基于神经网络的模糊逻辑设计算法

提出了一种利用神经网络学习功能来设计模糊逻辑的方法。用类神经网络算法产生模糊规则和隶属函数，通过学习得到的模糊规则、隶属函数和以新模型推理、逆模糊化为基础的新模糊设计，显著地改进了系统性能，缩短了设计周期，将规则数目和隶属函数最优化，可有效降低系统成本。     

层次分析法与模糊评价在企业中层管理人员评测中的应用

中层管理人员是企业的核心人才,其胜任力强弱直接影响企业发展的全局。文章以某企业中层管理人员的胜任力模型为例,设计了评测指标体系,采取定性与定量相结合的方法,运用层次分析法(AHP)确定了指标权重系数,针对评测指标的模糊性,建立了评测的模糊综合评价模型,并进行了应用实例评测。     

PID智能模糊白整定控制器在SG水位控制中的应用

为提高蒸汽发生器水位控制效果，设计一种基于模糊控制原理的模糊PID参数白适应控制器，根据偏差和偏差变化率来实时调整参数，水位控制实验结果表明，这种模糊控制器比常规PID控制器有更好的控制效果，明显改善了系统的动态性能和稳态性能。     

基于粗糙集和模糊聚类理论的文本分类系统的研究与实现

随着Internet的发展及广泛应用，越来越多的文本信息以待阅读和处理。文本分类成为众所关注但仍未很好解决的热门课题。本文提出一种基于粗糙集和模糊聚类（RS＆FC）理论的文本分类新模型，详细讨论和分析了该模型的总体设计思想、主要实现技术和有关的算法及实现方案。该模型在分类规则产生之前，以训练样本直接聚类的结果构造信息表，并对表中的连续属性离散化，再对信息表中的特征词属性进行二次聚类，压缩文本特征子集的向量维数，提取关键字特征属性，建立决策信息表，然后利用粗糙集理论，采用启发式约简算法，对信息表进行约简，产生优化的分类规则，指导文本分类。最后通过实验和性能评价，本文提出的分类方法的分类准确率高于传统的K-最近邻分类（K-NN）法，提高了系统的适应性能和分类能力。     

梯形模糊数语言指标值的工程综合评估

采用一种折中型模糊多属性决策方法对工程中的总体方案进行评估。基于折中型模糊多属性决策方法的思想和梯形模糊数期望的计算公式,提出了梯形模糊数的相关定义和公式,给出语言多指标决策问题的折中型分析法。给出的算法使决策方法更具柔性,决策结果更加贴近于实际。最后用所提出的方法分析了1个算例。     

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.     

模糊神经网络在桥梁结构等级评估中的应用

针对模糊综合评判在确定权重上的不精确性，用模糊神经网络方法对桥梁进行等级评估。通过大量输入数据的训练得出实用的判决系统，不仅消除了权向量选取仅靠经验的缺憾，而且加快了判决结果的得出。通过各次权值对比与误差分析，证明了神经网络的有效收敛及该方法的精确性。     

船用调距桨模糊智能系统的理论仿真研究

PID控制是过程控制中应用比较广泛的一种控制器，具有简单、鲁棒性好和可靠性高等特点，但仅对于线性定常系统的控制非常有效，对于非线性、时变的复杂控制系统，如调距桨系统，不能达到理想的控制效果。其超调值较大、响应时间较长、系统的动态品质较差。为了弥补常规PID的不足、改善控制效果，满足复杂控制系统的设计要求，采用模糊控制理论对调距桨进行智能控制。仿真研究表明模糊控制比常规的PID控制具有更为突出的特色和优点。     

基于模糊综合评判的物流中心选址问题研究

应用多级模糊评价方法对物流中心选址方案进行评价。采用层次分析法建立了评价指标体系,确定各项指标的权重,采用定量指标模糊隶属度的区间对应法,通过计算综合评价值确定出最优方案,并选出物流中心地址。     

我国干线铁路轨道平顺性评判方法的研究

基于近年大量轨道不平顺检测数据得出铁路线路的轨道不平顺功率谱密度（PSD）,从定性和定量2个方面对轨道不平顺性的评判方法进行研究。基于按我国干线铁路运行速度等级建立通用PSD的思路,研究并提出我国200,160 km·h^-1等级提速线路和120 km·h^-1普通线路的轨道平顺性的定性评判方法,将计算得到的线路PSD的上下包络谱定义为上下限界谱,所需评价线路的PSD谱线越靠近下限界谱,则该轨道的平顺性越好,反之,则越差。由于不同线路及不同区段的轨道质量参差不齐,PSD谱线的分布范围非常大,基于轨道谱分级管理的方法,研究并给出定量评判我国干线铁路轨道平顺性的方法,通过分析计算干线铁路5级PSD谱线,将干线铁路PSD谱图从下向上依次划分为A—F共6个区域,并对应定义为优秀、良好、较好、一般、较差和极差PSD谱线区的等级。