基于模糊规则库和证据推理的内河通航风险评价

提出一种将模糊规则库和证据推理相结合的风险评价方法,用于解决不确定条件下内河运输系统的通航风险评价问题。首先以定性和定量相结合的方式建立内河运输系统的层次型通航风险识别模型;然后通过构建模糊规则库将量化数据转换成定性评价结果;最后运用证据推理自下而上合成各层级的评价结果,实现对通航安全水平的整体评价。通过评价和比较长江干线三个不同航段的通航安全水平,对所提方法的有效性进行验证。

基于模糊规则库思想的插件式动态统计方案

借用模糊控制当中的模糊规则库思想和当今软件领域热门的插件化、模块化思想,结合标准的SQL语言和SqlServer数据库,采用与平台无关的Java语言并充分利用其面向对象的特性,提出并实现了一种动态统计系统。该系统的应用,大大减少了系统的维护量,实现了统计系统的动态性、可配置性和一定的自适应性。

基于LVO模型的小费模糊规则库的构建和实现

语义网中使用模糊本体处理模糊信息。该文以小费模糊规则库为例,构建LVO模型。以此为基础,使用protégé的SWRLTab插件描述规则库,同时与matlab的描述结果进行对比。结果表明:LVO模型在实现异构系统间模糊知识的共享方面具有独特的优势。

一种改进的模糊规则库的分类算法

模糊逻辑技术是人工智能领域中的一个重要分支,针对近年来分类算法的不完善之处提出一种改进的模糊规则库的分类算法,对训练样本各维进行分量聚类,最后生成模糊规则库。通过对Contact-lenses数据集的仿真测试时,算法更加简单易懂,而且分类效果很好.

应用聚类和模糊神经网络方法设计模糊规则库

基于聚类技术和模糊神经网络提出一种新的自动生成模糊系统规则库的设计方法.采用结构辨识和参数辨识相结合的方法,构造模糊系统完善的模糊规则库.用此设计方法对函数逼近问题进行仿真,结果表明该方法具有规则数目少、学习速度快、建模精度高等特点.

模糊控制器中用奇异值分解法压缩模糊规则库方法的改进

本文将压缩模糊控制器中模糊规则库的方法—奇异值分解(SVD)进行优化,让输入变量乘上比例因子,以防止输入空间信息丢失,从而提高系统的性能。

用VB开发动态模糊规则库的Active控件

广大工程技术人员在开发模糊控制系统过程中,常常因不能及时地建立模糊规则库,而延长了系统的开发周期。本文详细讲述了在VB中开发模糊规则库的Active控件。应用该控件能够快速、容易地建立起模糊规则库,从而缩短了系统的开发周期。

基于模糊规则库Fine-Kinney方法的沿海水域碰撞事故人为失误风险分析

引入模糊规则库和传统Fine-Kinney理论相结合的方法对沿海水域碰撞事故人为失误风险进行分析.根据各因子对沿海水域碰撞事故贡献度的分层结果,贡献度值随着管理规定的细化程度降低和船员判断难易程度提高而增加.利用A priority算法对浙江沿海2005—2014年424起海上事故样本进行关联规则挖掘,筛选碰撞事故为前项且人为失误为后项关联规则.利用统计学软件对该方法求出的各因子贡献度值与关联规则中置信度值进行比对分析,证明该方法分析结果基本符合实际情况,可用于海事风险分析研究.该方法首次应用于海事领域,可对单个风险因子进行独立评价.

基于广义模糊集的模糊规则库的设计及其应用

对模糊知识及其否定知识的认识,潘正华指出存在着三种不同的否定关系:矛盾否定关系、对立否定关系和中介否定关系,并为此建立了一种带有矛盾否定、对立否定和中介否定的模糊集(Fuzzy Sets with Contradictory negation,Opposite negation and Medium negation,FScom)。针对FScom及其改进模糊集(Improved Fuzzy Sets with Contradictory negation,Opposite negation and Medium negation,IFScom)在刻画模糊性知识及其三种不同否定关系上的一些不足,提出了广义模糊集GFScom。在此基础上,给出了基于GFScom的模糊控制规则的设记方法,并给出一个具体实例。通过该实例可以看出,所提出的设计方法是有效且合理的。

稀疏规则库条件下的模糊推理方法

当模糊规则库是稀疏型时,利用Kóczy线性插值推理方法不能保证推理结论的正规性和凸性,为了解决这一问题,石岩曾提出了插值推理方法的推理条件,当满足这些条件时利用Kóczy线性插值推理方法得到的推理结论也满足正规性和凸性;但是这些条件却限制了模糊推理系统的应用,而且如果多次推理中在同一输入点遇到稀疏情况,必须进行相同的计算才能得到正确的推理结果,这样增加了系统的计算量,降低了系统的速度和效率。因此提出了一种新的稀疏模糊推理方法,不仅能够简单的给出正确的推理结果,还能在相应的位置增加规则,提高规则库的紧密程度。

一种改进细菌觅食算法的模糊控制规则库设计

模糊控制规则库的建立决定了模糊控制系统的性能,而在能源生产、机器人控制等领域中对控制精度要求越来越高,使得常规的模糊控制规则库建立方法有时不再适用。为此,提出一种新型的基于集群智能算法的改进细菌觅食算法IBFO(improved bacterial foraging optimization)来改进规则库的建立过程,剖析了依据人工经验归纳来制定模糊规则库的不完善性,描述了对改进型的模糊控制系统的构建步骤,优化了改进型TSK(takagi-suegeno-kang)模糊系统C-ATSKFS(constant-ameliorative TSK fuzzy system)规则库的高斯隶属函数参数。通过与现有的规则库建立方法相比对,可知改进算法能有效地提高模糊控制系统的识别精度。MATLAB仿真结果表明:提出的新型细菌觅食算法对模糊控制规则库的建立具有较高的实用价值。

一种基于模糊C均值聚类的模糊规则提取方法

提出了一种基于模糊C均值聚类的模糊规则提取方法,给出了模糊系统的模糊规则库,基于此规则库,构造了一种新颖的分类算法,利用IRIS数据进行了测试.仿真结果表明,分类效果好,由此说明所提出的模糊规则生成方法有效.

基于积分补偿模糊控制的气压控制系统

针对电磁阀无法建立精确的数学模型,及存在小信号死区时间的问题,课题组设计了基于STM32单片机的控制系统,提出了一种积分补偿模糊控制算法,将目标气压和实际气压的气压差以及气压差的变化率作为输入,建立模糊控制规则库,将脉冲宽度调制(PWM)信号作为输出作用于电磁阀,实现了气压的精准跟踪控制。实际运行结果表明:该方法在气压控制系统中具有控制精度高、鲁棒性好等特点,优于传统的PID控制方法。

基于模糊逻辑推理的精馏分离序列优化综合

模糊逻辑推理能够反映自然语言要素信息传递特性. 通过抽象有效重组参数提炼if-then模糊逻辑推理规则、根据精馏分离序列综合问题数字特征创建Sugeno模糊逻辑推理模型,系统化地提出了基于模糊逻辑推理的精馏分离序列优化综合方法.

云环境中改进FCM和规则参数优化的网络入侵检测方法

针对云环境中的网络入侵检测问题,提出一种基于模糊推理的网络入侵检测方法。首先,利用互信息特征选择对样本特征进行降维。然后,利用提出的改进模糊C均值聚类(IFCM)方法对训练样本集进行聚类,根据各样本特征与集群的对应关系获得初始模糊规则库。接着,对每个规则的前件参数和后件参数进行调优,以此获得准确的规则库。最后,基于规则库对输入连接数据进行模糊推理,对其进行分类以实现入侵检测。在云入侵检测数据集上的实验结果表明,该方法能够准确检测出网络入侵,具有可行性和有效性。

基于模糊彩色Petri网的知识表示与获取研究

针对一些复杂专家控制系统的知识不确定性及知识规则数量多的特点 ,在模糊Petri网和彩色Petri网的基础上 ,给出了一种基于模糊彩色Petri网 (FCPN)的知识表示和知识获取方法 .该方法充分利用其图形化的特点将模糊规则库中的不同变量用不同的色彩来区分 ,每一种色彩用一种标识符号来表示 ,因此可构成一个更为简明的FCPN图 .将其用于列车专家控制系统的不确定性知识的表示及获取 ,结果表明 ,基于模糊彩色Petri网的知识表示和获取方法对大型。

纯水射流路面清洗效果的模糊预测和实验验证

研究了使用纯水射流进行路面清洗时,影响路面清洗率的清洗参数.采用模糊数学方法建立了清洗率预测的数学模型,通过实验建立了用于预测清洗率的模糊规则库.通过规则推理,实现了在给定输入参数条件下,对清洗率的准确预测.经实验验证,预测误差小于5%.

基于BP神经网络的模糊参数辨识

提出一种与TSK模糊模型相似的模糊模型—M-2模型,证明了M-2模型与一个4层前向神经网络是等价的,在此基础上提出基于BP神经网络的模糊模型参数辨别算法,即通过BP神经网络对样本数据的学习,直接从样本数据获取模型参数,建立M-2模糊模型,通过仿真实例验证了该算法的有效性。

电弧炉电极调节系统模糊控制策略的研究

文章介绍了电弧炉电极调节系统的数学模型 ,讨论了在 MATL AB V5 .2 SIMU L INK环境下模糊 -PD控制器的参数自调整原理、结构、建立模糊控制规则库和模糊推理方法 。

利用隶属函数宽度的模糊插值推理方法

提出了一种基于隶属函数的宽度的模糊推理方法,该方法应用范围广,使用于所有正规的凸模糊集,能够保证结果的正规性和凸性,而且能够很好地推广到多输入情况。