基于加权Karnik-Mendel算法的区间二型模糊逻辑系统降型

二型模糊逻辑系统是当前的学术研究的热点问题,而降型是该系统中非常重要的一个模块.Kamik-Mendel(KM)算法是被用来计算和完成区间二型模糊逻辑系统降型的标准算法.通过比较离散版本KM算法中求和运算和连续版本的KM(continuous version ofKM,CKM)算法中求积分运算,本文利用数值积分技术中牛顿-柯斯特求积公式将标准KM算法扩展成3种不同形式的加权KM(weighted KM,WKM)算法.而KM算法只是WKM算法中的一种特殊情况.3个计算机仿真例子用来阐述和分析WKM算法的表现,与传统的KM算法相比,WKM算法有较小的绝对误差和较快的收敛速度,给二型模糊逻辑系统设计者和应用者提供了潜在的应用价值.

基于QPSO算法优化的区间二型模糊逻辑系统预测

设计了一类区间二型模糊逻辑系统,研究基于历史数据的预测问题.在区间二型模糊逻辑系统设计中,前件、后件、输入测量区间二型模糊的主隶属函数均选择成具有不确定标准偏差的高斯型二型隶属函数.量子粒子群优化(QPSO)算法用来调整所设计的区间二型模糊逻辑系统参数.部分欧洲智能技术网络(EUNITE)的负荷竞赛数据和美国田纳西州(WTI)原油价格数据用来测试所提出的模糊逻辑系统预测方法.定义综合评价误差和作为模糊逻辑系统的预测性能指标.仿真研究表明,所提出的区间二型模糊逻辑系统预测方法在收敛性和稳定性上均优于相应的一型模糊逻辑系统.

区间二型模糊逻辑系统质心降型及加权Nie-Tan算法

降型是二型模糊逻辑系统中的核心模块。Nie-Tan (NT)算法不涉及到迭代过程,可直接得到系统输出,具有减少计算消耗的优势,而连续NT(CNT)算法在最近的研究中被证明为准确的质心降型算法。通过分析离散NT算法中求和运算和连续NT算法中的求积分运算,利用数值积分技术中牛顿-柯斯特求积公式将NT算法扩展成3种不同形式的加权NT(WNT)算法。在取相同的主变量采样率的情况下,3个计算机仿真例子表明了WNT算法比NT算法有更小的绝对误差且计算速度几乎相同,这使3种不同形式的WNT算法在区间二型模糊逻辑系统的实时应用上具有潜在的可行性和有效性。

区间二型模糊逻辑系统在水位模糊控制中应用及仿真研究

模糊逻辑系统中采用区间二型模糊集合称为区间二型模糊逻辑系统。将模糊逻辑系统及模糊逻辑工具应用于模糊控制模块中能够很好的解决实际问题。本文设计区间二型模糊逻辑系统研究水位模糊控制问题,MATLAB仿真研究结果表明,所设计的区间二型模糊逻辑系统应用于水位控制是有效的。

基于区间二型模糊逻辑系统的非线性大系统模糊自适应分散控制

针对一类状态可测的非线性大系统,提出了基于二型模糊逻辑系统的模糊自适应分散控制方法。在设计中,应用二型模糊逻辑系统逼近系统中的未知函数,结合模糊自适应和非线性分散控制设计理论,给出了一种新的二型模糊自适应分散控制方法,基于李亚普诺夫函数方法证明了整个闭环系统的稳定性,而且取得很好的控制跟踪性能。仿真实例进一步验证了所提方法的有效性。

区间二型模糊逻辑系统在淋浴模糊控制中的应用及仿真

二型模糊逻辑系统中的二型模糊集能够更好地处理实际问题中的不确定性,它可以最大限度的降低不确定性对系统的影响,研究了区间二型模糊逻辑控制器在淋浴模糊控制中的应用,并应用MATLAB进行仿真,仿真结果表明,所设计的区间二型模糊逻辑系统应用于淋浴模糊控制系统是有效的,与一型模糊逻辑系统比较,取得了更好的控制效果。

区间二型模糊逻辑系统非单点模糊化研究

针对传统模糊逻辑系统在描述事物的不确定性方面存在的缺陷,研究了区间二型模糊逻辑系统,详细讨论了区间二型模糊逻辑系统的模糊推理过程.以高斯-高斯函数为例,说明了在非单点模糊化的情况下,输出规则隶属度的计算方法,为区间二型模糊逻辑系统的建立奠定基础。

基于区间二型模糊逻辑系统的非线性大系统模糊自适应输出反馈分散控制

针对一类状态不可测的非线性大系统,首先设计一种误差观测器,然后设计一种自适应输出反馈模糊控制器。在设计中,应用二型模糊逻辑系统逼近系统中的未知函数,结合模糊自适应和非线性分散控制设计理论,给出了一种新的二型模糊自适应分散控制方法,基于李亚普诺夫函数方法证明了整个闭环系统的稳定性,而且取得很好的控制跟踪性能。仿真实例进一步验证了所提方法的有效性。

离散时间区间二型模糊不确定奇异时滞系统的耗散性分析

研究了一类具有时变时滞的离散时间区间二型模糊不确定奇异系统的耗散性问题。首先,考虑到隶属度函数的不确定性,利用区间二型模糊系统模型对非线性奇异系统进行建模;其次,基于Lyapunov稳定性理论,利用Jensen不等式方法处理二重差分求和项,得到了保守性较小的离散时间区间二型模糊奇异时滞系统的耗散性的充分条件,并将这一条件进一步推广到离散时间区间二型模糊不确定奇异时滞系统;最后,通过数值仿真算例验证了所得结果的有效性和正确性。

基于改进反向搜索算法的区间二型模糊逻辑系统

二型模糊逻辑系统是当前为学术界热点研究问题。本文介绍了区间二型模糊集相关理论,结合求解区间二型模糊集质心的改进反向搜索(EODS)算法,讨论了区间二型模糊逻辑系统的模糊推理,质心降型和解模糊化等模块。用两个计算机仿真例子来阐述和分析EODS算法的表现,与最常用的Karnik-Mendel(KM)算法相比,EODS算法在计算系统输出值时在不损失计算精度的条件下具有更快的计算速度,给二型模糊逻辑系统设计者和应用者提供了潜在的价值。

基于二分搜索改进Karnik-Mendel算法的区间二型模糊逻辑系统

作为一种新兴技术,区间二型模糊逻辑系统受到当前学术界广泛关注。本文基于求解区间二型模糊集质心的二分搜索改进Karnik-Mendel(Binary-Search enhanced Karnik-Mendel,BEKM)算法,讨论了区间二型模糊逻辑系统的模糊推理,质心降型和解模糊化等模块。计算机仿真实验阐述和分析了BEKM算法在计算系统解模糊化输出时的表现,与EKM算法相比,BEKM算法有更高的计算效率,给二型模糊逻辑系统设计及应用提供了潜在的价值。

基于区间二型模糊PID的四旋翼无人机姿态控制

针对传统PID控制与一型模糊控制在四旋翼无人机姿态控制中响应速度慢、超调量大等问题,提出了一种区间二型模糊控制与传统PID控制相结合的控制算法。首先,在一型模糊系统的基础上对系统的单值前件和后件进一步模糊化形成区间前件和后件,更适于处理模糊信息。其次,利用具有停止条件的改进迭代算法(enhanced iterative algorithm with stop condition,EIASC)进行降型过程中开关点的计算,减少了计算时间,并将求解出的参数变化量作为初始PID控制参数值的补偿。最后,在建立的四旋翼无人机动力学模型上对所提算法进行仿真验证,仿真结果表明,所提算法比传统PID控制算法和一型模糊PID控制算法具有更快的响应速度、更高的稳态精度和更小的超调量。

前级可变车载充电机双闭环区间二型模糊控制研究

现有车载充电机拓扑结构无法兼顾单相和三相交流电,控制策略难以实现宽范围电压的动态调节和高精度、低抖动的输出。针对上述问题,提出一种双闭环区间二型模糊控制的前级可变车载充电机。在图腾柱功率因数校正电路结构上,增加第三桥臂和对应的控制开关,设计出前级可变电路;选用LLC谐振电路作为车载充电机的后级电路。基于此拓扑,提出区间二型模糊电压外环和区间二型模糊电流内环的双闭环控制策略。经仿真分析验证了所提拓扑结构能够兼容两种规格交流电的可行性。同时,所提控制策略的系统输出与电压外环电流内环的双闭环PID和一型模糊双闭环PID相比,有了明显改善。

二氧化氮浓度时空预测:一种区间二型直觉模糊神经网络方法

空气中二氧化氮浓度的高低对环境保护和公共健康具有重要影响。目前二氧化氮浓度预测方法在表征时空关联性方面存在不足。鉴于此,提出了新的使用区间二型直觉模糊神经网络时空预测二氧化氮浓度的方法。首先,阐述了该区间二型直觉模糊神经网络框架,引入可变系数加权其隶属部分和非隶属部分的输出,并采用随机向量泛函链接神经网络作为规则后件;然后,为确定网络结构和参数,采用分层聚类算法得到模糊规则库,并通过最小二乘法优化网络后件的输出权值;最后,使用2018年1月至3月采集的北京市二氧化氮浓度真实数据进行数值验证。实验结果表明,与现有方法相比,该方法在短期和长期时空预测方面均取得了较高的预测精度和效率。

区间二型模糊行为决策方法及其在商务智能推荐中的应用

构建了基于改进TOPSIS方法和改进X-EIASC降型算法的区间二型模糊行为决策方法,搭建电商平台手机品牌推荐系统以评价该方法的使用效果。结果显示,给各大类消费人群推荐的TOP3品牌几乎与计算前的逻辑推理方案完全一致,且推荐的TOP3品牌C值大部分大于0.5。算例结果表明,改进的区间二型模糊行为决策方法在商务智能推荐领域有一定应用价值。

基于区间二型单点Mamdani模糊逻辑系统的Mackey-Glass时间序列预测

介绍了Mackey-Glass混沌系统模型及系统在混沌状态下的状态变量时间序列。然后设计基于Back-propagation(BP)算法调节参数的区间二型单点Mamdani模糊逻辑系统,用设计的系统对混沌状态下的状态变量时间序列进行预测。预测性能指标和仿真结果表明,区间二型单点Mamdani模糊逻辑系统优于单点一型Mamdani模糊逻辑系统,所设计的区间二型单点Mamdani模糊逻辑系统对混沌状态下Mackey-Glass时间序列预测是有效的和可行的。

基于区间二型离散模糊数的多粒度群决策方法

针对多粒度离散模糊语言决策信息在转化和聚合过程中容易缺失语言决策数据的问题,提出一种基于区间二型离散模糊数的多粒度群决策方法。首先定义区间二型离散模糊数,讨论其运算法则和相关性质,并且给出其离散加权平均聚合函数。其次,提出I-离散关联和补全映射,利用区间对缺失的语言决策数据进行补全,使一个基于低粒度语言术语集的离散模糊数转化为一个包含原始评价信息并且基于更高粒度语言术语集的区间二型离散模糊数。最后,提出一种基于区间二型离散模糊数的群决策方法,解决市场投资选择问题,并通过实例分析验证该方法的可行性和准确性。

区间二型TSK模糊逻辑系统的混合学习算法的研究

基于A1-C1型区间二型TSK模糊逻辑系统的设计算法展开研究,将模糊聚类、神经网络、模糊逻辑系统相结合设计系统,首先应用模糊K均值聚类方法筛选规则,其次将模糊逻辑系统融入神经网络中设计6层模糊神经网络系统,最后通过合并最小二乘法和BP算法来调节系统前后件参数,使系统取得更好的性能。

基于区间二型模糊逻辑系统的煤层气产量预测

煤层气井产气量的高低受地质、构造、储层、压裂工艺、排采制度等一系列复杂因素的影响.基于不确定性问题是构造、储层等参数所固有的,提出预测煤层气产量二型模糊逻辑系统方法.基于韩城示范区的历史数据,采用定性分析与定量评价(综合模糊聚类和灰色关联度)相结合的方法确定了模糊逻辑系统输入输出参数.应用二型模糊逻辑系统方法对韩城煤矿的煤层气井进行了产量预测,预测结果表明该方法具有较高的精度,能满足煤层气井产量变化情况.

面向后件集的模糊推理机制:用于区间型type-2模糊逻辑系统

目前,大多数模糊推理都是利用t–范数和t–余范数或其改进形式对连接词进行建模,这些模型不能将模糊规则中前件集与后件集之间的相关性信息引入到模糊推理过程,这会丢失蕴含在规则中的一些信息甚至导致推理结果与实际经验严重不符.为解决此问题,本文首先引入模糊集合面向对象变换的概念,并将其推广,建立了合成type-2模糊集合模型.基于此模型,针对区间型type-2模糊逻辑系统,提出一种面向后件集的模糊推理机制,该机制能将前件集与后件集的相关性信息(包括清晰数和模糊数两种情形)引入到模糊推理过程.仿真结果表明,该方法能捕获到模糊规则中更多的不确定性信息,并为模糊逻辑系统的设计提供更大的自由度.