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.

     

二型模糊系统的规则提取算法

模糊规则提取是建立二型模糊系统需要解决的关键问题.提出一种改进的基于c均值模糊聚类算法(FCM)的二型模糊规则提取方法.该方法借助于二型模糊集主隶属度函数的期望与次隶属度函数值之间的联系,能克服已有算法忽略二型模糊集次隶属度函数对模糊聚类结果的影响.仿真实例表明,该算法能成功地提取二型模糊规则,比FCMV算法具有更好的性能和收敛性.

     

连续T-S模糊系统的严格二次型耗散控制

研究一类连续Ｔ-Ｓ模糊系统的严格二次型耗散控制问题,给出了保证系统严格二次型耗散稳定的状态反馈控制器的设计方法．控制器可通过求解一组线性矩阵不等式获得,所得结果不仅提供了解决犎∞ 控制与正实控制的统一框架,而且提供了一种更灵活、保守性更小的控制器设计方法．最后通过仿真说明了所提出方法的有效性、可行性和优越性．

     

连续互联系统的模糊分散控制及新的稳定性条件

针对一类连续模糊互联系统,提出一种模糊分散控制器的设计方法,并给出了保证控制系统稳定的更为宽松的充分条件．应用Ｌｙａｐｕｎｏｖ函数法和线性矩阵不等式,证明了模糊分散控制系统的稳定性．仿真结果进一步验证了所提出的模糊分散控制方法的有效性．

     

一种PID模糊控制器(fuzzy PI + fuzzy ID型)

提出一种二维PID模糊控制器,其结构形式简称为fuzzy PI + fuzzy ID型.根据fuzzy PI 和fuzzy ID控制器的图解说明,确定该 fuzzy ID控制器的模糊控制规则的相似性.理论分析表明,该PID模糊控制器除具有常规PID性能外,还具有非线性等特点.仿真结果表明,与常规PID和fuzzy PI 控制相比性能更优.

     

增强型区间二型FCM算法

不确定性存在于图像处理、模式识别等众多领域的实际应用中, 模糊?? 均值聚类(FCM) 算法虽广泛应用于这些领域, 但其处理不确定性的能力较差. 引入区间二型模糊理论能有效提升算法处理不确定性的能力, 但相应地造成算法复杂度增加, 制约了区间二型FCM算法的推广应用. 鉴于此, 提出增强型区间二型FCM算法, 通过优化初始聚类中心和降型运算, 极大地减少了区间二型FCM算法的运算量, 并提升算法的收敛速度. 通过对随机和实际数据的实验比较验证了改进算法的有效性.

     

一类非线性系统的模糊可靠H2/H∞混合控制器设计的LMI方法

基于T-S模糊模型,利用线性矩阵不等式(LMI)方法,研究一类非线性系统的模糊可靠 H2/H∞混合控制器设计问题.首先,分别以LMI形式给出了系统模糊可靠H2及 H∞ 控制器存在的充分条件和控制器设计方法;然后,给出系统混合 H2/H∞性能的可靠控制器设计方法,所设计的控制器使得故障闭环系统二次稳定,同时满足 H∞ 性能,且优化系统的H2性能指标;最后,通过数值例子验证了结论的正确性和控制器设计方法的有效性.

     

基于修正因子模糊 PID控制在升力鳍系统中的应用

应用基于量化因子和决策因子自修正的模糊 PID控制算法来改进升力控制减摇鳍系统,并利用子模糊系统自动调整量化因子和决策因子,从而改善基本模糊控制器的稳态和动态性能 .模糊控制算法与传统PID 控制的有机结合,使升力鳍系统控制精度,鲁棒性以及自适应性得到显著改善 .基于该算法的某型船舶仿真结果表明,该复合控制算法使升力鳍系统能够在各种海况下均具有良好的减摇效果.

     

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．

     

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．     

一类饱和非线性系统抗饱和控制器设计

针对一类饱和非线性系统研究抗饱和控制器综合问题. 基于线性分式表示技术(LFR), 该类非线性系统可转化为带有满足扇形区间不等式条件的非线性函数及额外线性分式约束的饱和线性系统. 基于二次Lyapunov 方程并利用广义扇形区间不等式条件处理饱和非线性项, 提出了基于LMI 条件的非线性抗饱和控制器综合方法. 数值仿真验证了所提出方法的有效性.

     

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．

     

基于改进熵和新得分函数的区间直觉模糊多属性决策

针对决策信息为区间直觉模糊数且属性权重完全未知的多属性决策问题, 提出基于改进的区间直觉模糊熵和新得分函数的决策方法. 首先, 利用改进的区间直觉模糊熵确定属性权重; 然后, 利用区间直觉模糊加权算术平均算子集成信息, 得到各备选方案的综合属性值, 进而指出现有得分函数存在排序失效或排序不符合实际的不足, 同时给出一个新的得分函数, 并以此对方案进行排序; 最后, 通过实例表明了所提出方法的有效性.

     

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．

     

一类新的粒子群算法

提出一种新的模糊粒子群优化算法---收敛模糊粒子群优化算法.重点研究了收敛因子的确定和模糊隶属度函数的选择对算法性能的影响.在考虑计算效率的同时,提高了算法的精度.利用4个基准函数测试了收敛模糊粒子群优化算法的性能,并与模糊粒子群优化算法$收敛粒子群优化算法以及基本粒子群优化算法进行了对比.实验结果表明#新算法具有很好的性能.

     

一种改进的 T-S模糊系统稳定性分析方法

提出一种改进的方法以降低T-S 模糊系统稳定性判定方法的保守性. 通过定义有效最大交叠规则组(EMORG),提出一个改进的充分条件以保证模糊模型全局二次渐近稳定. 此条件仅需在每个有效最大交叠规则组内分别寻找一个局部公共正定矩阵 .以往的稳定性判定方法作为特例被包含在所提出方法中. 仿真结果验证了该方法的有效性.

     

一种新的快速模糊规则提取方法

提出一种高效的规则提取算法,采用熵测量改进Chi-merge特征区间离散化方法,模糊划分输入空间.先为每个数据生成单条规则,再聚集相同前项的单条规则产生带概率属性的分类规则.提取的规则无需任何调整,应用模糊推理便可获得较理想的分类效果,同时支持增量式规则更新.最后给出了新方法的性能测试结果.

     

基于期望值-混合熵的区间概率模糊随机多准则决策方法

定义了区间概率模糊随机变量及其期望值和混合熵.针对准则权重确知并且准则值为区间概率模糊随机变量的多准则决策问题,提出一种基于期望值-混合熵的决策方法.该方法首先给出了区间概率模糊随机变量的期望值-混合熵度量;然后基于此度量建立优化模型,通过计算得到各方案的期望值-混合熵区间;再采用可能度的方法得到方案集的排序.最后通过实例说明了该方法的有效性和可行性.

     

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．

     

广义模糊熵阈值法中基于粒子群优化的参数选取

!针对广义模糊熵图像阈值分割法中参数m的选取问题,提出一种利用优化算法自适应选取参数的广义模糊熵阈值分割方法.该方法通过粒子群优化算法,依据图像分割质量评价准则对参数m在(0,1)区间进行全局寻优,并依据广义模糊熵最大准则对S型隶属度函数中的3个参数(a,b,d)进行全局组合寻优,从而实现了广义模糊熵图像阈值分割方法的自动阈值选取.实验结果表明,该方法对光照不均匀图像具有更好的分割效果.