基于改进模糊置信规则的意图识别方法

针对传统意图识别方法只能处理某种类型不确定性信息的不足,该文结合模糊集和DS证据理论优势提出一种模糊置信规则库(BRB)信息处理方法。首先在置信规则前提部分改进了前提属性的连接关系,根据数据集统计分布特点设计了模糊集分割,选取Cauchy型分布作为隶属度函数,较好地避免置信规则无法被有效激活进而导致系统无有效输出问题;其次融合处理辨识框架内不同类别的置信分布,建立规则权重和特征权重优化模型,构建了特征空间与类别空间之间的输入输出关系;在此基础上,计算未知意图数据在相应规则模糊域的匹配度和激活度,采用置信度最大原则进行识别决策。通过实验验证、参数敏感性及结果分析、时间复杂度分析,表明该文方法可以获得比其他识别方法更高的正确率,尤其是在小样本条件下更能体现出该方法的有效性和可靠性。     

基于置信规则库的交通监控调度方法研究

交通监控是智慧交通的重要组成部分,而多摄像机监控调度则是交通监控中不可或缺的一部分,也是一个研究的重点.为了对交通监控进行更好地调度,本文提出一种新的基于置信规则库(belief rule base,BRB)的多监控调度方法.该方法首先阐述了监控摄像机调度的基本过程,建立了监控摄像机调度的BRB模型,以此来选择最佳摄像头来拍摄目标车辆.该模型使用证据推理(evidential reasoning,ER)方法进行推理,使用带有投影运算的协方差矩阵自适应进化算法(P-CMA-ES)对参数进行优化.最后,通过一个案例分析验证了该方法的有效性.     

基于模糊推理的图像放大算法

图像放大技术在许多图像应用系统中具有重要作用.图像的主要特性之一是具有模糊特性,将模糊处理方法引入图像放大算法中,提出一种基于模糊推理的图像放大算法.该算法首先建立了基于模糊推理的图像模型,假设图像相邻的像素点是一种特定的模糊推理规则,并且在局部窗口之内,这种模糊推理规则保持不变.在基于模糊推理的图像放大算法中,根据基于模糊推理的图像模型预测内插像素点的数值,并且这种模糊推理规则可以根据局部像素点的训练得到.实验结果表明,所提出的基于模糊推理的图像放大方法能够有效地提高图像的主客观质量.     

一种基于子波的模糊推理神经网络及其学习算法研究

在本文中,我们提出了一种基于子波的模糊规则内插的神经网络,给出了相应的结构和学习算法,并用仿真结果验证了其正确性和有效性。     

一种用于评判类专家系统的模糊推理模型

本文描述了一种用于评判类专家系统的模糊推理模型，通过对领域专家知识的模糊性分析和研究，提出了一种表示模糊评价知识的三元组，它把专家的知识表示成一个界线不分明的模糊向量。在不确定性推理中，通过模糊数学中的综合评判方程把这些模糊向量联系起来，推理过程变成了模糊方程的求解过程。这个模型已成功地应用于我们开发的军事专家系统CCE中，运行结果与专家观点基本吻合。     

一种基于模糊推理的变步长自适应滤波算法

论文对现有的变步长自适应滤波算法进行了分析,并定性地给出了变步长自适应滤波算法中步长变化应满足的4条准则。根据这些准则,文章提出了一种新的基于模糊推理的变步长自适应滤波算法。理论分析和实验仿真结果都表明,新算法能够符合文中提出的变步长准则,很好地满足了收敛速度和收敛精度的要求。此外,还给出了该算法应用于回声消除中的结果。     

一种基于模糊推理的JPDAF新方法

多目标跟踪中的数据关联一直是信息融合领域的难点和热点问题,针对杂波环境下多目标跟踪中的数据关联问题,提出了一种基于模糊推理的JPDAF新方法。该方法中,首先详细分析了杂波环境多目标观测数据的特点,定义了多目标环境下的标准化新息变量及新息的一阶微分变量;然后将其作为模糊推理的两个输入变量,通过设计合适的模糊隶属度函数和模糊推理规则,自适应计算目标观测的关联概率来代替传统联合概率数据关联滤波器（JPDAF）中的关联概率,实现对多个目标的有效跟踪。实验结果表明,提出方法的目标跟踪性能要好于传统的JPDAF和Fitzgerald’s方法,在实时性方面,提出方法也要远好于传统的JPDAF方法,接近Fitzgerald’s方法,能够有效对多目标进行关联跟踪。      

基于可解释性可追溯置信规则推理的雷达效能评估

雷达作为一种主要的侦察监视装备,在复杂电磁环境实战化条件下发挥重要作用。文中提出一种基于置信规则推理的雷达效能评估方法。该方法是一种白箱方法,在效能评估过程中全程解析可见,具有良好的可解释性。同时基于解析步骤可以计算各能力/指标对雷达效能评估结果的贡献度,该过程具有良好的可追溯性,可用于识别关键能力/指标。面向某型雷达开展示例分析,结果表明文中提出的方法可以较好地完成可解释性可追溯雷达效能评估,并可用于支撑下一步雷达效能提升。     

故障诊断专家系统的模糊推理策略

通过专家系统在乙烯生产故障诊断中的应用研究,探讨了专家系统的混合知识表示方法、模糊加权、模糊综合评判,阐述了模糊推理策略。     

单值因果图模糊推理算法研究

根据单值因果图的推理方法，采用中值法比较模糊概率，提出了单值因果图在模糊条件下进行推理的两种算法。最后，以核电站的一个子系统为例，分别讨论两种算法在不同模糊数下实现的推理，实验结果与实际一致，推理方法可行。研究表明：单值因果图的推理算法能实现模糊条件下的因果图推理，有效地进行故障分析。     

基于模糊推理的多因素传感器管理算法

在信息融合系统中,传感器管理和状态与属性估计、态势及威胁评估等有关。文中将影响传感器管理的目标多因素分为跟踪因素和威胁因素两类,建立了目标跟踪精度高低等级、威胁大小等级与目标对传感器资源需求程度等级之间的模糊规则,以模糊推理计算结果作为传感器资源分配的依据,提出了几种传感器管理算法性能评价指标。仿真结果表明,该算法充分考虑了目标跟踪和威胁等因素,分配结果更加符合战场环境的需要。     

演绎推理和模糊推理在潜艇攻击中的运用研究

介绍两种常见的推理方法——演绎推理和模糊推理,并研究其在潜艇攻击中的运用问题。对两种推理方法进行了对比评述,揭示了二者形式的相似性和本质的根本差异。以潜艇攻击为应用背景,说明两种推理方法在潜艇攻击理论中的重要地位。根据两种推理方法的特点,总结在潜艇攻击中"放心使用"严密演绎推理结论和"审慎使用"模糊推理结论的基本运用原则。     

基于直觉模糊Petri网的知识表示和推理

针对模糊Petri网存在隶属度单一的问题,将直觉模糊集理论与Petri网理论相结合,构建直觉模糊Petri网(Intuitionistic Fuzzy Petri Nets,IFPN)模型,用于知识的表示和推理.首先构建了IFPN模型,并将其应用于知识的表示,通过在模型中引入抑止转移弧,解决了否命题的表示问题.其次提出了基于矩阵运算的IFPN推理算法,通过修改变迁触发后token值的传递规则,解决了推理过程中的事实的保留问题;通过修改变迁的触发规则,抑制了变迁的重复触发.最后对推理算法进行了分析,并举例验证了提出的IFPN模型及其推理算法的可行性,结果表明IFPN是对FPN的有效扩充和发展,其对推理结果的描述更加细腻、全面.     

基于直觉模糊推理的医学图像融合方法研究

针对传统的模糊推理融合方法生成融合图像质量不高的问题,提出了一种基于直觉模糊推理的医学图像融合新方法。根据直觉模糊集的定义,利用直觉模糊理论在处理不确定问题中的优势,制定直觉模糊推理规则,进行图像融合。给出了算法的具体步骤,仿真结果表明,文中提出的算法明显优于传统的模糊推理融合算法。     

一种基于缺省规则的推理算法

提出了一种将特定缺省规则转换成描述逻辑Abox实例的推理算法,该算法针对特定缺省规则的改变通常不影响Tbox的情况,将缺省规则映射成为Abox中实例的变化,简化了推理过程,同时保持描述逻辑推理的可判定性,具有较好的可行性,并通过推理实例验证了该算法的有效性.     

图像脉冲噪声的模糊检测与消除

论述了基于模糊规则的脉冲噪声滤波器。该滤波器由模糊脉冲噪声检测器、噪声消除器与模糊结合器构成。模糊脉冲噪声检测器用窗口风的中值与邻近像素信息来检测脉冲噪声,而脉冲消除器用最小值算法来计算噪声像素的估计值。与传统的脉冲噪声滤波器相比较,所设计的新滤波器具有良好的脉冲噪声抑制与图像细节边缘保护的性能。     

基于条件熵的直觉模糊条件推理

该文在利用隶属度和犹豫度计算直觉模糊逻辑命题真值的对称合成方法的基础上,提出了一种基于条件熵的直觉模糊条件推理新算法。将直觉模糊条件推理规则的前件和后件与决策信息系统的条件属性和决策属性等价起来,条件属性、决策属性和推理规则均视为直觉模糊命题,直觉模糊命题的真实程度转化成一种决策规则前件对后件的条件熵的度量,并给出了条件熵的范围,从而确定直觉模糊命题的真实程度的范围。     

基于直觉模糊Petri网的混合推理方法

针对现有的基于模糊Petri网(Fuzzy Petri Nets,FPN)和直觉模糊Petri网(Intuitionistic Fuzzy Petri Nets,IFPN)的推理方法在求解只涉及知识库中部分规则的问题时存在推理过程复杂、效率不高,而且不能对问题产生的原因进行分析等缺陷,提出一种基于IFPN的混合推理方法.该方法将反向推理与正向推理相结合,首先把所要求解的问题转化为目标库所,并引入关联库所、关联变迁和子模型等概念;其次运用反向推理寻找目标库所的关联库所和变迁并构建推理子模型,从而获取问题产生的潜在原因并简化推理模型;最后以子模型作为推理模型,运用正向推理求解目标库所的token值,解决了直接运用原模型进行推理时过程复杂且效率不高的问题.与此同时,通过在模型中引入阈值以及"路径"和"有效路径"等定义,排除无效关联库所,从而找出了问题产生的真正原因.实例验证表明该方法可行且有效,与现有方法的对比分析表明该方法克服了现有方法的缺陷.     

关于“智能控制”模糊推理部分的教学心得

“智能控制”是一门重要的自动化专业课。采用多种方法进行“智能控制”模糊推理部分的教学,是非常必要的。本文基于我们从事“智能控制”的教学经验,从多方面详细阐述关于模糊推理的教学心得,并给出大量实例,以帮助学生更直观、更容易地理解这部分内容,并为从事该课程教学的教师提供参考。