T-S模糊离散多时滞系统的H∞控制

提出了一种新型非二次型Lyapunov函数, 在非并行分布补偿控制策略框架下, 研究了一类基于T-S模糊模型的离散多时滞系统的H∞控制. 通过引入一个矩阵变换, 所得控制律均以线性矩阵不等式的形式给出. 现有的并行分布补偿控制律可视作该新方法在某些条件下的特例. 仿真算例显示, 该函数方法保守性较低, 系统控制性能良好.     

基于模糊自适应免疫算法的非线性系统模型参数估计

复杂生产工艺中非线性系统的模型参数估计是系统建模优化问题中的难点, 为避免优化算法过早收敛于错误的参数估计值, 根据生物免疫机理和模糊逻辑原理提出了一种新颖的模糊自适应免疫算法, 该算法采用混沌超变异操作增强算法搜索能力, 并用免疫网络调节策略保持抗体群的多样性, 同时采用模糊逻辑调节算法参数以提高算法的自适应能力. 函数优化仿真结果表明其具有较好的收敛性能, 并能够克服早收敛问题. 最后将其成功应用于重油热解非线性模型参数估计中, 验证了该算法解决实际建模问题的可行性和有效性.     

模糊控制器输出值不变的两个充分条件

模糊控制器通常由模糊化、模糊推理以及清晰化三部分构成, 而模糊推理决定了一个由输入论域到输出论域的模糊映射. 当模糊映射为常值映射时, 任意选择模糊化和去模糊化方式, 模糊控制器的输出值不因输入信号变化而改变. 本文给出了模糊映射为常值映射的两个充分条件, 并将结论从单入单出模糊系统推广到多入单出模糊系统.     

一类多输入级联非线性切换系统的全局镇定

研究一类带有部分线性系统的多输入级联非线性切换系统的全局镇定问题. 首先, 给出保证线性部分有一致规范型的充分条件. 其次, 利用一致规范型及其零动态的共同二次Lyapunov函数设计状态反馈使得线性部分在任意切换律下镇定. 最后, 通过构造共同Lyapunov函数能实现闭环系统在任意切换律下的全局渐近稳定性.     

系数为对称梯形模糊数的模糊线性规划

针对模糊系数的线性规划, 提出了一种系数为对称梯形模糊数的线性规划的方法, 同时得出一些定理、命题以及相应的算法, 并通过实例验证了该方法的有效性. 该方法与常规方法的不同之处在于无须将模糊线性规划转化为经典线性规划就能得到满意的模糊优化解, 因此提出的方法所取得的规划结果更加满足决策者的需要.     

肿瘤热疗中温控系统的建模与仿真

热疗是近几年出现的一种治疗肿瘤的新方法,针对热疗温度控制对象的纯滞后特性,在具有一阶惯性环节的Smith预估器的基础上,结合模糊PID控制与模糊自适应Smith预估控制,提出了一种模糊Smith智能控制方法。在生物热传递方程的基础上,建立了典型的热疗数学模型。通过对此模型的仿真研究表明：模糊Smith智能控制方法改善了控制性能,使温度控制系统的鲁棒性和抗干扰性得到了显著提高。     

基于表情相似性的人脸表情流形

在图嵌入(graph embedding)的框架下提出一种根据表情相似度构建邻接权重图的方法来学习人脸表情子空间.数据集中人脸图像的表情以半监督-学习的方式来估计,人脸图像之间的表情相似性由表情模糊隶属度矢量之间的内积来度量,与个体、光照、姿态等人脸差异无关.在得到的子空间内,相似表情的人脸图像位于流形上的邻近位置,表情数据在子空间内按语义的分布很好地揭示了表情模糊、演变的特性.在Cohn-Kanade人脸表情数据库和实验室自行采集的人脸表情数据集上的实验结果说明了该方法的有效性.因此,该方法可以很好地应用于各种基于人脸表情识别的人机交互中.     

基于幂均算子的区间型多属性决策方法

针对决策矩阵元素为区间数的不确定多属性决策问题,提出一种新的决策方法．定义了区间数幂均算子和区间数的相似度,利用一致度矩阵获得每个属性与其他属性的相对一致度．通过区间数幂均算子集成得到方案的综合属性值,进而给出了方案的排序结果．该方法不需要求解属性的权重．应用实例表明了所提出方法的有效性和实用性．     

基于区间直觉模糊集的多准则决策方法

研究基于区间直觉模糊集的多准则决策方法.首先定义了区间直觉模糊点算子,并讨论了其性质;然后对区间直觉模糊集定义了一系列得分函数,并给出两种基于区间直觉模糊集的多准则决策方法.将该方法应用于区间直觉模糊集多准则决策问题,所得结果推广了有关直觉模糊集的相关结果.     

基于期望值的灰色随机多准则决策方法

定义了离散型灰色随机变量及其期望值和标准差.针对准则权重已知而方案的准则值为灰色随机变量的多准则问题,提出一种灰色随机多准则决策方法.该方法通过求得各方案在各准则下评价值的期望值和标准差,得到标准期望值决策矩阵;利用各准则权重和规范化矩阵计算出各方案的综合评价区间,采用区间灰数可能度的方法构建方案综合评价区间的评判矩阵,进而得到各方案的排序.最后通过算例表明了该方法的可行性和有效性.