基于小波变换的模糊航迹关联算法

航迹关联是实现分布式多传感器信息融合的关键技术.针对传统的模糊关联算法正确关联率低的问题,基于小波变换对传统的模糊关联算法进行了改进,提出一种新的航迹关联算法.首先,通过小波分析对目标航迹数据序列进行处理,获取新的航迹特征;然后,采用模糊均值聚类法确立隶属度函数、综合相似度和阈值判决准则,完成对已获取的新航迹特征的分类关联.仿真实验表明：与模糊算法相比,该算法的正确关联率提高约0.30.     

基于连续型条件属性的模糊规则约简算法*

针对粗糙集对于连续域属性决策表的处理能力差以及不容易获得模糊集之间关系等问题,提出一种将模糊集和粗糙集结合起来的连续型条件属性模糊规则约简算法。该算法首先引入三角隶属度函数将连续属性值转换为模糊值,并使用离散模糊神经网络方法获得数据集之间关系。实例验证表明,采用该算法,用户可以根据实际决策需要和领域知识更改阈值,从而获得满意的模糊规则结果。     

一种基于模糊神经网络的机器人轨迹跟踪控制

提出一种模糊神经网络,并将其应用于两关节机械手轨迹跟踪控制。该网络采用三角形隶属度函数,将模糊控制与神经网络相结合,利用神经网络实现模糊推理。这种模糊神经网络能够在线调节输出隶属度函数中心以及关节间耦合权值,使得控制器具有更好的学习与自适应能力。仿真结果表明,这种网络能很好的用于机器人的轨迹跟踪控制中,是一种行之有效的控制方法。     

基于新模糊准则与 DE算法的红外人体图像分割 *

人体目标的抽取是红外人体图像处理的基础 ,为了有效获取红外图像中的人体目标 ,提出了一种新的图像阈值化方法。首先在对模糊熵方法本质分析的基础上 ,通过参数变换定义了一种新的最小化模糊准则 ,然后将差分演化 ( differential evolution, DE)算法与新模糊准则相结合用于快速、有效地获取最佳阈值 ,最后在真实红外人体图像上与其他方法进行了对比实验。实验结果表明 ,所提出的方法不仅能得到理想的分割结果 ,而且 CPU耗时也较少 ,满足实时性处理要求。     

基于空间邻域加权的模糊C-均值聚类及其应用研究*

针对模糊C-均值聚类法用于图像聚类时仅利用了像素的灰度信息,而忽视空间位置信息,导致在噪声区域和边界处有误分类现象,提出一种新的基于空间邻域加权的模糊C-均值图像聚类法。首先,定义了一个空间邻域信息函数,该函数能够有力抑制噪声点,同时能够很好保留边界的特性;其次,设计了具有空间约束的样本邻域信息加权隶属度矩阵;最后,将该方法应用于人工合成图像和模拟MR脑图像的聚类。实验结果表明,该方法能够获得较好的聚类效果,同时具有较强的抑制噪声的能力。     

基于模糊聚类分析中布尔矩阵法的一种改进算法

为避免布尔矩阵法中当截矩阵不是等价矩阵时需要对布尔矩阵重新构造才能实现分类,引入了分类对象间相似比的概念,引进了聚类分析中的布尔矩阵法.实例证明,与传统的几种分类方法的分类结果相比,改进算法得出的分类结果比较符合实际情况,更易让人接受和理解.     

基于模糊决策的P2P流量优化

在研究优化P2P网络流量的过程中,通过对P2P网络的特殊性质的分析,确定其速度、时间、跳数I、SP数以及占用带宽比为流量优化的切入点,并引入模糊数学优化理论的思维,对这些参数进行模糊数学分析,在传统优化方法基础上通过模糊优化的方法达到对P2P网络流量进行优化的目的.     

带有传感器故障的模糊时滞系统的容错控制

针对一类连续非线性时滞系统,在状态不完全可测的情况下,研究了带有传感器故障的容错控制问题。采用T-S模型对非线性系统进行模糊建模,通过构造广义系统设计了观测器,同时估计出系统的状态与故障,进一步利用平行分布补偿算法（PDC）设计基于观测器的模糊容错控制器,给出了保证该模糊容错控制系统稳定的充分条件。仿真例子进一步验证了所提出方法的有效性。     

模糊粗糙逻辑语义及其推理

主要从粗糙集、模糊集、逻辑学等三个方面来定义模糊粗糙逻辑的概念,给出了带逻辑符号＂┑,∧,∨,→,＂的模糊粗糙逻辑的真值区间的运算。并分别从＂→,┑,∧,∨＂四个逻辑运算符研究了模糊粗糙逻辑的语义推理。     

模糊数直觉模糊集的距离

定义了一种新的模糊数直觉模糊集的距离,同时给出并证明了它的一个距离公式,并通过具体的例子进行了计算。最后将这个距离公式应用到一个实例中。该实例表明,在得不到精确数据的情况下,通过所定义的模糊数直觉模糊集的距离公式,进行模糊数估计和计算,可以对商品价格进行评估。