BP网络的模糊在线自校正算法

针对普通ＢＰ算法学习周期长的不足，根据网络误差表面形状，文章在学习算法中引入模糊理论，动态地在线调整网络的学习步长η及动量因子α。仿真结果表明，模糊理论的引入改善了学习算法的性能。     

船舶舱室布置方案的模糊综合评价

在建立某型船指挥舱室布置方案评价因素集的基础上,用层次分析法确定了各因素的权重系数,采用语言值标尺及基于重心的方法构造模糊评价矩阵,最后用广义空间距离方法进行方案的比较与排序,完成某型船指挥舱室布置方案的模糊综合评价．     

公交线路客流模糊神经网络预测模型

提出一种基于模糊神经网络理论的公交线路客流预测模型。实验比较发现,该模型具有较强的自适应性,其预测结果优于常规时间序列模型ＡＲ、ＡＲＭＡ得到的预测结果。该模型适用于公交企业运营调度管理的需要。     

模糊聚类在环境监测数据分析中的应用

聚类分析是将所考察的对象进行合理分析的一种多元分析的数学方法。环境污染是多种有害物质大量排放造成的环境质量下降。环境监测数据是对环境质量的客观反应，环境质量本身又具模糊性，因此，将模糊数学引入聚类分析，就能使分类更切合实际。     

基于模糊集合论的机械零件材料性能单因素评价

机械零件材料性能的单因素评价是运用模糊综合决策机械零件材料选择的关键问题。本文提出了运用三分法来建立机械零件材料性能的单因素评价隶属函数，以此来获得材料性能的单因素评价结果。     

基于模糊控制的并联混合动力车的能量管理策略

针对分路式并联混合动力四驱车给出了一种能量管理方案。为了优化发动机、电机及电池的工作效率,给出了基于模糊逻辑的能量管理策略。为了进一步提高整个系统的工作效率,鉴于用发动机和电机驱动时能量流向的不同,提出了发动机的启停线,使整车的动力性能、油耗和排放得到优化控制。经实际路试,结果表明所提策略可满足总体设计的性能指标要求。     

B样条隶属函数的模糊神经网络研究

把模糊子集的隶属函数取为B样条函数,利用B样条函数的正定性,紧密性和归一性,可以使得通常模糊系统输出中的分母削去,并且训练过程中权值的调整也限制在局部范围内。最后证明了其全局逼近特性。     

一种水下目标识别方法──基于模糊理论的多种神经网络融合分类

在应用多种方法提取目标噪声中分类特征的研究基础上,本文设计出基于模糊理论的多神经网络融合分类器,其研究重点主要包括有监督分类的模糊聚类神经网络分类、多神经网络与模糊综合分析相结合的融合分类。基于大量海试实测信号样本的多组实验表明,该分类方法具有良好的工程应用前景。     

基于线性矩阵不等式的船舶动力定位滑模控制

为了解决具有非线性和环境干扰的船舶动力定位系统的控制问题, 提出了一种基于线性矩阵不等式的滑模控制算法; 将跟踪误差设计为滑模函数, 设计线性矩阵不等式, 求解状态反馈增益; 基于二次型Lyapunov函数证明了闭环系统的稳定性; 设计切换函数, 使系统对不确定性和外加干扰具有较强的鲁棒性, 避免出现抖振现象; 对基于线性矩阵不等式的滑模控制器进行仿真, 计算出动力定位船舶在无扰动的匀速运动和有外界环境扰动的变速运动2种不同情况下的前进速度、横荡速度、艏向角速度、前进加速度、横荡加速度、艏向角加速度、前进控制力、横荡控制力和艏向控制力矩等; 分析了状态反馈增益线性矩阵、边界层、切换项增益等参数对控制性能的影响。研究结果表明: 采用基本滑模控制使前进速度达到期望值所需的上升时间为29s, 而新算法为15s, 节约了48.28%;采用基本滑模控制使横荡速度达到期望值所需的上升时间为24s, 而新算法为14s, 节约了41.67%;采用基本滑模控制使艏向角速度达到期望值所需的上升时间为13s, 而新算法为10s, 节约了23.08%。可见, 设计的控制器对有非线性和环境干扰的船舶动力定位系统都具有较强的鲁棒性, 具有控制输入连续、控制抖振小、不存在过高增益等特点。