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。

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。

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。

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。

运用区间二型模糊集的半监督模糊聚类算法

将区间二型模糊集引入半监督聚类,提出一种运用区间二型模糊集的半监督聚类算法.该算法以区间二型模糊集为隶属度,将已标识样本的类别标签融入目标函数,使得聚类算法可以在已标识样本类别信息的引导下,得到合理的隶属度.实验表明,相比其他聚类模型,结合半监督机制和区间二型模糊集的聚类算法具有更好的聚类性能.

基于区间二型模糊集的轮系传动方案综合评价

传统方案评价缺少合理的方法指导、主观性强,同时轮系传动方案评价指标复杂多样,难以从定性评价转换至定量评价。针对轮系传动方案的综合评价及优选问题,提出了基于区间二型模糊集(IT2FSs)的轮系传动方案综合评价方法,建立了相关的综合评价数学模型。首先,在考虑了轮系传动方案的静态特性、动态特性及结构特征的基础上,构建了多层次、多源异构性的综合评价指标体系;然后,采用了基于IT2FSs的模糊层次分析(FAHP)法,并结合了区间二型依赖有序加权平均(IT2DOWA)算子的方法,以分配指标权重;采用了构建评价函数的方法,对评价指标数据进行了预处理,以解决复杂指标数据不可量化的问题;针对不同数据类型的指标存在无法统一度量的问题,采用了概率统计结合模糊综合评价(FCE)的方法,对于轮系传动方案进行了定量化的综合评价;最后,以某轮系传动方案为例,根据仿真分析和理论推导,说明了评价方法的可行性;采用鲁棒性分析方法,对基于IT2FSs的轮系传动方案综合评价方法的有效性进行了验证。研究结果表明:该方案的定量化综合评价分数值为62.53,评价结果良好,基本满足使用需求;鲁棒性分析中的所有方案均保持了原先排名,说明该方法具有一定的抗干扰性。

面向数字孪生的区间二型T-S模糊建模方法研究

为提高变负荷工况下火电机组动态过程模型精度以达到数字孪生模型要求,构建串联结构混合模型,采用量子粒子群算法(QPSO)构建全局模型,引入区间二型T-S(IT2TSK)模糊模型实现孪生体子模型及过渡过程的精准演化。针对IT2TSK模糊模型中模糊集和模糊规则较难确定的问题,设计了两步循环迭代法确定前后件参数,保证模糊集参数能够纵向体现不同状态集之间的不确定性,以及模糊规则能够横向实现子模型间的平稳过渡,保证全工况下孪生体模型高度逼近动态过程。结果表明:以空气预热器为例,在变负荷训练集上,较简化定工况模型和一型T-S模糊模型而言,基于IT2TSK模糊模型的参数在线自适应混合模型的输出能够更准确地跟踪实际值,整体精度更高。

基于区间二型模糊EDAS的多属性决策方法

针对多属性决策存在的复杂性和不确定性问题,提出基于区间二型模糊平均解距离法(evaluation based on distance from average solution,EDAS)的多属性决策方法。采用区间二型模糊集合(interval type-2 fuzzy sets,IT2FS)表达评价信息解决专家的偏好信息存在个体化差异问题,并纳入EDAS对备选方案进行排序。以区间二型模糊数表达评价信息构建决策矩阵,以计算得到的综合评价值的去模糊化结果作为最终的方案排序依据。针对EDAS中属性权重需要从外部获取的问题,采用区间二型模糊集合改进的最优最劣法(best-worst method,BWM)确定属性权重。最后,以某汽车制造企业选购新能源汽车云服务方案为例,验证所提方法的有效性。

基于区间二型模糊多粒度证据融合方法的钢铁行业耗能决策

为了探索区间二型模糊背景下的多属性群决策方法,以多粒度概率粗糙集为基础,结合MULTIMOORA(Multi-Objective Optimization by Ratio Analysis Plus the Full Multi-Plicative Form)与证据融合理论,发展了一种基于区间二型模糊信息的多粒度证据融合决策模型.首先,提出多粒度区间二型模糊概率粗糙集模型;然后,通过离差最大化法和熵权法计算决策者权重和属性权重,依据多粒度概率粗糙集和MULTIMOORA法建立区间二型模糊多属性群决策模型,通过源自D-S证据理论的证据融合方法融合得出决策结果.通过钢铁行业耗能的实例,证明提出方法的可行性与有效性,总体上,提出的决策模型具备一定的容错力,有助于获得强解释力的稳健型决策结果.

基于区间二型模糊集合的语言动力系统稳定性

运用区间二型模糊集合(Interval type-2 fuzzy sets,IT2FSs)的扩展原理将常规的数值函数转化为对应的区间二型模糊函数,并给出了相应的词计算(Computing with words,CW)方法与算法,最后分析了严格单调情况下基于区间二型模糊集合的单输入单输出系统的语言动力系统(Linguistic dynamic systems,LDS)稳定性.

基于APSO的GIS腔体移动机器人区间二型模糊跟踪控制

为解决气体绝缘封闭开关设备(GIS)腔体移动机器人的轨迹跟踪控制问题,提出一种基于优化算法的麦克纳姆轮全向移动机器人(MWOR)区间二型模糊跟踪系统。建立MWOR在腔体中的非线性模型,并设计相应的区间二型模糊逻辑控制器(IT2FLC);针对IT2FLC隶属度函数难以确定的问题,采用自适应粒子群优化(APSO)算法对隶属度函数进行优化。分别对MWOR在无扰动和有扰动时进行直线和圆轨迹跟踪的仿真实验。结果表明,该方法对MWOR具有很好的控制效果和抗干扰效果。

区间二型模糊集效用函数和熵在风险决策中的应用

针对以区间二型模糊集(IT2FS)为信息环境的多属性决策(MADM)问题,引入IT2FS效用函数,并提出基于IT2FS效用函数,熵和风险因子的风险决策模型。首先基于截集思想提出两种IT2FS效用函数公式,有效提取了IT2FS全部信息,比以往的序值型公式更加科学有效。其次基于已提出的IT2FS三种不确定度量存在的问题提出三种新型不确定度量,并基于此三种不确定度量提出IT2FS熵公式弥补原有熵度量的不足。再次引入风险偏好因子反映决策者不同的风险态度,并改进风险偏好因子范围。构造基于效用函数,熵和风险偏好因子的风险决策模型。最后利用一个实例分析结果表明,该风险决策模型中决策者风险偏好对属性权重以及方案的排序存在影响,该决策思想对风险投资决策和风险管理决策均有一定的参考作用。

广义区间二型模糊集合的词计算

普通的模糊集合是点值为二维的一型模糊集合,二型模糊集合(Type-2 fuzzy sets,T2FS)是点值为三维的模糊集合,T2FS比相应的一型难以理解和计算.为了让人们更好地理解T2FS并推广其应用,本文提出了广义区间二型模糊集合(Generalized interval type-2 fuzzy sets,GIT2 FS)的定义,并将其分成三类:离散型、半离散型及连续型,分别给出相应的数学表达式与扩展原理公式,并得到了GIT2FS在两种不同的模糊逻辑算子下的词计算。

一种新的区间二型模糊集合降阶算法

区间二型模糊集合的KM/EKM降阶算法,其效率较低,难以用于二型模糊逻辑的实时控制。而基于切换点计算公式的单调性关系的IASC和EIASC算法虽然其运算时间低于KM/EKM算法,但其初始值都是从两侧端点开始,其效率也有待提高。提出了一种新的二型模糊集合降阶算法,利用切换点计算公式和论域中值的关系以及初始化左、右切换点的值来提高计算效率。两个仿真实例验证了本算法的有效性和实用性。

基于区间二型模糊集的农田障碍物分割方法

针对非结构化农田环境下障碍物图像在应用传统算法进行图像分割时,效果不明显,容易受到水渍、阴影等外界环境影响等问题,提出了一种基于区间二型模糊集的农田障碍物图像分割方法。该方法将采集到的原始农田彩色图像转换到Lab颜色空间,提取出a分量并将其转换为灰度图像,对所得灰度图像进行模糊化处理,将其转换为区间二型模糊集,选择最大熵值所对应的灰度值对图像进行分割。通过实验和分析,本文算法能够更好地分割出农田障碍物目标,是一种有效的农田障碍物图像分割方法。

近似质心在区间二型模糊聚类中的应用

针对现有质心求解算法仍具有较高计算复杂度,导致区间二型模糊C均值聚类算法(Interval Type-2 Fuzzy C-Means,IT2FCM)运行速度不理想问题,提出了半数迭代法和一次迭代法两种近似质心求解算法。首先,在直接求解转换点问题质心求解算法(A Direct Approach for Determining the Switch Points in the Karnik–Mendel Algorithm,DA)的基础上,借助二分查找思想,构造出基于二分查找的质心求解算法;接着,以该算法为基础,通过限制查找范围,考虑两个转换点之间关系的性质和计算差值的技巧得到半数迭代法;最后,考虑只进行一次查找得到一次迭代法。在UCI上的5个数据集上(IRIS、SEEDS、WINE、WIFI_LOCALIZATION和HTRU2)验证了两种算法的聚类性能并没有因为求解的是近似质心而降低;进一步在ANURAN CALLS数据集上构造了8组数据量递增数据用于验证基于不同质心求解算法的IT2FCM和基于提出的近似质心求解算法的IT2FCM运行速度,实验结果表明:基于近似质心求解算法的IT2FCM运行速度较快,所以提出的近似质心求解算法能够在一定程度上缓解IT2FCM复杂度过高的问题。

基于敏感性分析的区间二型模糊神经网络出水总氮软测量

【目的】出水总氮检测在监测污水处理厂超标排放和预防水质富营养化中发挥了重要的作用,但仍存在精度低,实时性不强的问题。为解决城市污水处理过程出水总氮难以在线精准检测的问题,提出了一种基于敏感性分析的区间二型模糊神经网络(SA-IT2FNN)出水总氮软测量方法。【方法】采用敏感性分析法(Sensitivity Analysis,SA),选取与污水处理过程出水总氮关联性较强的主元变量。然后,将所选的关键主元变量作为IT2FNN的输入变量,通过训练模型参数建立出水总氮软测量模型。【结果】仿真结果显示:对于冬季数据集,SA-IT2FNN选取6个、8个、10个主元变量进行预测时,训练时间分别为6.2 s、7.8 s、9.7 s;均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)分别为0.44、0.35、0.33。另外,SA-IT2FNN选择8主元变量预测时,夏季和冬季对应的测试RMSE分别为0.38和0.39。【结论】结果表明:SA通过对模型的输入变量降维,有效提高了模型的预测效果;基于IT2FNN的总氮软测量模型在不同工况下都能够保证预测精度,具有较好的学习和预测能力。研究成果展示了人工智能在总氮检测中的独特作用,为污水处理出水指标高精度检测提供了有效的方法。

区间二型模糊集彩色遥感图像边缘检测方法

针对一型模糊集其隶属度函数是确定的,不具有柔性,很难满足图像的多方面边缘检测要求,及传统PalKing算法采用单一阈值对图像进行增强难以满足灰度变化丰富且含大量信息的彩色遥感图像处理的要求。提出了一种新的基于区间二型模糊集的彩色遥感图像边缘检测方法。实验结果表明,它能较好地检测出彩色遥感图像边缘,因此是一种实用有效的彩色遥感图像边缘检测方法。