一种内河顶推船队的引航控制模型

引航控制模型是考虑了人在控制闭环中作用的船舶自动引航模型,它不同于精确控制航迹或者航向的自动舵控制模型,重点在于量化和探索船舶驾引知识和经验.它是港口航道设计和安全评估经常采用的快时模拟的基础.基于模糊推理方法,结合系列内河船队操纵性实测数据与实际操船经验,设计出一种仿真智能的内河顶推船队引航控制模型,并以某顶推船队为原型,进行了仿真试验.结果表明:引航控制建模方法,包括隶属度函数和推理规则的确定能忠实地反映人员操舵控制过程.这种建模方法可为快时模拟论证等工作提供理论和技术支持.     

多部门协同的内河失控船应急处置决策方法

提出了一种基于模糊推理和决策偏好的群决策方法,以实现内河失控船的安全和有效的应急处置.首先,通过历史统计数据和文献综述,获取了不同影响因素下的失控船应急处置方案,确定了处置方案的决策准则;其次,利用模糊推理的方法对影响因素进行了模糊化,建立了模糊推理规则库和模糊推理机,通过去模糊化获取了不同决策方案下的决策准则值;再次,考虑到多部门协同的决策者的不同偏好信息格式,本文提出了一种基于一致性分析的线性规划模型,用于整合区间效用值、直觉模糊数和区间乘法偏好关系等决策偏好格式,从而获取不同决策准则的权重并得到最优决策方案.最后,应用典型案例进行了验证.结果表明,该方法能够很好地实现内河失控船的应急处置.     

公路软土地基处理方案模糊决策

针对公路软土地基处理方案决策中,影响因素众多,存在大量的不确定性、随机性、模糊性的特点,结合模糊理论和软土地基处理的知识特点,构建了公路软土地基处理方案决策的过滤式模糊推理模型,确定了模型中的因素集和方案集,采用专家评判法确定两者之间的模糊关系矩阵。为使决策结果更合理,利用加权平均型算子进行综合评判,并采取具有一定筛选能力的过滤式模型对方案进行筛选。实例验证表明,该模型适宜解决公路软基处理方案决策问题,能有效提高决策的科学性和可靠性。     

车用发动机故障综合智能诊断方法研究

提出了用模糊神经网络代替模糊推理并与规则推理相结合的新的诊断实用技术,给出了一个汽车发动机的诊断实例。结果表明该方法有效,具有工程应用前景。     

地下工程富水优势特征分析及模糊推理判定研究

突水是地下工程中常遇到的主要、危害严重的工程地质现象，也属于重大地质灾害问题，一直引起工程界的关注。地下工程为开放的复杂巨系统工程，地下工程中发生的突水问题受到众多的因素影响，总的说来就是时间和空间因素两个方面。大量的工程实践表明，地下工程突水不但具有时间效应，而且还与地质结构面，特别是富水优势裂带密切相关。文中分析了地下水在裂带控制下赋存和运移规律，以及可能导致突水的富水断裂、裂隙特征，将地质机制分析、经验判断和基于Matlab模糊逻辑工具箱的模糊综合评价结合进行富水裂带分级研究。     

一种基于模糊神经网络的交通方式划分模型

模糊神经网络具有良好的模式分类能力，而交通方式划分问题本质上也是一个模式分类问题。文章利用模糊神经网络方法对交通方式划分问题进行了建模，通过对FNN和BP神经网络（BPNN）方法运算结果的比较分析。证实模糊神经网络具有收敛速度快、精度高等优点：是模式划分问题的一种实用方法。     

基于减聚类-自适应神经模糊推理的船舶航向保持控制设计

为解决船舶在非线性和不确定性条件下的常规航向保持控制参数难以确定和性能较差的问题,提出一种基于减法聚类和神经模糊推理系统(SC-ANFIS)的船舶航向保持控制设计。基于鲁棒PID控制,借助减法聚类算法的学习能力对输入样本进行聚类分析,优化模糊量化和模糊规则,继而用神经-模糊推理的方法解决船舶的不确定性问题和非线性控制问题;同时,为避免维数灾难等问题发生,采用多维隶属度函数设计一种可在线自调整的基于SC-ANFIS的航向保持控制系统,并设计仿真试验进行对比分析。仿真试验结果表明,在存在模型参数摄动和干扰的情况下,基于SC-ANFIS的航向保持控制系统可行、有效,能取得良好的控制效果。     

基于模糊专家系统的雷达干扰资源分配模型

在对目标信息进行综合利用的基础上,针对现代海战特点,建立了基于模糊专家系统的雷达干扰资源分配模型,详细地阐述了舰艇雷达干扰系统的知识表示和知识库构建方法,简要介绍了推理策略,充分利用专家经验,体现了定性分析与定量计算的特点。该研究对未来海战中干扰资源的分配决策具有一定的指导意义。     

基于模糊神经网络的非线性动态系统建模

根据在柴油机试验中得到的输入和输出数据,利用一种模糊神经网络--自适应神经模糊推理系统(ANFIS)建立了描述柴油机动态性能的T-S模糊模型.利用Matlab的模糊工具箱进行仿真,结果表明,该模型可以准确地描述柴油机在整个工作范围内的动态性能.并将ANFIS与BP神经网络做了比较,分析了ANFIS在参数收敛速度及建模精度上的优越性.该模型将被用于柴油机控制系统的性能分析和控制方案设计中.     

干道信号协调控制优化方法

针对干道信号协调控制中控制策略及其控制优化参数设置上存在的问题,考虑到智能控制中Sugeno模糊推理所具有的复杂系统动态性能表达能力和神经网络控制方法所具有的学习能力,结合两者的优势建立了1种基于模糊神经网络的交通信号协调控制模型,实现对绿信比与相位差的优化,使用微观交通仿真软件Vissim对干线交通进行了仿真研究,仿真结果表明,该方法能更为有效地减小平均车辆延误。