基于免疫FNN算法的加热炉炉温优化控制

针对复杂钢坯加热过程,提出了一种免疫克隆进化模糊神经网络(ICE-FNN)控制算法。首先根据现场样本数据建立过程神经网络模型;然后基于该模型,采用模糊神经网络控制器(FNNC)规则优化算法,确定FNNC的最佳规则数;最后由FNNC的规则优化所得参数构造初始种群的一个解,采用免疫克隆进化(ICE)算法对FNNC参数优化。该算法具有全局寻优和局部求精能力,仿真结果证实了其有效性。     

维也里试验试纸颜色自动判读研究

针对传统维也里试验试纸颜色判读的不足,以颜色自动识别技术为基础,设计了维也里试验试纸颜色自动判读系统。结合维也里试验的特点和试纸颜色判读原理,从整体上给出了系统的工作原理和实现途径,并着重论述了颜色传感器的选择。     

机载传感器智能管理方法的研究

机载传感器智能管理有利于提高我机平台的隐身性能和传感器的利用效率,使我机在空战中处于有利态势.阐述了机载传感器智能管理的问题、基本概念,给出了传感器管理需要研究的内容,提出基于模糊推理的机载传感器智能管理的研究方案;针对各传感器的工作特点,考虑战场态势因素,研究基于模糊推理的传感器智能管理模型;在此基础上进行传感器智能管理系统仿真和软件设计.     

模糊控制在蒸汽发生器水位控制系统中的应用研究

针对蒸汽发生器水位控制系统的特殊性,分析其影响因素,建立相应的模糊控制规则,应用Simulink3.0对水位调节进行仿真,与PID控制比较,验证模糊控制的性能和可行性.     

利用时间谱信息融合的空中目标分类算法

时间谱信息(目标的航迹、速度、机动性、空间坐标信息)揭示了目标空间状态随时间的变化特性,从而可利用目标的时谱简化(或缩小)待识别目标的范围。将低分辨雷达测量得到的高度、速度、加速度作为目标特征,建立典型空中目标对各特征的模糊隶属函数,进而采用改进的证据推理进行分类判决。结果表明利用时间谱信息可为雷达空中目标识别提供有效辅助手段。     

基于TOA差值矩阵的雷达脉冲序列PRI识别方法

针对雷达脉冲序列的主要特点,利用TOA(脉冲到达时间)差值矩阵探索PRI(脉冲重复间隔)的识别问题.设计了一种新方法,首先由TOA序列求出TOA差值矩阵,再求出TOA差值矩阵的逆矩阵,分析TOA差值矩阵逆矩阵的特殊结构,得到PRI的识别结果.通过研究重频固定、脉冲丢失和重频参差三种情况下的PRI识别问题,说明了该方法用于雷达脉冲序列PRI识别的可行性.     

某型工程车虚拟操作训练环境设计

采用基于Vega和Creator的虚拟现实仿真机制和人机交互设备，构建某型工程车训练仿真系统虚拟操作训练环境。根据位置跟踪传感器跟踪受训人员手的位置和姿态，使用数据手套获取受训人员手部各关节数据，驱动虚拟手实现人机交互，完成虚拟操作训练任务，并采用前馈神经网络模式识别法和空间位姿判别法，分别对静态手势和动态操作命令进行识别。     

一种新的装备抢修分队选址方法

提出了两步选址法：应用需求势能理论并基于维修需求和路程两项主要指标构建装备抢修分队选址模型。计算得到次优选址区域后，从中选出若干备选点，再用模糊综合评判法确定符合实际的最佳选址点。实例分析表明：两步选址法具有一定的有效性和实用性。     

一种新的基本概率函数构建方法及应用

针对Dempster-Shafer(D-S)证据推理中基本概率赋值函数的构造问题,基于模糊聚类分析给出了一种新的构建方法.将它应用到雷达目标识别的仿真实验中,并与灰关联法相比较,结果表明该方法切实可行,不仅提高了基本概率赋值的准确性和稳定性,而且利用了数据的结构信息,有效缓解了证据的冲突.     

基于模糊自适应变维Kalman滤波器的跟踪算法(英文)

针对不同阶数的Kalman滤波器具有不同的跟踪能力与跟踪效率之间存在的矛盾,设计了一种模糊自适应变维跟踪算法(FAVD)。该算法使用两级滤波器,根据目标机动性的变化,适当地调整滤波器的阶数,使跟踪结果快速收敛,很好地解决了矛盾。同时通过模糊推理机制,在线调节高阶滤波器的参数,使适用范围大大增强,提高自适应能力,从而使该算法可以采用较少的模型覆盖较多的目标运动模式,达到很好的跟踪滤波效果,计算量也会大大减小。通过对计算机仿真结果分析表明,提出的算法具有可靠、计算简便、快速等特点,模型滤波精度较高,并可实现实时跟踪预测,具有一定的理论价值和实用价值。