模糊进化神经网络理论与技术框架

分析目前进化算法，神经网络和模糊逻辑等理论技术及应用研究存在的问题，以及目前这些智能理论融合技术和神经网络自动设计研究现状，研究了现有智能理论技术相互之间包含的智能行为及属性，提出了模糊进化神经网络理论，其中，给出其本概念，研究目的，内容和框架体系，详细描述了模糊进化计算，模糊进化神经网络和进化模糊系统从模型初始化，参数自适应到网络自动设计，模型评价等核心技术及其解决思路和实现算法。对于模糊进化计算，提出了其控制参数模型初选，模糊自适应进化，优化算法及其结果的模糊评价等方法，对于模糊进化神经网络，提出了其全自动设计，控制参数模糊初选，模糊自适应进化以及网络模型的模糊评价与选择等方法，对于进化模糊系统，提出了基于模糊进化计算的模糊神经网络参数和模糊系统参数的优化方法。     

微机模拟控制（4）

介绍了模糊逻辑及其电路的实现问题，并举例说明了模糊逻辑电路的实际应用。     

基于神经网络的地铁列车运行过程的集成型智能控制

提出了一种以神经网络为主，并综合使用模糊系统、遗传算法等方法的集成型地铁列车智能控制方法。分别采用模糊控制的ＢＰ网络和基于遗传算法的模糊神经网络，实行了站间运行控制和定位停车控制，仿真取得了令人满意的结果。结果表明，将神经网络等计算智能方法综合用于列车运行控制是可行的，可以保证较好的舒适性、停车准确性，具有精度高，适应性、鲁棒性强等特点。     

基于模糊逻辑控制的ATP系统研究

本文首先简要介绍了现有的ＡＴＰ系统构成及其成功，分析了其控制机制的特点以及存在的缺陷。提出了一种全新的基于模糊控制的ＡＴＰ控制机制并进行了仿真研究。同时阐述了新机制的优越性以及模糊控制技术在列车自动控制方面应用的优势和应用前景。     

基于模糊聚类的铁路智能运输系统结构分析方法研究

铁路智能运输系统(RITS)规模大、结构复杂、要素繁多,系统设计难度大.为降低系统设计复杂程度,提出了一种基于模糊聚类的RITS逻辑结构分解方法,通过建立模糊关联强度矩阵描述过程间的关联程度,在此基础上采用模糊聚类将RITS逻辑结构分解为若干相对独立的功能单元,使系统分解过程更为精细和严谨,为系统物理实现及相关研究提供了基础.     

现代控制理论与交流电机调速(Ⅱ)--智能控制(1)

人工智能系统将进一步与电力电子学以及运动控制相结合而更加深刻地影响后者的发展。特别是在研制高质量的传动和伺服控制装置中。文章着重介绍模糊逻辑控制、神经网络控制以及它们的交叉结合的神经网络-模糊控制系统及其应用与设计。     

开关磁阻电动机控制策略的研究

在综述近期国内外开关磁阻电机研究成果基础上,对开关磁阻电机几种典型的数学模型及其控制策略进行了分析比较.比较了滑模变结构、模糊逻辑、线性反馈、神经元网络等非线性控制的开关磁阻电机的优缺点;通过计算机仿真分析,认为模糊逻辑滑模控制能够有效抑制SRM的转矩波动.     

基于Mamdani模糊神经网络的相敏轨道电路故障诊断方法研究

针对25 Hz相敏轨道电路故障的不确定性与模糊性,提出一种基于Mamdani模糊神经网络的轨道电路故障智能诊断改进方法。采用自适应-动量BP学习调整法对模型参数进行训练优化,给出推导过程,并讨论系统参数初始值的设定。仿真实验表明,在相同实验条件下改进方法降低了训练误差,并有效地提高了诊断学习过程的稳定性与收敛速度,对25 Hz轨道电路故障进行智能模糊诊断是可行的。     

微机模糊控制（2）

介绍了模糊数学中的模糊集合、模糊关系等基本概念。列举了它们在模式识别、综合评判、模糊聚类分析等方面的应用。     

一类搭接作业模拟网络模型及其算法研究

通过把模糊空间间歇时间和模糊工艺间隙时间新概念引入搭接作业网络图，并应用模糊集理论构造了一类含模糊完成期的搭接作业模糊网络模型，提出了一套求解该模型、计算模糊空间间歇期，模糊工艺间歇期和模糊节点时间参数的模糊算法。     

微机模糊控制（5）──第五讲 模糊控制原理及其实现方法

详述了模糊控制原理以及模糊控制器设计的一般方法，介绍了自适应模糊控制等模糊控制的改进方法。     

基于模糊时间Petri网的列车运行时间不确定性问题的处理

定义一种应用于铁路列车运行系统的模糊时间Petri网；针对列车运行时间存在的不确定性，该Petri网引入了4个模糊集理论函数：模糊时间片、模糊使能时间、模糊发生时间和模糊延迟，来处理时间的不确定性问题；能够对列车运行过程中的时间不确定性问题进行定量分析，可以有效应用于列车交会、列车终到时间、列车运行计划调整的分析等；其相对于已有的方法具有精确分析、计算简单、简化系统、便于系统集成的特点。     

地铁火灾危险性的模糊综合评判

目前地铁及隧道火灾的研究注重于某一方面,如对通风、烟气流动、火灾载荷等进行模拟和实验,或者从防止火灾的总体角度进行定性评价和论述,少有对其发生火灾危险性进行定量综合分析和评价。本文从安全管理、消防设计、消防设备和应急设备等4方面建立了地铁火灾危险性的评价体系,探讨了利用模糊数学理论对其进行定量综合评价的方法和过程。文中的分析过程给出了一阶和二阶模糊综合评判,实际应用时,阶数可根据情况有所增减,同时权重系数及模糊评判矩阵的确定应综合各方面意见。实例分析的结果表明,利用模糊综合评判对地铁火灾危险性进行综合评价是可行的。该方法可以找出定性评价地铁火灾危险性的不足之处,为地铁性能化防火设计以及运营管理提供有益的参考。     

盾构方案模糊评判

针对地铁盾构施工方案,从工期、造价、环境、工程机械投入等方面进行因素分析,采用专家打分法确立模糊矩阵、层次分析法确定各因素权重,并利用模糊综合评判法对地铁某标段盾构施工筹划各方案进行优选,最终确定最优方案。     

不确定性时间知识推理和验证算法及列车群建模分析

时间知识的推理和验证技术对列车群行为建模分析具有重要意义,是其实施关键。本文在原来工作的基础上,引入模糊时间区间、扩展模糊时间Petri网(EFTPN)及可能性值运算等内容,提出了一种基于EFTPN的不确定性时间知识推理和验证算法。该算法效率高,占用空间少;不但能够进行不确定性时间信息的精确推理,而且适用面更广,可以较好解决复杂情况下的时间推理和验证问题。     

一类带有随机模糊损耗的运输路径优化

以带有随机模糊损耗的运输路径优化问题为研究对象;用随机模糊机会约束规划方法建立最大到达流模型;设计了通过模拟获取染色体适应度的遗传算法来求解问题,并处理了运输中的"必经点"问题;最后进行了算法实验,验证模型和算法的有效性。     

列车驾驶模拟器模糊自适应洗出算法研究

协调自适应洗出算法是目前被认为最有潜力模拟人体运动感觉的体感模拟算法,但由于计算过程复杂、耗时长、易不稳定等缺点而未得到广泛应用。针对算法中自适应参数实时求解的困难,结合人体运动感觉模糊特性,提出一种新的模糊自适应洗出算法。利用模糊控制理论,将实际列车运动特征和运动感觉误差与洗出算法中自适应参数之间的关系建立模糊推理知识库,采用形式简单、易于求解的模糊推导实时调整自适应参数,根据劳斯判据验证系统的稳定性。以牵引动力国家重点实验室正在研制的高速列车驾驶模拟器为研究对象,仿真结果表明,新算法形式简单、计算时间少,能保证系统稳定,而且可利用较小的运动空间得到更高的模拟逼真度。为体感模拟算法研究提供思路。     

高速列车横向振动自适应神经模糊控制的仿真

为了设计出智能的列车悬挂系统,提出了基于神经网络的自适应模糊控制。模糊控制主要是针对系统的非线性;神经网络控制是产生模糊控制的控制规则。通过自适应神经网络的模糊推理系统(ANFIS),把神经网络和模糊控制相结合。神经网络根据采集的数据来进行训练,产生不同的控制规则,使模糊控制器对路面的变化具有自适应能力。仿真结果表明:该方法可在一定程度上减少轨道对列车车身的振动,提高列车在路面行驶的平稳性。     

模糊性综合评价在铁路选线中的应用

研究目的:本文作者在长期从事山区铁路地质选线的基础上,将模糊性综合评价引用到工作中,用于指导铁路选线工作.研究结论:本文通过对影响因子的识别、度量,采用模糊性综合评价法对方案进行决策,并将这一方法应用于工程实际中,对铁路选线具有较好的指导意义;从工程实例可以看出,相同评价因子随着阶段的深入,对影响因子的认识的逐步清晰与细化,其结果会有不同;本文仅对两方案比选做了初步尝试,该方法也适用于多方案比选.