基于模糊多层感知机的模式分类方法的研究

本文着重研究应用模糊神经网络来进行模式分类的问题，提出了一种基于模糊多层感知机的模式分类方法，学习方法采用自适应ＢＰ算法，这个网络最显著的特征是能处理网络输入，输出的不确定性和不准确性，并可以进行规则解释，输入隶属函数的中心和半径根据数据分布情况处动生成，输入向量由类隶属度决定，对该方法进行检验的结果表明它是是切害可行的，其分类的精度很高，明显优于非模糊分类器。     

基于神经网络的船舶间碰撞态势模糊分类方法

本文提出一种采用神经网络技术实现船舶间碰撞态势模糊分类的方法。通过对复杂问题的分解,建立了一个由三个子网构成的多级网络模型。每个子网实现一部分分类功能。仿真结果表明：该网络模型具有模糊分类功能,同时,对不正确的输入具有容错性。     

基于神经网络的航船碰撞态势模糊分类方法

本文提出一种采用神经网络技术实现船舶间碰撞态模糊分类的方法。通过对复杂问题的分解,建立了一个由三个子网构成的多级网络模型。每个子网实现一部发分类功能,仿真结果表明,该网络模型具有模糊分类功能,同时,对不正确的输入具有容错性。     

基于加权矢量神经网络的辐射源识别方法

现有的很多分类识别方法包括基于专家系统的方法[1]、基于贝叶斯理论的方法、基于模糊模式识别的方法[2]、基于最近邻的方法[3]、基于人工神经网络的方法[3]等等在辐射源识别中都有比较成功的应用,但这些方法一般都针对测量参数为标量形式的测量值进行处理,在一定程度上解决了由于参数测量误差所引起的辐射源识别问题,对于误差的另一种情形,即测量参数为区间类型模糊值的情况讨论却较少,文献提出了一种基于模糊IF-Then规则的神经网络算法,给出了能够处理模糊输入的神经网络体系结构,同时给出了一种基于代价函数的学习算法,其代价函数由实际模糊输出和无模糊输出决定,通过学习该网络能够实现模糊输入到模糊输出的非线性映射。     

船舶柴油发电机组的模糊控制及其优化研究

针对船舶柴油发电机组励磁系统非线性、强耦合的特点,设计了励磁系统的模糊PID控制器,该控制器由模糊控制器和PID控制器并联而成,将船舶发电机端电压的偏差及其变化率经模糊化处理后的模糊量作为模糊推理机的输入。由于模糊PID控制器的设计具有较强的主观性,且其隶属度函数对控制器的性能影响较大,因此确定ITAE指标函数最小的目标,针对此目标采用蚁群算法对模糊控制器的隶属度函数进行优化。在Matlab环境下对柴油发动机和发电机的控制进行了仿真,仿真结果表明,蚁群算法优化隶属度函数后的模糊PID控制器使发电机的端电压更加稳定,具有较好的稳态和动态性能。     

基于云计算的舰船信息检索系统关键技术研究

为了提高舰船定位识别和信息融合能力,进行舰船信息检索优化设计,提出基于云计算的舰船信息检索系统设计方法,采用关联规则特征提取方法进行信息特征提取,采用高阶统计量分析方法进行舰船信息融合处理,结合模糊C均值聚类方法进行舰船信息的隶属特征分类处理,在云计算环境下实现舰船信息的分类调度和信息分区检索。仿真结果表明,采用该方法进行舰船信息检索的查准率和查全率较高,抗互信息干扰能力较强,具有较好的信息挖掘检索能力。     

复杂环境下的舰船网络信息系统安全分析

舰船网络信息系统的安全与多种因素相关,而且每一种因素的作用程度不同,为了提高舰船网络信息系统的安全分析精度,设计一种复杂环境下的舰船网络信息系统的安全分析方法。首先建立舰船网络信息系统的安全评价指标,并采用模糊理论的隶属度描述每一种舰船网络信息系统安全评价指标的贡献,然后将安全评价指标作为最小二乘支持向量机的输入,舰船网络信息系统安全等级作为输出,进行学习和训练,建立舰船网络信息系统安全分析模型,最后在Matlab 2016平台进行舰船网络信息系统安全分析模拟实验,本文方法的舰船网络信息系统安全分析精度超过92%,而当前其他舰船网络信息系统安全分析方法的精度均低于90%,而且舰船网络信息系统安全分析效率的优势明显,实验结果验证了本文方法的有效性。     

模糊支持向量机在船舶发电机故障诊断中的优化应用

对以往提出方法的优点进行总结,在故障诊断中对模糊支持向量机进行优化应用,提出一种优化诊断方法。基于模糊支持向量机进行发电机故障分类,构建模糊故障分类模型。利用故障仿真模型获取各种发电机故障的对应电流信号,将电流信号中的特征量设为模型的四维输入向量。根据模糊故障分类模型的分类结果和船舶发电机历史运行数据,建立故障诊断融合识别框架。根据建立的故障诊断融合识别框架,将故障诊断过程分为4个步骤进行船舶发电机的实际故障诊断。对模糊支持向量机的优化应用进行实例研究,测试结果证明其优化应用实现了有效的故障诊断,验证了设计方法的有效性。     

一种改进的模糊统计方法

模糊理论可以广泛地应用在控制工程中,如何准确的确定隶属函数,是模糊控制的关键技术之一.文章首先介绍确定隶属函数的方法--传统的模糊统计算法,通过确定"年轻人"的隶属函数为例对算法加以说明,并分析了它的缺点;随后提出了一种改进的模糊统计的方法,同样以"年轻人"的隶属函数为例对算法作了说明.最后,通过比较和分析两种算法的实验结果来说明改进的模糊统计算法的优越性.     

模糊模式识别在导航系统性能综合评价中的应用研究

就导航系统抗干扰性能评价问题指标的多层次性,根据模糊模式识别的原理,对现有的模糊模式识别方法进行改进,提出了一种新方法.该方法首先将系统分为3个等级,并把它们看作3个模糊模式,根据试验所测得的数据构造各模式的隶属函数,然后采用反向递推的方法从指标体系的最底层出发依次计算待评系统与各模式的加权贴近度,最后由模糊模式识别的择近原则得出待评系统所属的等级.最后应用此方法对某一导航系统进行评价,给出此系统所属的等级.     

基于模糊聚类分析的船体分段类型分类方法和应用研究

为提高现阶段船体分段制造过程的标准化水平,实现分段装配工序和工时的标准化,推动船体分段制造数字化发展,本文以船体分段作为分类成组的研究对象,应用模糊聚类分析方法,建立了模糊聚类分析模型,通过输入分段工艺生产数据信息,实现了对船体分段的定量化分类,验证结果表明,应用模糊聚类分析形成的分段族类符合实际工艺需求。     

改进的基于TSK模型的模糊对向传播神经网络研究

将模糊C-均值(FCM)算法和模糊对向传播神经网络相结合,解决了模糊对向传播神经网络中模糊隶属度函数的自动生成问题,在此基础上结合TSK(Sugeno Tanaka Kang)模糊模型,提出了改进的模糊对向传播神经网络Improved FCP,并给出了学习算法.对两种典型的非线性模型进行实验研究,实验结果表明Improved FCP网络具有良好的非线性逼近能力.     

一种改进的模糊统计方法

模糊理论可以广泛地应用在控制工程中，如何准确的确定隶属函数，是模糊控制的关键技术之一。文章首先介绍确定隶属函数的方法——传统的模糊统计算法，通过确定“年轻人”的隶属函数为例对算法加以说明，并分析了它的缺点；随后提出了一种改进的模糊统计的方法，同样以“年轻人”的隶属函数为例对算法作了说明。最后，通过比较和分析两种算法的实验结果来说明改进的模糊统计算法的优越性。     

基于遗传算法的船艇冷库模糊控制仿真研究

船艇冷库温度的精确数学模型难以建立,针对传统PID控制精度不高和常规模糊控制获取控制规则和隶属度函数方法的不足,提出利用遗传算法对船艇冷库模糊控制系统的控制规则和隶属度函数进行优化,通过仿真表明,该算法能够使模糊控制系统的控制品质得到较大的改善和提高。     

改进的基于TSK模型的模糊对向传播神经网络研究

将模糊C-均值(PCM)算法和模糊对向传播神经网络相结合，解决了模糊对向传播神经网络中模糊隶属度函数的自动生成问题，在此基础上结合卫张(Sugeno Tanaka Kang)模糊模型，提出了改进的模糊对向传播神经网络Improved FCP，并给出了学习算法。对两种典型的非线性模型进行实验研究，实验结果表明Improved FCP网络具有良好的非线性逼近能力。     

武器装备保障性评估方法研究

武器装备保障性评估是一个新的概念,研究武器装备保障性评估方法对作战系统的日常管理和维护有着重要的意义.通过对武器装备保障性要求的分析并对保障性指标进行分类,可以确定各保障性指标的隶属函数,进而得到保障性指标的权重.在这个权重的基础上,引入模糊变权综合评估方法,再对这些指标进行综合性的评估,最终可对整个作战系统的装备保障性进行一个定量的分析.     

海量船舶移动网络流量数据分析处理

船舶移动网络迅猛发展,逐渐成为航运领域的重要组成部分,同时,带来海量移动网络数据,如何承载船舶移动网络海量数据分析业务是航运领域研究的重点。本文研究网络流量数据分析系统和数据预处理技术,提出了模糊聚类算法和朴素贝叶斯分类算法。聚类算法用于分析用户和流量特征,分类算法用于对海量数据进行分类。     

新定义模糊Hopfield神经网络的稳定性研究(Ⅰ)

提出了一类新定义的模糊Hopfield神经网络(NFHNN).在此基础上,对该网络一致稳定性和吸引子的Lyapunov稳定性进行了研究,并且给出了一个模糊模式是该网络吸引子的充要条件.     

S型隶属度函数在评估模型可信度中的应用

隶属度函数是模糊综合评判法的关键问题,以评估舰艇作战态势判断模型的可信度为需要,采用系统分析方法确定该模型的指标体系,针对基于模糊综合评判的模型可信度评估方法的要求,构建了一种新的S型隶属度函数,通过数学原理证明了该函数的正确性,运用仿真工具验证了与实际隶属关系的一致性,总结了该隶属度函数的使用范围和条件,该隶属度函数对于作战决策和预测模型的可信度评估具有较好的适用性。     

船舶动力装置的可靠性检测数学建模仿真

提出基于模糊决策及集对分析的船舶动力装置可靠性检测分析方法,假设船舶动力装置中共存在若干传感器对动力转置的故障进行检测,确定隶属度函数,给出隶属度函数的详细数值。通过隶属度矩阵对所有传感器中各决策判断的可信度进行描述,依据最大隶属原则、阈值原则等完成模糊判断。在增强综合检测精度的前提下,采用最大隶属原则和阈值原则相结合的方法完成故障检测。将影响船舶动力装置的可靠性因素作为评价指标,评价指标及评价标准作为2个集合,并构成一个集对,在此基础上对船舶动力装置的可靠性进行检测分析。仿真实验结果表明,改进方法具有很高的检测精度。