基于T-S模糊模型的非线性系统辨识

研究了非线性多变量系统的T-S模糊辨识问题．提出一种利用测得的输入输出数据来计算非线性动态模糊模型的方法．使用模糊聚类简化了T-S模糊规则及前提参数的生成，采用加权最小二乘算法得出结论参数．将该辨识器用于一类非线性系统的模糊辨识，并与模糊神经网络的辨识结果进行了比较，验证了所提方法的有效性．     

基于数据挖掘的船舶虚拟驾驶效果评价

船舶虚拟驾驶是训练船舶驾驶效果的主要途径,为准确了解船舶虚拟驾驶效果,研究基于数据挖掘的船舶虚拟驾驶效果评价方法。依照系统性、层次性等原则,构建初始船舶虚拟驾驶效果评价指标体系;采用数据挖掘技术中的聚类算法筛选初始指标体系内的指标,清除重复指标,得到最终使用的船舶虚拟驾驶效果评价指标体系;采集指标体系中评价指标的相关数据,同时对所采集数据实施归一化与标准化等预处理。采用数据挖掘技术中的神经网络,构建基于径向基神经网络的船舶虚拟驾驶效果评价模型,将评价指标数据作为模型输入,得到船舶虚拟驾驶效果评价结果。实验结果显示该方法所构建的评价指标体系具有较高科学性,能够准确评价船舶虚拟驾驶效果。     

基于遗传模糊聚类的东北内陆港选址规划

介绍了内陆港的含义、功能及意义,将遗传算法和模糊目标函数C-均值算法(FCM)相结合,对东北地区内陆港候选城市进行了聚类分析,并对内陆港的建设提出了建议.     

体系作战条件下的海战场赛博作战效能评估技术

文章从未来体系作战条件下赛博作战的特点出发,针对现代海战场环境下赛博作战评估体系无法有效建立,赛博作战效能无法高效分析等问题,提出了一种基于指标关系的海战场赛博作战效能评估流程。通过构建海战场赛博作战指标体系,对各性能指标属性进行层次分解,建立能综合反映海战场赛博作战能力的面向社会层、逻辑层和物理层的海战场赛博指标集合,针对各项指标提出多层次多角度的态势评估模型,采用模糊聚类分析评价方法将各项性能指标的统一量化处理,并计算指标的总的权重,在此基础上使用时间序列分析方法评估海战场赛博作战的最终效能。     

GB 26512-2021《商用车驾驶室乘员保护》标准解读

文章对GB 26512-2021《商用车驾驶室乘员保护》进行了解读,并与2011年版本法规、欧洲法规、行业标准做了对比.通过对比可以很直观的看出,法规更新的内容以及与欧标、行标的差异.     

摩托车发动机轴类件磨削裂纹分析及应对

轴类零件磨削时显微组织中的残余奥氏体因受磨削热的影响必将发生分解,并逐渐转变为马氏体,引起工件表面体积膨胀,导致组织应力产生,进而促进裂纹的形成。因此,工件内部残余奥氏体量较高时,易产生磨削裂纹。