模糊-概率交互作用的数据关联算法

基于估计理论和模糊系统理论,提出了一种模糊逻辑和概率交互和作用的数据关联算法,以解决密集杂波干扰环境中跟踪机动目标的数据关联问题。模糊关联度和关联概率共同组成了各有效回波的加权系数,弥补了概率数据关联滤波方法（ＰＤＡＦ）的不足,提高了杂波环境中机动目标的跟踪性能。     

加权Dempster证据组合算法

讨论了Ｄ－Ｓ证据理论和Ｄｅｍ ｐｓｔｅｒ证据组合规则,通过对Ｄ．Ｄｕｂｏｉｓ和Ｈ．Ｐｒａｄｅ 给出的基于一致性因子的集合加权“与”运算算子的分析,提出了一种针对优先级别存在差异的证据信息的加权Ｄｅｍ ｐｓｔｅｒ证据组合规则．加权Ｄｅｍ ｐｓｔｅｒ证据组合规则提供了一种重要性、可靠性或优先级别不等的相互冲突或部分冲突的两组证据信息的组合算法．进一步分析了两种证据组合算法的性能．     

模糊控制系统的数学表达、学习及应用

讨论了模糊控制系统的数学表达和基于单值模糊产生器,乘积推理规则,面积重心法模糊消除器及中心平均模糊消除器的模糊控制系统的学习算法,并给出了应用实例。     

模糊集合距离的一种度量方法及其在规则内插中的应用

基于对模糊集基本特性的分析，提出了一种模糊集合的距离度量方法，与传统方法不同的是它不但与模糊集的质心有关，而且与模糊集的基数有关；其次讨论了如何基于这种距离的定义来实现模糊控制，并指出基于这种方法实现的模糊控制器可以逼近任意连续函数。其优越之处也在于它能有效处理规则不完备时常规模糊控制器所面临的问题。     

小波变换在时变信号处理中的应用

概述小波变换的基本原理及特性，时变信号的时频特征等，讲座将小波变换应用于时变信号处理的基本方法，最后给出利用小波变处理变信号的实例。     

模糊集合距离的一种度量方法及其在规则内插中的应用

基于对模糊集基本特性的分析,提出了一种模糊集合的距离度量方法,与传统方法不同的是它不但与模糊集的质心有关,而且与模糊集的基数有关;其次讨论了如何基于这种距离的定义来实现模糊控制,并指出基于这种方法实现的模糊控制器可以逼近任意连续函数。其优越之处也在于它能有效处理规则不完备时常规模糊控制器所面临的问题。     

基于小波分析的试验数据处理

根据小波分析的多尺度分解理论，结合测试数据误差产生的频率分布特性，提出了基于波波分析的试验数据的处理方法，并给出了这一方法的实际算例。     

基于局部线性度量的模糊建模

提出了一种高木-关野模糊逻辑系统的学习算法,该算法的核心是基于数据样本局部线性度量的聚类,它可以有效地确定规则数以及相应模糊逻辑系统的参数初值.通过对系统的参数进行优化,可以很好的描述输入输出变量间的关系.仿真实验说明了该方法的优越性.     

基于证据理论的模式识别算法

讨论了基于Ｄ－Ｓ证据理论的模式识别算法,它是一种基于近似推理的算法,相比于其他模式识别算法,它具有算法简单有效,可以更好地利用人们的经验知识进行模式识别,最后以手写体符号的在线为例,说明了该算法的有效性。