基于D-S推理的模糊模式识别方法

针对战场环境下数据融合系统的ESM设备获得的辐射源信息在时间上的冗余性,提出了一种基于D-S证据推理的模糊模式识别方法。该方法通过对观测样本信任度(模糊隶属度)的重新分配,有效地解决了辐射源信息不确定性问题,提高了辐射源的正确识别率。最后通过单一的模糊识别和D-S证据组合的模糊识别两种方法的仿真对比实验验证了后者的有效性。     

一类非线性系统的自适应模糊滑模控制

针对一类非线性系统的控制,把模糊自适应和滑模控制相结合,设计了一种新型的全局滑模控制器,以全局模糊滑模面为滑模控制器的输入,通过模糊推理处理了非线性和减少了抖振,基于Lyapunov函数的稳定性分析,求出模糊控制规则的自适应律,构成一个全局模糊控制器,有效解决了传统滑模控制中,需要确定参数摄动和外部干扰上确界的问题,同时削弱了系统得抖振,仿真结果显示了该方法的有效性。     

一种基于D-S证据理论的控制器设计方法

采用单一传感器的单输入单输出回路控制器在工业控制领域应用非常广泛。由于单一传感器难以准确反映被测量的变化 ,故控制效果往往不能满足要求。采用多个传感器对被控量进行检测 ,必须解决不确定信息的融合问题。提出了一种采用Dempster Shafer证据理论的融合算法的控制器设计方法 ,并提出采用模糊控制方法构造基本概率赋值函数。最后将这种控制器应用于水厂加矾控制系统中     

基于D-S融合证据的决策新方法

针对现有基于D-S融合信息进行决策存在的问题,提出一种基于不确定融合证据的决策方法.该方法结合基元属性和非基元属性进行决策.首先给出了对候选决策集进行精简的原则,建立了焦元属性对目标决策属性的属性层面支持度以及证据层面支持度计算模型;然后对决策属性的决策向量、决策矩阵、理想状态向量进行定义,给出决策属性总体支持度的计算方法;最后对多源目标识别融合结果进行决策分析.结果证明了该方法的合理性与有效性,它同时具有对高冲突证据融合结果与低冲突证据融合结果的决策能力.     

基于D-S证据推理的项目投资综合决策模型与应用

针对投资决策系统的不确信因素，阐述提取指标体系不确信度的五种方法；并基于D-S证据推理建立投资项目决策模型，最后以实例作对比研究验证该模型在不确信投资决策系统中应用的有效性和实用性。     

一类非线性系统的自适应模糊滑模定位控制

针对一类由多子系统组成的,具有建模误差和未知不确定性的多变量非线性系统,提出了一种自适应鲁棒定位控制方案。分别在系统数学模型已知或未知的情形下,通过对不确定性的未知范数界描述,基于Lyapunov理论和Barbalat引理,给出了滑模鲁棒控制器的综合设计方法及其自适应控制律,保证整个闭环误差系统的稳定。该方法减少了对系统模型精确度的依赖,避免了传统方法对不确定性的人为预估行为。最后,通过船舶动力定位系统的控制仿真表明了本方法的有效性。     

证据冲突下D-S融合算法的改进

针对D-S证据理论在处理高冲突证据时会出现悖论这一情况,在D-S理论框架下,给出冲突程度的判别方法,并提出一种改进的相对加权融合算法.该算法根据证据距离来确定证据的相互支持度,并以证据支持度矩阵模最大特征值对应的特征向量为证据的权重向量,并求得各证据的相对折扣因子,对各证据信息进行折扣处理后用D-S规则融合,消除了信息冲突环境下D-S合成法则悖论.为验证改进算法的有效性,给出了仿真分析,验证了该算法在证据冲突的情况下能有效地减小冲突对组合结果的影响,降低了决策风险.     

基于D-S证据理论的红外小目标融合检测方法

将红外图像中的小目标检测视为基于多图像特征的像素分类问题,提出了一种基于D-S证据理论的红外小目标融合检测方法。该算法首先提取双色红外成像系统中各传感器图像的图像特征,采用D-S证据理论中的基本概率分配函数对传感器图像中的像素进行基于多图像特征的分类,得到各传感器的目标检测基本可信度图;然后应用正交和规则复合来自各传感器的目标检测判决证据,获得整个系统的目标检测基本可信度图;最后根据决策规则输出最终目标检测结果。实验结果显示,该算法能在较大程度上降低目标检测过程中的不确定性,提高了系统的检测性能。     

基于模糊逻辑和D-S证据理论的一种态势估计方法

战场态势分析是指挥决策的基础 ,如何进行合理的态势估计是C4ISR数据融合系统中的一个重要环节。分析了态势估计问题的本质特征和推理模式 ,提出了一种基于模糊逻辑和D -S证据理论的综合推理方法 ,并构造了一个对战场态势进行分析、推理和预测的求解模型。该模型能够通过融合推理得到态势假设和事件之间的潜在关系 ,为决策提供依据。     

基于高增益观测器的非线性系统自适应模糊滑模控制

针对一类有界的不确定非线性系统,基于高增益观测器并结合自适应模糊逻辑系统和滑模控制,提出了一种基于高增益观测器的自适应模糊滑模控制方案。该方案不需要系统状态可测的条件,而是通过设计高增益观测器来估计系统的状态并能保证观测误差一致最终有界。基于李亚普诺夫函数方法,给出了自适应模糊滑模控制律以及在线调节的参数自适应律。所提出的控制方案不但能使闭环系统稳定,而且保证了跟踪误差的一致最终有界性。仿真结果进一步验证了该控制方案的实用性和有效性。     

一种D-S证据推理的改进方法

D-S证据理论是多传感器信息融合常用的算法,但它无法解决证据的可信度问题。本文根据传感器的局部决策先算出局部决策值,构造整个系统的支持矩阵,然后求这个支持矩阵的特征向量,以此作为各个传感器的可信度。这个可信度就可以作为各个传感器的权值,以此修正D-S证据的融合算法。最后,给出了一个对比仿真实验,证明此算法的在处理错误或大偏差证据的有效性。     

一种基于D-S证据理论的红外小目标融合识别方法

为了提高低信噪比弱小目标识别的可信度 ,提出了一种基于D S证据合成理论的多传感器信息融合识别方法。并使用该方法对来自多个红外成像传感器的实际图像进行了信息融合仿真处理。仿真结果证明 ,该方法对低信噪比条件下的红外弱小目标具有良好的识别效果     

基于自适应模糊滑模控制的主动队列管理算法

针对TCP这样大型复杂的网络系统的拥塞问题,考虑系统中存在的不确定因素是未知非线性的情况,设计了一种采用自适应模糊滑模控制理论的主动队列管理算法。该算法基于网络模型的特殊性,构造了Lyapunov-Krasovskill函数,设计了滑动模面,并基于线性矩阵不等式的方法给出该系统鲁棒渐近稳定的充分条件,所设计的自适应模糊控制律能够使系统的状态轨迹在有限时间内到达滑动模面。仿真结果表明,该算法在网络条件变化的情况下,能实现准确的跟踪目标队列长度,避免网络拥塞的发生。     

基于改进D-S的汽轮机组集成故障诊断研究

在分析与比较多个D-S合成规则的基础上,结合汽轮机组故障的特点,提出了一种基于改进D-S证据理论的集成故障诊断方法。该方法利用改进的D-S理论来表示和处理不确定的、模糊的信息,利用灰色理论和GRNN（广义回归神经网络）网络来处理证据理论中的基本概率分配问题,充分发挥灰色理论和GRNN的优点,提高故障诊断率。仿真结果表明,所提曲的集成故障诊断方法能有效地诊断汽轮机纽的故障,决策合理,可信度高,且能避免误诊现象,具有庭好的应用前景。     

直接力导弹的模型参考自适应滑模控制器设计

针对导弹直接力/气动力复合控制的特点,提出了一种基于参考模型的自适应滑模控制方案.该设计方法针对系统所存在的不确定性,在滑模控制中引入了自适应参数调节律和模糊控制规则,采用自适应律逼近模型摄动和外界干扰的上界,采用模糊调节律有效减弱了一般变结构控制系统的抖颤问题,既进一步增强了系统的鲁棒性,又提高了自适应参数收敛过程中的跟踪精度.仿真结果表明,所提出的控制方案对机动指令具有较好的跟踪效果,适用于直接力/气动力复合控制导弹的控制系统设计.     

基于模糊干扰观测器的自适应反演滑模控制研究

摩擦等外界干扰,系统不确定性信息及参数变化对飞行仿真转台的运行造成不利影响。针对该问题,提出基于模糊干扰观测器（Fdo）的自适应反演滑模控制方案（ABSMC）,在对外界干扰和不确定信息进行补偿的基础上,从稳定性出发,对不确定上界进行自适应估计,并逐步反推出控制器。通过对某型仿真转台进行仿真,得知该方案与普通滑模控制（SMC）方案相比,具有更高的跟踪精度,并极大的提高了对外界干扰,系统不确定信息和参数变化的鲁棒性。     

非线性系统的自适应控制仿真研究

本文以本溪合金厂电解铜箔车间电流密度为控制对象,对系统中造成产品浪费的死区和齿隙两个非线性环节进行线性化处理,并采用自校正调节器控制,使系统的稳态误差缩小到1％左右,动态性能指标也满足一定要求。