基于奇异值分解强跟踪滤波的机车黏着系数估计

提出一种基于奇异值分解的改进强跟踪滤波算法,并将其用于机车黏着系数的在线估计。针对传统的强跟踪滤波算法由于引入了渐消矩阵,在递推更新预测误差方差阵时变成不对称,可能导致滤波发散的现象,研究了基于奇异值分解的更新算法,保证其收敛性。利用改进算法在线估计机车运行过程中的干扰转矩,进而估计黏着系数。仿真试验表明,该方法能有效在线估计机车黏着系数并具有较好的鲁棒性。     

铁路货运量组合预测方法

为了对铁路货运量进行科学预测,在指数平滑、模糊移动、线性回归、灰色预测4种单一模型的基础上建立组合预测模型.结果表明:组合预测模型能有效综合各模型的有用信息,并能提高其预测精度,预测结果可靠.与单一模型相比,该法具有较好的实用价值.     

Comparison of Three Control Methods in Penetration Control of Pulsed Gas Tungsten Arc Welding

An artificial neural network model for backside bead width was established and three control meth-ods——PID. fuzzy and neuron were designed, simulated and tested. The test results of bead-on-plate weld of GTAW indicate that the artificial neural network (ANN) modeling and learning control method have more advan-tages than the conventional method. They show that the ANN modeling and learning control method is an effective approach to real time control of welding dynamics and ideal quality.     

A NEW TECHNIQUE FOR COMPAIRING FUZZY NUMBERS USING AN INDEX OF OPTIMISM

IntroductionFuzzy numbers,or fuzzy subsets of the realline R,are a convenientconceptfor the representa-tion and arithmetic manipulation of imprecise nu-merical quantities[1,2 ] .In applications,the problemof comparison or ranking fuzzy numbers arises nat-urally.For example,in a fuzzy decision- analysiscontext[3 ] ,comparison of fuzzy expected utilitieslooms imminent.Many methods for comparing two or morefuzzy numbers have been suggested in the litera-ture as surveyed in Ref.[4]. Generally,th…     

基于模糊神经网络的Horn集上的输入归结

关于定理机器证明的归结原理已应用到人工智能的很多领域，同时提出了各种改进方法，其中，输入归结是一种非常好的推理方法，它对于Horn集是完备的，模糊神经网络是模糊逻辑与神经网络的融合，文中利用模糊神经网络的知识表示及学习的特点，结合输入归结的优点，进行Horn集上的输入归结。     

基于AMFNN的非线性噪声消除器

提出基于加乘性模糊神经网络(AMFNN)的非线性噪声消除器，讨论了AMFNN模型和学习算法及其通用逼近性．该消除器利用AMFNN逼近噪声，然后从测量信号中消去噪声即得到有用信号．该噪声消除器具有神经网络分布式并行信息处理能力、较好的容错性和鲁棒性以及除噪性能．     

一种具有模糊费用系数的VSP的修正C-W节约算法

将传统的确定性车辆调度问题扩展为具有模糊特征的模糊车辆调度问题．在对具有模糊费用系数的车辆调度问题进行简单描述的基础上，构建了模糊车辆调度的数学模型；通过Gaufmann-Gupta模糊数排序方法与传统车辆调度问题的C—W节约算法的有效结合，提出了解决该问题的一种改进C—W节约算法．最后，给出了一个算例．     

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针对现有物流园区功能发挥不足的问题，依据物流网络系统特点，提出以区位优势为依托，以经济关联为核心的网络优化方法.为此，以图论方法确定结点的区位优势，以模糊规划方法确定多目标效益优势，构造了图-FUZZY相结合的物流网络优化模型，同时归结为简捷的0-1整数规划求解，并用物流网络工程实例检证其有效可行性.     

模糊综合评价方法改进及其在交通管理规划中的应用

建立了一级模糊综合评价在城市重点区域交通管理规划方案评价中应用的模型，给出相关参数的建议值，然后结合实例对模型和参数进行了检验。针对模糊评价中指标权重确定时主观性较强的缺点，提出一种新的方法，结合灰关联度和熵的概念进行评价指标权重的确定，从而使得模糊综合评价方法更加客观。将其应用于城市重点区域管理规划方案的评价，建立了适用于区域交通管理规划方案的评价模型和算法，并就相关参数给出了适当的建议值。     

案例推理在在线物流资源决策中的应用研究

文中在在线分析过程(OLAP)与数据挖掘(data mining)技术的基础上．提出了基于案例推理(CBR)的决策模型去解决这类问题．模型采用模糊神经网络方法进行决策问题的特征提取和创建案例库，采用OLAP技术建立案例查询的星型模型，并通过创建的模糊神经网络模型去补偿匹配案例与决策问题之间的差异．文章的最后通过应用实例表明了该系统的有效性和可行性．