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基于期望配置的带可调整因子的二维模糊控制算法研究 总被引:2,自引:1,他引:2
文章分析了带可调整因子的二维模糊控制系统的性能;通过在遗传算法的适应度函数中引入控制性能因素,研究按控制期望配置可调整因子。本文的仿真曲线验证了其可行性。 相似文献
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基于GA的非线性系统Fuzzy控制规则自调整 总被引:1,自引:1,他引:1
王日宏 《计算机工程与设计》2004,25(6):1022-1023
控制精度和自适应能力一直是模糊控制中较难解决的问题,对于非线性系统更是如此,解决这一技术的核心问题在于控制规则的选取,而遗传算法可以较好地解决常规的数学优化技术不能有效解决的问题。该文给出了对于具有修正因子的控制规则,采用遗传算法对其参数进行自调整的方法,以提高整个控制器的性能。仿真结果表明,这种方法可提高模糊控制器的性能,对非线性系统的控制是有效的。 相似文献
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模糊控制规则的选择是模糊控制器设计的关键问题之一,文中在对现有应用遗传算法优化模糊控制规则的方法进行研究的基础上,以模糊控制规则的完整性和一致性为出发点,提出了一种用遗传算法来优化模糊控制规则的改进算法,具体给出了遗传算法设计中的各种函数和算子的确定,并将优化过的规则用于设计模糊控制器,进行仿真研究,取得了令人满意的效果。 相似文献
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基于进化计算的模糊控制规则优化 总被引:11,自引:1,他引:10
在改进的遗传算法基础上,提出了模糊控制规则的一种优化方法,模糊规则的优化基于类似最优控制的二次型性能指标,不需要任何被控系统的先验知识,因而适合于一大类复杂非线性系统的控制,仿真结果表明,这种方法是有效的。 相似文献
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基于规则可调整的双模模糊控制系统的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
基于规则可调整的模糊控制理论,针对被控量变化范围较大的一般模糊控制算法存在“盲区”较大的特点,从提高控制精度的角度提出了采用Bang-bang控制与规则可调整的模糊控制相结合的双模控制算法,经在速度控制系统中运行表明,该控制方法具有控制精度高、实时性能好的特点。 相似文献
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针对舵机伺服系统中存在的非线性因素和工作环境的未知干扰,提出将基于遗传算法优化的模糊控制算法应用到液压舵机伺服控制系统中;该方法利用遗传算法对采用串联二进制编码的隶属函数参数进行联合优化,并将优化过的控制规则用于设计模糊控制器;运用Simulink对系统模型进行仿真;仿真结果表明:基于遗传算法优化的模糊控制器,在液压舵机伺服系统中,具有良好的控制效果和较强的鲁棒性,为舵机伺服系统的控制提供了一条新的思路。 相似文献
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基于遗传算法的混沌系统模糊控制 总被引:2,自引:0,他引:2
本文提出一种基于遗传算法的自学习模糊控制方法控制混沌系统。用一种改进的遗传算法学习模糊控制器的隶属度函数,以改善2模糊控制器的性能,使其感到良好的控制效果。用此方法控制Henon系统的混沌行为,效果良好。 相似文献
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研究汽车巡航控制系统中采用模糊控制.模糊控制中的隶属函数和模糊推理规则的选取专家或者技术人员的经验,但人工经验具有随机性和主观性,使得其控制性能往往达不到理想的效果.针对上述问题,采用一种基于遗传算法的模糊控制策略,利用遗传算法并对隶属函数和模糊推理规则进行优化,从而使隶属函数和模糊推理规则的确定摆脱了人为经验的局限,提高了模糊控制的自适应能力.实验结果表明优化后的控制器可以使汽车巡航系统取得较满意的效果. 相似文献
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《计算机应用与软件》2015,(8)
为了降低当前模糊规则优化学习算法的时间复杂度,加快其收敛速度,基于单变量边缘分布估计算法,引入CH(Cordon and Herrera)与COR(Cooperative Rules Methodology)机制,提出混杂分布估计算法耦合CH(Cordon and Herrera)与COR联合机制的模糊规则优化算法研究;对算法的时间复杂度进行理论推导和分析证明,构建算法的分布概率模型。首先使用CH机制产生变量空间;再由COR方法完备的候选规则库;然后利用多种群变量无关分布估计算法MUMDA(Univariate Marginal Distribution Algorithm)进行规则学习,通过增加种群的多样性,减少算法陷入局部最优解的可能;最后对该算法进行实验验证。实验对比结果可以看出,该设计的混杂优化算法的计算,可获得精度较高、可理解性较强的模糊规则库,便于模糊系统在实际工程中的应用。 相似文献
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基于改进的遗传算法和模糊逻辑控制的移动机器人导航 总被引:15,自引:1,他引:15
本文给出了一种用遗传算法学习模糊规则以完成移动机器人导航的方法.采用了变长度编码
方法和竞争型小生境遗传算法,减少了染色体的尺寸和复杂度,同时提高了学习速度.本文
考虑了轮式移动机器人的运动模型,将更符合实际情况的左右轮速度作为模糊规则的输出.
整个学习过程在仿真环境下完成后,在仿真和自行开发的全局视觉平台上对学到的规则进行
了验证,实验结果证明了方法的正确性. 相似文献
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针对反向选择算法在面对大量的网络通信数据或具有多个分离特征区间网络通信数据时的无效性,提出了基于模糊控制及遗传算法的人工免疫入侵检测算法,利用模糊控制原理对抗体进行浓缩,并通过遗传算法进化种群,从而使得抗体的数量得到控制且检测效率较高. 相似文献
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《计算机应用与软件》2015,(9)
围绕KNN算法,以寻求高精度、高效率的相似性距离度量方法为主要研究目的。根据特征参数熵变换指标的类别特点,提出一种运用熵特征变换指标设计相互类别差异量的相似性距离度量,以降低特征参数类别噪音。对熵降噪优化、熵相关度差异、类可信度计算、传统欧式距离及相同特征参数几种KNN算法进行理论分析、Letter和Pima Indians Diabetes数据集仿真实验及KDD CUP'99的实际应用,均显示该算法在KNN算法中具有很好的效果。 相似文献
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牛晓伟 《计算机应用与软件》2011,28(2)
将情感识别中的特征选择看成组合优化问题,从四种生理信号EMG、ECG、RSP、SC中抽取统计特征,将参数可调的遗传算法和K-近邻算法相结合尝试找出最能"代表"某一情感状态joy、anger、sadness、pleasure的最优情感特征组合模式.仿真表明,该方法是有效的. 相似文献
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在研究径向基(RBF)神经网络的基础上,利用遗传算法对其进行优化,并结合尾矿库系统安全状况与各影响因素之间的非线性关系,将优化的RBF神经网络应用于尾矿库安全预测中。为证明该优化网络的优越性,将优化后的RBF网络和传统RBF网络进行仿真实验,结果表明优化后的RBF网络较传统RBF网络在尾矿库安全预测的精度和速度效果更好。 相似文献
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提出了一种新的结合实数编码遗传算法的模糊阈值分割方法。结合遗传算法内在并行运算的特点,此方法在选取多阈值时的效率明显高于传统的模糊阈值法。适应度函数中引入一个新的衡量分割结果的连通性的因子——连通度,克服了传统阈值方法中未考虑像素空间拓扑关系的缺陷。实验证明,此方法比传统模糊阈值方法在运行效率和分割子区域的空间连通性上都有很大程度的改进。 相似文献
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《计算机应用与软件》2015,(11)
为了提高目标定位精度,提出一种基于粒子群算法优化极限学习机的无源目标定位算法。首先通过位置信息场采集目标的相关信息,然后利用极限学习机对位置信息场与目标位置之间的非映射关系进行拟合,同时采用粒子群算法对极限学习机参数进行优化,最后在Matlab 2009平台进行仿真对比实验。结果表明,相对于其他目标定位算法,该算法提高了目标定位的精度,更加适合于复杂环境下的目标定位。 相似文献
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遗传算法在T—S模糊模型辨识中的应用 总被引:6,自引:1,他引:6
给出了T-S模糊模型的一种模糊神经网络实现方法。提出了采用遗传算法优化网络参数,实现了T-S模型的辨识。给出了参优化的详细过程,并用仿真实例证实了 这种方法的有效性。成功地将神经网络,模糊逻辑与遗传算法融合于一个系统中。 相似文献