基于模糊理论的非处方药的满意度评价系统

为了帮助顾客从众多对症的非处方药中选出最满意的药品,提出了开发1个基于Web的非处方药满意度评价系统。系统根据顾客提供的典型症状,采用疾病与症状相结合的选药策略,查找出所有对症的非处方药,并以药品安全性、疗效、稳定性、易用性、价格作为评价因素,根据顾客的关注角度和关注程度确定各因素权重,用模型b=W·R对对症药品进行满意度评价,按满意度高低依次推荐。经实际应用,系统推荐准确度在70%以上。     

基于模糊逻辑的信用评判模型

为了解决个人对个人(C2C)交易平台信用评价体系不能正确识别信用炒作行为导致交易数据不能真实反映卖方信用的问题,设计了一种基于模糊逻辑的可信度评判模型.该模型为信用影响因素建立论域以及论域上的模糊集,通过隶属度函数对各个时段交易进行模糊评价,得到信用可信度评判结果.实例数据分析表明:该模型完善了信用评价系统,为用户的交易决策提供了较可靠的评判依据,降低了交易中的信用风险.     

轮腿式机器人倾覆稳定性分析与控制

对于运动在不平坦地形中的移动机器人而言,其倾覆稳定性非常关键．设计了一种结构对称的轮腿式机器人,它有4个独立的轮腿运动单元,能够变化多种构形．采用动态能量稳定锥方法和倾覆稳定性指数对机器人的稳定性进行综合评价,建立了一个模糊神经网络自适应控制系统．根据稳定性指数值,该系统可以实时改变机器人的构形和速度,保证其倾覆稳定性．正弦路面上的仿真结果表明,该系统所产生的动作实时性好、可靠性高,能够降低机器人自主越障过程中的危险．     

基于手势识别的机器人人机交互技术研究

研究了基于视觉的动态手势识别技术,采用基于肤色的高斯模型与改进的光流场跟踪算法结合的方 法,实现了复杂背景下实时的手势跟踪,具有快速和准确的特点,且具有较好的鲁棒性．对于动态手势识别器,采 用了隐马尔可夫模型（HMM）作为训练识别算法．考虑到动态手势特征本身的一些特点,对HMM 参数优化算法重 估式加以修正,调整了算法比例因子,从而推导了最佳状态链的确定算法、HMM 参数优化算法．最后将研究开发 的动态手势识别算法成功地应用到了基于网络的远程机器人控制系统中．     

动态描述逻辑的可拓集合扩展

通过对可拓集合与经典集合、模糊集合的分析比较,说明可拓集合的特点和优点,用可拓集合代替经典集合或模糊集合作为动态描述逻辑DDL的集合论基础,对DDL进行扩展,生成了一种新的描述逻辑DDES,并给出了DDLES中概念、关系和实例的描述形式以及它们的语义解释,最后对传统描述逻辑ALC、模糊DDL和DDES中的Abox形式进行了比较.     

直觉模糊S-粗决策模型及应用

基于直觉模糊S-粗集理论,提出双向直觉模糊S-粗决策模型.首先给出指标值的量化方法,将目标矩阵进行标准化处理.其次,建立直觉模糊S-粗决策的上一决策和下一决策优化模型,并给出直觉模糊S-粗决策算法及详细步骤.最后,以空袭目标为例,详细研究了目标威胁程度评估过程.结果表明,直觉模糊S-粗决策模型能够综合处理决策因素的定性与定量因素,得到的决策结果综合性能最优.所得的排序结果真实、准确地反映了实际情况.     

基于T-S模型的输出反馈滑模控制及应用

为了使系统满足品质要求并对不确定因素具有较强的鲁棒性,采用滑模控制方法。建立被控对象T-S模糊模型。针对系统状态不完全可测特点,采用迭代线性矩阵不等式方法,利用输出信息构造滑模面。根据系统品质要求,采用参数鲁棒设计方法,配置所需极点,确定相应在参数空间的映射关系。应用平行分布补偿算法,根据映射产生的参数样本训练T-S模糊控制器,实现等效控制律。在此基础上应用高增益方法设计切换控制律,保证系统对满足匹配条件的不确定因素具有较理想的自适应性。最后,直升机模型的仿真结果表明,方法具有很好的控制效果。     

基于免疫和模糊模式识别的检测器生成模型

分析了在检测器生成过程中引入模糊模式识别的原因,提出了一种基于免疫原理和模糊模式识别的检测器生成模型,该模型的核心算法是基于隶属度的检测器选择算法.详细描述了该算法的算法流程和检测器对非我抗原集合隶属度的计算算法,并简述了初始检测器生成算法和分层检测策略.设计了仿真试验,并将实验结果同传统方法进行了比较,详述了仿真实验中各个参数选择的依据和理由,试验结果表明新模型呈现较高的检测率和低的误检率.     

基于主从粒子群的模糊小波神经网络交通控制

城市交通智能控制是ITS的重要组成部分,交叉口是决定道路通行顺畅的制的基础.为提高路口的通行能力,提出了主从结构的粒子群算法优化模糊小波神经网络参数,并将其应用于交通信号的控制.算法中,主级粒子进行全局搜索,从级粒子以主级粒子找到的最优解为中心进行局部搜索.仿真结果表明该算法能够有效减少交叉口车辆平均延误时间,提高道路通行能力.     

MIMO系统非线性模糊免疫PID的设计与优化

针对工业中常规控制器难以达到较好控制效果的控制难点,提出了免疫PID控制器,利用模糊控制可以无限逼近非线性的特性,构成非线性模糊免疫PID控制器,并基于正交函数将M1MO(多输入多输出)控制系统的非线性模糊免疫PID控制器的设计过程转化为由一个只含有代数方程的算法来实现,最后用具有自适应功能的遗传算法对其进行优化.仿真结果表明,所设计的控制器在控制性能上优于常规PID,并能快速得到最优参数.另方面对于多输入多输出控制系统,控制器的设计和优化显得更为简便和有效.