基于单片微机的模糊逻辑控制方法（下）

基于单片微机的模糊逻辑控制方法（下）马鸣锦２．２模糊控制过程模糊控制过程的主要步骤由此流程给出（见图８），与其它控制方法一样，仍然需要从输入传感器获取输入变量的值，如温度、湿度，经体现模糊控制技术的模糊推理器处理后，仍然需要输出信息去驱动被控执行机构...     

基于模糊逻辑的数控机床故障分析

针对数控机床故障发生的实际特点,提出将模糊故障树分析与模糊危害度分析相结合的故障分析方法。以某型号数控机床为例,对根据其现场故障数据建立的模糊故障树进行了定量分析,确定了顶事件及各次级事件的模糊故障率,并在此基础上进行了模糊危害度分析,确定了关键元件和薄弱环节,为可靠性改进提供了理论依据。     

基于模糊逻辑控制的卫星功率控制方法

卫星通信系统中码分多址的接入方式会引起远近效应问题,针对此问题提出基于模糊逻辑控制的功率控制方法.在内环功率控制中控制各从星的发射功率,使各从星到达主星的接收功率平衡;在外环功率控制中,模糊逻辑控制器通过动态调节目标功率为最佳的方式,提高总体测距精度. 在Matlab仿真中将该功率控制方法与传统的固定步长功率控制方法进行对比,仿真结果表明,2种方法均能使各从星到达主星的功率趋于相等,并追踪最小的从星功率,但是基于模糊逻辑控制的功率控制方法的响应速度更快. 在测控应答机上,搭建1颗主星与3颗从星之间通信的实验平台. 实验结果表明,使用功率控制后,卫星编队的总体测距精度从60 cm提高到20 cm,各从星到达主星的功率平衡.     

基于模糊逻辑的滑模控制及其应用

根据滑模控制原理,提出了一种基于模糊逻辑的滑模控制设计方法,此方法将滑模控制和模糊控制的长处综合在一起,不仅增强了系统的鲁棒性,同时削弱颤抖,仿真结果表明了这种算法的有效性和简洁性。     

一种新的模糊逻辑函数表示及化简方法

提出了一种新的模糊逻辑函数表示及化简方法——模糊Ｋ图法．首先给出了模糊逻辑函数的最小化析取范式，接着提出了模糊逻辑函数的Ｋ图（ＦＫ图）表示方法、模糊一致定理、ＦＫ图的蕴含图及覆盖分数．最后给出了模糊逻辑函数的ＦＫ图化简算法．与传统的解析法相比，该方法不仅直观、简便，还易于计算机实现，具有一定的实用价值．     

一种由模糊逻辑神经元网络实现的聚类分析方法

文中主要提出了一种由模糊逻辑单元组成的聚类神经元网络，它可以用于数据的聚类分析，由于逻辑单元易于硬件实现和快速运算，因此大大提高了聚类分析的速度，尽管采用了竞争学习作为网络的学习地，但是它却克服了一般竞争学习算法所固有的死点问题，使得聚类分析中初始点的选取可以有更大的随意性，这在具体应用中是很有用的，文中列举了一些有典型意义的实验，充分证实了这种方法的有效性。     

模糊理论在房产交易平台上的应用研究

针对购房者购房因素的模糊性,通过研究模糊理论与清晰条件的关系,给出了房产交易中的容忍度、隶属函数和门槛值等.     

基于模糊控制器的按摩机器人的力度控制

将模糊控制策略应用到按摩机器人的力度控制,设计了由力度误差和力度误差变化率为输入、按摩机器人电机输出功率为控制系统输出的双输入单输出模糊逻辑控制器,而按摩机器人电机输出功率由电机输出电压控制。通过仿真对比不同控制器所产生的按摩机器人的按摩力度变化曲线表明:当按摩机器人系统受到外界干扰时,模糊逻辑控制器在处理外界干扰的快速性和灵敏性上明显优于PID控制器和原始(PD)控制器,采用模糊控制方法对按摩机器人的驱动电机输出参数电压进行控制,实现了预期的工作性能。     

基于T-S逻辑的新型模糊神经网络模型

模糊神经网络是神经网络与模糊逻辑系统的有机结合,具有强大的自学习和自整定功能.针对目前模糊逻辑与神经网络技术在融合中存在的问题,根据模糊逻辑与神经网络的本质和内在联系,提出了一种新型的结构优化的模糊神经网络,用模糊系统理论中的Stone-W eirstrass定理证明了该网络能以任意精度逼近任意一个定义在致密集上的实连续函数.仿真实验表明该网络模型算法是可行且有效的.     

基于模糊逻辑的图像脉冲噪声滤除

为了兼顾与平衡在图像脉冲噪声滤除和细节保留两方面的内容,提出了基于模糊逻辑的图像脉冲噪声滤除算法.新算法通过分析像素不同方向邻域像素灰度值分布情况来检测脉冲噪声点,另外为保持图像边缘等细节特征,使用改进MMEM(maximum-minimum exclusive median)算法对噪声像素点的灰度值进行估计.最后,新算法通过引入模糊逻辑规则,更加合理地进行噪声污染像素点的灰度值复原.仿真结果表明,与其它改进中值滤波算法相比新算法在去除脉冲噪声时能取得更好的效果.     

基于GA的模糊神经网络控制

在详细论述模糊神经网络技术基础上,提出了基于GA的模糊神经网络控制器构造方法.选择MATLAB作为开发工具,使用所提供的神经网络和模糊逻辑工具箱,完成了基于GA的模糊神经网络控制器设计,并应用ActiveX技术在虚拟测控系统中实现了对其的调用.     

模糊逻辑：现代逻辑应用的一支奇葩

传统数学和逻辑都是以精确性著称的,这种精确性建立在经典集合论和二值逻辑的基础上,但对于类属边界和性态不确定的事物及其概念,运用“非此即彼”的二值逻辑是无法解决的。美国控制论学家扎德提出模糊集合理论。他认为,要解决上面的难题,就必须超越精确数学和二值逻辑的视野：外延精确的概念通常用普通集合来描述,模糊概念应该用相应的模糊集合来描述。扎德的模糊逻辑理论中,“隶属度”和“隶属函数”是非常重要的概念,是用数学方法描述模糊性的关键。模糊逻辑在人工智能和解决高级管理决策等方面得到广泛应用。     

基于模糊逻辑的足迹图像滤波算法

根据足迹图像噪声的特点,提出一种基于模糊逻辑的足迹图像去噪算法．算法首先分析足迹图像中像素不同方向邻域的灰度值分布情况进行噪声像素点的检测．然后使用改进的去除最大最小灰度值中值滤波算法对已检测噪声像素点的灰度值进行复原估计．最后,通过所设计符合实际的模糊逻辑规则,进行足迹图像噪声污染像素点的复原．实验结果表明,新算法在去除噪声的同时能够较好地保持足迹图像的细节特征,取得了优于现有大多数足迹图像滤波算法的效果．     

基于贴近度的疾病诊断模糊专家系统

简述模糊专家系统的模糊推理机制,并采用贴近度推理方法代替常用的Mamdani模糊推理。针对医学中疾病发生的严重程度,运用Visual C++作为系统的开发平台,建立疾病诊断模糊专家系统。结果表明:构建的疾病诊断模糊专家系统能够实现对几种常见疾病的自动诊断。     

基于贴近度的疾病诊断模糊专家系统

简述模糊专家系统的模糊推理机制,并采用贴近度推理方法代替常用的M amdani模糊推理。针对医学中疾病发生的严重程度,运用Visual C＋＋作为系统的开发平台,建立疾病诊断模糊专家系统。结果表明：构建的疾病诊断模糊专家系统能够实现对几种常见疾病的自动诊断。     

基于模糊逻辑的模糊神经网络推理机结构及其实现

讨论了基于模糊逻辑与神经网络的模糊神经网络推理机的结构;给出了将模糊产生式规则转换为相应模糊神经网络的方法;深入探讨了采用欧氏距离作为误差函数的改进ＢＰ算法;给出了在数据融合中使用该模糊神经网络推理机进行目标平台识别的例子．