基于一类弱连续T-模的模糊Hopfield神经网络研究

基于一般的弱连续T-模与取大（V）模糊算子的复合,建立了具有一般意义的动态模糊神经网络——模糊Hopfield神经网络,并系统分析了该动态系统的性能：在Hamming距离意义下证明了该网络是稳定的,而且其平衡点（吸引子）具有全局Lyapunov稳定性。最后,提供了一种有效的学习算法。     

防护工程综合防护能力灰色模糊决策方法研究

本文基于灰色模糊决策和综合防护思想,应用灰色系统理论对防护工程口部综合防护能力问题进行分析,构建防护工程综合防护效能指标体系,在以效费比为目标的防护工程综合防护多目标优化模型基础上建立Pareto解的灰色模糊优选模型,给出了相应的遗传算法,并且用例子说明了通过综合防护优化获得的有用结论。     

主成分分析的模糊神经网络目标识别系统

提出了一种基于模糊神经网络(Fuzzy Neural Networks,FNN)的目标识别算法.在对目标进行模糊化处理基础上,通过主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)提取相应的特征空间,以畸变的特征向量对系统进行训练,从而获得较高的目标变化适应性.仿真实验结果表明, 这种方法具有较强的自适应能力,抗噪性能也有所提高.     

模糊神经网络集成在液压故障诊断中的应用

阐述了神经网络集成的基本概念及其在液压故障诊断中应用时的个体网络生成方法和结论结合方法.根据液压系统的工作特点,采用Gauss随机函数作为个体网络的训练样本的随机采集函数,使个体神经网络的输出集中于各工作阶段的主要故障,并保持了个体网络之间的差异性,增强了网络集成的泛化能力.     

雷达干扰效果的Vague集评估方法

雷达干扰效果评估是电子对抗领域的一个重要研究课题.提出用Vague集替代模糊综合评估方法中的隶属度,建立干扰效果的评估指标体系,提出了基于Vague集的雷达干扰效果评估算法,利用Vague集加权距离来判定干扰效果等级.结合实例说明,该方法是可行、有效的.     

FCM和粗集在雷达信号识别中的应用研究

连续属性离散化是粗集理论应用中面临的主要问题之一.对连续数据知识挖掘可采用模糊C均值聚类将其离散化,再应用粗集理论将其属性进行约简提取有用规则.将此方法应用于雷达信号类型识别,可以直接从原始数据中得到识别信息,仿真实验结果证明利用此离散化方法得到的识别规则对雷达信号识别是有效和可靠的.     

模糊控制的现状与发展概述

模糊控制方法是智能控制的重要组成部分.简要回顾了模糊控制理论的发展,详细介绍了模糊控制理论的原理和模糊控制器的设计步骤,根据各种模糊控制器的不同特点,对模糊控制在航空航天领域中的应用进行了分类,并分析了各类模糊控制器的应用效能,最后分析了模糊控制理论的优缺点及需要完善或继续研究的内容,展望了模糊控制的发展趋势与动态.     

消防灭火救援指挥中优选方案的效用模型

评估优选作战方案是指挥决策活动中的重要环节和内容.在建立优选指标体系的基础上,提出一种基于效用函数的灭火救援指挥决策优选评估方法模型,该方法模型使不同优选指标对待评价方案的效能值通过效用函数得以转化,从而使其更具可比性,便于进行方案优选.实例研究表明:该方法模型充分利用专家评判和现有决策信息,决策结果相对比较合理、客观、可靠,可为消防指挥员进行灭火救援指挥决策参考.     

快速整周模糊度求解在高精度GPS定位和导航中的应用

探讨了一种GPS载波相位整周模糊度的快速求解方法,分析了搜索空间中的独立变量,推导出了新的传递矩阵.该矩阵将所有的测量残差直接和最小求解搜索空间相关联,通过仅选择那些与卫星几何尺寸和测量残差一致的模糊度的组合,搜索空间被最小化.仿真结果表明,与目前最常用的搜索方法-LAMBDA方法相比,提出的快速求解方法可以改善计算效率,缩短模糊度求解时间.     

自适应模糊PID控制器的设计和仿真

在参数自适应模糊PID控制器的基础上,利用模糊推理的方法实现了对PID参数的在线自动整定,并且在MATLAB软件下将该控制器在某系统中的应用进行了研究,仿真结果表明,参数自适应模糊PID控制能使系统达到满意的控制效果,对进一步应用研究具有较大的参考价值.