3D 刚体摆的倒立平衡点附近具有不稳定的流形, 针对倒立平衡位置的姿态稳定性问题, 建立T-S 模糊模型, 并采用并行分布补偿(PDC) 法和线性矩阵不等式(LMI) 法探讨了闭环T-S 模糊控制系统的稳定性. 仿真实验表明, T-S 模糊控制对3D 刚体摆倒立平衡位置处的姿态控制是可行和有效的.
相似文献与传统的在欧氏空间建立系统动力学模型不同, 基于运动模式的建模是在模式运动空间中刻画系统的动力学特性. 首先, 提出一种基于粒子群优化和四叉树空间划分的多维模式运动空间的构建方法, 为了定量描述多维模式的运动, 采用多维区间数度量多维模式类别变量; 然后, 定义一种多维区间T-S 模糊模型, 并以此构建多维运动模式的预测模型; 最后, 以烧结生产过程的实际数据为例, 验证了所提出预测模型的有效性.
相似文献针对模糊神经网络结构设计问题及模糊集在语言描述上存在的不足, 提出一种基于扩展的卡尔曼滤波(EKF)的自组织T-S 模糊Elman 网络, 并推导了网络训练算法. 分别采用递归最小二乘法和EKF 对线性参数和非线性参数进行更新; 基于模糊规则生成准则和误差下降率修剪策略实现了模糊规则的增删减. 最后通过系统辨识和污水处理建模实验, 表明了该算法在保证网络精度和泛化能力的同时, 可以有效地简化网络结构.
相似文献基于像素模糊?? 均值算法(FCM) 及其改进算法难以解决高分辨率遥感影像中地物目标光谱测度相似性减弱和几何噪声增大带来的分割难题, 提出一种基于区域的FCM算法. 该方法利用Voronoi 几何划分将影像域划分为子区域, 并用子区域拟合地物目标的几何形状. 在此基础上, 定义区域FCM目标函数, 通过迭代最小化该目标函数实现高分辨率遥感影像分割. 实验结果表明, 与基于像素的FCM和增强FCM方法相比, 所提出方法可以更加精确地实现高分辨率遥感影像分割.
相似文献针对多视角聚类任务如何更好地实现视角间的合作之挑战, 提出一种新的视角融合策略. 该策略首先为每个视角设置一个划分, 然后通过自适应学习获取一个融合权重矩阵对每个视角的划分进行自适应融合, 最终利用视角集成方法得到全局划分结果. 将上述策略应用到经典的FCM(Fuzzy ??-means) 模糊聚类框架, 提出相应的多视角模糊聚类算法. 在模拟数据集和UCI 数据集上的实验结果均显示, 所提出的算法较几种相关聚类算法在应对多视角聚类任务时具有更好的适应性和更好的聚类性能.
相似文献针对粗糙模糊聚类算法对初值敏感、易陷入局部最优和聚类性能依赖阈值选择等问题, 提出一种混合蛙跳与阴影集优化的粗糙模糊聚类算法(SFLA-SRFCM). 通过设置自适应调节因子, 以增加混合蛙跳算法的局部搜索能力; 利用类簇上、下近似集的模糊类内紧密度和模糊类间分离度构造新的适应度函数; 采用阴影集自适应获取类簇阈值. 实验结果表明, SFLA-SRFCM 算法是有效的, 并且具有更好的聚类精度和有效性指标.
相似文献定义了语言??数及其模糊熵, 提出了基于模糊熵和证据推理的多准则决策方法, 以解决准则权系数信息不完全确定的语言??数多准则决策问题. 所提方法通过建立基于语言??数模糊熵的线性规划模型来得到准则的最优权系数, 利用证据推理算法确定方案的综合准则值, 进而得出最优方案. 最后通过实例验证了所提出方法的有效性和可行性.
相似文献针对现有算法不能有效求解卷烟配送过程中, 问题规模大并具有诸多实际约束条件限制这类实际问题, 首 先分析实际约束, 建立问题模型; 然后从模型出发设计多阶段算法, 通过地理信息的分级管理实现区域划分, 在降低 问题规模的同时消除交通障碍; 采用改进的k 均值聚类法分派线路, 将问题转化为求解小规模旅行商问题; 最后以济 南市区的卷烟配送为例, 通过与典型优化算法的比较表明了所提出多阶段算法在实际应用中的优越性.
相似文献针对决策信息为区间直觉模糊数且属性权重完全未知的多属性决策问题, 提出基于改进的区间直觉模糊熵和新得分函数的决策方法. 首先, 利用改进的区间直觉模糊熵确定属性权重; 然后, 利用区间直觉模糊加权算术平均算子集成信息, 得到各备选方案的综合属性值, 进而指出现有得分函数存在排序失效或排序不符合实际的不足, 同时给出一个新的得分函数, 并以此对方案进行排序; 最后, 通过实例表明了所提出方法的有效性.
相似文献传统模糊??-均值(FCM) 算法要求一个样本对于各个聚类的隶属度之和满足归一化条件, 从而导致算法对噪声和孤立点敏感, 对非均衡分布样本的聚类有效性降低. 针对该问题, 提出一种改进模糊隶属函数约束的FCM聚类算法, 通过放松归一化条件, 推导出新的隶属度划分公式, 并在聚类过程中不断进行隶属度修正, 从而达到消除噪声样本、提高聚类有效性的目的. 最后通过实验结果对比验证了改进算法的正确性.
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