连续不确定模糊系统的静态输出反馈控制

对于一类状态矩阵、输入矩阵和扰动输入矩阵中均含有不确定项的连续T-S模糊系统,研究其静态输出反馈控制问题.用矩阵不等式的形式给出了该模糊系统可通过静态输出反馈控制稳定的充分条件,并将矩阵不等式的条件转化为迭代线性矩阵不等式,同时给出了相应的迭代算法.最后用数值仿真例子说明了该算法的有效性和收敛性.     

西门子数字输入中断模块的应用研究

介绍了如何在STEP7中配置西门子数字输入中断模块,如何进行软件中断处理,对中断标志位识别和常见编程处理给出了详细的描述.     

最大模糊互信息用于图像分割

为了更好地选取图像阈值,将最大模糊熵(MFE)准则与最大互信息(MMI)准则结合,提出最大模糊互信息(MFMI)准则。同时为了有效确定最佳分割类数,提出根据模糊互信息差(dFMI)来判别的准则。综合上述的两点改进,提出一种新的多阈值分割算法——最大模糊互信息量分割算法(MFMI)。对合成图像、无损检测图像、标准测试图像进行仿真,同时对比结合前的MFE与MMI,经典的阈值分割法如OTSU和MET,以及流行的模糊C均值算法(FCM),可以发现MFMI误判率最小,代价是运行时间较长。综上,MFMI是一个有效的图像分割方法。     

面向不同利益相关者的IT投资决策模型

为了响应不同利益相关者在IT投资决策过程中的不同需求,把备选项目看作一个组合,综合IT项目的战略对应和财务收益为目标,权衡其成本、收益和风险,构建基于模糊多目标规划的IT投资决策模型,其中模糊数用来刻画不确定的项目信息。通过改变各临界值和求解过程中产生的参数,模型支持各种假设分析。最后用案例说明模型的用法和功能。     

非劣解分布范围的度量——S-度量

提出了一种新的非劣解前端宽广性的度量,S-度量。(1)粗略估计问题I的边界解的集合;(2)由二水平正交设计的思想,从这个集合中选取指定分布比较均匀的参考解;(3)从非劣解集中找与每个参考解最近的解,并计算其距离;(4)给出S-度量的定义.将S-度量与其他一些非劣解质量的度量相结合,从而可以对多目标遗传算法从多个角度进行评价和比较.     

Gdel区间值逻辑系统的广义拟重言式

吴洪博博士将王国俊教授在R0逻辑系统中的广义重言式理论推广到Gdel逻辑系统中,通过定义两个同构映射,得到其逻辑系统F(S)的一个分划。将这一理论推广到区间值模糊命题逻辑系统中,定义了两个新的区间同构映射,最终得到区间值逻辑系统F(S)的一个分划。     

蕴涵算子族G-λ-∏的模糊推理三I支持算法

提出了基于蕴涵算子族G-λ-∏的模糊推理的思想,这将有助于提高推理结果的可靠性。针对蕴涵算子族G-λ-∏给出了模糊推理的FMP模型及FMT模型的三I支持算法、α-三I支持算法。     

PHP语言中的面向方面编程实现

面向方面编程（AOP）技术能够有效提高软件系统的可维护性、复用性和可扩展性,PHP语言是当前最流行的脚本语言之一。分析了主流语言平台下的AOP实现策略,提出了基于PHP语言的AOP实现目标和实现原理,还描述了应用AOP技术的软件系统结构和核心文件,并设计了相应的AOP支持类。最后通过实例演示该AOP技术的用法,程序结果表明该AOP实现是有效的。     

FCM和LS-SVM相结合的粮虫图像分割算法

模糊C均值(FCM)聚类算法广泛用于图像的自动分割,但是该算法对噪声十分敏感。因此提出一种改进的算法,在传统的FCM聚类的基础上,结合LS-SVM对图像进行分类。该方法对噪声有很强的鲁棒性和对像素聚类的正确性。     

Windows异步串行通信编程纵横

从实践和理论角度汇总了Windows下异步串行通信编程的基本规律和常见方法,指出了各种编程方法的优势和不足,重点阐述了如何扬长避短、综合应用各种方法编程实现可靠而高效的串行数据通信,突出说明了怎样使用“特定通信协议和定时机制、多线程优化和WinAPI”的最优串行编程的数据接收过程实现。