两类新的基于T/S范的模糊神经元模型及其应用

基于T范数和S范数提出了F1型和F2型两类神经元模型,并研究了它们的性质和应用(F1型灵敏性强而鲁棒性弱,而F2型神经元灵敏性弱而鲁棒性强);给出了一个基于F1型神经元的广义AND/OR运算为T/S范数簇的充分必要条件;首先提出了弱界三角范的概念,并发现F2型的一个特例模型能实现弱界三角范.经分析,F1型更适合用于工业控制系统,而F2型更适合用于面向用语言描述知识的医学和人文社会领域的计算机应用系统.该文把一个由特殊的F2型神经元组成的神经网络用于模糊推理,发现该推理方法是Zadeh的CRI法的推广,且能满足假言推理.通过权值的调整,该推理法能满足若干推理原则的要求.     

一种新的基于弱T范数簇的神经元模型

提出了一种新的能实现多种连续逻辑运算的神经元模型。利用该神经元模型可实现多种逻辑运算,包括一种从min(x,y)连续变化到max(0,x y-1）的弱T范数簇,从max(x,y)到min(1,x y)连续变化的弱S范数簇,从min（x,y)连续变化到max(x,y)的平均运算等等,并且利用OWA算子,该模型可以很容量地推广到多元运算。     

基于 LMI 的广义系统混合H2/ H∞优化控制

研究了广义线性系统的混合H2／H∞状态反馈优化控制问题。设计一个混合H2／H∞状态反馈控制器，在满足闭环系统的容许性及H∞范数界的同时使得H2范数极小。利用线性矩阵不等式(LMI)方法得到该控制器存在的一个充分条件，并且给出闭环系统H2范数的极小上界。     

基于三角模的模糊双向联想记忆网络的性质研究

基于模糊取大算子和三角模T的模糊合成,构建了一类模糊双向自联想记忆网络Max-T FBAM.利用三角模T的伴随蕴涵算子,为这类Max-T FBAM提出了学习算法,并理论上证明了该学习算法确定的连接权矩阵是网络最大的连接权矩阵.对任意输入能使Max-T FBAM迭代一步内就进入稳定态,该类网络具有全局稳定性和可靠的存储能力.当三角模T满足利普希兹条件时,采用上述学习算法时自联想Max-T FBAM对训练模式的摄动全局拥有好的鲁棒性.最后用实验证实了理论研究,也为图像的可靠存储提供了参考.     

板球系统T—S模糊多变量控制方案

板球系统是一个典型的多变量，非线性控制对象，它是杆球系统的扩展，适合用于检验各种控制方案，本文介绍了板球系统及其数学模型，就轨迹跟踪问题提出了基于T－S模糊的模糊多变量控制方案，并验证了这种控制方案能使系统全局渐进稳定，仿真实验结果表明本文所采用的控制方案明显优于传统的PD控制方案。     

GC~1约束的多三角Bézier曲面混合降阶逼近研究

三角曲面的降阶问题一直是CAGD领域的一个难点问题,近年来受到关注.对L2范数下多三角Bézier曲面在拼接边界满足GC1约束的降阶逼近问题进行研究,包括:1)给出了一种L2范数下单一三角Bézier曲面的一次降多阶的逼近算法;2)对两个三角Bézier曲面在拼接边界上满足GC1约束的降阶逼近算法进行研究,提出一种通过调整两个三角Bézier曲面片距离拼接边界的第2排内部控制点来满足GC1约束的降阶逼近算法;3)研究基于调整三角Bézier曲面片内部控制点的多三角曲面片在各拼接边界满足GC1约束的曲面降阶算法.算法首先按照2)中的方法,确定每两个三角Bézier曲面片在公共边界满足GC1约束的降阶逼近所需要调整的内部控制点,然后构造blending函数.通过将每个三角Bézier曲面所对应的多组控制点进行混合,形成新的混合降阶曲面的三角Bézier格式,并在理论上证明该混合三角Bézier降阶曲面片与其周边的各降阶曲面片仍保持GC1约束.实验结果表明,所提方法简单实用,逼近效果好.     

多值因果图的推理算法研究

针对多值因果图存在的两个困难：（1）不严格满足概率论；（2）将其用于实际问题时，推理结果可能出现错误，提出了一种基于因果影响可能性分配的推理算法，该算法将多值因果图的推量分成3个阶段，首先对多值因果图进行补充定义，使多值因果图能够兼容单值因果图；接着将多值因果图转化为单值因果图进行概率计算，最后对多值因果图进行可能性计算，将单值因果图计算得到的概率按多值因果图计算得到的可能性进行分配，以核电站二回路系统中蒸汽发生器故障诊断因果图为例，展示了该算法推理计算的全过程，实例表明，该算法能够有效地克服多值因果图存在的困难，其推理过程严谨，计算结果符合实际情况，而前面提出的推理算法基础上，针对其不能处理模型情况的局限性，提出了一种模糊推理算法，该算法对多值因果图进行了模糊扩展定义，在读数变量和事件变量之间建立了用于表达模糊知识的模糊对应关系，在事件变量上定义了一个等价的虚拟模糊状态，使读数变量取值对应一个模糊状态，把读数和模糊推理转化为对应模糊状态的非模糊推理，通过本文的工作，目前因果图已发展成了一个能够处理离散变量和连续变量的混合因果图模型。     

泛逻辑泛运算模型之间的关系

研究泛逻辑的泛与运算模型、泛或运算模型与模糊非之间的关系。证明了零级泛与运算模型T(x,y,h)、零级泛或运算模型S(x, y, h)与强非N(x)=1-x形成De Morgan三元组,当h∈(0, 0.75), 零级泛或运算S(x, y, h)=(min(xm+ym, 1))1/m, N(x)=(1-xm)1/m时, T, S, N形成一个强De Morgan三元组。进一步证明了一级泛与运算模型T(x, y, h, k)、一级泛或运算模型S(x, y, h, k)与N(x)=(1-xn)1/n满足De Morgan定律;特别当h∈(0, 075), 一级泛或运算模型S(x, y, h, k)=(min(xnm+ynm, 1))1/nm, N(x)=(1-xnm)1/nm时, T, S, N形成一个强De Morgan三元组。     

基于EFTPN不确定性时间信息的线性推理方法及在列车群分析中的应用

针对列车群行为分析中的不确定性时间信息推理问题，结合线性逻辑和扩展模糊时间Petri网（EFTPN）等理论，提出了一种基于EFTPN的线性推理方法．该方法不但能对不确定性时间信息进行精确的、定量的建模和推理；而且效率高，可在线性时间复杂度内完成推导；另外其适用面广，可用于解决其它领域内时间推理和验证问题．     

易腾迈数据采集系列新增两款高性能扫描器

近日，易腾迈公司宣布推出两款创新扫描解决方案设备--SF61B和SR31T。腾迈数据采集部门总经理David Downey表示：“推出S F61B和S R31T彰显我们致力于满足不同领域客户的多样化需求，提供业界同级最佳产品。”据悉，S F61B是设计独特的无线式移动扫描器，外形紧凑，与小型手电筒相似。此外，S F61B配有蓝牙无线功能，能够与已在现场服务、客户服务或移动销售点应用部署的平板电脑及智能手机配合使用，Android、iOS或 Windows Mobile系统均可。而SR31T则可扫描所有通用一维码、P DF、二维码及邮政条码，而且能精准读取智能手机、平板电脑及电脑中的条码。     

复合模糊命题中基于弱逻辑的拟三角模算子研究

修正了f范数的概念,指出了符合弱逻辑关系的算子实际上是一种拟三角模算子中的Uninorm算子,接着给出了严格弱逻辑关系的拟三角模算子概念,在提出概念时,考虑了多维、基于单一数值和基于区间值以及加权的情况,并证明了符合弱逻辑关系的连续拟三角模算子是不存在的;给出了弱逻辑拟三角模算子的具体形式,给出了具体的四类弱逻辑关系的拟三角模算子,讨论了它们的性质,并进行了比较;定义了评价算子的边缘性测度和敏感性测度,对各算子进行了对比和评价.结果表明,文中给出的弱逻辑拟三角模算子可以在不同应用背景下,有效地处理不同类型的复合模糊命题真值运算,也可以在其它的模糊系统中有效处理多个模糊子集之间的聚集运算.     

模式树推导方法的纯参数化扩展

通过分析模式树推导方法的特点,提出一种新的线性方法来构造参数化的模糊与/或算子,使得模式树成为一个完全由参数化模糊算子构成的模型。该方法既保持了原有模型可读性强、精度高和可解释性强的优点,又有效地提高了该模型的灵活性;同时建立了相应的参数优化机制。实验结果表明,新的模式树在分类精度上比原有模型有了较显著的提高。     

基于连续可控T范数的模糊控制方法研究

针对传统模糊控制中MAX,MIN算子的缺陷,设计了一种由相关系数h控制的连续T范数,使得与或运算形式根据运算量的相关性来决定,而不是片面 取大或取小运算,并进一步将其推广到多元与或运算中,且应用于模糊控制,在仿真实验中利用遗传算法确定相关系数,实验结果证明了本方法的有效性。     

Differences between t‐norms in fuzzy control

The application of conjunctive aggregation functions in fuzzy control systems with n inputs is discussed, and the effect of the choice of a continuous t‐norm in the inference phase for Takagi–Sugeno–Kang (TSK) systems is computed. A continuous t‐norm modeling AND connective in antecedent part of fuzzy rules can be reduced just to strict or nilpotent t‐norm. The isomorphism of strict (nilpotent) t‐norms enables simpler fitting of TSK fuzzy system parameters and reduces the computational complexity. Similar principle can also be used in the case of some noncommutative conjunctive aggregation functions modeling AND connective. The effect of the choice of a continuous t‐norm is then evaluated on well‐known case studies in fuzzy control, the Sinc function, and the urban traffic noise control system.     

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。     

格的模糊同态

研究模糊同态,自然离不开模糊映射,群与环的模糊同态分别利用了不同的模糊映射进行讨论。利用经典集间的模糊映射,引入了格的模糊同态和模糊弱同态概念,给出了模糊同态与模糊弱同态下模糊子格（模糊理想）的对应关系,并由模糊同态得到了格的理想,建立了格的同构映射,基于模糊同态所确定的映射等价刻画了模糊子格的弱（满）同态。     

t-Norm based cuts of intuitionistic fuzzy sets

We consider the system of intuitionistic fuzzy sets (IF-sets) in a universe X and study the cuts of an IF-set. Suppose a left continuous triangular norm is given. The t-norm based cut (level set) of an IF-set is defined in a way that binds the membership and nonmembership functions via the triangular norm. This is an extension of usual cuts of IF-sets. We show that the system of these cuts fulfils analogical properties as usual systems of cuts. However, it is not possible to reconstruct an IF-set from the system of t-norm based cuts.     

直觉模糊逻辑算子研究’

模糊逻辑算子是模糊信息融合、模糊推理及模糊决策的重要工具。针对作为模糊逻辑算子重要扩展的直觉模糊逻辑算子,首先引入了直觉模糊集在特殊格上的等价定义。其次,验证了直觉模糊t-模与s-模的若干重要性质。在此基础上,对两种常用的蕴涵算子：直觉模糊孓蕴涵与直觉模糊R-蕴涵所具有的新性质进行讨论和证明,从而便于直觉模糊逻辑算子的进一步应用。     

基于模糊集截集的模糊粗糙集模型

基于L.A.Zadeh模糊集的截集的概念给出了论域U上任意模糊子集的上、下近似的刻画,得到了基于模糊集的截集的粗糙集模型,亦即模糊粗糙集,实现了用论域U中的模糊集近似论域上的任意模糊集,进一步推广了Z.Pawlak粗糙集模型,扩展了粗糙集的应用范围。最后,研究了其基本性质以及其与其他粗糙集模型的关系。     

基于模糊数学的数字图像模糊度

图像的品质评定是图像处理领域的一项重要课题，难以对其给出客观的评价，文中引进模糊数学中的三角模算子与非模糊基数学模拟，定主了数字图像模糊度，理论与实现表明，该定义比模糊指数更符合人眼的视觉特征，并可用于评价图像器质，图像模糊度能够明显提高图像处理系统的效率。