基于遗传算法的模糊控制器设计

将改进的遗传算法引入到模糊控制器的设计中,用以自动寻优模糊隶属函数和比例咽子。以二阶系统为例进行了计算机仿真研究结果表明这种方法是有效的。     

基于遗传算法的模糊控制器的综合优化设计

该文简要叙述了模糊控制器的优化设计原理,提出了一种采用遗传算法对模糊控制器的量化因子、比例因子、隶属函数的参数和模糊控制规则进行综合优化的设计方法,并采用VisualC++6.0编制了相应的软件,该软件已成功地应用于工程中。此外,该软件也可作为遗传优化和模糊控制器设计的辅助教学软件。     

基于遗传算法和语言算子的模糊控制器优化研究

用单片机实现模糊控制策略是一种常用的重要的方法,它是根据误差和误差的变化率隶属度函数表,离线计算得到一张模糊控制查询表,用单片机实现查询功能。该方法应用十分广泛,因此优化离散形式的隶属度函数表具有重要的意义。该文提出了一种优化离散形式的隶属度函数表的新方法:即用遗传算法优化模糊集合中的语气算子H,从而优化离散形式隶属函数表。经优化后的隶属函数更能客观地反映控制对象真实特性,从而达到了优化模糊控制器的目的。文章用一个具体的实例以仿真的形式验证了该方法是正确的、有效的。     

用遗传算法优化设计模糊控制器的软件研制

文章叙述了利用遗传算法优化设计模糊控制器的原理,介绍了相应软件的组成和基本功能。该软件不仅能优化设计模糊控制器,而且能根据不同被控对象模型进行仿真,从而评价模糊控制器的鲁棒性及动态性能。     

遗传算法在模糊控制器设计中的应用

模糊控制器已经被大量应用到工业过程中，但是它的控制规则及隶属度函数通常是通过不断尝试和矫正得到的。很难达到最优。本文提出了一种利用遗传算法(GA)来构造隶属度函数和控制规则的最优设计方案，仿真结果说明了这种方法的有效性和合理性。     

改进遗传算法优化的矿井局部通风机模糊PID控制器设计

目前局部通风机控制主要采用传统PID控制器,控制器的参数固定且多依据经验选取,很难实现隶属度函数和模糊规则的最优组合,使得控制器难以满足局部通风机自适应的控制要求。针对该问题,设计了一种改进遗传算法优化的矿井局部通风机模糊PID控制器。在改进遗传算法中引入欧氏距离提高种群的多样性,同时引入自适应交叉和变异概率来提高算法的收敛性。在编码过程中采用比例分数间接实现对隶属度函数的优化,使得改进遗传算法能够同时优化隶属度函数和模糊规则。将优化得到的隶属度函数和模糊规则导入模糊PID控制器中,控制器能够根据局部通风机的不同工作状态,通过变频器自适应调整局部通风机的风量,实现对局部通风机的动态调节。仿真结果表明,相较于传统模糊PID控制器,改进模糊PID控制器可基本实现无超调,且上升时间缩短了56.25%,稳定时间缩短了47.06%,能够更好地满足矿井局部通风机的控制要求。     

基于遗传算法和模糊逻辑的智能飞控技术研究

设计了基于遗传算法和模糊逻辑控制的智能飞行控制系统及采用论域自调整的模糊控制器，控制器以角度跟踪误差及其微分信号为输入来控制相应的气动舵面偏转，实现对该姿态的跟踪控制。文中给出了控制器输入输出的隶属函数，设计了相应的规则库。并在此基础上进一步利用遗传算法对模糊控制器进行优化设计，给出了遗传算法各个参数的选择原则。仿真结果表明，基于遗传算法和模糊逻辑的智能飞控系统具有良好的控制效果。     

基于遗传算法的模糊PI控制器

模糊PI控制器具有鲁棒性强、控制灵活等优点,但是将其应用于纯迟延系统时超调量较大、响应速度慢。针对此提出了一种基于遗传算法的模糊PI控制器,使用遗传算法对模糊逻辑系统参数进行训练。在以往的模糊逻辑系统建立过程中,主要依靠专家知识或工作人员经验来确定其主要参数（如模糊推理规则和隶属函数参数等）,而该文利用遗传算法对样本数据进行优化来获取系统参数。在遗传算法中,将推理规则和隶属函数参数的确定结合在一起,从而确定最优的模糊逻辑系统。仿真试验结果表明,由该方法得到的控制器用于纯迟延系统具有响应快,超调量小等优点。     

一种基于遗传算法的输油泵模糊控制器

针对输油泵系统的特点,提出了一种采用2个模糊控制器的输油泵控制方案,并应用改进的遗传算法对隶属函数和融合因子进行了优化。仿真结果表明,该控制器在输油泵系统中能对流量,入口压力,出口压力进行协调优化控制。     

数据挖掘中的模糊聚类分析

该文提出了一种用于数据挖掘的基于模糊集的聚类分析方法,论述了该方法的聚类过程,并给出了聚类分析的实例和程序模块流程。     

模糊信息评测的数据挖掘研究

根据实际需求,通过分析具体隶属函数的分布特性与实际背景的关系,归纳总结了隶属函数确定的一般性原则,并结合具体实例进行了验证,透视数据的有用信息.     

一种用于非最小相位系统的模糊控制器设计

针对非最小相位系统具有右半平面零点,使系统阶跃响应存在负调,以及常规方法控制不理想等问题,在分析常规模糊控制器的基础上,提出了一种新型的模糊积分控制器的设计方法,改善了常规模糊控制器的动态和稳态性能。对输入变量设计了一种简单可调整宽度的三角形隶属度函数;并针对非最小相位系统,提出了一般情况下控制规则基的设计原则。计算机仿真结果证实了这种设计方法的有效性。     

基于FNN与GA相融合的数据挖掘方法研究

模糊神经网络即具有输入信号是模糊量的神经网络,是模糊系统与神经网络相结合的产物,汇聚了二者的优点;遗传算法是一种自适应全局优化概率搜索算法。研究了基于模糊神经网络与遗传算法相融合的一种算法,在应用模糊神经网络进行数据挖掘前,应用遗传算法完成隶属函数的训练,以便更好地进行模糊神经网络学习;经过模糊神经网络学习后,提取相关规则,再次应用遗传算法,进行规则剪枝,提高数据挖掘效率。实验表明,与传统方法相比,该方法能够更快速、更加准确地进行数据挖掘,提取更精确的推理规则。     

入侵检测中的模糊数据挖掘技术

本文论述了模糊数据挖掘技术在入侵检测中的应用，详细描述了利用审计数据挖掘模糊相联规则的算法，给出了相联规则集合相似度的函数，最后给出了利用它进行异常检测的简单的试验结果，结果表明利用模糊数据挖掘可以识别系统的异常行为。     

数据挖掘过程中的模糊聚类方法

在研究数据挖掘过程中常见的数据聚类方法的基础上，在数据挖掘中引入了模糊聚类分析的方法，分析了该方法在数据挖掘过程中的特性，讨论了其在大型数据库中的应用方法。     

数据挖掘与数据融合集成系统模型

介绍了数据挖掘与数据融合集成系统的理论基础,构造了一种粗糙集——模糊神经网络模型以实现该集成系统,给出了系统的原理图和流程图,并对构造模型的算法进行了研究。最后,阐述了集成系统的优势。     

一种模糊多层关联规则挖掘算法

针对传统数据挖掘中的“尖锐边界”问题,采用将模糊理论和关联规则挖掘技术相结合的思想,在改进传统Apriori算法的基础上,结合多层关联规则挖掘的方法,提出了一种模糊多层关联规则挖掘算法。对模糊多层关联规则挖掘的基本概念进行了定义,详细描述了模糊多层关联规则挖掘算法。最后用Visual FoxPro6．0语言实现了该算法程序,通过交易数据库挖掘实验表明算法是有效的。     

一种基于税务系统数据仓库的模糊数据挖掘算法的研究

文章简要的叙述了数据仓库的概念、数据仓库结构、数据挖掘的定义和方法,并提出了一般的基于数据仓库的数据挖掘系统的结构。并针对税务系统的数据仓库提出了一种模糊数据挖掘算法。     

模糊控制器的实时精确算法与优化设计

将T-S型模糊控制器与PID控制器相结合,提出了TS-PID模糊控制器模型。推导出了输入采用正规模糊集、三角形全交迭隶属度函数的典型TS-PID模糊控制器的插值解析表达式,揭示了TS-PID模糊控制器本质上是一种非线性PID控制器,为实际应用提供了一种快速精确的控制算法。基于该插值表达式,进一步探讨了利用遗传算法对TS-PID模糊控制器进行优化设计的方法。