无损检测中基于模糊逻辑的多传感器数据融合

模糊逻辑在多传感器数据融合中得到广泛的应用，但是基于模糊逻辑的多传感器数据融合在无损检测中的应用还是一个崭新的课题，本文给出了一种新的用于无损检测数据融合的模糊逻辑结构，并且给出了隶度函数以及运算符的定义，最后给出了例子阐明了这种结构在无损检测中的应用。     

基于模糊逻辑的多传感器数据融合方法研究

针时当前工业环境下温湿度采集和多传感器数据融合的特点和需求,文章提出了一种基于模糊逻辑的多传感器数据融合方法,该方法能够消除错误数据对判别当前环境下温湿度状态的影响.文章首先介绍了温湿度检测系统的硬件构成,然后以模糊集理论为基础,研究了传感器数据的模糊转换,最后给出了基于模糊综合评判的多传感器数据融合方法.试验结果表明,本系统具有很强的实用性和智能性.     

基于模糊测度的模糊分支时态逻辑模型检测

针对具有模糊性和不确定性的复杂系统的验证问题,提出一种基于模糊测度的模糊分支时态逻辑模型检测算法。首先,在模糊决策过程模型的基础上引入模糊分支时态逻辑的语法和语义。然后,给出模糊分支时态逻辑模型检测算法,该算法将模型检测问题转化为矩阵运算,具有计算方式简洁、复杂度较低的优点。最后,通过医疗专家系统的实例说明了该模型检测算法的有效性。     

基于SelQPSO的WMR区间二型模糊逻辑控制

针对轮式移动机器人(WMR)的轨迹跟踪问题,首先根据WMR非线性模型设计了区间二型模糊逻辑控制器(Ⅱ2FLC);其次针对IT2FLC模糊规则中隶属函数参数难以确定问题,通过改进的量子粒子群算法(SelQPSO)优化IT2FLC的隶属函数参数.最后,将经过SelQPSO优化的IT2FLC控制效果分别与经过量子粒子群算法(QPSO)优化的IT2FLC、未经优化的IT2FLC以及T1FLC算法进行对比.此外,进一步考虑外部扰动分别对四种控制方法控制效果的影响.仿真结果表明,与另外三种控制方法相比,经过SelQPSO优化的IT2FLC具有更好的控制效果和抗干扰能力.     

基于模糊决策过程的模糊计算树逻辑模型检测

针对由数据表述产生的不确定性模糊系统的模型检测问题,给出模糊计算树逻辑模型检测算法。首先,引入模糊决策过程作为此类系统的模型,其最大特点是在迁移过程中对动作的不确定性选择和状态表述的模糊性。然后,在模糊决策过程基础上,给出模糊计算树逻辑的语法和语义。最后,给出模糊计算树逻辑模型检测算法,该算法是将模糊计算树逻辑模型检测问题转换为模糊矩阵的合成运算,其优势是时间复杂度低、计算过程较为简洁。     

一种基于模糊逻辑的实用睡意检测方法

提出一种基于普通摄像头快速有效的人眼定位和睡意检测方法,对光照、姿势和背景都具有较好的鲁棒性.首先从USB摄像头截取头肩部图像,经过光照补偿、运动检测和肤色处理粗定位人脸区域,再根据眼睛亮度、色度信息,数学形态学处理将眼部特征最大化,最后使用模糊逻辑筛选候选眼睛块,Hough圆检测判定眼睛状态.     

一种基于模糊逻辑的非线性系统故障检测与定位的方法

针对一般非线性系统,提出了一种带故障标志的系统故障模糊模型,基于此模型给出了一种非线性系统故障检测与定位的新方法,它采用模糊聚类算法提取故障系统的模糊规则,进而完成系统故障的检测与定位,该方法对噪声污染具有较强的抑制作用,对模型误差亦无较高的要求, 仿真结果表明所提方法对非线性系统的故障可以及时地完成检测与定位。     

基于数值型数据的模糊规则快速挖掘方法

针对数值型数据能准确反应现实世界,但难以理解的问题,为了从数值型数据中挖掘出易于理解的知识,提出了基于数值型数据的模糊规则快速挖掘方法。该方法能从数值型数据中挖掘出一个零阶的Sugeno模糊规则,并采用一种启发式方法将这个零阶的Sugeno模糊规则的数值结论转变为两个带置信度的语言变量,并给出了规则库的存储结构。最后通过实例证明了这种快速模糊规则挖掘方法能避免复杂的数值型计算和能有效逼近非线性函数的优点．     

一种基于类的Java多线程程序数据竞争静态检测算法

多线程并发程序的广泛使用引发了更多的数据竞争问题,竞争检测对于提高软件质量具有重要意义。将竞争静态检测和静态切片分析结合起来,提出了一种基于类的Java数据竞争静态检测算法,该算法利用函数调用层次获得函数调用链,对类域进行分析,找出可能数据竞争,通过静态切片缩小程序分析范围,并结合数据竞争的必要条件,去掉不可能数据竞争。实例表明,该算法可用于指导修复程序中的竞争缺陷。     

模糊交互时态逻辑的模型检测

交互时态逻辑已被广泛应用于开放系统的规范描述,交互时态逻辑的模型检测技术是一个比较重要的验证方法。为了形式化描述和验证具有模糊不确定性信息的开放系统的性质,提出了一种模糊交互时态逻辑,并讨论了它的模型检测问题。首先,引入了模糊交互时态逻辑的基于路径和基于不动点的两种语义,证明了其等价性。然后,基于其等价性,给出了模糊交互时态逻辑的模型检测算法和复杂性分析。     

Type-2 Fuzzy Logic Control of a Flexible-Joint Manipulator

A type-2 fuzzy logic controller (FLC) is proposed in this article for robot manipulators with joint elasticity and structured and unstructured dynamical uncertainties. The proposed controller is based on a sliding mode control strategy. To enhance its real-time performance, simplified interval fuzzy sets are used. The efficiency of the control scheme is further enhanced by using computationally inexpensive input signals independently of the noisy torque and acceleration signals, and by adopting a trade off strategy between the manipulator’s position and the actuators’ internal stability. The controller is validated through a set of numerical experiments and by comparing it against its type-1 counterpart. It is shown through these experiments the higher performance of the type-2 FLC in compensating for larger magnitudes of uncertainties with severe nonlinearities. This work was partially supported by the Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada (NSERC) and the Canadian Microelectronics Corporation (CMC).     

Type-2 fuzzy Gaussian mixture models

This paper presents a new extension of Gaussian mixture models (GMMs) based on type-2 fuzzy sets (T2 FSs) referred to as T2 FGMMs. The estimated parameters of the GMM may not accurately reflect the underlying distributions of the observations because of insufficient and noisy data in real-world problems. By three-dimensional membership functions of T2 FSs, T2 FGMMs use footprint of uncertainty (FOU) as well as interval secondary membership functions to handle GMMs uncertain mean vector or uncertain covariance matrix, and thus GMMs parameters vary anywhere in an interval with uniform possibilities. As a result, the likelihood of the T2 FGMM becomes an interval rather than a precise real number to account for GMMs uncertainty. These interval likelihoods are then processed by the generalized linear model (GLM) for classification decision-making. In this paper we focus on the role of the FOU in pattern classification. Multi-category classification on different data sets from UCI repository shows that T2 FGMMs are consistently as good as or better than GMMs in case of insufficient training data, and are also insensitive to different areas of the FOU. Based on T2 FGMMs, we extend hidden Markov models (HMMs) to type-2 fuzzy HMMs (T2 FHMMs). Phoneme classification in the babble noise shows that T2 FHMMs outperform classical HMMs in terms of the robustness and classification rate. We also find that the larger area of the FOU in T2 FHMMs with uncertain mean vectors performs better in classification when the signal-to-noise ratio is lower.     

区间数的区间Ⅱ型模糊c均值聚类算法

针对区间数模糊c均值聚类算法存在模糊度指数m无法准确描述数据簇划分情况的问题,对点数据集合的区间Ⅱ型模糊c均值聚类算法进行拓展,将其扩展到区间型不确定数据的聚类中。同时,分析了区间数的区间Ⅱ型模糊c均值聚类算法的收敛性,以确定模糊度指数m1和m2的取值原则。基于合成数据和实测数据的仿真实验结果表明：区间数的区间Ⅱ型模糊c均值聚类算法比区间数的模糊c均值聚类算法的聚类效果好。     

基于Type-2模糊聚类的图像分割算法

模糊C均值算法是图像分割的常用方法,但该算法对噪声非常敏感。为此,提出一种新算法,在模糊C均值算法基础上引进Type-2模糊理论,以提高算法的分割准确性和鲁棒性。该算法对模糊C均值算法中每一个样本的隶属度进行分段线性拉伸,利用拉伸的结果作为一个新的隶属度函数,并用该函数对图像进行分割。实验结果表明,该算法准确性较高,且具有良好的抗噪能力。     

二型模糊粗糙属性约简模型

属性约简是粗糙集理论的重要应用之一,其目的是在保持分类能力不变的前提下去掉冗余的属性,从而简化信息系统。由于经典粗糙集等价关系的要求过于严格,为了更好地解决实际问题,将粗糙集与二型模糊集结合,得到二型模糊粗糙集。利用论域和特征空间的积空间上的两个一型模糊集来构造论域的一个二型模糊划分,将模糊粗糙集属性约简的模型推广到二型模糊粗糙集框架中,得到了一个二型模糊粗糙属性约简的模型,并举例说明了用此模型进行属性约简的方法。     

基于模糊逻辑分类的WSN Sinkhole侦测

分析无线传感器网络Sinkhole攻击侦测的监测特征、方法和侦测流程,设计并实现基于模糊逻辑分类的攻击侦测方案。仿真实验表明,该方案能较好地解决多因素集合的模糊信息问题,克服以往方案侦测模型复杂、误报率较高的不足,具有运算量小,易于实现、适用性好的特点。     

基于2型模糊描述逻辑的知识描述与推理及其在信任管理系统中的应用

描述逻辑由于其强大的描述能力与成熟的推理算法而被广泛应用。然而,经典描述逻辑局限于处理确定的概念和关系,从而导致描述逻辑很难处理类似语义网等大型本体系统中的模糊知识。虽然1型模糊集可以一定程度上减轻不确定性带来的影响,但是其采用确定的隶属度值来决定模糊度的方法是不够精准的。与之相比,基于2型模糊集的系统能够利用隶属度区间更加精确地描述模糊信息。本文给出描述逻辑ALC的2型模糊扩展形式,并且给出并分析了2型模糊ALC的描述和推理方法。最后使用2型模糊ALC建立了一个基于模糊本体的信任管理系统FOntoTM。     

基于区间二型模糊摩擦补偿的鲁棒自适应控制

针对不确定机械系统中普遍存在的摩擦力,由于其非线性和不确定性,传统基于摩擦模型的补偿控制方法难以达到满意的系统性能要求.本文提出基于自适应区间二型（Type-2）模糊逻辑系统对系统摩擦进行补偿建模,并在该摩擦补偿方法的基础上设计出鲁棒自适应控制器,保证系统输出精度,且对摩擦环境的变化具有较强自适应性.区间二型模糊逻辑系统相对于传统一型模糊逻辑系统具有较强的处理不确定性问题的能力,在本文中使用自适应区间二型模糊逻辑系统不断逼近摩擦力,根据李雅普诺夫稳定性理论求出自适应律并证明系统跟踪误差的有界性.在不同摩擦环境下的仿真结果验证了本文所提摩擦建模方法与控制策略的有效性与实用性.     

Ⅱ-型模糊集截集的定义及特征研究

经典模糊集的截集概念是经典模糊集合与经典集合联系的桥梁,对于II-型模糊集,该文在分析II-型模糊集、区间值II-型模糊集、I-型模糊集以及经典集合之间关系的基础上,定义了II-型模糊集的截集概念,分析了II-型模糊集截集的特征,仿真证明了II-型模糊集截集的有效性,为基于II-型模糊集的决策、聚类等实际应用提供了新的方法。     

基于虚拟样机与二型模糊系统的机车粘着控制

为了抑制轮对空转,并使轮轨间的粘着处于极限状态,需要开发基于虚拟样机和现代控制理论的机车粘着控制技术。组建了包括电力机车多刚体动力学模型、电力牵引传动系统和控制系统的仿真平台。针对电力机车牵引系统的强非线性和不确定性,引入二型模糊逻辑以实现机车粘着控制。仿真结果表明,在该仿真平台上能够成功实现基于二型模糊系统的粘着控制,并且能够较好地抑制空转现象,实现优化粘着控制。