基于模糊变换的模糊系统和模糊推理建模法

首先针对双输入单输出模糊系统提出了一种模糊变换方法,指出这种模糊变换不仅与单输入和单输出模糊系统有密切的联系,而且利用这种模糊变换构造的模糊系统具有很好的泛逼近性.然后将这种模糊变换应用到模糊推理建模法中,导出了所研究的模糊系统的微分方程模型和状态空间模型,从而给出了一种新的模糊推理建模法.理论分析和仿真实验均表明:利用模糊变换构造的微分方程对所研究的模糊系统具有很好的泛逼近性.     

DFL在MAS商务系统中的应用及相似度算法研究

支持多Agent商务谈判系统(Multi-AgentSystem,MAS),将动态模糊逻辑(DFL)技术应用到系统中,提出了基于DFL的MAS商务推理模型,实现了动态模糊数据的表示、处理和多个Agent的协作推理过程,并提出了一种改进的动态模糊相似度算法,最后总结了系统具有的一些优点.为解决多Agent商务谈判中的动态模糊问题找到了一条新的途径.     

模糊逻辑算法在SVC控制中的应用浅析

针对电力系统中SVC装置的应用特点,提出了一种将模糊逻辑算法应用到SVC控制算法中,然后通过实验对比三种控制算法,从而得出了一种模糊逻辑算法与PI算法相结合的新型改进算法。该算法初步解决了SVC装置补偿过程中在某些系统工况下出现改善电压质量与提高功率因数相矛盾的问题。     

基于PLC的线性插值模糊控制器的设计

通过对喷淋式除尘系统采用的常规模糊控制器在实际应用中存在的问题进行分析,提出一种分段线性插值的设计方法,并将该方法在模糊控制器中应用。该设计采用PLC及其常规DI/DO模块组成的模糊控制器,用STL指令实现其控制功能。最后在喷淋式除尘系统中进行应用,并和常规模糊控制器的控制效果进行比较。实验结果证明:分段线性插值模糊控制器能缩短系统调节时间,提高模糊控制器的控制精度,具有一定的实用价值。     

基于模糊神经网络智能预测模型的设计与实现

针对智能决策支持系统中经常遇到的预测类问题,根据人工神经网络和模糊逻辑系统的各自特点,设计一种模糊神经网络模型,将模糊系统用类似于神经网络的结构表示,再用相应的学习算法训练模糊系统实现模糊推理.并对此模型进行预测验证和编程实现.     

计算技术与计算机科学

0102786一种基于模糊评判的推理机及其应用[刊]/黄景德//电子技术应用.—2000,26(10).—33～34(D)根据装备故障模糊预测系统的特点。应用模糊综合评判理论.研究了一种面向故障预测问题的推理运算模型及推理控制策略。参3     

模糊逻辑器件 正迅速为消费类电子产品和工业电子产品增加智能

Neuralogix公司推出的NLX22X单芯片模糊逻辑处理器系列可在灵巧家用电器、消费类电子产品、电源和电池管理、汽车、发动机控制以及通信系统等各种不同的应用领域使用.这组新型IC是一种独立的模糊控制器(SAFC),其应用范围将和在许多消费品和工业品中使用的微控制器一样广泛.模糊逻辑是一种强有力的处理方法,它可为耐用控制系统的快速开发提供非精确输入数据及系统非线性.它可为各种不同的产品增加智能来提高其性能和特征,而所需费用十分低廉.     

基于模糊神经网络的执行器故障诊断

针对神经网络在故障诊断中的局限性,提出了一种将模糊理论与BP神经网络结合的故障诊断方法,使其应用到执行器故障诊断中.通过和BP神经网络学习算法对执行器故障诊断的结果比较来证明模糊神经网络算法的优越性.首先介绍执行器常见故障;其次对故障征兆进行模糊化预处理,获得了神经网络训练样本,最后应用Matlab软件进行了系统仿真.仿真结果表明:该方法收敛速度快、诊断精度高、自适应性强,能够有效地诊断执行器故障.     

一种T-S模糊模型的聚类分析与辨识方法

传统的模糊聚类分析方法分两个步骤,首先使用目标函数进行模糊生成,然后应用聚类有效性函数决定聚类的最佳数目。针对模糊形成和有效性验证函数的内在不同所导致的聚类不准确性,应用一种新的基于双目标模糊聚类分析（BOFCM）的聚类方法。同时将基于三角形隶属函数的T-S模糊系统应用于非线性系统辨识中,该方法可以很方便地确定输入空间的划分及隶属函数的形状,减少了计算量。将以上方法应用于一个二阶系统辨识分析,证实了该方法的有效性。     

一类非线性互联系统的H∞模型参考跟踪分散输出反馈模糊控制

本文对一类不确定状态不可测非线性互联系统,给出了一种基于观测器的H_∞模型参考跟踪分散输出反馈模糊控制方法.设计中,首先采用模糊不确定T-S模型对非线性互联系统进行模糊建模,在此基础上,给出模糊分散观测器的H_∞设计和基于观测器的模型参考跟踪分散模糊控制的设计.应用李亚普诺夫和线性矩阵不等式方法给出了模糊分散系统稳定的充分条件.仿真结果进一步验证了所提出的模糊分散控制方法的有效性.     

火灾探测模糊神经网络的层次结构

应用多层次前馈网络构造模糊变量隶属度函数和模糊推理控制模型，使神经网络不再表现为黑箱式映射，其所有节点和参数都具有模糊系统等价意义。将模糊规则与隶属度函数用神经网络表现出来。利用神经网络的自学习特性，实现隶属度函数和模糊规则的自动提取，可优化调整隶属度函数，同时模糊系统也弥补了神经网络运算速度慢的缺点。     

基于模糊神经网络系统的智能小车避障

智能小车把超声波传感器和红外传感器相结合来感知外界环境的信息,并按照一定的规则来调整小车的方位角和速度,实现智能小车的自主导航和避障。模糊神经网络作为人工智能的分支,兼具模糊逻辑系统和神经网络各自的优点,具有表达和处理确定的信息、模糊信息的能力和良好的学习能力等特点。把模糊逻辑系统和神经网络结合起来,运用到智能小车避障的自适应控制中,并且使用一种多层前馈型神经网络即BP神经网络在模糊神经系统中解决神经网络的权系数优化问题。     

基于PLC的模糊神经网络控制策略的应用

研究了模糊控制与神经网络两者相结合构成的模糊神经网络控制策略,实现了模糊神经网络控制算法在PLC中的软件编程,它不依赖于被控对象精确的数学模型,将模糊神经网络控制器应用于温度控制系统中,获得了良好的控制效果。     

模糊神经网络在客户信用评级中的应用研究

应用模糊理论的解释能力及神经网络自组织、自学习、自适应等的优点组建模糊神经网络模型，用于商业银行企业客户的信用风险评级，在组织网络时采用结构替代型神经网络，很好地将模糊系统与神经网络融合到一起，并产生模糊规则，训练结果表明系统误差小。     

基于模糊神经网络的石英加速度计的温度控制

提出了基于模糊神经网络的石英加速度计的温度控制系统.该系统包括模糊神经网络的温度控制软件设计和基于数字信号处理器和可编程逻辑器件(DSP+ FPGA)硬件开发平台的电路设计.模糊神经网络的反向学习过程采用离线学习方法在matlab7.0中进行;根据所设置的样本点对网络参数进行训练,然后把参数训练好的模糊控制程序写入温度控制单元DSP6713中,实现系统的温度控制.实验结果表明,该系统具有响应速度快,稳定性好,控制精度高等优点,其温度控制精度达到0.2℃,满足系统的实际应用要求.     

智能控制的模糊神经网络技术的研究现状与前景展望

本文从模糊系统与神经网络作为逢应用模型无关估计器时智能特性的研究、模糊控制器的神经网络实现技术及神经网络学习的模糊视网络技术等方面，详细地介绍了目前关于智能控制的模糊神经网络技术的研究现状，同时亦融入了作者关于此课题的一些思想，并对模糊神经网络的研究趋势进行了简单预测。     

基于模糊神经网络的声母识别

模板匹配法技术是汉语声母识别中较为成功的算法,但它的缺陷影响了其恢复错误、改善识别性能。神经网络(NN)和模糊系统的结合,保留了双方的优点,充分利用了模糊神经网良好的容错性能、计算性能、分类性能和决策性能。本文重点研究了两种基于模糊神经网的声母识别方案,通过对其结构、识别率和特点的分析,可看出模糊神经网的声母识别性能明显优于模板匹配法,是更适于语音识别的网络。     

基于模糊神经网络的SZ绞合成缆机现场总线控制系统

在对SZ绞合成缆机设备组成简介的基础上,设计了基于模糊神经网络的SZ绞合成缆机现场总线控制系统.该控制系统采用三层网络结构即管理层、控制层和设备层来完成对SZ绞合成缆机的控制.对光纤放线装置的控制采用模糊神经网络控制算法,较好地适应了负荷和外部扰动的变化,获得了满意的控制质量.系统采用WinCC工控软件实现复杂友好的图形界面,用Matlab完成模糊神经网络控制算法的计算任务.该系统已运行一年多,效益良好.     

同步电动机智能励磁调节器的仿真研究

针对同步电动机励磁系统的非线性等特点,提出智能励磁调节器。文章对模糊控制和神经网络控制以及两者的结合进行了分析研究,提出神经网络模糊控制器,并进行了带参数自调整的神经网络模糊控制器的设计。最后对理论进行了对比仿真验证,证明了其优越性。