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.

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。

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。

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。

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。

基于改进遗传算法的A2-C0型模糊逻辑系统设计及仿真

在遗传算法(Genetic Algorithm)的基础上提出一种具有变异概率更新的改进遗传算法(IGA),并用于A2-C0型(A代表规则前件,C代表规则后件)模糊逻辑系统的设计及应用。将改进遗传算法与模糊逻辑系统相结合,使用改进遗传算法对模糊逻辑系统进行规则筛选,将适应度最高的规则作为规则基,并设计模糊逻辑系统,最终设计模糊神经网络,并用改进遗传算法调整系统的参数。为了检验改进遗传算法系统是否可行,使用本设计的A2-C0型模糊逻辑系统进行锂电池股票价格的预测,并与相同BP算法构成的模糊逻辑系统预测仿真进行比较,误差结果表明,改进遗传算法系统是可行的,并且取得了更好的效果。

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。

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。

一种相关型模糊集合及其在模糊逻辑系统中的应用

基于t-范数和t-余范数的模糊推理无法将模糊规则中前件集与后件集的相关性信息引入到模糊推理过程,这在某些情况下会导致模糊推理结果与实际经验不符。针对此问题,首先引入模糊集合之间相关度的概念,使模糊概念之间彼此相关。然后,在模糊集合相互关联的环境下提出相关型模糊集合的概念,包括相关type-1、相关区间型type-2以及相关一般型type-2模糊集合,并在理论上把模糊集合的基本概念和运算性质放在相关型模糊集合的环境下进行讨论,同时定义其自身特有的一些运算。最后,对相关型模糊集合在2种模糊逻辑系统(T1 FLS和IT2 FLS)中的应用进行探索,提出面向后件集的模糊推理方法。仿真实例表明:该方法比传统的模糊推理方法能捕获到规则中更多的不确定性信息。

基于Type-2型模糊集的动态生态位模型

复杂生态系统中,由于生物进化的高度非线性,使生物更容易适应环境的变化,生物与环境的交流要求用动态的观点来描述生态位及其相关概念。本文利用T ype-2型模糊集合的“宽带”效应,给出了具有动态特性的生态位模型,并相应的给出宽度和重叠的计算公式。应用于植物的生态位宽度和重叠的计算,与已有公式结果的比较,本文提出的模型可以全面的给出了物种在每个资源状态下的情形,同时反应了物种与环境之间的互动交流。为生物系统的应用研究和理论研究提出统一的数学模型。

区间Type-2 T-S间接自适应模糊控制

本文在Type-1 T-S间接自适应模糊控制器的基础上,利用Type-2模糊系统理论,提出了区间Type-2 T-S间接自适应模糊控制器的设计方法.由于该系统的规则前件是区间Type-2模糊集合,后件为精确数,使构造的控制方法既具备Type-2模糊集处理诸多不确定性的特点,能够减少由于规则不确定对系统的影响,同时又具有T-S模糊模型后件为各输入变量的线性组合的特点,可以提高系统的建模精度,减少系统的规则数等优点.本文利用Lyapunov合成方法,研究了在所有变量一致有界的意义下,闭环系统的全局稳定性,分析了区间Type-2 T-S间接自适应模糊控制系统的收敛性,并给出了系统参数的自适应律.通过倒立摆跟踪模型进行仿真,验证其有效性和优越性.

区间Ⅱ型变论域自适应模糊逻辑控制器

在变论域自适应模糊控制方法的基础上,结合Ⅱ型模糊集较强的鲁棒性和处理不确定性问题的能力,设计了一种区间Ⅱ型变论域自适应模糊逻辑控制器.为了使控制器保持在最优状态,采用粒子群优化算法来优化隶属度函数;然后由Lyapunov方法证明了区间Ⅱ型变论域自适应模糊逻辑控制器的稳定性.对Duffing系统和1维6卷混沌系统的仿真表明,区间Ⅱ型变论域自适应模糊逻辑控制器可以很好地跟踪参考信号,较之变论域模糊逻辑控制器,其可以有效地防止抖震且控制量较小.

基于区间2-型模糊度量的粗糙K-means聚类算法

现有粗糙K-means聚类算法及系列改进、衍生算法均是从不同角度描述交叉类簇边界区域中的不确定性数据对象,却忽视类簇间规模的不均衡对聚类迭代过程及结果的影响.文中引入区间2-型模糊集的概念度量类簇的边界区域数据对象,提出基于区间2-型模糊度量的粗糙K-means聚类算法.首先根据类簇的数据分布生成边界区域样本对交叉类簇的隶属度区间,体现数据样本的空间分布信息.然后进一步考虑类簇的数据样本规模,在隶属度区间的基础上自适应地调整边界区域的样本对交叉类簇的影响系数.文中算法削弱边界区域对较小规模类簇的中心均值迭代的不利影响,提高聚类精度.在人工数据集及UCI标准数据集的测试分析验证算法的有效性.

区间二型模糊免疫PID在环己烷无催化氧化温度控制系统中的应用

环己烷无催化氧化过程具有非线性、多变量耦合、大时滞等特点,使用常规比例积分微分(PID)控制方案无法达到理想的控制性能。提出了一种区间二型模糊免疫PID控制器,其本质上是一种基于免疫PID的非线性控制器,利用区间二型模糊逻辑系统来逼近免疫反馈律中的非线性函数,以提升控制器处理和逼近复杂不确定非线性系统的能力。将所提出的控制器应用于环己烷无催化氧化温度控制系统,仿真结果表明该方法是有效的。

Matlab与C混合编程实现Type-2模糊系统

Type-2模糊系统的理论有着广泛的应用,但是Type-2模糊系统结构较Type-1模糊系统复杂,且编程实现难度和计算强度都较大。Matlab平台下,运用M语言调试算法,在实现Type-2模糊系统的基础上,利用C语言的高效性优化算法,改进程序,克服了Matlab计算瓶颈的问题。给出的Matlab+C混合编程实现Type-2模糊系统的程序,编译后可以函数的形式调用,既保留了Matlab平台处理数据的便捷性,又具有很高的执行效率。仿真结果表明该方法的有效性。

基于区间2型模糊信息的科研生态环境评价研究

在创新驱动发展的总体战略指引下,为推动重大创新成果的产出,全国各省份在科研生态环境构建方面开展了诸多的工作.为了解我国当前科研生态环境状况,以《关于优化学术环境的指导意见》以及国内外的研究成果为主线,形成了科研生态环境的评价体系,同时构建了基于区间2型模糊信息评价模型,并在我国的31个省份发放问卷进行调查,以期为科研生态环境的优化和治理提供理论与数据支撑.

不确定区间二型离散系统的广义H2控制器设计

研究了一类不确定区间二型离散系统的广义H2控制问题,根据Lyapunov稳定性理论和矩阵不等式放缩技巧,建立了使闭环系统渐近稳定且具有广义H2范数界的充分条件.利用二型模糊基函数的特性引入松弛矩阵,并使用矩阵分解技巧对具有不确定性的参数矩阵进行了处理.最后,通过仿真实例验证了设计方法的可行性.