一种复杂模糊系统生成方法

生成模糊系统传统方法的工作量往往随输入变量数的增长而爆炸性地增加，用于抽取模糊规则的神经网络的规模迅速地增加且能量的极小值点也迅速地增多。针对这一问题，本文发展了一种新的模糊系统生成方法：将复杂系统的模糊输入、输出关系分解成简单的模糊输入、输出关系叠加，采用了一种新的网络优化的方法──基于浮点编码的遗传算法（Floatcodingbasedgeneticalgorithm，FGA）来生成该系统．FGA克服了BP算法的网络麻痹、收敛于能量局域最小点、阈值函数连续可导性限制等缺点；同时也解决了一般遗传算法不符合于生物演化的规律，限定搜索范围等问题。FGA实现了在实数空间中不同尺度上的同时公平的搜索。由于化繁为简的策略以及FGA的采用，生成系统的工作量并不随系统的输入变量数的增长而剧增，也不会出现网络收敛于能量局域最小点的情况。因此本方法可以用以产生实用的复杂多输入模糊系统。

CF－350频谱分析仪与微机联机信号处理

本文通过对ＣＦ－３５０频谱分析仪及微型计算机各自特点的分析，探索并研究总结出一种利用两者各自的优势联合进行信号处理及数据管理的方法，并在此基础上借助于ＪＴ－Ｗｉｎｄｏｗ窗口界面设计完成了一套联机信号处理系统。