设计遗传算法规则自生成模糊控制器

提出了以遗传算法设计自生成规则变换的模糊控制器.而模糊控制器是由个体表示的盒式变换相联系,而提出一个短的编码串,控制器的结构是由输入变量的隶属度函数的个数,隶属度函数的形状和指数函数组成.那么,以适当的函数来选择合适的模糊控制器的搜索过程以达到期望的性能.最后,以倒立摆的控制过程来证明该方法的效果.     

基于自适应高斯云变换的模糊控制器隶属度函数选取

针对现阶段模糊控制器中隶属度函数选取的局限性,利用自适应高斯云变换算法在概念含混度阈值的引导下对工程样本数据进行概念层次划分,根据最终所得的高斯云分布情况确定出隶属度函数的数目、形状及覆盖范围。为了验证自适应高斯云变换算法提取的隶属度函数的合理性,构建了无人机六自由度模型,搭建了基于simulink仿真平台的无人机俯仰角模糊控制器用于仿真验证。数值仿真结果表明嵌套有自适应高斯云变换算法所确定的隶属度函数的无人机俯仰角模糊控制器可有效实现俯仰角的控制,同时具有良好的动态响应特性。     

模糊隶属度函数的遗传优化

模糊控制的成功应用依赖于一系列参数,例如隶属度函数,这些参数通常是主观设定的。该文提出了一种基于RGA的遗传优化算法来实现隶属度函数的生成和优化,克服了输入和输出变量隶属度函数参数设计的主观性和盲目性。通过在模糊控制器进行仿真比较研究,结果表明模糊控制器经过优化后控制品质有较大的改善和提高。     

基于遗传算法的城域交叉路口两级模糊控制

分级模糊控制能有效减少模糊规则数，易于提取模糊规则，适合于交通状况复杂的城域交叉路口的交通控制，但它存在难以由人工合理定义全部模糊隶属度函数的问题．为此，提出了一种面向城域单交叉路口的自适应两级模糊控制系统，并采用遗传算法对两级模糊控制器中模糊隶属度函数进行优化调整．该控制系统具有分级模糊控制的优点，同时可以让模糊隶属度的选取更为合理，使模糊隶属度函数在不同交通情况下自适应地变化，从而改善控制效果．对一个两相位孤立交叉口进行仿真．结果表明该法能有效降低通行车辆在交叉口的平均等待时间。     

一种基于遗传算法的机器人手臂系统模糊控制器

为了对模糊控制器中隶属函数进行寻优,本文设计了一种直接对隶属度函参数进行编码的短阵式个体编码遗传算法,该编码方式具有简单明了,易于交叉异操作,不用译译的特点,某四自由度机器人手臂模糊控制系统仿真结果表明,该矩阵式个体编码遗传算法能够在线优化模糊变量的隶属度函数,与没有采用该遗传算法的模糊控制器线比较,它大大提高了系统的控制效果。     

带反应扩散项的模糊复杂网络的同步性分析

研究了一类带反应扩散项的模糊复杂网络的同步问题.针对带反应扩散项的复杂网络,设计了一种状态反馈控制器.模糊模型和模糊控制器的隶属度函数与之前研究不同,并且使用分段线性隶属函数来近似原有的隶属函数.利用分段线性隶属函数的特性、格林公式和一些矩阵不等式技术,以线性矩阵不等式的形式给出了保证系统同步的与隶属函数相关的同步条件.最后通过数值算例验证了分析结果,并说明了所提同步条件的有效性.     

不同输出推理时模糊控制的解析结构

以解析的方法推导出了二维的，等腰三角形隶属度函数的模糊控制器在不同模糊合成运算和输出推量时的结构，并分析了比较了各控制器的特性。     

自适应模糊控制器在水电机组控制中的应用

提出采用基于RBF神经网络和遗传算法的自适应模糊控制器来控制水轮发电机组运行,由RBF神经网络和遗传算法在线寻优模糊控制器的比例因子、模糊推理规则和隶属函数,并由RBF网络辨识被控对象的动态特性,以评价模糊控制器控制性能．仿真实验表明。控制效果优于没有寻优的Fuzzy控制。     

交通信号2级模糊控制系统的优化设计与仿真

分级模糊控制能有效减少模糊规则数,易于提取模糊规则,适于交通状况复杂的城市交通信号控制,但难以由人工合理定义全部模糊隶属度函数.采用遗传算法对2级模糊控制器中模糊隶属度函数进行优化,对1个4相位单交叉口进行了多次仿真.仿真结果表明,该方法能有效降低通行车辆在交叉口的平均等待时间,明显优于传统控制方法.     

改进的模糊边缘检测算法在图像处理中的应用

分析了Pal模糊边缘检测算法,并针对Pal算法提取边缘轮廓不清晰的问题,提出了一种新的模糊边缘检测算法.该算法重新定义了隶属度函数,简化了复杂的变换运算,而且提出了确定模糊增强变换中最佳隶属度阈值的算法.实验结果表明,该算法提高了运算效率,而且提取的边缘比较精细.