基于模糊相似推理的应急物资需求预测模型研究

利用模糊相似优先比的算法,从源案例库中寻找与目标案例最佳相似的样本案例,并通过最佳相似样本案例的数据资料和规律,抽取主要因素,进行目标案例的需求预测。最后,将该方法应用于青海玉树地震的实例中,验证了模型的有效性。

带有可信度因子的直觉模糊近似推理方法

针对基于相似度的直觉模糊近似推理问题,提出一种基于加权相似度量的直觉模糊推理方法。首先定义一种新的直觉模糊相似度度量公式,加入权重参数解决各维特征分配不均匀的问题,弥补了现有直觉模糊相似度量的缺陷。然后构建基于直觉模糊产生式规则的直觉模糊近似推理模型,加入可信度因子解决了随机性引起的信息不确定问题,同时给出模型的推理算法和计算步骤。最后通过实例验证了该方法的实用性和有效性,其在意图识别、目标识别等信息融合领域有良好的应用前景。

基于知识与实例推理的CAPP系统研究

提出了基于知识与实例的模糊工艺推理方法,建立了实例的工艺信息描述模型、实例索引和获取模型、实例的模糊相似匹配模型、最相似实例的相似推理模型和实例的维护模型。通过基于零件特征与实例特征的模糊相似匹配和相似推理,得到与零件最相似的实例,经修改最相似实例的工艺,生成零件的加工工艺。

风电功率预测模型的优选准则和融合策略

由于风力具有不确定性,导致风电波动性较强,风电输出功率波动过大会对电网产出冲击,为了对风电功率进行准确的预测,对风电功率预测影响因素进行分析,并在风电场历史数据的基础上,研究影响因素的变化特性,建立风电功率预测模型。提出基于相似度模糊推理的风电功率模型优选方法,确定模糊规则的前件与后件关系。为了进一步提高预测精度,加入IOWA算子得到风电功率融合预测模型,实现单一模型较多时融合权重的求解。实验结果显示,所提出的风电功率融合预测模型的预测精度最大,平均绝对百分比误差为3.22%,标准误差低至5.426。

基于GA-Vague集自适应PID控制器设计

提出了一种基于GA-Vague集相似度量推理的自适应PID控制器的设计方法。该控制器由三部分组成:(1)遗传算法对模糊推理规则的优化;(2)Vague集推理规则表精确量的计算;(3)基于Vague集相似度量的自适应PID设计。该控制器弥补了模糊PID控制器的不足,模糊变量隶属值难以确定,描述信息单一,又充分发挥了遗传算法的寻优能力,对推理规则表优化,得到最佳组合的PID控制,以确保系统的响应具有最优的动态和稳态性能。仿真结果表明,控制器具有响应速度快,稳态精度高等特点,可用于控制不同的对象和过程。