基于IFTL的不确定时间推理方法

针对现有时序逻辑对复杂不确定时间信息描述和推理方面的局限性,定义了直觉模糊不确定时间区间与时间间隔,构造了未知时刻的直觉模糊时序逻辑(IFTL)预测模型,提出了基于IFTL的不确定时间推理方法,较好地解决了时间推理精度不高的问题。同时,定义了直觉模糊集间的重叠度,并提出了基于此的知识模型及时间网络的一致性检验方法。最后通过典型实例验证了所提出的时间推理方法的有效性和优越性。     

基于直觉模糊Petri网的加权直觉模糊推理

利用直觉模糊集合较好地表现不确定信息的能力和Petri网的并行处理能力,构建了直觉模糊Petri网模型。给出了输入权值、变迁阈值等多种约束条件下的直觉模糊推理算法。该算法将直觉模糊推理过程转化为矩阵的运算过程可充分利用直觉模糊Petri网的并行推理能力,有效地避免同一变迁不必要地重复激发从而节省推理时间。实例分析表明所给出的直觉模糊推理算法较已有算法更加合理并且高效。     

基于直觉模糊集的不确定时序逻辑模型

针对现有时序逻辑在描述复杂不确定时间信息方面的局限性,提出了一种基于直觉模糊集的不确定时序逻辑模型。该模型分别定义了离散论域和连续论域下的不确定点时序逻辑、点-时段时序逻辑以及时段时序逻辑的判定公式;引入直觉模糊集的犹豫度参数,使得推理结果更加精确。最后通过实例对两类不确定时间信息进行描述,并对其时序逻辑关系的可能性进行度量。通过分析表明该模型是比较优越的。     

一种基于线性逻辑的时间Petri网推理方法

针对传统分析方法的不足 ,提出了时间 Petri网的线性逻辑表示和时间推理方法 .基于线性逻辑 ,定义了时间 Petri网中变迁之间的各种触发规则 ,在这些规则的基础上 ,提出了时间 Petri网运行行为的证明方法 ,此方法能清楚地分析时间 Petri网的运行行为和进行时间推理 .     

直觉模糊Petri网的双向模糊故障推理算法

针对故障诊断中故障现象与故障原因之间复杂的不确定关系,利用直觉模糊集表达不确定性信息的优势和Petri网的图形处理问题的能力,给出了基于直觉模糊Petri网的双向模糊故障推理算法。该算法首先利用反向直觉模糊推理算法对模型进行约减,查找故障原因,再利用正向直觉模糊推理算法对模型进行计算,输出结果。该算法既可将故障信息化繁为简,降低推理过程的时间复杂度,还能够使故障诊断的确定性程度得到进一步提高。汽车发动机诊断案例表明了所给双向直觉模糊推理算法的可行性和有效性。     

一种基于线性逻辑的时间Retri网推理方法

针对传统分析方法的不足,提出了时间Petri网的线性逻辑表示和时间推理方法。基于线性逻辑,定义了时间Petri网中变迁之间的各种解发规则,在这些规则的基础上,提出了时间Petri网运行行为的证明方法,此方法能清楚地分析时间Petri网的运行行为和进行时间推理。     

一种新的基于直觉模糊Petri网的模糊推理算法

基于模糊Petri网的推理机制研究是模糊Petri网领域的热点问题之一。在基于直觉模糊Petri网模型框架下的推理过程中引入库所重排策略及可激活变迁判断公式,提出一种新的基于直觉模糊Petri网的模糊推理算法。通过与已有文献的推理算法的对比分析,在得到同样精确结果的前提下,本算法能够有效地简化推理过程,节省推理时间,降低算法的时间复杂度。     

模糊着色Petri网及其在工作流建模中的应用

Petri网是当前工作流建模中广泛采用的工具之一，针对工作流过程定义中模糊信息的描述和处理问题，提出模糊着色Petri网的描述方法，并给出基于模糊着色Petri网的推理过程，最后给出一个简单业务流程的基于模糊着色Petri网的工作模型，并对该模型进行了分析。     

基于直觉模糊Petri网的敌意图识别方法研究

现代战争中由于战场态势的不确定性,敌战术意图的识别也应作为一个动态的不确定性决策问题进行研究.针对该不确定性动态识别问题,综合利用直觉模糊集合理论与Petri网理论的优点,构建了敌战术意图识别的直觉模糊Petri网模型及其推理算法,在推理过程中充分发挥Petri网的动态并行推理能力,使得推理更加高效,由于非隶属参数的作用,推理结果更加准确可信.通过建模仿真给出该模型的应用步骤,验证了其正确性和合理性.     

基于直觉模糊Petri网的故障诊断

故障诊断经常受到多种不确定性和模糊性因素的影响,针对不确定性的故障诊断问题,利用直觉模糊集较好的表达不确定性信息的优势和Petri网较好的并行处理以及图形处理问题的能力,构建了直觉模糊Petri网模型。由于将直觉模糊推理转化为矩阵运算的过程中有非隶属度参数的参与,因此推理结果可提供更多的信息。根据实际故障诊断中的模糊推理问题,给出了带有权值、阈值等参数条件下新的直觉模糊推理算法。通过获取和处理故障诊断中的不确定性和模糊性的知识,该算法将故障诊断过程转化为利用直觉模糊Petri网的直觉模糊推理过程。实际燃气轮机故障诊断模型案例表明了所给直觉模糊推理算法的有效性。     

基于直觉语言集结算子的多准则决策方法

定义了直觉语言数及其运算法则、期望值、得分函数和精确函数以及直觉语言加权算术平均算子和加权几何平均算子.针对准则值为直觉语言数的多准则决策问题,提出了一种基于直觉语言集结算子的决策方法.该方法利用集结算子对准则进行集成,得到再方案的综合直觉语言数,通过比较各方案综合直觉语言数的得分函数值和精确函数值得到方案集的排序.实例分析表明了该方法的有效性和可行性.     

一类多指标约束下模糊非线性系统的满意容错控制

针对一般执行器故障模式的T-S模糊非线性系统,分别研究了同时具有稳定度指标、输入指标、输出指标约束下和同时具有闭环极点指标、方差指标、H∞指标约束下的满意容错控制器设计问题,给出了各相容指标的取值范围.仿真实例验证了所设计的满意容错控制策略的有效性,它不仅保证了执行器故障闭环系统的稳定性,而且保证系统具有良好的动态和稳态性能.     

一种基于模糊规则融合的模糊建模方法及其应用

为了有效地利用经验知识,弥补训练数据覆盖范围不足的问题,提出一种将经验知识以TSK (Takagi-Sugeno-Kang)型模糊规则引入模糊模型的建模方法.在结构辨识中,提出了模糊规则融合方法,用以确定初始模糊规则.在参数辨识中,改进了原梯度下降方法中的目标函数,并引入了经验知识准确性评价参数,用以平衡样本数据和经验知识对模型的影响.数值仿真和工程实例应用结果表明,所提出的方法可以有效地利用经验知识和样本数据,使预报结果更可靠、更精确.     

基于自适应模糊反步法的永磁同步电机位置跟踪控制

研究具有参数不确定性的永磁同步屯动机位置跟踪控制问题.利用模糊逻辑系统逼近系统中非线性函数,采用反步设计方法实现永磁同步电动机的自适应模糊控制.所提出的自适应模糊控制器在电机参数不确定和负载扰动的情况下,实现了永磁同步电动机的高性能位置跟踪控制.仿真结果表明了所提出方法的有效性.     

混合概念格在案例相似性度量中的应用

传统的案例相似性度量方法无法很好地判断复杂案例库系统中某些特殊属性(如数值属性、模糊属性)的相似程度,从而限制了案例推理(CBR)系统在判断、评估、决策、推理方面的进一步应用.针对此问题提出混合概念格的方法,对案例库中可能涉及到的数字、符号、模糊属性等进行相似性度量.实验表明,该方法较好地解决了混合案例属性的相似性度量问题,提高了检索结果的查全率和查准率.     

基于阈值的案例决策方法及其在创新设计中的应用

通过分析案例决策(CBDT)的经验理性,提出了可用于创新设计的案例决策方法,首先分析偏好反转的内在机理,指出CBDT中的案例对决策结果存在的潜在影响;然后提出一种判别无关案例和启发性案例的方法以及基于阈值的案例决策方法;最后通过摩托车发动机的产品创新设计的心用案例,说明了所提出方法的决策步骤.该方法与案例推理(CBR)方法相比,对于创新设计具有更好的实用价值和现实意义.     

一类非线性时滞系统的鲁棒模糊自适应控制

针对一类非线性时滞系统,给出一种鲁棒模糊自适应跟踪控制算法.该非线性系统包含不确定项,其控制增益部分也是不确定的.针对这种特殊的系统,通过对非线性部分的_在线逼近,给出了控制律和自适应律.Lyapunov稳定性分析表明,该闭环系统中的所有信号都是稳定的.仿真结果验证了控制器的有效性.     

从数据中提取生料浆配料过程运行控制的模糊规则

将减法聚类、神经网络、最相邻原则、对提取后的规则进行调整等方法相结合,从过程数据中自动提取出模糊规则,从而实现在氧化铝生料浆配料过程中将生料浆的各项质量指标控制在目标值范围内.某氧化铝厂的应用结果表明,所提取的模糊规则不仅具有良好的完备性和可解释性,同时可根据工况的变化自动调整各个控制回路的设定值,实现了该过程的优化运行.     

变精度集对势粗糙集模型

为使粗糙集理论能有效处理含噪音的不完备信息系统,将集对势扩充粗糙集模型和Ziarko教授提出的多数包含关系相结合,提出了变精度集对势粗糙集模型.然后,给出了正域相似度的定义,提出了基于正域相似度的启发式属性约简算法,并分析了算法的时间复杂度.仿真实验表明了该方法处理含噪音的不完备信息系统的有效性.