基于模糊理论与覆盖技术的诊断模型

本文提出了一个基于模糊理论与覆盖技术的模糊覆盖集诊断模型,并解决了模糊覆盖程度的度量、广义节约准则的选择以及同时性诊断问题与序贯诊断问题的求解算法等关键技术.最后,讨论了诊断解的不完全覆盖问题.     

覆盖模糊S-粗集模型

建立了基于覆盖理论的模糊S-粗糙集模型,并讨论其性质。在覆盖单向S-粗集x的最小描述的基础上,给出了x的最大描述的定义。给出了覆盖模糊S-粗集上 、下近似算子定义,讨论了算子的基本性质,证明了覆盖S-粗糙集模型下所有模糊集的下近似构成一个模糊拓扑,并得到模糊单向S-粗集X相对于覆盖单向S-粗集和覆盖约简单向S-粗集的上下近似分别相等。     

基于动态极大元素覆盖值的极小碰集求解算法

在基于模型诊断(model-based diagnosis, MBD)中,因为所有极小冲突集的极小碰集就是待诊断系统的诊断结果,所以利用所有极小冲突集构造极小冲突集合簇,并基于极小冲突集合簇计算极小碰集是诊断的关键步骤.提出一种基于动态极大元素覆盖值求解极小碰集的新算法.该算法按照元素的元素覆盖值从大到小的顺序依次处理元素,并在求解碰集的过程中加入启发式策略和剪枝策略,使得搜索空间极大减少;利用邻接链表存储输入的极小冲突集合簇,邻接链表相对于用矩阵作为存储结构有较好的空间开销且通过邻接指向能快速地找到元素可以覆盖的集合簇中的元素;每得到一个碰集便使用极小碰集判定规则进行筛选,因此算法结束时可以产生而且仅产生所有的极小碰集.实验结果表明该算法有较高的计算效率.     

FD集最优覆盖多项式时间求解算法的研究

本文在详细分析了ＦＤ集的最小覆盖和最优覆盖的结构特性基础上，提出并讨论了一个最小覆盖成为最优覆盖的条件及一个最优覆盖珠属性集构成的特点，相应的引理和定理。最后给出一个求ＦＤ集最优覆盖的多项式时间算法。     

基于Flou集的模糊区域拓扑关系度量

针对模糊区域的表示和拓扑关系的度量问题,利用Flou集描述模糊区域,不仅符合人们用分明集合描述模糊区域范围的认知习惯,而且适用于对高阶模糊的情形进行描述.为此,在基于Flou集的模糊区域表示模型的基础上,给出2个模糊区域间拓扑关系的度量描述,刻画2个模糊区域属于5种基本拓扑关系的程度,该模糊区域可应用于空间信息查询和空间推理等领域.     

基于覆盖广义粗集的模糊性

本文定义了基于覆盖广义粗集的模糊性度量,给出一种度量表示并讨论此种模糊性度量的性质;定义了正负域覆盖广义粗集的模糊度,并通过一个具体实例给出直观解释。     

结合DOEC极小化策略的SAT求解极小碰集方法

在基于模型诊断中,诊断解通常是根据极小冲突集合簇进行相应的计算得到所有的极小碰集,所以提高极小碰集的求解效率是模型诊断的核心问题.因此提出结合基于元素覆盖集合度(degree of element coverage, DOEC)极小化策略的SAT求解极小碰集的方法SAT-MHS(satisfiability problem-minimal hitting sets).首先,方法SAT-MHS将碰集求解问题转换成SAT问题,即把所有的冲突集合以子句形式表示成SAT的输入CNF进行迭代求解.其次,提出比现有的基于子超集检测极小化策略(sub-superset detecting minimization, SSDM)更为高效的DOEC极小化策略进行极小化处理.由实验数据可见,与SSDM极小化策略相比,其优点是缩减了求解空间和迭代求解次数,尤其当求解规模较大问题时,其极小化效率越高.主要是因为其极小化不会随着待求解问题规模的增加而增加,而是只与冲突集合簇的大小相关,因此时间复杂度较低.实验结果表明,对于一些较大的实例,与目前效率最好的Boolean方法相比,SAT-MHS方法高效且易于实现,求解速度能提高10~20倍,DOEC极小化策略对比传统SSDM极小化策略能达到40倍左右.     

分布式专家系统中覆盖综合案例集的神经网络综合求解策略

解决分布式专家系统（ＤＥＳｓ）中信念冲突的传统方法是基于数学分析的综合策略。讨论了采用神经网络进行信念冲突的解决和问题综合求解。对非冲突案例集特别是部分覆盖综合案例集（Ｐａｒｔｉａｌ Ｏｖｅｒｌａｐ Ｓｙｎｔｈｅｓｉｓ Ｃａｓｅ）的综合策略进行了较详细的研究。     

基于粗糊集理论的模糊模型及其在复杂控制系统中的应用

将粗糙集理论与模糊逻辑技术相结合，提出一种建立粗糙模糊模型的建模方法，运用粗糙集理论的基本概念和简约计算方法，从大量原始数据中发现精简的，概略化的规则来建立粗糙模糊模型，并提出了对模型进行扩充与完备化的概念，将该方法应用于化纤工业中抽丝冷却侧吹风非线性控制过程的仿真实验研究表明了该建模方法的有效性和可行性。     

Adaptive diagnostic system based on fuzzy relations

Causes (diagnoses) are retrieved and identified using observed effects (symptoms) based on fuzzy relations and Zadeh’s compositional rule of inference. An approach to designing adaptive fuzzy diagnostic systems is proposed. It allows solving fuzzy logic equations and designing and adjusting fuzzy relations using expert and experimental information. Translated from Kibernetika i Sistemnyi Analiz, No. 4, pp. 135–150, July–August 2009.     

Fuzzy model tuning based on a training set with fuzzy model output values

The paper considers the training of a fuzzy model with the help of a training set with fuzzy model output values. Two ways are proposed for constructing fuzzy rule-based multifactor models that produce fuzzy numbers at their outputs. The problem of tuning such fuzzy models on the basis of a fuzzy training set is formulated, methods of its solution are considered, and relevant examples are presented. Computational experiments showed that training based on fuzzy data improves the modeling accuracy for both crisp and fuzzy test sets. __________ Translated from Kibernetika i Sistemnyi Analiz, No. 3, pp. 26–32, May–June 2007.     

基于模糊逻辑的Ad Hoc网络信任模型研究

为了研究Ad Hoc网络中节点间的信任关系，借助于模糊逻辑的知识，提出了一种基于模糊逻辑的Ad Hoc网络信任模型。该信任模型考虑了影响Ad Hoc网络信任的几个因素，并用模糊逻辑的方法来处理它们以得到节点的信任值。由仿真示例可以看出，该模型符合现实中的信任行为。     

基于模糊知识的混合推理技术研究与应用

针对模糊知识的内在联系,提出了一种模糊推理与逆向推理相结合的混合推理技术,介绍了该技术的设计思想,结合模糊知识实现了算法,重点论述了模糊推理与逆向推理相结合的推理过程,实现了一种较为理想的不确定性推理方法,有效地提高了推理机的执行效率。     

基于模糊树模型的自适应模糊滑模控制方法

本文针对单输入–单输出仿射非线性系统提出了一种基于模糊树模型的具有监督控制器的模糊滑模控制方法. 该方法用模糊树模型逼近非线性系统中的未知非线性函数, 得到初始的控制器, 然后在线调节模糊树模型中的线性参数, 改善控制器的性能, 实现对有界参考输入信号的跟踪控制. 模糊树辨识方法自适应划分输入空间, 大大减少模糊规则的数目, 在一定程度上可以缓解困扰模糊控制中的”规则爆炸”问题. 该方法通过监督控制器保证闭环系统所有信号有界. 通过理论分析, 证明了跟踪误差收敛到零. 用倒立摆进行仿真验证, 结果表明该方法用较少的模糊规则, 就能得到满意的控制效果, 有推广应用价值.     

基于模糊双曲正切模型的一类稳定的模糊控制器设计

提出一种基于模糊双曲正切模型的模糊控制器的设计方法：首先针对模糊模型的每一条模糊规则（即每个子系统）根据专家经验设计模糊控制器，然后利用对角稳定性的概念给出了全局系统稳定的一个充分条件。     

一种新的模糊内模预估控制器及应用

对不确定时滞系统, 提出了一种新的模糊内模预估控制方法. 它的最大特点是采用智能化的模糊模型预估器作为被控过程的内部模型, 对实际输出起预测作用, 从而克服时滞对系统带来的不利影响. 同时, 根据预测误差建立一模糊内模控制器, 在线修正、补偿被控过程的模型失配. 数字仿真和电阻炉温度实时控制结果表明, 这种控制方法优于常规控制方法; 有一定的实用前景.     

用直觉模糊Petri网构建的供应链可靠性诊断模型

针对不断变化的供应链系统内外部环境因素,围绕供应链系统可靠性诊断问题,将直觉模糊集引入模糊Petri网建模,用直觉模糊数表示库所状态、变迁阈值和变迁输出置信度,构建了基于直觉模糊Petri网的供应链可靠性诊断模型。对直觉模糊产生式规则按照变迁激发前后变迁和库所之间的与或关系,将供应链可靠性诊断模型模糊推理规则划分为四种类型,得到了变迁触发前和触发后的与或直觉模糊推理规则。同时提出了相应的模糊推理算法,并通过实例验证了模型和算法的有效性,能够及时发现供应链系统故障。     

基于FCM与模糊粗糙集理论的交通事件检测模型

为准确及时地发现高速公路上的事故隐患,有效地减少交通延误,保障道路安全,提出了一种新的基于模糊C均值（FCM）聚类和模糊粗糙集的交通事件自动检测模型。模型分为离散化、推理规则建立和模糊推理三个步骤。在属性离散化时,提出用常用的隶属度函数来拟合FCM聚类后的结果,并用此函数和参数来实现属性数据的离散化,避免了每次输入数据都必须通过聚类操作来进行离散化;采用了粗糙集理论建立推理规则,选择和交通事件密切相关属性并进行规则的约简,加速了模糊推理的速度;最后采用Max-Min模糊推理方法对交通事件进行检测。通过多种检测方法对比测试,结果表明了此模型在总体性能上优于传统的检测方法,验证了此模型的有效性,为交通事件的检测提供了一种新的思路。     

基于神经网络和模糊逻辑的工业过程故障诊断与报警系统

用单一理论和方法对复杂系统进行故障诊断效果不太好.文章讨论了基于神经网络和模糊系统的故障诊断以及它们之间结合方式的特点,提出了一种保障工业生产安全可靠运行的有效方法:分级故障诊断算法 过程监控与报警,仿真并设计了基于工控网络的工业过程故障诊断与报警系统.研究表明基于径向基函数神经网络 模糊逻辑的算法具有较快的训练速度和较好的泛化能力,可识别多回路故障.