基于遗传算法的直觉模糊多目标规划

提出了一种基于遗传算法的直觉模糊多目标规划模型.首先,定义了目标函数和约束函数的隶属和非隶属函数;其次,通过直觉模糊"最小-最大"算子,提出直觉模糊多目标规划模型;然后,用遗传算法进行求解,使之适应线性和非线性的情况,具有通用性;最后,通过一个算例表明,直觉模糊多目标规划的性能优于模糊多目标规划.     

基于直觉模糊集和直方图均衡的图像增强方法

针对模糊增强不能改善图像的对比度和直方图均衡增强存在过度增强、图像细节信息丢失的缺陷,提出了基于直觉模糊集和直方图均衡的图像增强算法.由于待增强图像包含大量的不确定性信息,给出了一种新的直觉模糊增强图像的算法,该方法通过合成像素的直觉模糊隶属度和非隶属度的方式来实现,能够显著增强图像的细节信息,但不能改善图像对比度.因此,将直觉模糊增强和直方图均衡进行融合,以直觉模糊增强为主,同时抑制直方图均衡的不足,既增强了图像的细节信息,又改善了图像的对比度.最后,通过典型的图像增强实例验证了算法的有效性和可靠性.     

基于UKF的自组织直觉模糊神经网络

模糊集在语义描述上存在不足,因此,如何对模糊神经网络进行扩展是当前模糊神经网络研究的热点,针对这一问题,本文提出了基于UKF的自组织直觉模糊神经网络。首先,给出了直觉模糊神经网络的结构和各层的含义;其次,推导了直觉模糊神经网络的学习算法,用LLS和UKF分别学习线性和非线性参数;然后,给出了模糊规则生成的准则,并用误差下降率方法作为规则修剪的策略,删除作用不大的规则;最后,通过典型的函数逼近、系统辨识和时间序列预测实例,表明本文算法得到的直觉模糊神经网络的结构更为紧凑,泛化性能也更佳。     

基于模糊Petri网的压缩机故障诊断

针对压缩机故障诊断系统知识具有不确定性和模糊性的特点,给出了基于模糊产生式规则的模糊Petri网模型和反向推理算法,并以Ⅰ级压力过低故障诊断为例,说明了该模型具有直观,表达能力强和易于推理的优点。     

基于UKF的自适应模糊推理神经网络

如何生成最优的模糊规则数及模糊规则的自动生成和修剪是模糊神经网络训练算法研究的重点。针对这一问题,本文提出了基于UKF的自适应模糊推理神经网络(UKF-ANFIS)。首先,通过减法聚类确定UKF-ANFIS的模糊规则及其高斯隶属函数的中心和宽度参数;其次,分析了模糊神经网络的非线性动力系统表示,并用LLS和UKF分别学习线性和非线性的参数;然后,用误差下降率方法作为模糊规则修剪的策略,删除作用不大的规则;最后,通过典型的函数逼近和系统辨识实例,表明本文算法得到的模糊神经网络的结构更为紧凑,泛化性能也更佳。     

基于斯托克斯参量的光纤光栅微压力传感方法研究

为了实现微压力的测量,提出了一种基于光纤光 栅Stokes参量的微压力传感新方法, 给出了理论分析和实验结果。在外界压力作用下,由于压力致双折射效应,光纤光栅两个线 偏振光的能量输出发生变化,仿真结果表明,第一归一化Stokes参量s₁峰值 与压力在一定 的测量范围内存在线性关系;另外为了减少波长抖动的影响并提高测量精度,文中提出了双 波长检测法。在外界压力为0~5N环境下,其压力灵敏度为0.075/N,实验结果与理论分析 结果吻合。     

直觉模糊三角模的剩余蕴涵及其性质

研究了直觉模糊三角模的剩余蕴涵及其性质。首先,定义了直觉模糊三角模的剩余蕴涵;其次,推导了直觉模糊三角模的剩余蕴涵与三角模的剩余蕴涵的关系;最后,证明了直觉模糊三角模的剩余蕴涵的16条性质。直觉模糊三角模的剩余蕴涵及其性质在直觉模糊推理、群决策等领域具有广阔的应用前景。     

基于直觉模糊三角模的直觉模糊粗糙集

提出一种基于直觉模糊三角模的直觉模糊粗糙集.首先,定义了直觉模糊集上的T模及其剩余蕴涵,研究了直觉模糊T模的剩余蕴涵的性质,并推导了通用计算表达式;然后,将模糊T粗糙集扩展成直觉模糊粗糙集,证明了模糊T粗糙集、粗糙模糊集和Pawlak粗糙集都是直觉模糊粗糙集的特殊情形;最后,证明了直觉模糊粗糙集的一些性质.     

基于Matlab的异步电动机定子绕组故障仿真

定子绕组故障是电动机典型故障之一,通过引入不对称矩阵来描述定子绕组出现故障时定子参数的变化,并利用Matlab/Simulink构建仿真模型,对定子绕组部分短路和定子绕组一相开路故障进行仿真,取得了很好的效果。     

神经网络在异步电机转子故障诊断中的应用

本文利用BP神经网络对异步电机转子的几种主要故障类型进行诊断,提取异步电机转子振动频谱分量,经归一化处理后作为训练样本,代入网络进行学习,通过输出的数据即可判定故障类型,并用新的样本对训练好的网络进行了检验,取得了较好的结果.