一种采用模糊联想记忆的图形在线识别方法

针对具有层次结构的图形符号的手绘输入在线识别提出了一种新方法,该方法使用模糊联想记忆(FAM)方法来实现分类器.提出了一种ID 3方法的模糊规则提取以及优化算法,并用于训练FAM分类器.实验结果表明,该方法对于结构复杂的图形符号集具有较高的识别性能和鲁棒性.     

基于扩展概念格的带约束关联分类规则挖掘方法

提出一种改进的带约束的关联分类规则挖掘方法.采用扩展概念格结构存储数据库中全部的频繁项集以保证信息不丢失,通过相关定理削减大量候选项目集,并引入差集概念加快了对类属性的支持度和置信度计算速度,从而加快格构建过程,同时减少了格结点占用空间,在之前构建完成的扩展概念格上根据给定的约束条件进行规则提取.在三种不同的数据集上对所提出的方法进行挖掘时间与内存使用测试,并与已有关联分类算法进行对比分析,实验结果表明所用方法不仅在时间和空间上性能良好,还满足重用性要求.     

基于RBF神经网络的隶属度函数学习算法

模糊规则的提取和模糊隶属度函数的学习是模糊系统设计中重要而困难的问题.针对当前开发模糊控制系统的一个难点——发现最优的隶属函数和模糊规则,研究了利用RBF神经网络的学习能力,从历史数据中发现隶属度函数,在一定程度上减轻了系统开发工作量,克服了由于缺乏经验而可能造成的偏差.文中探讨了一种用于提取模糊规则的RBF神经网络结构,提出了基于此网路结构的模糊隶属度函数学习算法,最后给出了用于验证该算法有效性的仿真实例.     

基于RBF神经网络的隶属度函数学习算法

模糊规则的提取和模糊隶属度函数的学习是模糊系统设计中重要而困难的问题.针对当前开发模糊控制系统的一个难点--发现最优的隶属函数和模糊规则,研究了利用RBF神经网络的学习能力,从历史数据中发现隶属度函数,在一定程度上减轻了系统开发工作量,克服了由于缺乏经验而可能造成的偏差.文中探讨了一种用于提取模糊规则的RBF神经网络结构,提出了基于此网路结构的模糊隶属度函数学习算法,最后给出了用于验证该算法有效性的仿真实例.     

基于模糊理论的单交叉路口变相位两级控制研究

本文用模糊控制方法对单交叉路口的交通信号进行控制,提出一种根据交通流量的大小决定相位个数,更有效提高车辆的通行效率.重点讨论两级模糊控制器的设计,并给出该模糊控制系统的总体设计方案.两级模糊控制能有效减少模糊规则数,易于提取模糊规则,适合于交通状况复杂的城市交叉口的交通控制.本方法实现了相位顺序、绿信比、周期均随着交通条件的变化而自适应变化.     

基于双层规则的内容安全过滤方法

针对互联网中信息内容的安全问题,提出了一种基于双层规则的内容安全过滤方法,即通过基于逻辑规则提取的EOCAT分类算法和针对非法文本的特殊词规则构造文本分类器,实现对非法文本的识别.最后进一步讨论了针对各层规则的相关反馈的实现.实验结果表明,该分类方法对于非法文本具有较好的识别效果.     

基于双层规则的内容安全过滤方法

针对互联网中信息内容的安全问题,提出了一种基于双层规则的内容安全过滤方法,即通过基于逻辑规则提取的EOCAT分类算法和针对非法文本的特殊词规则构造文本分类器,实现对非法文本的识别.最后进一步讨论了针对各层规则的相关反馈的实现.实验结果表明,该分类方法对于非法文本具有较好的识别效果.     

工业过程模糊控制建模中数据预处理方法研究

工业过程模糊控制中建模是关键,而数据预处理直接影响着模型收敛速度、计算量、模型质量.针对所采集的样本数据提出几个新的数据预处理方法.利用三次样条进行空缺数据的插值填充,然后利用K-均值进行输入输出空间划分与数据离散化,为模糊规则的提取做好准备.     

用于数据分析的变精度模糊粗糙模型

利用模糊集理论扩展Ziarko的变精度粗糙集模型,得到变精度模糊粗糙数据模型(VPFRDM).以属性重要性为启发式信息,提出了模糊信息系统中的属性约简方法.通过计算各模糊模式类相对于决策类的分类能力,生成相应的模糊规则.仿真实验表明,与Ziarko的变精度粗糙集方法相比,VPFRDM具有更好的数据概括能力.     

改进可辨识矩阵的启发式知识约简及规则算法

首先提出了改进可辨识矩阵,然后对属性重要性进行了重新定义,并且将模糊聚类应用于属性重要性划分,从而在此基础上提出了一种启发式知识约简及决策规则提取算法.给出了新的不相容率的概念,用于描述知识数据库中数据不相容特征和修正提取的决策规则的决策错误率.经过实验,该算法具有优良的性能.     

基于模糊逻辑的路径选择模型

为有效解决路径选择行为中的不确定性问题,采用模糊逻辑方法建立路径选择模型。用三角模糊数描述路径行驶时间,并建立一定的模糊规则,然后,用近似推理方法两两对比可选路径,在对比矩阵基础上计算各条路径的权重,即路径被选择的概率。最后,对路径选择模型进行算例应用,验证了模型的有效性。     

基于正交变换的区间Ⅱ型模糊模型结构精简

针对奇异值-QR(SVD-QR)分解方法存在有效奇异值难以确定的问题,提出采用列选主QR分解方法对模糊模型结构进行分析.运用该方法分析从模糊模型抽取的2个激活强度矩阵,利用矩阵R主对角元素作为判断规则重要性的依据,根据矩阵Π中每列值为1的元素位置确定所对应的规则,从而选取重要的规则,构建简约的区间Ⅱ型模糊模型.将本文方法和奇异值-QR分解方法应用于混沌时间序列预测,同时还对比了两种方法选取的重要规则在不同样本条件下的适应能力.结果表明,两种方法选取的重要规则存在明显差异,并且采用本文方法可以获得更小的误差,平均误差为0.108 6;在不同样本条件下采用本文方法所得误差基本一致,具有更强的泛化能力.      

模糊层次分析与三维GIS集成的升压站选址方法

为了克服传统风电场升压站选址方法的局限性,基于模糊层次分析选址综合评价方法,在三维GIS中对升压站的选址进行了可行性比对分析. 首先从施工成本、选址地形因子、灾害指标、临近资源及障碍区域五个类别的准则建立风电场升压站选址递阶层次结构;其次集成三维地理信息系统与模糊层次分析法构建一种新的选址评估模型;通过预设几何初选规则获取模型输入参数,最终解算模糊评价矩阵实现升压变电站自动选址. 通过对不同地形的已建成风电场升压变电站选址结果进行比对研究实验表明:以风机分布区域范围内的2 m分辨率的数字高程模型作为实验数据,系统解算时间均在10 min内. 平原最佳选址的站址评分为0.957 8优于已建成站址评分0.941 2;山地最佳选址的站址评分为0.743 5优于已建成站址0.706 8. 该方法有效地提升了选址的时间效率且具备较高的精准性及较好的适用性.      

基于模糊理论的高速公路入口匝道控制研究

入口匝道控制是缓解高速公路交通拥挤的主要控制方式之一。在分析高速公路交通流运行特性的前提下,选择交通流平均速度、入口匝道排队长度作为模糊控制的输入量,入口匝道调节率作为模糊控制的输出量;然后,借鉴入口匝道控制的原理和模糊控制系统的设计步骤,运用MATLAB仿真软件确定了相应的隶属函数、模糊控制规则、模糊推理以及反模糊化的方法;最后,从交通流平均速度、入口匝道排队长度以及入口匝道调节率这三者之间的输入/输出特性曲面,可以明显地看出该模糊控制系统更符合匝道控制的实际情况,并且在行程时间和总服务流量上均优于定时控制。     

Power transformer fault diagnosis model based on rough set theory with fuzzy representation

Objective Due to the incompleteness and complexity of fault diagnosis for power transformers, a comprehensive rough-fuzzy scheme for solving fault diagnosis problems is presented. Fuzzy set theory is used both for representation of incipient faults＇ indications and producing a fuzzy granulation of the feature space. Rough set theory is used to obtain dependency rules that model indicative regions in the granulated feature space. The fuzzy membership functions corresponding to the indicative regions, modelled by rules, are stored as cases. Results Diagnostic conclusions are made using a similarity measure based on these membership functions. Each case involves only a reduced number of relevant features making this scheme suitable for fault diagnosis. Conclusion Superiority of this method in terms of classification accuracy and case generation is demonstrated.     

模糊关联规则的挖掘算法

为了提高模糊关联规则挖掘的效率，定义了冗余模糊关联规则，并分析了强模糊关联规则的冗余性质，提出了通过删除冗余模糊关联规则提高挖掘效率的新算法．此外，针对利用支持度和蕴涵度定义的强模糊关联规则挖掘问题，将删除冗余模糊关联规则和不删除冗余模糊关联规则的计算结果与实验结果进行了比较．结果表明，当数据库中项目数较多时，删除冗余模糊关联规则能提高挖掘效率．     

基于模糊支持向量机的变压器故障诊断

针对支持向量机对训练样本内的噪声和孤立点比较敏感,影响了支持向量机分类性能的弱点,利用模糊支持向量机的学习方法,构建了变压器故障诊断模型．采取一种基于二叉树的多分类方法,使用模糊C均值聚类算法求取模糊支持向量机的模糊隶属度,采用径向基核函数,并利用遗传算法对模糊支持向量机的参数进行寻优．实验结果表明,基于二叉数的模糊支持向量机模型相比BP神经网络、支持向量机有更高的诊断准确率,基于二叉树模糊支持向量机的变压器故障诊断方法是可行的．     

基于分类预处理的协同供应商模糊综合评价

供应商优选是供应链协同管理和供应链竞争力的内在要求。对定性指标采用梯形模糊数处理,并对所有指标进行分类预处理,实现无量纲化并避免设计隶属度函数;构建模糊互补矩阵时对定性指标采用两两比较法,对定量指标采用模糊一致判断矩阵元素与权重之关系式,以提高定量指标数据的区分精度;从而,构建基于梯形模糊数及模糊一致矩阵的协同供应商模糊综合评价方法。案例计算表明,该评价方法对定性指标和定量指标的处理技术更加科学客观,比传统模糊评价方法更合理,能为供应链协同管理中供应商选择提供科学的决策支持。     

小型航空汽油发动机供油量的模糊控制

为了精确控制小型航空发动机各工况所需的供油量,基于模糊控制理论,研究并设计了小型航空汽油机电控喷油系统,采用局部分层模糊逻辑结构的MISO喷油控制规律,以减少模糊规则数目,简化推理计算过程。在用模糊推理合成法获取电控喷油系统的模糊控制规则时,利用化油器式发动机的试验数据作为输入输出数据,使模糊控制规则合理地反映了发动机的供油规律要求。地面台架试验表明,基于局部分层模糊逻辑结构的模糊运算产生的喷油控制量是精确的,发动机的最大功率提高了6.8%,耗油率降低了11.3%。     

机动车检测过程中国家标准的选用问题

机动车检测过程中检测标准方法的选用是非常关键的工作,关系到检测结果的科学性、公正性和统一性,因此选用标准方法时应遵循一定的规则。结合实践经验,探讨目前我国机动车检测行业选用检测标准方法的规则,分析总结会遇到的问题。并提出解决措施。