船舶结构多目标模糊优化的对称解法

本文基于模糊集理论，提出了结构多目标模糊规划的对称解法。定义了多目标模糊规划的模糊有效解和模糊弱有效解。给出了几个实用的求解模型，船舶结构设计的实例表明这些方法是可行和实用的。     

导管架海洋平台结构的抗震模糊优化设计

建立了导管架海洋平台结构的抗震模糊优化设计模型，对模型中的设计变量、目标函数和约束条件进行了模糊处理。用模糊优选法确定了约束边界的容差系数，并由改进的界限搜索方法求得了抗震模糊优化问题的最优解。以渤海油田BZ28—1储油平台为例进行了抗震模糊优化设计，计算结果显示，考虑模糊因素进行结构优化设计更具科学性和合理性。     

基于模糊判决的船舶结构模糊优化设计

本文根据Bellman-Zadeh模糊判决原理,选取Zimmermann模糊目标形式,又把阈值作为一个附加变量,推导了避免迭代过程而一次求解的最大阈值法,并采用与排序成对比较技术建立因素权重集相结合的模糊综合评判方法来确定模糊约束限的容差值。附有船舶结构的应用示例。     

多目标模糊排序法在港口选址中的应用

港口选址，特别是大型港口的选址是在多种约束条件、多种目标要求下的一个复杂决策过程。对此，本文拟建立一个多层次指标结构体系和指标模糊评价模型，在使用模糊优度和模糊贴近度对港址方案进行排序决策基础上，提出一个处理港址优选的多目标模糊排序决策模型。本文虽然以港口选址为基础，但所提出的方法亦能有效地运用于一般大型工程的评价和选优上。     

结构模糊可靠性分析

结构破坏准则实际上是带有模糊性的，要合理判断结构强度必须依靠模糊概率方法。本文采用基于模糊判决的限界搜索法，给出了计算结构模糊可靠性清晰解的方法。以受集中力的两端刚固梁和船首底板砰击强度为例进行了数值计算，并讨论了容差变化对模糊可靠度指标的影响。     

一种结构自适应模糊聚类神经网络分类器的研究

本文通过一种新的相似度度量概念，综合模糊Ｃ－ｍｅａｎｓ网、自适应谐振理论（ＡＲＴ－１）及模糊自组织映射网（ＦＣＮ）的诸多优势，提出了一种综合的结构自适应模糊聚类神经网络。该网络具有类内聚集性强，类间可分性好的特点。通过对声纳目标信号分类试验表明，本文提出的结构自适应模糊聚类网，对比于ＢＰ网，具有迭代次数少、识别率高等明显优点，是一种具有实际应用价值的分类器模型。     

船舶主尺度的模糊多目标规划设计

本文阐述了用模糊多目标规划来优化确定船舶主尺度的方法，首先提出了船舶主尺度设计中的模糊性；然后给出了确定主尺度的模糊多目标规划的数学模型，并把它转化为一系列非模糊规模求解，最后，给出了一个实船主尺度确定的算例。     

基于模糊聚类的数据关联融合算法

利用模糊相似性和模糊C均值聚类算法相结合，提出一种求解多传感器多目标跟踪数据关联问题的方法。该方法的目的是实现多传感器观测数据的模糊聚类，使源于不同目标的观测数据能正确划分到该目标中去。仿真结果表明，该算法可以实现数据与目标的正确关联，克服传统硬判断的一些缺点。     

舰船主动力装置系统模糊可靠性优化分配的加权模型研究

探讨了系统模糊可靠性优化分配的理论及方法，其中分为两种情况，一种情况是模糊目标和模糊约束没有加权；另一种情况是模糊目标和模糊约束有加权的情况，进而尝试用遗传算法来求解上述两种问题。从实例分析来看，这种理论和方法是有效的。     

模糊多属性决策在舰艇打击海上目标的应用

应用模糊多属性决策理论，提出舰艇扣。击海上多批目标时排序的方法。首先构建威胁评估的指标体系，基于模糊隶属函数对各指标进行量化处理，经过应用模糊多属性决策的理论与方法，准确提供给指挥员打击海上目标的先后顺序，有利于现代海战中实现作战指挥的自动化。     

潜艇事故概率的模糊事件树分析

潜艇事故概率计算可以为潜艇结构系统综合风险分析提供基础。计算结果表明，采用模糊事件树方法有利于了解潜艇结构系统事故的规律。在统计资料不全的情况下，模糊事件树比传统方法更具优势。本文介绍了模糊事件树在潜艇事故概率分析中的应用。     

结构性能的模糊评估

借助模糊数学的概念，将一些在结构性能评估中边界不清，不容易定量的评估因素定量化，并应用模糊关系合成的原理，建立了对结构性能进行模糊综合评估的数学模型，计算分析表明，应用该模型可得到符合的结论。     

海洋平台设计选型的多级模糊优化及非结构性模糊决策分析

针对海洋平台开发设计中经常遇到的复杂的方案优化选型问题，提出了将多因素，多级非结构性模糊优选理论引入到平台的设计选型中，根据影响平台选型的线构性因素，采用三级模糊优选，综合考虑了影响平台选型的各种优选目标，针对影响平台选型优化的因素非常复杂，确定隶属函数主观因素较强的情况，引入非结构性模糊决策法以确定其录属度和权重。通过此模糊优选模型，进行了一平台的设计选型优化，得到了比较理想的优选结果，证明了此模型在为海洋平台方案的设计选型的实用性。     

模糊多目标群决策方法在潜艇AIP综合评估中的应用

本文概述了如何使用模糊多目标群决策方法对潜艇ＡＩＰ系统方案进行综合评估。文章首先就潜艇ＡＩＰ从目标到方案进行了层次分析，并就模糊多目标群决策方法的基本过程作了扼要描述，列出了主要数学模型，最后就潜艇ＡＩＰ系统的几何可行方案进行了模糊群决策综合评估，给出了综合评估结果，且根据结果对方案进行了排序。     

基于粗糙集的模糊神经网络建模研究

利用粗糙集从数据库中发现规则的能力，确定模糊神经网络的初始拓扑结构，再利用原始数据对网络进行训练。由于这样构造的模糊神经网络一开始就具备了良好的符合数据分布特性的拓扑结构，因而可以大大减小网络规模，提高网络训练速度。数值实验结果表明了该方法的有效性。     

基于神经网络/模糊逻辑系统的混合式特征提取器

特征提取是水声目标分类的关键环节之一，用以获取各类目标的一些可鉴别性特征。螺旋桨轴频、叶率和叶片数是目标的本质性、鉴别性特征，是分类的重要线索。本文提出了一个基于神经网络／模糊逻辑系统的混合式特征提取器，先利用侧抑制神经网络从目标辐射噪声的包络谱中提取线谱序列，再利用模糊逻辑系统从线谱序列中提取出螺旋桨轴频、叶率和叶片数。对目标数据的分析表明：该特征提取器能够为目标分类提取有效的鉴别性特征。     

模糊控制技术在换热器控制系统中的应用

文章分析了换热器的控制形式，并将模糊控制技术引入到换热器进出口水温的控制。根据基本模糊控制器的结构、原理，设计了模糊控制器的主要环节，基于MATLAB下对模糊控制和PID控制进行了模拟对比，结果表明，模糊控制动、静态性能，控制规则简便，适应性强，能更有效快捷的控制换热器进出口水温。     

船舶三维视觉图像模糊目标清晰处理仿真

为保证船舶目标的识别效果,需提高船舶图像目标的清晰度。因此,研究船舶三维视觉图像模糊目标清晰处理方法。该方法采用立体双目视觉在2个视点下观测同一个目标,依据2个观测面的模糊核路径和三维空间内的船舶运动路径相对应的原理,获取船舶模糊图像的三维信息;采用局部模糊探测方法,依据获取的三维信息分割模糊目标图像,并将分割结果输入残差聚集网络模型中,通过模型的处理获取清晰化高质量目标图像。测试结果显示,该方法清晰处理后的目标图像对比度、边缘强度以及图像方差3个指标的结果均在0.933以上,可有效完成图像模糊目标的清晰处理,获取清晰的目标结果。     

复合模糊神经网络在故障诊断中的应用研究

对于复杂的诊断对象，本文提出了一种复合模糊神经网络结构，该神经网络结构集成了一系列模糊神经子网络，来完成故障分类任务。文中以某高温硝酸冷支系统为诊断对象，以系统故障树为设置子网的基础，建立了含有多个子网的复合模糊神经网络。仿真结果表明了这种方法的可行性和有效性。     

多目标模糊优化在船舶结构设计中的应用

船舶的结构设计过程需要分析和处理大量的不确定性因素,比如结构尺寸、载荷、强度和配合公差等参数,是一个典型的多目标优化过程。为了提高船舶结构的质量,对大量不确定性因素进行优化求解具有重要的意义。本文根据船舶结构设计过程的不确定因素,建立多目标模糊优化函数模型,并采用多目标分层序列法和权重分配法对具有重要性差异层次的目标函数进行判定,找到船舶结构设计参数的最优解。