磨矿分级给矿模糊控制的设计和应用

本文介绍了模糊控制在磨矿分级给矿系统中的应用，系统采用模糊优化算法得到给矿量设定定值，利用智能PID控制器实现闭环稳定给矿，文章最后给出了系统的硬件实现。该系统已成功应用于上海梅山铁矿选矿厂磨矿车间。     

自适应模糊决策树算法

为改善模糊决策树算法凭经验设定参数值的不准确问题,在分析模糊决策树算法的主要参数特征后,提出使用粒子群算法智能设定参数值的自适应模糊决策树算法.实验表明,与经验设定参数值的模糊决策树算法相比,自适应模糊决策树算法生成的模糊决策树的性能明显提高;最后,通过实验数据分析了关键参数之间存在的交互影响关系.     

决策树在英语等级考试成绩分析中的应用研究

利用决策树ID3算法对大学生英语等级考试成绩和问卷数据进行分类,并对分类结果进行分析,找出了英语学习中的隐含信息,分析影响大学英语等级考试成绩的主要因素,从而得出通过大学英语等级考试的规则。学生在学习过程中,可以借鉴这些规则,有目的地进行学习;学校在指导教学过程中也可以参考这些规则有针对性地制定教学方案,提高学生的英语等级考试通过率,实现优化教学。     

用填充函数改进的智能控制系统全局优化算法

为了提高全局优化算法的速度,提出了智能控制系统全局优化算法。该算法应用了闭环控制系统的反馈的思想,使得在寻优迭代过程中被优化函数的值不断接近设定值,直至达到其全局最优值。该算法的关键在于控制策略的设计和策略中的参数值的设定。为了降低参数初值设定的难度同时提高算法的寻优精度,利用填充函数法对智能控制系统全局优化算法进行改进。经12个标准的测试函数的验证,改进后的算法的速度较填充函数法快,算法的精度比智能控制系统全局优化算法高。     

天然气发动机智能模糊混合控制器的研究

提出了基于智能模糊的混合控制算法，对其结构原理和算法进行了详细介绍。仿真结果表明，该算法对非线性时变系统有较好的适应性和鲁棒性，并将该算法应用于增压天然气发动机闭环控制中，取得了满意的效果。     

面向未知环境基于智能预测的模糊控制器研究

提出了一种新的面向未知环境的智能预测算法，并将此算法应用于机器人力跟踪控制中．该方法利用机械手末端与未知受限环境产生的接触轨迹，通过模糊推理智能地预测阻抗控制模型中的参考轨迹，并根据力误差变化用参考比例因子对其进行调节，以适应未知环境刚度的变化．通过对阻抗模型参数进行模糊调节减少受限运动中的力误差，提高了全局的力控制效果．仿真结果证明了此算法的有效性．     

基于群体智能的离群数据挖掘

离群数据挖掘是数据挖掘的重要任务之一。首先分析了离群数据及其挖掘方法,然后根据LF算法和CSI算法,提出了基于群体智能的离群数据挖掘算法,并进行了仿真实验。实验结果显示了基于群体智能的离群数据挖掘算法的有效性。与其它方法相比,该算法避免了用户在设定参数初始值时给算法带来的影响,并且不需要设定初始聚类中心,因此具有更好的鲁棒性。     

基于IPv6的智能社区报警系统的研究

针对IPv6在智能社区中的发展和应用，着重对智能报警系统的可靠性通过模糊神经网络算法进行了设计，使用神。经网络对各传感器采集的信号进行处理，而后再经过模糊判决发出报警。并且应用IPv6的数据包结构进行通信。同时指出IPv6在智能社区中具有广泛的应用前景。     

一种基于块配准的运动模糊图像复原算法

提出一种基于图像块配准的运动模糊图像复原算法.首先对测试图像进行分块操作,图像块的大小根据经验值选取;其次,采用SIFT算法在模糊图像和清晰图像对之间进行块配准;遍历模糊图像中的每个图像块,分别计算得到各个块的质心坐标,然后利用质心法计算该图像块发生偏移的角度和距离;统计图像中所有块的偏移,估计出图像退化的点扩散函数,并对每个图像块进行复原校正.分别针对仿真图像和智能视频监控图像进行了实验,来验证算法的有效性.实验结果表明,该算法能够有效地复原智能交通领域的智能视频监控图像,并且具有较高的复原效率.     

智能参数学习的模糊决策树算法

模糊决策树算法在处理数量型属性的数据时,需要进行数据模糊化预处理。但是,每个数量型属性应该模糊化为几个语言项通常要凭经验设定的,目前还没有使用标准粒子群优化算法（PSO）自动设定语言项个数的研究。提出使用PSO确定语言项个数的模糊决策树算法（FDT-K算法）,通过实验证明FDT-K算法产生的模糊决策树性能明显优于凭经验设定语言项个数所产生的模糊决策树。     

中药生产浓缩工段的模糊-智能PID控制研究

中药生产浓缩工段难以精确建模,在传统模糊控制算法基础上,本文提出模糊-智能PID控制算法;在浓缩工段使用该算法,控制开关阀、调节阀动作从而完成对温度、压力、液位、pH值等参数的精确控制;以一效蒸发室温度θ为被控对象,分别用传统模糊算法和模糊-智能PID算法进行仿真,结果表明后一种算法使温度θ的上升速度更快、超调量更小、控制精度更高;当控制对象发生改变时,该算法的PID控制参数还具有自调整性,所以模糊-智能PID算法可用于控制浓缩工段的多种对象和过程.     

基于复合分析算法的智能电表数据应用

随着智能电表使用的普及化，其带来的海量数据得到了广泛关注。对这些数据的分析可获得众多有价值的信息。用户用电量预测是泛在电力物联网建设的核心内容。利用智能电表海量数据实现用户用电量的精准预测，是智能电表数据的重要应用方向之一。提出了基于模糊聚类、子群发现和长短期记忆(LSTM)神经网络相结合的复合算法，利用海量智能电表数据实现了用户用电量精准预测。首先，通过模糊聚类将区域内用户按用电量进行合理分类。然后，采用Apriori子群发现算法深度挖掘各子类中影响用电量的关联性因素，将各子类的相似日关联性因素和历史用电量作为LSTM的训练数据完成神经网络的训练。最后，实现了目标日的用电量精准预测。算例分析表明，该算法有效、可行。与其他预测方法相比，该算法剔除了非关联因素的影响，预测精度明显提高，实现了智能电表海量数据的高效利用。     

基于模糊智能模型的QoS路由算法研究

说明了利用模糊智能方法来实现QoS路由算法的原因和优点，给出模糊路由算法模型并加以解释，通过软件仿真以及将模糊路由算法和静态，动态最短路由算法作比较，说明了模糊QoS路由算法的优越性。     

面向中小学的智能视觉体育评测与教学系统的开发

本研究针对中小学体育教学中,学生热情不足、参与度不够,学习成绩难以量化、记录和分析等问题,以人工智能算法和视频采集为核心,构建了基于智能视觉技术的智能视觉体育评测与教学系统。对学生和教师对该系统的使用感受进行访谈,结果显示,该系统有助于提高教师的体育教学效率,有助于提高学生体育成绩和运动兴趣。     

带智能权函数的连续型前馈分段模糊控制器

提出一种带智能权函数的连续型前馈、分段模糊控制器，其控制规则可通过智能权函数在线修正。仿真结果证明，该方法具有算法简单、鲁棒性强、控制品质好等优点。     

基于计算智能方法的动态系统故障诊断技术

简要地综述了基于计算智能方法的动态系统故障诊断技术的最新进展。将计算智能方法与基于模型的方法结合，用于不确定非线性动态系统的故障诊断是这一领域新的发展趋势。重点分析了用于非线性系统故障诊断的基于状态／参数估计的计算智能方法，主要包括神经网络、模糊逻辑、遗传算法。探讨了提高诊断算法鲁棒性的途径。同时也对无模型的基于计算智能的故障诊断方法中的一些研究热点问题进行了分析。最后探讨了该领域今后的发展方向。     

基于80C196单片机的模糊控制系统

以加热炉为控制对象，介绍了一种智能的温度模糊控制系统。模糊控制器由80C196单片机实现，具有数据采集、炉温控制以及故障检测等功能，采用规则自寻优的控制算法进行过程控制．对该算法进行了深入的研究，仿真结果表明该系统控制效果好．稳态精度高，超调量小。     

用继电自整定实现模糊PID智能控制

从提高控制器的智能化水平出发，文中提出了模糊PID自适应控制与继电自整定相结合构成PID双模智能控制器的方法。即用继电自整定法整定出PID控制的初始参数，然后切换到模糊PID自适应控制，完成模糊PID智能控制。将该算法应用于一温控系统中，得到了令人满意的效果。     

模糊免疫算法及其在金属磁记忆检测中的应用

将模糊聚类算法原理引入到免疫算法中,形成无监督学习的模糊免疫算法,并基于该算法建立起智能分析模型,对金属磁记忆检测信号特征进行分析。实验表明,基于该算法建立的模型对实验材料的状态识别能够达到较高的准确率。     

基于模糊深度Q网络的放煤智能决策方法

在综放工作面放煤过程中,由于煤尘和降尘水雾对工作人员视线的影响,人工控制放煤存在过放、欠放问题。针对该问题,将液压支架尾梁看作智能体,把放煤过程抽象为马尔可夫最优决策,利用深度Q网络（DQN）对放煤口动作进行决策。然而DQN算法中存在过估计问题,因此提出了一种模糊深度Q网络（FDQN）算法,并应用于放煤智能决策。利用放煤过程中煤层状态的模糊特征构建模糊控制系统,以煤层状态中的煤炭数量和煤矸比例作为模糊控制系统的输入,并将模糊控制系统的输出动作代替DQN算法采用max操作选取目标网络输出Q值的动作,从而提高智能体的在线学习速率和增加放煤动作奖赏值。搭建综放工作面放煤模型,对分别基于DQN算法、双深度Q网络（DDQN）算法、FDQN算法的放煤工艺进行三维数值仿真,结果表明：FDQN算法的收敛速度最快,相对于DQN算法提高了31.6%,增加了智能体的在线学习速率;综合煤矸分界线直线度、尾梁上方余煤和放出体中的矸石数量3个方面,基于FDQN算法的放煤效果最好;基于FDQN算法的采出率最高、含矸率最低,相比基于DQN算法、DDQN算法的采出率分别提高了2.8%,0.7%,含矸率分别降低了2.1%...