糊、未去除伪边缘、算法优化效果不佳的问题,提出一种改进的模糊边缘检测算法。给出一种模糊化规则,即利用方向灰度对比度确定边缘隶属度值,增加去除伪边缘的规则,使得边缘细化。实验表明,该算法效果优于模糊竞争算法、Pal King算法和其他一些改进的模糊边缘检测算法。     

基于模糊推理的方向中值椒盐滤波算法

针对灰度图像中的椒盐噪声,提出了一种基于模糊逻辑推理的方向中值滤波算法.该算法先利用椒盐噪声的特点,将图像像素点分为信号像素点和噪声像素点,然后利用模糊推理在4个方向上推理出最接近理想值的非噪声点代替当前噪声点.同时算法中采用一种简便的方法检测出噪声点所处的滑动窗口中的边和线.仿真结果表明,该算法能在有效抑制噪声的同时较好地保存图像的细节信息.