PCR温度模糊PID控制器的设计及仿真

根据PCR对温度控制的要求设计出一种模糊PID控制器,采用误差和误差变化率作为模糊PID控制器的输入,PID参数作为模糊PID控制器的输出,并使用一组模糊规则实现对PID参数的在线优化调节.通过使用Simulink图形化工具平台对模糊PID控制器和传统的PID控制器进行建模和仿真.结果表明,与传统PID控制器相比,模糊PID控制器性能优良,使系统响应速度加快,超调减小.     

规则自适应模糊PID数字电压调节器设计

应用自适应模糊控制理论,结合航空电源发电机控制器系统的实际情况,设计了基于规则自适应模糊PID算法的数字电压调节器系统.介绍了系统的硬件组成和相应规则自适应模糊PID控制器算法的具体实现.该算法克服了不能建立精确的数学模型所带来的弊端,经过验证,该系统具有良好的稳定性和快速的跟踪性,具有一定的现实意义.     

软件质量方案模糊决策模型的研究

为了解决由于软件质量概念的模糊性而导致的软件质量方案决策困难的难题,从3个方面对软件质量方案模糊决策模型进行了研究.首先,采用L-R模糊数建立模糊权集,解决了经典决策方法存在的精确权集缺陷和模糊综合评价方法存在的伪模糊权集缺陷.其次,采用Bonissone方法简化了模糊运算.再者,采用模糊排序方法进行方案选择.从而全面提高了软件质量方案决策的准确性.最后,以一实例进行了验证.     

基于模糊多重集的Web页面与用户聚类算法研究

对 Web 页面和用户的聚类算法提出了一种CAFM聚类算法.在该算法中,把模糊多重集的概念引入到模糊聚类算法中,将反映用户浏览行为的页面点击次数、停留时间、用户偏好等因素用模糊多重集来综合刻画用户访问站点的兴趣度,再以此来建立模糊多重相似矩阵直接进行聚类.通过实例说明了算法的具体计算过程和可行性.     

新智能化算法及其在中医诊断数字化中的应用

对中医临床诊断数据的特性进行了研究,提出了病证及其特征数据(症状或体征数据)的一些特性指标:病证的相似度、复杂度、隐蔽度,特征数据的贡献度、常见度、显隐性.另外,研究了基于多维关联规则提取诊断经验的方法.在此基础上,研究了一种非充分条件下复杂数据智能化处理拓展算法,该算法的实现模型嵌入了模糊竞争神经网络.该算法在复杂的中医诊断数字化中得到了应用,结果表明,该算法可以较好地处理复杂数据.     

通用CAI课件的智能化评估模型

对于CAI课件质量评估问题,提出基于正则化BP神经网络.(RBPNN)智能化评估模型.分析评估活动相关环节,进而给出解决方案,包括对评估数据的区间化处理,减少指标集参数冗余.然后通过学习训练确定RBPNN的网络权值及其它参数,对RBPNN输出评语集给出模糊处理.由此给出解决问题的算法,最终通过一个实例来说明算法的使用,实验结果表明,该评估模型比较实用,完全满足CAI课件质量评估的技术要求.     

模糊自适应遗传算法

针对标准遗传算法在实际应用中存在的早熟问题,设计了标准遗传算法的一种改进形式--模糊自适应遗传算法.该算法是利用种群的方差和熵来衡量种群多样性,并根据每代种群的方差和熵设计模糊推理系统来自适应控制交叉概率和变异概率.通过多峰函数优化问题的仿真实验,表明了该模糊自适应遗传算法的可行性和有效性.     

电动车燃料电池控制系统

如何改善燃料电池的输出性能是燃料电池电动车的一个重要问题. 首先燃料电池是一个多变量复杂系统.燃料电池的工作和环境温度、流量及湿度对燃料电池实际功率输出有重大影响. 然后提出一种自适应模糊复合控制算法。考虑到燃料电池的多动态特性, 加入自整因子层对量化因子和比例因子进行在线修改, 从而改善了控制器的静态和动态特性. 有实验结果证明所提出算法的有效性. 最后, 详细设计燃料电池电动车的能量控制系统.     

电动加载系统的模糊自适应PID控制研究

电动加载系统的突出优点是加载跟踪速度快,但加载过程中系统多余力能否快速消除是制约加载精度、影响加载系统动态品质的最重要因素.常规PID控制难以满足电动加载系统对高精度和快速性的要求,而模糊自适应PID控制能够解决这个难题,实验证实了系统采用模糊自适应PID算法后明显提高了加载精度和响应速度.