基于类内差异和类间重叠的有效性函数

模糊C-均值(FCM)聚类算法的一个主要问题是需要事先确定聚类的数目,为此定义了类内差异度和类间重叠度来分别度量同一个聚类中数据的相似度和不同聚类间的分离程度,进而基于这两个度量提出一个新的有效性函数用于判定最佳聚类数目。实验结果表明,该有效性函数能有效地判定聚类数目,并且有较好的鲁棒性。     

移动OFDM CFOs估计的步长算法实现

为了保持移动中正交频分复用(OFDM)技术子载波间的正交性,避免载波间的干扰(ICI)引起的系统性能退化,建立了载波频率偏移(CFOs)的步长估计模型,对模型的稳定性、步长参数和CFOs的估计误差等进行研究,并进行了MATLAB仿真。VHDL程序在电路板上运行的实验结果表明:在±3σ估计变化区间内,移动速度为400和800 km/h时,CFOs的误差分别近似为0.010和0.017,符合CFOs估计误差必须精确的在子载波空间1~2%范围内的衡量标准,同时程序在电路板上能够正确执行。     

生产线故障诊断知识引擎系统的集成推理方法

针对大型复杂连续性生产流水线设备所具有的多部件结构、多层次故障症状、故障的不确定性等特点及对其状态监测和故障诊断的实时性要求,在设计了基于综合动、静隶属度运算的模糊识别法和基于神经网络的并行运算方法的基础上,研制了生产线故障诊断知识引擎系统的集成推理机制,突破了只有单一推理方法的诊断系统在领域知识和推理能力方面的局限性,提高了智能诊断系统对偶然性和不确定性问题的诊断能力,同时在一定程度上解决了诊断系统对生产流水线所具有的大量的状态参数和控制信号等知识获取的"瓶颈"问题以及由此而来的快速推理难题,使该智能诊断系统具有在线实时诊断能力.     

增强Fisher判决的Bagging集成分类方法

提出了一种样本间的相似性度量方法,并将这种相似性度量信息附加到Fisher线性判别的类内、类间离散度矩阵,使得Fisher判决准则在使类内距离迭最小、类间距离迭最大的同时,也使类内相似度迭最小、类间相似度达最大,获得比原始Fisher判剐更好的投影矩阵。实验证明,与Bagging集成的Fisherfaee比较,该方法显示出更好的识别率。     

风力发电机组的多模变桨距控制

风速的随机性、不稳定性会使风力发电机组在多模式状态下运行,针对这一问题提出了一种基于多模控制系统的变桨距控制方法.在系统切入初期采用P控制器,以缩短相应时间;大误差范围内运用模糊控制器,从而减少系统超调;零误差范围内切换到PI控制器,以降低稳态误差.在建立变桨距风力发电机组的动态模型、分析机组工作特性和变桨距控制要求的基础上,运用Simulink对该控制方法下的并网前转速、并网后功率进行仿真验证,结果表明,多模控制系统与相应的工作模式相匹配,具有很好的响应特性和抗扰能力,其控制效果优于传统的PI控制。     

基于模糊神经网络的定尺剪切线控制系统

为了提高卷钢自动定尺剪切的精度,提出一种模糊神经网络控制系统对卷钢剪的切线位置进行控制.控制系统采用模糊神经网络控制器和神经网络辨识控制器相结合的方式对神经网络的学习算法进行改进,通过对模糊神经网络进行训练学习,优化了网络的连接权值,从而能够很好地控制板材送料位置,使得板材在减速期以理想的减速曲线运行,实现准确停车进行剪切.仿真结果表明：该系统具有响应快、鲁棒性强、控制精度高、控制特性好等优点,能够满足剪切生产的要求.     

置换率对刚-柔性桩复合地基的影响

为了研究桩置换率对刚-柔性桩复合地基性能的影响程度,在温州地区进行了多个大型刚-柔性桩复合地基静荷载试验.在静荷载试验中对刚性承压板下压力盒进行同步检测,根据检测成果比较不同置换率下刚-柔性桩复合地基沉降情况,分析置换率对刚-柔性桩复合地基的桩土应力、桩土应力比以及荷载分担比的影响.检测结果表明:复合地基中刚性桩置换率对沉降特性影响较大,增大刚性桩置换率会明显减小沉降.刚-柔性桩复合地基中刚性桩在承载方面发挥重要作用,刚性桩置换率越高作用越明显.复合变形模量随复合地基中桩置换率减小而减小.刚性桩置换率越高,刚性桩承载力发挥度越小,柔性桩承载力发挥度越大,土承载力发挥度越小.     

基于多特征融合的运动物体识别方法研究

为了实现运动目标的实时检测,本文基于多特征融合,提出了一种运动物体分级识别方法.首先通过对运动目标的分割,分析得到各个物体的形状矩特征、面积大小及运动速度.对上述特征,采用支持向量机方法对其矩特征进行快速的一级分类,然后对一级分类结果及各物体的面积、速度等信源根据其对分类的重要程度,采用模糊积分技术进行多特征融合分类.实验表明,本方法具有较强的学习能力及较高的识别精度,可有效地应用于道路监控等系统.     

利用模糊感知器解决模糊可分样本的分类问题

针对一类用于解决分类问题的模糊感知器,提出完全随机输入的模糊δ-规则,并给出训练样本模糊可分的定义。实例表明,利用该算法可以有效地解决模糊可分样本的分类问题,在有限步迭代后就达到收敛,即有限步训练后网络能将所有样本正确分类。     

一类状态不可测模糊时滞系统的稳定性分析

针对一类基于T-S模型的模糊时滞系统,在系统状态不可测的情况下,应用平行分布补偿算法（PDC）设计了状态观测器,并给出了模糊时滞系统渐进稳定的充分条件。应用Lyapunov函数和线性矩阵不等式方法,证明了模糊时滞系统渐进稳定性。仿真结果进一步验证了所提出的方法和条件的有效性。