时变论域下红绿灯配时的模糊控制

针对交叉口日益拥堵,交通信号灯配时设置的不合理问题,提出一种基于时变论域的模糊控制方法,给出了交通信号灯的实时配时方案。该配时方法通过动态地调整信号周期和绿灯时长,以匹配多变的交通流状况,实现了实时控制。以长沙市某十字路口为例验证了该方案的有效性,结果表明：与定时信号配时方法相比,该配时方法更有效的缓解了交叉口交通拥堵状况,增强了路口通行能力,减少了车辆延误时间。     

时变论域下的语言动力学轨迹

为了描述在不同时刻内涵发生变化的模糊集合, 本文通过综合模糊集合、语言动力系统(Linguistic dynamic systems,LDS) 及动态规划, 提出了时变论域与动态模糊规则理论, 将时变论域分为离散型与连续型两类, 每一类分为递增型、递减型及波动型三种, 并讨论如何在时变论域上建立动态模糊规则以及进行词计算, 最后给出时变论域下的语言动力学轨迹.     

区间二型模糊综合评判下的语言动力学分析

为了解决多人对事物的多因素动态评估问题,提出区间二型模糊综合评判下的语言动力学分析方法,给出半连通区间二型模糊集合的表述与运算.综合二型模糊集合与模糊综合评判,探讨二型模糊综合评判方法.结合不同时段的数据,形成多因素动态评估的语言动力学轨迹.最后将区间二型模糊综合评判下的语言动力学系统应用于旅游景区的动态评估中.     

时变延迟网络化控制系统中新型控制器的设计

网络化控制的出现,大大推动了现代控制技术的发展,正成为新的研究热点。针对网络化控制系统,提出了一种新型的延迟状态变量模型,以此为基础设计了线行二次型最优控制器(LQR)。同时也给出了在线估计延迟的方法。因为在具有时变延迟的网络化控制系统中,LQR控制器很难实施,又给出了一种模糊逻辑-LQR控制器的设计方法。实验控制结果表明,这种新型控制器使时变延迟的网络化控制系统稳定,且具有很好的性能鲁棒。     

ANFIS实现的模糊神经网络在交通信号配时优化中的应用

提出一种使用Matlab中的ANFIS模糊神经网络(FNN)工具箱来对传统的模糊控制器进行参数优化的方法，改善了控制器中的隶属度函数形状及分布，并应用于城市单交叉路口的多相位信号配时上．仿真实验证明所提出的算法可以降低车辆平均延误时间，保证车队更顺畅地通过交叉路口．     

基于多种群蚁群算法的交叉路口信号配时优化

针对交叉路口信号控制面临的多目标优化问题,建立以延误时间、停车次数和通行能力作为性能指标的交叉路口信号配时模型,提出一种基于多种群的改进蚁群算法,对信号配时方案进行优化。改进的算法以交叉路口的平峰状态和高峰状态进行仿真。实验结果表明利用该算法对模型求解的结果优于传统方法,能降低交叉口的总延误时间和停车次数,提高了通行能力。且该算法稳定性好,求解速度快。     

模糊逻辑系统的C语言实现方法

本文首先介绍了三种专门用于模糊逻辑控制系统设计的软件系统。详细地介绍了利用软件进行模糊逻辑控制系统设计的基本原理以及模糊控制器的软件程序设计方法。实验表明,模糊逻辑系统的C语言实现方法是完全可行的,并且能够大大减少工作量。     

双论域上的犹豫模糊语言多粒度粗糙集及其应用

犹豫模糊语言术语集结合了模糊语言方法与犹豫模糊集的优势, 常应用于定性环境下的群决策中. 基于犹豫模糊语言关系, 提出双论域上的犹豫模糊语言多粒度粗糙集. 在该粗糙集中, 定义了双论域上的乐观和悲观犹豫模糊语言多粒度粗糙集, 并讨论了其相关性质. 在此基础上提出以人岗匹配为背景的决策模型, 并用算例阐述了所提出模型的有效性. 结果表明, 该模型不仅可以处理定性环境下的语言信息, 而且可以结合不同专家的意见给出最终决策结果, 为人岗匹配提供一种新思路.     

一一映射下区间二型模糊集合的语言动力学轨迹

给出区间二型模糊扩展原理,并将常规的一一映射抽象成与之对应的区间二型模糊映射。介绍基于区间二型模糊扩展原理的词计算方法。最后分析区间二型模糊集合的语言动力学轨迹。     

A Hybrid Learning Method for the Data-Driven Design of Linguistic Dynamic Systems

In lots of data based prediction or modeling applications, uncertainties and/or noises in the observed data cannot be avoided. In such cases, it is more preferable and reasonable to provide linguistic (fuzzy) predicted results described by fuzzy memberships or fuzzy sets instead of the crisp estimates depicted by numbers. Linguistic dynamic system (LDS) provides a powerful tool for yielding linguistic (fuzzy) results. However, it is still difficult to construct LDS models from observed data. To solve this issue, this paper first presents a simplified LDS whose inputoutput mapping can be determined by closed-form formulas. Then, a hybrid learning method is proposed to construct the data-driven LDS model. The proposed hybrid learning method firstly generates fuzzy rules by the subtractive clustering method, then carries out further optimization of centers of the consequent triangular fuzzy sets in the fuzzy rules, and finally adopts multiobjective optimization algorithm to determine the left and right end-points of the consequent triangular fuzzy sets. The proposed approach is successfully applied to three real-world prediction applications which are: prediction of energy consumption of a building, forecasting of the traffic flow, and prediction of the wind speed. Simulation results show that the uncertainties in the data can be effectively captured by the linguistic (fuzzy) estimates. It can also be extended to some other prediction or modeling problems, in which observed data have high levels of uncertainties.      

基于区间二型模糊集合的语言动力系统稳定性

运用区间二型模糊集合(Interval type-2 fuzzy sets, IT2 FSs) 的扩展原理将常规的数值函数转化为对应的区间二型模糊函数, 并给出了相应的词计算(Computing with words, CW)方法与算法,最后分析了严格单调情况下基于区间二型模糊集合的单输入单输出系统的语言动力系统(Linguistic dynamic systems, LDS)稳定性.     

Linguistic Dynamic Modeling and Analysis of Psychological Health State Using Interval Type-2 Fuzzy Sets

The study of psychological health state is helpful to build appropriate models and take effective intervention strategies, and the results benefit the intervened released from psychological distress within the shortest possible time. In this paper, interval type-2 fuzzy sets and fuzzy comprehension evaluation are applied in the analysis of mental health status and crisis intervention. A closed-loop linguistic dynamic intervention model for psychological health state is built. Linguistic dynamic systems based on interval type-2 fuzzy sets are used to describe and analyze the evolutionary process of psychological health status.      

Prop erties and Data-driven Design of Perceptual Reasoning Metho d Based Linguistic Dynamic Systems

The linguistic dynamic systems (LDSs) based on type-1 fuzzy sets can provide a powerful tool for modeling, analysis, evaluation and control of complex systems. However, as pointed out in earlier studie...     

模糊控制器的优化设计方法

本文提出了一种模糊控制器的优设计方法，讨论了直接优化去模糊过程的控制规则，并对基于稳定和不稳定模型进行了仿真研究。     

基于分布式的网络流量监控系统的设计与实现

针对目前P2P及WEB2.0等应用快速发展的趋势,结合对网络应用的管理需求,设计并实现了一种新的基于分布式的网络流量监控系统方案。该方案采用旁路镜像的网络接入方式,通过一次匹配、二次匹配和PASVFTP匹配等技术对网络多个关键出口进行分布式的监控。该方案对应用层协议的监控支持动态扩展,具有很好的灵活性。     

基于动态模糊逻辑的软件Agent生命周期模型研究

软件Agent的关键问题是如何促进Agent学习,怎样更好地管理Agent,以及如何有效地用它开发软件,基于此,提出了一个基于动态模糊逻辑的软件Agent生命周期模型。模型主要分3个阶段来描述:定义阶段,开发阶段和维护阶段。同时通过示例说明了利用此模型来揭示自动协作系统是十分有效的。     

采用AVR控制器的GPS授时与定位装置的设计与制作

以解析GPS的时间信息和位置信息为目标,通过使用嵌入式GPS模块和AVR控制器,设计和制作GPS授时与定位装置,实现时间信息和位置信息的解析和显示等问题;首先给出了基于GPS模块和AVR控制器的授时与定位装置的整体构架,然后对各个部分的硬件进行详细设计,给出了硬件设计电路和软件设计框图;最后对所设计的基于GPS模块和AVR控制器的授时与定位装置进行实物制作,证明了设计内容的正确性和可行性,具有一定的实际应用价值。