基于扩展模糊逻辑的公共服务事业知识表示方法

为了完成系统设计对公共服务事业知识存储表示的要求,需要有合适的知识表示方法来表示不同类型的知识．基于扩展模糊逻辑的知识表示方法,能够实现对复杂的、模糊的管理决策知识进行表示．该方法将模糊逻辑的隶属度值域从[0,1]扩展为扩展模糊逻辑的[-1,1],使用0值来表示Zadeh模糊逻辑不能表达“不知道”的逻辑和不完全的知识．基于扩展模糊逻辑的知识表示方法不仅从理论上扩展了模糊逻辑,在实践上也为公共服务事业知识管理增加了新的方法．     

一种模糊知识库的数据描述方法

研究了模糊知识的表示,提出了一种表示模糊知识的模糊数据模型,利用属性加权模糊值来表示模糊性数据。通过定义在元组上的隶属 信度,对通常意义下的工数进行了扩展,每一元组都陵一属性函数,定义了模糊属性的含义,用元组间的语义距离表示模糊对象和实体间的相似度,并对该上的关系操作进行了相应的研究和讨论。     

基于模糊熵权的企业知识链管理绩效评价

以促进知识的流动与共享为目的,构建了企业知识链管理绩效评价指标体系,将模糊多指标评价方法引入到企业知识链管理绩效研究中,利用三角模糊数对定性指标进行量化,引入模糊熵权法确定各个指标的权重,通过计算各参评单位的知识链管理绩效综合得分来对其进行排序,最后通过实例说明了给出方法的应用.     

基于J2EE的分布式模糊智能系统的设计

分析了J2EE平台的构架和各个组件模型;给出了一种模糊智能系统的体系结构;采取模糊神经网络学习的方式自动获取模糊规则,获取的知识规则以XML文件的形式被保存;推理机采用深度优先的策略搜索知识规则,然后用T-S模糊推理进行求解;提出了采用EJB结合Servlet的方法来设计和实现推理机和知识获取的方法;用JSP产生动态的用户交互页面。     

基于模糊神经网络的命题知识表示

结合模糊理论和神经网络,对普通命题提出以属性分类构造模糊子集、对模糊命题在其所属区域上取若干元素构成模糊子集、对数值计算类命题提出分若干小区间构造模糊子集,将上述三类命题统一以模糊向量表示,并对其合理性进行了分析.设计了实现命题知识模糊向量表示的FNNKR网络,并进行了例证.     

烧结过程异常状况诊断专家系统SPADES（Ⅱ）——关键技术

知识库构造和推理机设计是实现专家系统的关键技术,烧结过程异常诊断的知识具有模糊性、不确定性与因果性强,定性知识与定量知识并存的特点,采用模糊逻辑表达烧结过程信息的模糊特性,研究了表达烧结过程异常诊断知识的综合型知识表达方式,短文加的组织包括数据库、事实库、模型库和规则库。规则库中的规则根据用途不同分组存放,同组规则按优先级别排序,这样的知识组织方式为实现高效快速推理奠定了基础;SPADES系统的知识库具有管理与维护功能,知识学习采用专家指导学习方式;烧结过程异常诊断专家系统的推理机采用多级目标推理的混合推理机：总体目标推理采用过程化推理,按异常类型判断、异常原因分析、操作决策顺序进行;烧结过程异常状况的诊断采用模糊诊断确定假定异常集合,再通过反向推理验证假定异常集合中的无素,确定出现的异常类型;异常原因分析和操作决策采用正向推理,对于本系统中模糊规则的模糊性传递问题,采用基于研究因子法的不精确推理策略,以及基于模糊规则的模糊匹配方法。SPADES系统在生产现场的应用结果证明了本系统知识表达方式和推理机可以实现模糊知识的表达和高效推理。     

基于模糊神经网络的边坡稳定性评价方法

针对模糊逻辑推理和人工神经网络各自的优势与局限,提出模糊逻辑与神经网络相结合的边坡稳定性评价方法。基于实测数据的回归分析,找出影响边坡稳定性的主要因素,建立模糊神经网络评价模型。通过对输入知识的预处理和输出知识的后处理,将模糊逻辑推理融入神经网络的非线性计算中;将模糊规则隐含分布于神经网络中,实现了模糊映射算法。选定将整个边坡的稳定状态视为同一变形规律的评价模式,利用所建模型对施工期岩质边坡稳定性进行综合评价。结果表明,该方法用于岩质边坡的稳定性评价取得了较好的效果。     

一种基于神经网络的模糊知识自动获取方法

通过采用神经网络技术和引入动态神经元,提出了一种模糊知识自动获取方法,并应用于从分类数据样本集中获取以模糊语言值描述的模糊规划知识,文中着重讨论了这种神经网络模型、实现算法及模糊规划获取问题。实验结果表明了该方法的有效性和实用性。     

扩展OWL处理模糊知识

为了解决模糊Ontology的表示和推理问题,本文结合网络本体语言OWL的特点,在模糊描述逻辑的基础上,构建了RDF/XML式的模糊算子和公理.用来表达Ontology中的模糊概念和模糊声明;提出了OWL到模糊算子的转换规则,统一了模糊Ontology中确定知识的表示方法.最后,利用新增模糊词汇和转换规则解决了视频提取领域的模糊知识表示和推理任务.     

基于模糊推理的专家系统的研究与实现

介绍了故障诊断型模糊专家系统的知识表示和推理方式,研究运用模糊推理理论,采用模糊产生式知识表示法,利用模糊关系矩阵和语义距离相结合的方法设计了一个诊断模型,并探讨以该诊断模型的研究为基础,实现了一个异步电动机故障诊断型模糊专家系统.     

Adaptive fuzzy classifier with a fixed number of fuzzy rules

The adaptive fuzzy system has many advantages over the neural network. It can be used to design a fuzzy classifier. However, there is the “Dimension Calamity” with the number of inputs increasing in the adaptive fuzzy system. In this paper, an adaptive fuzzy classifier with a fixed number of fuzzy rules is proposed. This classifier is combined by several fuzzy reasoning machines so that one fuzzy reasoning machine recognizes only one class. Every fuzzy reasoning machine includes two “If-Then” fuzzy rules. The total fuzzy rules number of the classifier is confirmed by the number of classes of the patterns being classified. The classifier uses the “Error Back-Propagation Training” arithmetic as the learning arithmetic. Compared with the BP neural network classifier, the new classifier and BP neural network classifier are both tested by the famous iris dataset and Ripley's synthetic dataset. It is proved that the new classifier has a good classification ability and learning ability even if the data have been polluted.     

数控凸轮轴磨床加工过程的智能控制

由于现有数控凸轮轴磨床磨削凸轮的轮廓和尺寸精度均受到限制，为了提高加工精度、生产效率，对模糊神经网络控制器进行了研究，利用它来控制数控凸轮轴磨床的加工过程，用梯度法实时修正模糊控制器的输入和输出隶属度参数，得到一种在线模糊自适应控制的方法，通过仿真实验证明该方法是可行的。     

全自动洗衣机的模糊控制分析

对全自动洗衣机的模糊控制进行了分析,详细介绍了如何定义洗衣机的模糊控制输入、输出量.根据专家知识和手动操作人员长期积累的经验,给出了模糊控制的具体规则.以确定洗衣机洗涤时间为例,利用M atlab进行了仿真研究,采用取小运算对模糊规则进行推理,并采用最大平均法得到反模糊化结果,所得结果与理论计算结果接近相同.     

结构疲劳寿命评估的专家系统

提出一种含裂纹构件疲劳寿命模糊评估的方法;并以这个评估方法为基础,设计了一个结构疲劳寿命评估的专家系统 。结果表明本系统采用知识的因素表示方法来表示知识和经验,适合处理模糊性知识;有对专家直接进行咨询的知识获取了系统,因而有较强的自动知识获取能力;揄模型采用特征统计揄法,结构可靠性程度高;具有戾发式和人机交互式搜索策略,使用列为灵活。     

一种自适应模糊神经控制系统设计

提出了一种自学习模糊逻辑推理网络的系统设计方法。专家经验可以自动提取出来。这种方法学习速度快 ,且易于追加学习。模糊控制规则以自组织的方式产生。数值仿真表明其效果良好。     

盾构机自动纠偏控制系统设计

通过纠偏原理分析,提出了一种应用模糊控制技术设计的纠偏控制器。依据纠偏原理、现场操作人员的施工经验和专家知识设计了模糊控制规则,建立了模糊控制规则表,实现了对盾构机的纠偏控制。     

基于永磁同步电机的电梯速度控制器研究

设计一种基于自适应模糊神经网络原理的永磁同步电机电梯曳引机速度控制器.这种控制器具有神经网络自学习能力和模糊控制器处理不确定信息的能力.网络初始参数通过离线训练方式获得,从而实现对电机速度的智能控制.将模糊神经网络(fuzzy neural network control,FNNC)速度控制器与常用的PI控制、模糊PI控制方式对比进行仿真研究.研究表明,采用自适应模糊神经网络的控制器比另外两种方法更具有良好的鲁棒性和动态性能.     

基于模糊规则的机床主轴系统驱动策略

在使用经验与知识的前提下,依据机床驱动形式选择的主要步骤,应用模糊理论,提出一种基于模糊设计规则的主轴系统驱动方式的选择方法。将设计的驱动策略集成在主轴系统智能设计中,经过某大型机床企业的实际应用,取得了较好效果,从而验证了该系统原理及实现技术的可行性和实用性,提高了产品的设计质量和设计效率。     

一种模糊诊断的自适应修正

提出了一种矩阵方法进行模糊诊断自学习，对步长λ运用权系数（变步长方法）来修正征兆隶属度，运用结果证明本方法具有较好的合理性和适用性，为获取合理的征兆隶属度和故障特征值提供了有效手段。