ANFIS及其在控制系统中的应用

详细介绍了模糊推理系统FIS(FuzzyInferenceSystem)和自适应神经元模糊推理系统ANFIS(AdeptiveNeuro-fuzzyInferenceSystem)的基本概念,并着重论述了ANFIS在控制领域中的应用.最后举了一组通过样本数据对ANFIS进行训练的例子.实验结果表明,训练后的ANFIS能很好的控制实际的对象.     

基于FCM-ANFIS模型的船舶交通流预测

提出一种基于模糊C均值聚类自适应神经模糊推理系统(Fuzzy C-Means Clustering Algorithm with Adaptive Neural-Fuzzy Inference System,FCM-ANFIS)的船舶海上交通流预测模型,采用相关分析法预测网络模型的输入变量个数;采用模糊C均值聚类算法对仿真数据进行分析和模糊聚类,从而确定模型的聚类中心,进而建立ANFIS预测网络结构。该模型采用BP算法与最小二乘算法相结合的混合学习算法进行网络参数训练,可克服传统预报模型收敛速度慢和局部最优等问题,进而提高预报精度。同时,选用船舶自动识别系统(Automatic Identification System,AIS)记录的船舶交通流数据进行仿真预报,仿真结果验证了该模型的可行性和有效性,并取得良好的效果。     

船舶航向的自适应神经模糊控制系统

针对模糊控制器中的量化因子、模糊规则等难以人工整定的困难,文中提出了一种基于自适应神经模糊推理系统(ANFIS)的船舶航向控制算法,利用船舶航向模糊控制器两端获取的数据来训练ANFIS控制器,并将其控制效果和船舶航向模糊控制器的控制效果进行了比较,仿真结果表明,在不同风速和流速干扰作用下,基于ANFIS的航向控制器无论在超调量、响应时间和稳态误差方面都具有更好的控制品质,在干扰下仍然能够满足船舶航向实时控制的要求.     

船舶结构设计中的知识库表征与控制

为了将知识库理论运用于船舶设计领域，提出了一种基于复杂对象的知识表征方法（Complex Object-based Knowledge Representation）。本文还介绍了一种其于假想对象推理机制，被称为（COREComplex Object-based Inference)，以达到对知识库进行有效的控制。     

基于小波变换的神经模糊系统的一种非线性滤波方法

针对信号中含有复杂噪声难以滤除的问题,提出了一种把自适应神经模糊推理系统(ANFIS)与小波变换相结合的方法,该方法通过ANFIS具有万能逼近原理,及小波变换中小波的分解与重构,来调整适当的阈值来达到最终滤波的效果。仿真结果表明对于一个含有复杂噪声的信号而言,此种结合的方法与单独利用ANFIS或小波变换相比,滤波效果更佳。而且对实际中含有未知噪声的去除问题提出了一种可行的方法。     

模糊推理规则的学习算法A

针对模糊推现规则的学习问题，基于Ｂ－Ｐ学习算法的思想，本文提出了模糊推理规则的学习算法Ａ。对于给定的训练集，学习算法Ａ能通过迭代学习到模糊推理规则，ｉｆＸｉｓＡｔｈｅｎＹｉｓＢ（α，β）中的α，β学习算法是Ａ具有易于实现之优点。     

基于ReliefF-ANFIS方法的船舶安全评估

船舶安全评价一直是行业热点,论文利用特征选择算法(ReliefF)计算出船舶评价指标的分类特征,淘汰掉相对其他评价指标不合适或者计算中容易产生冗余的特征指标。利用自适应神经模糊推理系统(ANFIS)建立风险预测模型,通过"高河轮"的数据对ReliefF-ANFIS安全评价系统进行了验证并取得了较高的评价精度。     

基于鲁棒模糊控制的船舶转向及航向保持

为更好的满足船舶转向和航向保持对自动舵系统的不同要求,首先基于一阶闭环增益成形算法对船舶转 向过程分三段进行控制器设计,在自适应模糊推理系统(ANFIS)离线模型辨识正确的前提下得到每个控制器的模糊隶属度函数,然后对三个控制器的输出进行T-S模糊综合.以实习船"育龙"轮的非线性响应模型为控制对象,考虑不同的干扰和模型摄...     

小车倒立摆系统的模糊控制仿真研究

小车倒立摆系统是一个典型的非线性、不稳定的控制对象，因此小车倒立摆系统的控制问题被公认为控制理论中的一个典型问题。本文基于Mamdani和Takagi-Sugeno(简称T-S）模糊推理模型分别建立了小车倒立摆模糊控制系统，用仿真的方法研究了它们的控制性能和特点，并与传统的PID控制方法进行了比较。     

基于Hopfield神经网络的导航系统的滤波估计

介绍了以中精度惯性导航系统INS（Inertial Navigation System）为主，与全球导航定位系统GPS（Global Position System）等多个次级导航系统组成的导航系统的实现方案。设计了基于Hopfield神经网络的导航系统的滤波估计算法。经计算机模拟仿真证明，神经网络的算法优于通常的卡尔曼滤波方法。     

舰船多用结构优化设计系统OOS初探

充分利用舰船结构的某些共性和优化方法的独立性，提出了舰船多用结构优化设计系统OOS（Open Optimization System）的思想，并给出该系统的大体框架，大大提高了软件开发效率和软件质量。     

船体分段车间指标采集系统开发及应用

为验证船体分段车间智能制造执行管控系统（Intelligent Manufacturing Execution System，IMES）软件在多家船厂的应用效果，开发船体分段车间指标采集系统（Index Collection System，ICS）。该采集系统可对船体分段车间的生产效率、车间库存减少百分比、停工待料缩短百分比、船体分段无裕量制造率和品质报验差错率等5项指标按周期进行数据采集和处理，进行指标验证。根据验证结果，可不断完善优化IMES，以利推广。     

非VTS水域的AIS系统在海事管理中的应用

以汕尾海事局为例，探讨了非VTS水域运用AIS系白己（Automatic Identification System船舶自动识别系统的缩写）提高海事管理水平的一些具体做法，并分析了目前AIS系统应用中存在的一些问题，提出了改进的建议。     

船载AIS终端的技术标准与注意事项

AIS是Automatic ldentification System（自动识别系统）的缩写。AIS是通过无线通信的方式实现船舶之间相互自动识别的一种通信系统。AIS工作基于TDMA（时分多制）技术，该技术与目前个人移动电话（手机）工作原理相似。AIS系统利用甚高频波段的两个频率进行工作，将一分钟（一帧）划分成2250个时间段（时隙），这样两个频率上一分钟共有4500个时隙，供系统中的各种终端设备交替发射     

船载自动识别系统的原理与性能分析

船载自动识别系统（Automatic Identification System，简称AIS）是一种新型的助航设备，本将介绍AIS的组成及基本工作原理，并进行性能分析。     

IMO航行安全分委会第51次会议关于AIS、VDR、ECDIS的报告

国际海事组织（IMO）航行安全（NAV）分委会第51次会议于2005年6月5日至10日在伦敦召开，有62个国家和地区以及22个国际组织的代表出席。会议主要讨论了船舶定线制及相关事宜、INS和IBS性能标准修改、HSC规则、OSV导则、DSC规则及SPS规则的审议、ECDIS使用评估和ENC的发展，客船安全、VDR及SVDR性能标准的修改和全球无线电导航系统等多项议题。大会分为“船舶定线制和相关事宜”、“技术组”和“船用电子海图及显示系统”3个工作组进行了认真的讨论。现简要介绍会议关于船舶自动识别系统（Automatic Identification System，AIS）、船载航行数据记录仪（Voyage Data Recorder，VDR，俗称船用黑匣子）、电子海图显示和信息系统（Electronic Chart Display and Information System，ECDIS）的情况。     

卡尔曼/粒子滤波器在船用组合导航中的应用

采用将全球定位系统GPS（Global Positioning System）与捷联惯性导航系统SINS（Strapdown Inertial Navigation System）进行组合导航的方式,组合后系统性能将优于GPS或SINS单独使用时的任一系统。介绍了基本粒子滤波器算法原理并对卡尔曼/粒子组合滤波器在船用GPS/SINS组合导航中的实现形式及算法特点进行了研究。仿真结果表明,对于船用SINS/GPS组合导航问题,卡尔曼/粒子组合滤波器能够获得较高的滤波精度,满足实际船用导航要求。     

浅谈船载自动识别系统（AIS）

船载自动识别系统（Automatic Identification System简称AIS），是一种除了能进行海上监视外，还能实现船舶识别、通信、状态报告和导航等多项功能的船舶无线电设备，属于船舶交管系统的一种。     

自适应神经模糊推理系统在月径流预测中的应用

径流分析是水文分析计算中的重要组成部分。在人类活动、地理位置和气候变化等诸多因素的作用下,径流的变化错综复杂,导致径流预测变得较为困难。本文选取黄河上游的兰州站1955～1985年共31年的月径流数据资料,通过MATLAB的编程实现自适应神经模糊推理系统(ANFIS)在兰州站月径流预测中的应用,并通过相对误差(δ)、均方根误差(RMSE)、相关系数(R)三个指标对预测结果进行评价。结果表明,通过ANFIS对兰州站进行月径流预测,所得到的预测值较为准确,同时,该方法对月径流的变化趋势预测同样较为准确,具有较强的适应性。因此,该方法是一种在径流预测或水文预测中值得探索或推广的方法。     

基于MATLAB环境的工业锅炉汽包水位的模糊控制算法

工业锅炉汽包水位的控制是一个大滞后非线性的控制问题，比较复杂，宜采用模糊控制，然而，模糊矩阵的计算和解模糊都十分烦琐，本文使用面向工程和[科学计算的交互式计算机软件MATLAB的模糊推理系统工具箱，设计锅炉汽秘水位控制系统，用SIMULINK模块对系统进行仿真，实现系统的优化设计，有效地解决了模糊控制中的难题，大大提高了设计人员的工作效率。