再励学习在交通信号控制中的应用

再励学习是一种利用评价信息 (而不是网络实际输出与期望输出之差 )来改善行为的神经模糊算法 ,采用“奖”“罚”信号训练控制器 .用再励学习的目的建立一个可调的模糊交通信号控制器 ,它能在不同交通情况下修改隶属函数参数 ,以达到较好的控制效果 .其评价指标是车辆延误 .仿真结果表明 。

基于分水岭和区域合并的图像分割算法

提出一种应用分水岭与区域合并相结合的图像分割算法。本方法首先利用数学形态学分水岭算法对图像进行分割,然后对分割后的图像进行相似区域合并,以减少分水岭方法产生的过分割现象,从而得到较好的分割效果。

基于邻域的模糊C-均值图像分割算法

给出了一种改进的模糊C-均值图像分割算法。该算法充分考虑了图像的空间信息,在图像存在噪声的情况下能产生区域一致的分割结果,并可以减少图像噪声。另外,通过引入聚类数目自动获取与聚类中心初始化的算法,一定程度上减少了算法的迭代次数。

广义区间动力系统的能控性

讨论了广义区间动力系统正则性、I-能控与C-能控问题.由于上述问题等价于判别某个区间矩阵为列满秩,首先得到判别区问矩阵为列满秩的充分条件与充分必要条件,进一步得到了判别广义区间系统为正则的充分必要条件、J-能控的充分条件与C-能控的充分必要条件.通过数值实例说明所得到的结果相对于已有结果更具有一般性及有效性.由对偶原理,得到相应的能观性的判据.

广义区间动力系统稳定的充分条件

讨论了连续广义区间动力系统在系统矩阵为区间矩阵时的稳定性问题·根据Gershgorin圆盘定理,在假设广义区间动力系统满足系统矩阵A主对角线元素均为负区间数的约束条件下,给出了一个使广义区间动力系统正则、无脉冲膜且稳定的充分条件·针对系统对应的Gershgorin圆盘半径较大的情况做了进一步讨论,使上述充分条件能够适用于更一般的情况·举出实例说明了此方法的正确性,并给出了一个判别区间矩阵为非奇异的充分必要条件·

一类非线性系统综合自适应模糊滑模控制

针对一类非线性系统把模糊控制,模糊逻辑逼近及模糊滑模控制相结合,提出一种综合自适应模糊滑模控制方法、直接和间接自适应模糊控制器只能利用模糊控制规则或模糊描述信息,而综合自适应模糊控制器能利用上述两种信息。理论证明闭环系统稳定,跟踪误差收敛到零或零的一个小邻域内。仿真结果表明了算法的有效性。

区间动力系统稳定性分析的最新进展

综述了区间力系统稳定性,广义区间动力系统正则、无脉冲膜、稳定性方面的近期结果,并对其中一些结论所使用的工具及方法进行了总结.

广义区间动力系统脉冲模存在性判据

系统有无脉冲行为直接影响到系统性质,本文针对广义区间动力系统首先给出了区间矩阵奇异值变化范围的判定定理,然后得到判别区间矩阵秩的变化范围的充分条件,进而得到判别广义区间动力系统具有脉冲模的判据.

基于FNN的岩体滑坡稳定性分析

将一种直接从样本数据中提取模糊规则的模糊神经网络(FNN)方法运用到经典的边坡稳定性分析中,仿真表明该方法比以往方法更具有效性.

区间动力系统的能控性

讨论了区间动力系统的能控性.基于讨论区间矩阵为列满秩区间矩阵的充分条件与充分必要条件,得到了判别上述能控问题的充分条件与充分必要条件.通过数值实例说明文中结果相对于已有结果更具有一般性及有效性.由对偶原理,可得到相应系统能观性的判据.

基于模糊状态模型的离散系统控制器设计和稳定性分析

给出了离散系统模糊动力学模型的表示方法 ,在此基础上给出了一种模糊状态反馈控制器的设计方法 ,并讨论了稳定性 ;

一类非线性系统综合自适应模糊控制

针对一类非线性系统把模糊控制、模糊逻辑逼近及模糊滑模控制相结合,提出一种综合自适应模糊控制方法。基于李亚普诺夫函数系统参数的自适应律,不需要最小逼近误差平方可积条件,而且利用模糊滑模控制补偿模糊系统的逼近误差瓦外部十扰对输出跟踪误差的影响。理论证明了闭环系统稳定,跟踪误差收敛到零或零的一个小邻域内。仿真表明了算法的有效性。

基于模糊状态模型的连续系统控制器设计和稳定性分析

就这一类连续模糊动力学模型给出了一种模糊状态反馈控制器的设计方法及稳定性分析;同时给出了一种模糊状态观测器的设计方法并讨论了稳定性.