一种改进的区间二型模糊控制器设计

针对二型模糊控制器设计中出现的降型计算方法损失不确定性信息的问题,提出一种改进的区间二型模糊控制器．该控制器在充分利用二型模糊推理结果的前提下,对区间模糊输出进行再次优化,其优化指标可直接与被控系统性能相关,由此可得到更有利于提高系统整体性能的准确输出量．最后,将改进的控制器用于汽车非线性悬架系统的控制,仿真结果验证了所提出方法的有效性．

     

基于网络控制系统平均时延的模糊控制器设计

针对网络控制系统（ＮＣＳ）中的随机时延问题,根据实际网络时延的分布情况,提出一种新的具有随机时延的网络控制系统的建模方法———离散Ｔ Ｓ模型,并在此基础上应用并行分布补偿原理（ＰＤＣ）设计模糊控制器．同时提出一种新的模糊控制系统隶属函数的确定方法,利用Ｌｙａｐｕｎｏｖ定理和线性矩阵不等式（ＬＭＩ）研究系统的稳定性问题,给出了基于ＬＭＩ的模糊控制器的设计方法．最后通过仿真实例验证了该控制方法能使具有时延的网络控制系统稳定．

     

一种基于模糊密度动态调节的融合目标识别方法

针对工程应用的需要,给出一种根据实时动态数据确定模糊密度调节系数的方法,并建立了基于模糊密度动态调节的融合目标识别算法.最后通过仿真实验给出了各种模糊积分用于目标融合识别时的识别结果,验证了所提出方法的有效性.

     

基于层次分析法的模糊分类优选模型

不同的模糊分类算法在同一个数据集合上常会产生不同的模糊分类．究竟哪种方法最能揭示数据的真实结构,对此,以模糊分类有效性指标为评价指标,应用层次分析法对各模糊分类进行综合评价,建立了一个模糊分类优选模型．大量实验表明,该优选模型所选出的最优模糊分类,其模式识别率高,能揭示数据的真实结构．

     

多变量控制系统的一种变量配对方法

在设计分散控制系统时,输入输出（ＩＯ）变量配对是一个重要的步骤．同时考虑系统的稳态增益和动态特性,提出一种新的关联度量方法进行ＩＯ 配对．在时域内基于传递函数的阶跃响应,其物理意义比较明确,并进一步结合了相对关联阵列（ＲＩＡ）的优点．通过实例研究和与其他方法的对比表明,所提出的方法能较好地给出配对方案．

     

电子商务环境下信用评级的一种新方法

为提高电子商务环境下信用评价水平,构建了一套完整的电子商务环境下信用指标体系,提出了一种基于拉开档次机理的模糊综合评判法,该方法改进了传统的拉开档次法．将其用在评价指标权重的确定上,采用模糊综合评判法对各指标值进行融合．结果表明,基于拉开档次机理的模糊综合评判法能够放大不同电子商务主体的信用差距,达到鼓励电子商务环境下基于信用机制的竞争的效果．该方法适用于需要放大被评价对象间差异的情形．

     

基于Ｔ-Ｓ模型的非线性网络控制系统的量化保成本控制

研究一类非线性网络控制系统的量化保成本控制问题．首先在考虑量化因素的影响下,基于Ｔ-Ｓ模糊模型方法建立包含时延、丢包和量化信息的新的非线性网络控制系统模型;其次运用Ｌｙａｐｕｎｏｖ稳定性理论和并行分布式补偿（ＰＤＣ）方法给出系统稳定性条件,运用锥补方法和线性矩阵不等式（ＬＭＩ）技术求解量化保成本控制器．仿真结果和横向比较结果验证了该方法的有效性．

     

可重构模块机器人分散容错控制

针对可重构模块机器人的执行器故障,提出一种基于自适应模糊系统的分散被动容错控制方法．该方法不需要机器人动力学模型与模块之间的信息交换,模块控制器分别采用间接和直接自适应方法设计,自适应参数的更新律基于Ｌｙａｐｕｎｏｖ稳定性理论设计,保证了系统的稳定性和H_∞ 跟踪性能．数值仿真结果表明了所提出方法的有效性．

     

基于马田系统的区间Choquet 模糊积分多属性决策方法

为了扩展马田系统在模糊积分多属性决策领域中的应用, 引入区间样本描述统计量, 将传统的实数型马田系统改进为区间型马田系统, 并在此基础上提出一种基于区间数据的模糊测度计算方法. 为了便于集成区间属性值,定义区间Choquet 模糊积分算子. 实例分析表明, 所提方法能够解决属性值为区间数据的模糊积分多属性决策问题, 验证了该方法的可行性.

     

模糊随机决策环境下的核电站不常用条件（Q，r）库存模型

针对固定提前期内的需求为三角模糊变量,且用户总需求为梯形模糊随机变量的情形下,构建了不常用备件连续盘点模式下的（Q,r）模型,并推导出模糊成本最小化函数,进而利用基于模糊数期望值理论的去模糊化方法,求出最优订货点及订货量．最后,通过一个实例验证了模型的科学性和实用性．

     

基于递阶分解聚类的非线性系统递推模糊辨识

提出一种基于递阶分解聚类的递推模糊辨识方法．采用半模糊化方法对论域内的样本进行归类,根据各子集“线性化”程度评判模糊聚类的有效性,通过对性能最差的子集进行分解并辨识新增子模型的参数,逐步完成整个样本空间的模糊划分和模型辨识过程．在线辨识时采用递推最小二乘算法对模糊规则进行修正,同时可根据建模精度的要求删除性能最差的规则,并确立新模糊规则．仿真研究表明了该方法的有效性．

     

多输入多输出非线性多时滞系统的直接自适应模糊跟踪控制

针对多输入多输出非线性多时滞系统,提出了一种直接自适应模糊跟踪控制方案．该方案有机综合了自适应控制和H∞ 控制,构建了一种自适应时滞模糊逻辑系统用来逼近有多重时滞的未知函数;设计了H∞ 补偿器来抵消模糊逼近误差和外部扰动．根据跟踪误差给出了参数调节规律,构造了包含时滞的李亚普诺夫函数,从而证明了误差闭环系统满足期望的H∞ 跟踪性能．仿真结果表明了该方案的可行性．

     

基于直觉模糊粗糙集的属性约简

针对Jensen下近似定义的局限性,提出一种新的等价类形式的近似算子表示,并将其推广到直觉模糊环境.在此基础上,将相对正域,相对约简,相对核等粗糙集的知识约简概念推广到直觉模糊环境,提出一种直觉模糊信息系统的启发式属性约简算法.实例计算表明,该方法比Jensen的属性约简方法更为合理有效.

     

基于TOPSIS 的区间直觉模糊数排序法

基于传统的逼近理想解排序法(TOPSIS) 思想, 运用区间直觉模糊数的欧氏距离, 给出区间直觉模糊数相对于最大区间直觉模糊数的贴近度公式, 并给出区间直觉模糊数贴近度所具有的优良性质, 这些性质表明贴近度作为排序指标是合理的. 通过与文献中有关区间直觉模糊数排序法的对比分析, 表明基于贴近度的排序方法具有更高的区分能力. 运用新的排序指标提出一种区间直觉模糊多属性决策方法, 并通过实例表明了所提出方法的有效性．

     

基于Haar小波的队列动态多尺度自适应智能预测

为降低网络拥塞风险和实现对网络队列缓存资源状态预测,基于智能控制技术和多尺度表示方法,通过引进自适应补偿模糊因子,运用Ｈａａｒ小波的优良特性,构造了一类在线无监督学习实时预测补偿模糊神经网络,提出了基于Ｈａａｒ队列动态多尺度融合自适应智能预测方案．仿真表明,该预测策略对于自相似特性数据流在队列缓存动态具有较好的预测能力．

     

模糊互补判断矩阵一致性检验和改进方法研究

针对模糊互补判断矩阵的一致性修正问题,指出了模糊互补判断矩阵一致性修正方法的不足.从模糊一致矩阵传统定义出发,讨论了检验模糊判断矩阵是否满足完全一致性的方法,推导出模糊一致性指标,并给出了模糊判断矩阵一致性改进的方法.从理论上分析了该算法的可行性.这种算法不仅简便实用,而且为专家对原始判断信息进行针对性修正提供了参考依据.

     

基于FVIKOR的三角模糊数型多准则决策方法

针对准则值和准则权重均为三角模糊数的多准则决策问题, 提出一种三角模糊数型VIKOR(FVIKOR) 方法. 首先, 分析FVIKOR方法中直接运用三角模糊数运算规则计算群体效用值、个体遗憾值和妥协解可能违反三角模糊数左中右端点值逐渐增加的基本特性, 提出实施三角模糊数去模糊化的解决策略; 然后, 设计去模糊化参数优化模型, 并给出FVIKOR应用的具体步骤; 最后, 通过具体算例表明了所提出方法的实施过程和有效性.

     

加工时间不确定的炼钢连铸生产调度问题研究

针对炼钢连铸生产过程中存在的加工时间不确定性问题,采用三角模糊数表示不确定性加工时间信息,引入４种模糊运算,建立了问题的模糊规划调度模型．采用“中间值最大隶属度”的算法,将模糊规划调度模型转化为非线性规划模型,并在多重精炼工序、多机并行条件下,应用遗传算法求解最小完成时间．最后,利用实际生产数据的仿真实验表明了模型与算法的有效性．

     

基于带有随机时滞的多通信通道的网络控制系统镇定

基于带有随机时滞的多通信通道,建立了离散时间网络控制系统模型．利用缓存对丢包进行补偿,并设计了状态反馈控制器,使系统达到随机稳定．采用锥型补偿线性化（ＣＣＬ）算法得到了控制器增益的全局最优解．最后通过倒立摆系统的仿真例子验证了所提出方法的可行性．

     

基于区间直觉模糊集的多准则决策方法

研究基于区间直觉模糊集的多准则决策方法．首先定义了区间直觉模糊点算子,并讨论了其性质;然后对区间直觉模糊集定义了一系列得分函数,并给出两种基于区间直觉模糊集的多准则决策方法．将该方法应用于区间直觉模糊集多准则决策问题,所得结果推广了有关直觉模糊集的相关结果．