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．     

建立模糊诊断矩阵的一种新方法

首先提出了一个新的模糊逻辑算子--模糊加权综合算子\"#”,进而给出建立模糊诊断矩阵的新方法--网络法,并给出了相应的算法.     

动态递归模糊神经网络及其BP学习算法

提出了一种新型的动态递归模糊神经网络，并根据动态递归神经网络的数学模型推导出其动态反向传播学习算法，仿真结果表明对于动态系统的辨识，动态递归模糊神经网络较传统模糊神经网络在辨识精度和稳定性方面具有更好的效果。     

模糊计算树逻辑的模型检测修复算法

为了解决基于模糊逻辑的模型检测修复问题,提出了模糊计算树逻辑模型检测的模型修复算法.该算法采用原子修复操作来修复模糊Kripke结构,通过模糊Kripke结构之间的距离比较原始的模糊Kripke结构和修复后的模糊Kripke结构,并从多个修复后的模糊Kripke结构中,选出满足给定模糊计算树逻辑的α-极小的修复模型作为...     

基于模糊逻辑的SHEV控制策略设计与仿真

针对一辆串联式混合动力电动汽车设计了一种基于模糊逻辑的控制策略,根据蓄电池组荷电状态(SOC)及车辆需求功率的变化实时调整发动机输出功率,以实现恒SOC控制,同时兼顾发动机燃油消耗及排放.给出了模糊控制器的结构,建立了车辆前向仿真模型,进行了离线仿真及硬件在环仿真.仿真结果表明,模糊控制策略能够较好将蓄电池组SOC维持在期望值0.7附近,且发动机可以稳定地工作在其高效率区以获得较低的燃油消耗及排放.     

基于蚁群优化算法的模糊神经网络控制器及仿真研究

提出了一种基于蚁群优化算法的模糊神经网络控制系统,并介绍了模糊神经网络控制器的结构及其参数的蚁群优化算法.仿真结果表明了该方法的可行性和有效性.     

基于模糊逻辑的FFSR飞行跟踪算法

对自由飞行空间机器人飞行路径跟踪问题进行了描述,并进行了适当的简化以便于研究.分析模糊逻辑方法在空间机器人路径规划中存在的问题,提出一种可以避开障碍物并跟踪给定路径的模糊控制器,模糊规则的制定符合贪心算法的思想.通过仿真实验证明了所提出的模糊控制算法的可行性和控制性能.     

动态递归模糊神经网络及其BP学习算法

提出了一种新型的动态递归模糊神经网络,并根据动态递归神经网络的数学模型推导出其动态反向传播学习算法,仿真结果表明对于动态系统的辨识,动态递归模糊神经网络较传统模糊神经网络在辨识精度和稳定性方面具有更好的效果.     

混合动力汽车模糊逻辑转矩管理策略仿真

以并联混合动力系统的工作模式为基础,结合发动机和电机的性能特性,利用需求转矩与发动机最佳转矩之差和电池电荷状态(SOC)作为输入,以发动机实际输出和最佳转矩值的比值作为输出,构建了模糊推理规则和推理器,用以确定发动机和电机的最佳转矩分配,实现系统的总体能量转换效率最高.仿真结果表明,与采用精确门限参数的策略相比,所设计的模糊逻辑转矩管理策略的燃油经济性有较大提高,并能控制电池SOC在工作区保持稳定.     

基于双枝模糊逻辑攻击模型的分层推理算法

针对以模糊Petri网为理论基础的网络攻击模型BBFPAN自学习能力差的缺点,本文首先提出一种新的适用于对攻击模型BBFPAN进行层次式划分的分层算法,为将神经网络理论引入攻击模型的研究奠定了基础。为了使攻击模型BBFPAN能够清晰地反映网络攻击过程中各节点的状态变化情况,发现网络系统的漏洞,本文首次将双枝模糊逻辑理论应用于攻击模型BBF-PAN的推理计算,提出了BBFPAN模型推理的基本规则,给出了一种BBFPAN分层推理算法,并通过实验验证了算法的正确性。     

拟自适应推广卡尔曼滤波算法

生化生产过程经常遇到具有隐含观测方程,噪声特性不能确定的问题,本文通过对状态方程和观测方程进行适当处理,把离散化误差、线性化误差、模型噪声和模型本身不准确所造成的误差都归结为虚拟噪声,利用虚拟噪声补偿技术并结合推广卡尔曼滤波算法,提出了拟自适应推广卡尔曼滤波算法,仿真表明该算法对于解决这类问题是比较有效的.     

一种基于神经网络预测模型的DMC算法及其仿真

研究了一种基于神经网络预测模型的动态矩阵控制(DMC)算法,首先利用多层前馈神经网络辨识对象模型,同时预测对象的未来输出,然后用DMC算法进行滚动优化和反馈校正。通过对一类化工反应器非线性系统的仿真,结果表明该算法在非线性对象的任意工作点都可以通过神经网络辨识获得工作点附近的近似线性模型,具有较好的实时性。     

带参数的拓广投影变尺度算法

将文〔１〕中拓广的梯度投影法与无约束变尺度法结合，给出了含有ｎ＋ｍ＋１个参数且适用于求解带线性约束的非线性规划问题的算法，证明了算法的可行下降性及终止条件，研究了参数取特殊的值时所得算法的子族．     

基于扩展卡尔曼滤波的无人直升机姿态解算

针对某型无人直升机飞行过程中振动较大,姿态难以精确获取的问题,采用扩展卡尔曼滤波技术进行解算. 该方法以惯性测量单元的角速度和加速度的比力作为输入,并通过振动数据的融合,实时获取姿态信息,有效降低了无人直升机振动对姿态精度的影响. 仿真和实际飞行验证了该方法的有效性.     

基于扩张状态观测器的永磁同步电机转速环连续螺旋控制

针对传统矢量控制策略在保持系统动态性能的基础上无法消除系统扰动的问题,为进一步提高系统的控制精度及抗扰能力,提出了一种基于扩张状态观测器(Extended State Observer, ESO)的连续螺旋滑模控制(Continuous Twisting Sliding Mode Control, CTSMC)方法。首先,该方法以双闭环矢量控制结构为基础,在转速环部分采用连续螺旋控制方法,与传统控制方法相比,可以将误差收敛到一定的区域,不仅提高了负载扰动的鲁棒性,还有效减少了系统的抖振。其次,在此控制器的基础上加入扩张状态观测器,估计系统的总扰动,并将此信号用于前馈补偿,以进一步提高系统的动态性能。最后,利用Lyapunov稳定性理论进行了闭环稳定性分析。通过仿真和实验,验证了基于扩张状态观测器的连续螺旋滑模控制方法的正确性及可行性。     

地球膨胀运动的参数算法与膨胀阶段划分

讨论了地球膨胀阶段的地球表面积、体积、半径等参数的改变量计算方法，对如何根据实际资料求取地球膨胀的数值等技术手段作出说明，列出相关计算公式。根据以往的研究成果对地球膨胀阶段划分提出了新的认识，认为地球的膨胀可划分为：表面积扩充阶段、体积扩充阶段、岩浆外溢量持续增大阶段、岩浆外溢量持续减小阶段、地球收缩阶段等。地球的膨胀过程既不是半径一概增大的过程，也非单调减小的过程，而是一种受周期性函数作用力控制，地球半径在“增加－减小－增加－减小”的循环往复中逐渐增长。     

规范化分段线性化算法的改进及其在IBM—PC机上的实现

本文指出文献[5]所提出的非线性电阻网络规范化分段线性化算法的欠缺,並对解的条件和解曲线与算法间的关系方面做了较大的改进,使算法达到实用阶段。作者在 IBM-PC 机上实现了改进后的算法。     

基于集中参数模型的冷凝器稳态仿真改进算法

根据目前冷凝器的稳态集中参数法仿真算法流程简化出一种改进的算法流程,新算法减少了迭代层数,降低了计算量,缩短了收敛时间,同时提高了程序的稳定性和健壮性．将新算法应用于某壳管式水冷冷凝器的仿真计算中,仿真结果与实验结果的对比表明,新算法在简化仿真流程的同时,精度也能得到保证．     

椭圆曲线密码系统的探讨及其数字签名算法的研究

近若干年对椭圆曲线系统（ecc）的研究,特别是它在近代密码学的应用,可谓是异军突起,前景很好。本文介绍和讨论了椭圆曲线基本概念,公钥密码系统,以及数字签名算法,并综合比较了数字签名算法RSA和ECDSA的优缺点。并且使用Visual Basic程序开发语言实瑚椭圆曲线密码算法。     

非线性PID仿人智能控制算法及仿真

针对仿人智能算法中,由固定增益的比例和智能积分组成的控制器不能获得满意的动静态控制性能的缺点,在系统阶跃响应曲线的不同阶段,模拟了经验丰富的操作人员的控制策略,将非线性比例环节、积分环节和固定增益的微分环节引入到仿人智能控制中,提出了一种非线性PID仿人智能控制算法。通过对三阶系统的数值仿真,证明了该算法的有效性。