基于模糊综合评判的电梯群控算法的研究与实现

在研究多种电梯群控智能算法的基础上，提出基于多目标模糊综合评判的电梯群控算法。应用西门子公司的SIMATIC STEP7编程软件，仿真实现电梯群控的多目标模糊综合评判算法，仿真结果表征了其有效性。同时，为电梯群控优化算法的研究提供一种新思路。     

基于模糊卡尔曼滤波的信息融合算法

应用自适应模糊逻辑系统（AFLS）原理,研究了一种基于卡尔曼滤波器的信息融合算法;AFLS通过在线监视融合数据新息是否为零均值白噪音,然后根据模糊规则调整融合滤波器的指数加权值,从而保证了滤波器的最优估计性能;仿真结果证明该方法在高噪声环境中具有良好的信息融合能力,能有效跟踪研究对象的状态变化。     

基于信息融合思想的水电仿真建模方法的研究

针对水电仿真建模中的复杂性、时变性等问题,将信息融合思想引入到水电仿真系统的建模过程中,利用融合系统的传感施动模型的系统化设计方法,提出了一种基于信息融合思想的水电仿真系统建模方法,为仿真系统建模提供了一种新的思路与方法。将该方法应用于丰满水电仿真系统调速系统的建模过程中,经实际应用表明,该模型在性能上优于传统的调速器仿真模型。     

一种基于模糊神经网络的信息融合技术

针对船舶所处的复杂环境,以及现代船舶系统对精度的要求越来越高,提出了一种船舶信息融合结构和一种模糊神经的信息融合方法,该方法结合模糊推理和神经网络并行分布处理和自学习能力,采用三层神经网络结构,映射函数为高斯模糊隶属函数,采用改进的BP学习算法.最后通过船舶信息仿真实验,证明了该方法是可行的和有效的.     

基于模糊综合评判的入侵检测算法研究

计算机通信网络的安全防御措施-入侵检测系统作为现今研究的热点,入侵检测技术得到了前所未有的发展,尤其是模糊入侵检测技术。而模糊入侵检测存在误警率普遍较高的问题。通过对入侵检测算法的研究,针对模糊化所引起的问题,提出了协议分析与模糊综合评判相结合的检测算法,并将协议分析部分作为进行模糊综合评判的前提条件,即依据协议类型的不同采用了不同的权重向量和由单因素评判向量构成的评判矩阵的不同的模糊综合评判。实验结果证明,算法的检测效果较佳,问题解决且正好符合入侵检测系统所追求的,即检测率很高而误警率却是很低。     

基于Internet的故障诊断系统的模糊评判

该文利用模糊综合评判法的原理,对复杂机械设备的远程故障诊断问题进行了探讨,建立了基于Internet的故障诊断系统的多层次模糊评判模型,对远程故障诊断系统与本地故障诊断系统的性能进行了对比,通过定量分析得到远程系统的性能优于本地系统,从而说明开展远程故障诊断应用的意义。     

基于模糊评判的网络信息过滤系统的研究

为了提高网络信息过滤的准确率,引入了模糊评判,通过将模糊评判与向量夹角余弦相结合的方法,改进了求目标信息空间与待过滤信息空间之间相似度的Sim函数,并将该方法应用到所设计的网络信息过滤系统中,验证了改进的有效性。     

一种基于模糊积分决策融合方法的故障诊断方法

文中利用系统故障症状的分散性,采用多级模糊积分决策融合思想,给出了一种新的故障诊断方法。用多传感器数据融合来保证量测信号的准确性,针对故障的不同表现症状,采用模糊积分决策融合方法,给出相对应的故障诊断结果。最后以仿真实例,说明所提方法的正确性。     

基于模糊综合评判的文本自动分类算法

文本分类在文献检索、信息过滤、数据组织、信息管理等领域中应用十分广泛。本文给出了一种基于模糊综合评判的文本自动分类算法,该算法以文本分词技术作为基础,以类间词频方差作为评判因素的选择依据,通过预定义类中关键词的词频均值高低构造评判矩阵,以最大隶属度作为评判原则。文中详细描述了算法的理论依据、评判因数的选择、评判矩阵的构造及分类算法。实验结果表明本文提出的分类算法具有相当的应用价值。     

模糊综合评判开发工具的设计与实现

以图论、数理逻辑和关系数学理论为指导,结合模糊数学理论,研制开发了一个基于树和最小生成树算法的多级模糊综合评判开发工具。旨在帮助各专业工程师设计、建立和调试模糊综合评判模块或模糊综合评判软件,提高软件系统的设计效率,缩短软件系统的研究周期,降低软件系统的开发成本。     

基于Fuzzy 理论的供热管网故障诊断系统的研究

针对供热管网故障诱因多发性的特点，建立了一种以多传感器信息融合提取特征参数，以模糊推理识别管网运行状态的最小参数故障诊断的数学模型，开发了网络化分布式故障监控系统，解决了供热管网故障实时在线监控和特定故障诱因的甄别问题，降低了系统故障的误报率。     

基于加权证据理论的模糊信息融合目标识别

在异类多传感器信息融合目标识别中,不同传感器对系统提供的证据等级不同。为此,提出一种模糊信息融合目标识别方法。将各证据按证据权进行转化,用Dempster-Shafer(D-S)证据理论进行合成,利用模糊数学模型对传感器测量值和数据库中的数据进行建模,根据证据距离得到各证据的相互支持度,进而获得传感器对系统提供信息量的权重。分析结果表明,该方法具有较高的精度和可靠性。     

基于信息融合的雷达发射设备故障快速诊断研究

利用单一信息对雷达发射设备进行故障检测和诊断时，可靠性和准确性低。针对雷达发射设备器件温度反映发射机工作性能明显的特点，提出了基于电传感器和温度传感器等多传感器信息融合的快速故障诊断方法。给出了故障诊断中信息融合的模型和算法，讨论了多传感器信息融合的雷达发射设备故障快速诊断系统的组成和简单工作原理。在提高复杂电子装备故障诊断可靠性和准确性上提供了一条有效途径。     

基于机器学习的信息融合故障诊断模型研究

当前,机器故障问题日益增多,给生产发展带来极大不利。因此,对关键设备进行有针对性的实时监控和诊断,尽快发现各种设备存在的问题,从而去防止机器故障的发生,而这也成为故障诊断系统面临和解决的首要问题。该文就故障诊断问题,在机器学习的基础上研究信息融合故障诊断模型,来实现机器故障的智能诊断与决策,帮助人们发现机器存在的问题,解决机器存在的隐患。     

基于集成智能算法的发动机滑油系统融合诊断

为确保飞行训练安全、预防发动机维修事故发生,针对当前航空发动机磨损故障诊断存在的问题,提出基于集成智能算法的发动机滑油系统故障检测模型.从铁谱诊断、光谱诊断、颗粒计数诊断、理化指标诊断和试车台数据诊断等方面研究了运用集成神经网络方法对多源信息进行融合诊断.结果表明:融合诊断结果的故障模式比单项诊断结果的故障模式要多;当单项诊断出现矛盾时,融合诊断结果能很好地解决诊断冲突问题.基于集成神经网络的发动机油液系统磨损故障的融合诊断能充分利用多种方法的互补性和有效解决诊断冲突问题,从而使诊断结果更为可靠和准确.     

基于信息熵的改进模糊综合评价方法

将信息熵理论与模糊数学方法相结合,建立基于熵权的改进模糊综合评价方法。引用熵权所反应的数据本身的效用值来修正指标的权重系数,通过设定有效度指标来判断评价结果的有效性,采用基于贴近度的择近原则对失效结果做出新的评价。以水质评价为对象,通过实例计算并进行对比分析,发现其结果与其他评价方法的结果基本一致甚至更合理,表明该方法不但结构严谨,而且可信度较高,能有效提高模糊综合评价方法的工程实用性。     

多源信息融合在故障诊断技术中的应用研究

从数据源的空间表示和信息源的可计算性两个方面阐述了信息融合应用于故障诊断的数学基础,然后引入信息论中有关“熵”、“条件熵”、“平均条件熵”和“互信息”等概念,从信息论的角度证明了信息融合在故障诊断中的有效性和实用性。最后结合信息融合技术与装备故障诊断实践,给出了具有通用性的信息融合故障诊断的模型框架。     

D-S证据理论信息融合在故障诊断中的应用

介绍D-S证据理论信息融合算法的基本原理,研究D-S证据理论信息融合理论在电子设备故障诊断中的应用,它可有效地提高故障模式的识别能力,克服单一信息诊断的片面性和孤立性.     

模糊证据理论及其在信息融合中的应用

为了使证据理论能更加有效地应用,把证据理论向模糊集推广,利用模糊集的隶属函数提出一种构造证据理论中的基本概率赋值函数的方法,实现了模糊理论和证据理论的有效结合。不但有效地解决了证据理论中的基本概率赋值函数的不易确定问题,而且由于证据理论应用于实际更加方便和有效,融合结果也更加合理。