基于模糊熵的电力客户满意度评价模型

针对电力客户满意度评价问题,采用三角模糊数对定性指标进行处理,又采用熵评价的方法将信息质量反映到组合权中,最终结合层次分析法确定组合权重,从而改进了传统层次分析法确定权重的方法, 为定性层次评价问题提供了新思路。     

基于模糊神经网络的变压器励磁涌流鉴别的研究

针对目前研究领域中基于神经网络的变压器励磁涌流鉴别方法存在着的误判现象,提出利用高木- 关野模糊神经网络来实现鉴别的新方案。经仿真实验表明:该方案能更准确地判别出变压器内部故障和励磁涌流,具有很高的可靠性。     

基于改进T-S模型的热工过程模糊辨识算法

提出了一种实用的基于T-S模型的热工系统模糊辨识方法。采用启发性知识与复合非线性优化方法相结合的综合方法求解出模糊模型的结构,然后通过基于熵的聚类和竞争学习算法对热工过程的输入数据空间进行划分,在此基础上利用递推最小二乘辨识算法建立一个热工过程的T-S模型。文中给出了熟知的Box-Jenkins数据的辨识结果,并将该方法应用于辨识单元机组的协调控制系统。     

基于模糊统计的岩体抗剪强度参数确定方法

边坡岩体抗剪强度参数是影响边坡稳定性的主要地质因素之一,影响工程岩体抗剪强度参数的因素复杂,且具有不确定性。在考虑岩石力学参数随机性和模糊性的基础上,介绍了确定岩体抗剪强度参数的随机一模糊统计原理和相关计算公式。同时以某矿岩石的变角度剪切试验资料为基础,说明采用该方法得出的力学参数能够更好地反映岩石固有的力学特性。     

改进的基于规则的逆向模糊推理算法

给出了一种改进的基于规则的逆向模糊推理算法.该算法基于产生式知识表示的模糊Petri网(FPN)模型,适用于一类基于规则的系统.利用该算法可以有效地对该类系统的FPN模型进行相应的处理.对于任意指定的库所,通过该算法可以确定其模糊托肯值,即对应命题的模糊真值.通过对具体的算例进行分析并与已有的算法进行比较后发现,该算法不仅可以得到同样精确的结果,而且该算法使FPN的推理过程更类似于人脑的逻辑推导过程,比较缜密.     

模拟电路软故障诊断的研究

分析了模拟电路软故障诊断的重要性及现有的各种软故障诊断方法。对模拟电路软故障诊断字典法中基于支路屏蔽原理、电路参数随元件参数变化轨迹、节点电压灵敏度序列守恒定理和节点电压增量关系方程的四个研究方向各自的基本原理和优缺点进行了探讨;介绍了基于神经网络,结合模糊理论、小波变换的现代模拟电路软故障诊断的两个方向的研究现状;同时从通用的软故障诊断方法、大规模模拟电路的诊断策略和数模混合集成电路的诊断需求三方面指出了模拟电路软故障诊断的发展趋势和亟待解决的问题。     

基于模糊决策的工作流互操作研究

针对现有工作流管理系统对模糊信息处理的不足之处,分析了分布、异构工作流管理系统对决策最优工作流的需求,提出了一种基于模糊决策的择优工作流实现方法,研究了模糊决策法在不同工作流互操作中的实现.最后开发了一个原型工作流系统,实现了基于模糊决策法的不同工作流中的信息交互.     

扩展的Deep Web质量估计模型研究

Deep Web中蕴涵了海量的高质量信息.文中从Deep Web数据源的功能属性和非功能属性两个方面对数据源的质量进行度量,建立了一种基于综合模糊评价指标体系的扩展的数据源质量估计模型.实验结果表明该模型得到的数据源质量排序序列和人工排序序列的Kendall’s距离较扩展前有了很大提高,而且质量估计结果也能使数据源的选择得到较高精确度.     

基于模糊PID的温度控制系统

详细介绍了一种基于单片机模糊PID算法的数字温度控制系统,该系统硬件主要由单片机、温度检测、人机接口、加热丝、PWM（脉宽调制）移相触发等构成。通过软件编程实现模糊逻辑控制,模糊PID控制器以温度偏差和偏差变化作为输入,以△KP,△KI,△KD作为输出,整个系统通过自动调整PID的参数KP、KI、KD使PID控制器能够通过改变输出的PWM脉冲来控制执行机构使系统保持预定温度。对温度控制系统进行了多次实验测试,实验结果表明此温控系统在较大的温度范围内具有响应快、精确度高的特点。     

基于动态资源预测的模糊最小相对容量损失路由算法

提出了一种适用于波分复用光网络的模糊最小相对容量损失路由模型及算法.该算法能够基于不完全的网络状态信息作出路由判断,从而减少对整个网络状态信息的需求.在此算法中,我们提出了层状态信息处理规则和模糊化的网络状态信息模型,使得该路由算法具有一定的动态资源预测的能力,并深入探讨了模糊最小相对容量损失的路由选择及性能优化原则.通过仿真试验表明,我们提出的基于层状态信息处理规则的模糊最小相对容量损失路由算法的性能与基于全网状态信息下的耗尽算法EA(exhaustive algorithm)和最小阻塞算法 LCP(least-congested-path)非常接近.当网络负载较重时,在单位信息量下的网络阻塞性能要优于EA和LCP路由.这说明与其他己知算法相比,模糊最小相对容量损失路由算法更适用于不完全状态信息下的负载较重的网络路由.