以Bernstein多项式为规则后件的模糊系统构造及算法

以多元多项式为规则后件的模糊系统是区别于Mamdani型和T-S型的一类模糊系统,在模糊控制器及其应用中具有重要的理论价值.首先,以Bernstein多项式为规则后件建立了一类新的多输入单输出模糊系统,进而证明了该模糊系统对n维单位正方体上的连续函数具有逼近性.其次,利用随机剖分数所确定的Bernstein多项式给出了这类模糊系统的输出算法,并通过实例说明该算法是有效的.     

基于三角形模糊化的非线性T-S模糊系统对p-可积函数的逼近性

通过给定p-可积函数,引入了分片线性函数(PLF)的解析表达式.基于三角形模糊化、乘积推理机和中心平均解模糊化构造了一类新的非线性T-S模糊系统,在p-积分模下证得非线性T-S模糊系统对此分片线性函数具有逼近性,进而得到该系统对p-可积函数亦具逼近性能.     

基于三角形模糊化的非线性T-S模糊系统对

可积函数,引入了分片线性函数(PLF)的解析表达式.基于三角形模糊化、乘积推理机和中心平均解模糊化构造了一类新的非线性T S模糊系统,在〖WTBX〗p〖WTBZ〗 积分模下证得非线性T S模糊系统对此分片线性函数具有逼近性,进而得到该系统对〖WTBX〗p〖WTBZ〗 可积函数亦具逼近性能.     

基于三角形模糊数的非线性T-S模糊系统的峰值点和分量半径优化

单值模糊器是将高维空间中一个实值点映射成该空间上的一个单值模糊集,在构造非线性T-S模糊系统时不仅可克服输入变量的噪声问题,而且能减少模糊推理机设计中的计算量.首先,基于分片线性函数和单值模糊器给出了非线性T-S模糊系统模型;并依据广义三角形的重心坐标公式,对等距剖分论域中的峰值点和分量半径等参数进行了优化;最后,通过模拟实例对系统进行了验证,得到优化后的非线性T-S模糊系统确实有更好的逼近效果.     

直觉折线模糊数空间的完备可分性和逼近性

折线模糊数可借助一组实数的有序表示确定模糊信息,不仅可以实现一般模糊数之间的近似线性运算,而且克服了基于Zadeh扩展原理的模糊数四则运算复杂问题。基于直觉模糊数和折线模糊数,提出了直觉折线模糊数的概念。通过引入距离公式,证明了直觉折线模糊数可构建完备可分的度量空间,给出了直觉折线模糊数的逼近定理。进一步用实例验证了直觉折线模糊数对直觉模糊数具有逼近性。     

折线Mamdnai模糊系统及其权值参数的萤火虫优化算法

折线Mamdnai模糊系统是基于折线模糊数的线性运算构造的系统模型,其主要特点是前件模糊集及后件中心连接权均取值于由有限个有序点决定的折线模糊数.依据折线模糊规则建立了折线Mamdnai模糊系统模型,进而基于适应度函数、荧光素和决策半径设计了该系统权值参数的萤火虫优化算法,以优化该系统的后件中心连接权参数.最后,通过一个双输入单输出仿真实例,验证了该萤火虫优化算法的有效性.     

分区与统一多项式逼近——数学中的转化概念(Ⅲ)

现代为计算数学及函数论的基础研究所关注的有限单元法与 Spline 逼近都是一些特殊的分区多项式逼近。本文利用转化引理来研究高维分区多项式逼近在各种意义下的误差,证实了一些由实践及理论分析提出的猜测,推广了一些定理,得到高维 Taylor 级数余项估计的新形式及有关的统一逼近定理和嵌入不等式,用新的概念解决了文献上提出的 Spline的一个误差估计问题及有关问题,并且所得结果比预计的要好一些。     

一种新型的自适应入侵检测系统的研制

针对当前入侵监测系统存在的自适应能力较差、扩展性差的问题，基于面向混合类型数据的快速启发式聚类算法FHCAM和属性约束的模糊规则挖掘算法ACFMAR，提出了一种采用数据挖掘技术的自适应入侵检测系统DMAIDS．该系统通过划分聚类的方法划分出异常入侵记录；模糊关联规则的方法提取入侵模式．通过对1999年举行的数据挖掘大赛所使用的10%子集进行实验，结果表明该系统平均检测率和平均误检率比大赛获得冠军检测方法准确率提高了近2倍，检测率从数据子集1的65．25％自适应提高到数据子集9的85．7％能自适应的检测各种攻击，表明该系统具有很好的应用前景。     

一类发展方程柯西问题的变换迭代法

潘涛在[2]中提出了高维波动方程柯西问题的变换迭代法,本文对其进行了推广.在初始数据和自由项为多元多项式的情况下,得到了包括双曲型、抛物型方程柯西问题在内的一类发展方程的求解格式,用其可迅速得到解的表达式.如果定解问题是适定的,由于多元多项式可以逼近连续函数,故方程的近似解可以转化为逼近问题,这在计算上是很有意义的.此外,笔者还提出了“模型初始数据法”的概念.     

高维可积模型构造和解析解

根据Virasoro可积性(具有无限维无中心Virasoro型对称代数意义下的可积性)的定义建立了一种系统构造(3+1)维Virasoro可积模型的方法. 利用广义Virasoro型对称代数的每一种具体实现, 可以得到大量的高维Virasoro意义下可积模型. 同时, 还获得了具有共形不变性、Painlevé和Lax对意义下的高维可积方程. 最后, 研究了部分方程的解析解.     

模糊控制在交流伺服系统中的应用

提出了一种具有调整因子的规则自校正的模糊控制交流伺服系统，可以满足不同时域的控制要求，按不同的规则生成模糊控制查询表，使得模糊控制规则可以在线调整．仿真结果表明具有调整因子的规则自校正模糊控制器的交流伺服系统的性能较一般PID控制的交流伺服系统有了较大的改善．     

风能复合电力系统设计

简要分析了风能、柴油机和蓄电池组构成的风能复合电力系统的特点,用MCGS完成了系统的计算机监控,用MC68HC11单片机实现了对风力发电机的模糊控制.     

基于模糊集值模糊集的近似推理

通过在单输入单输出（SISO）的近似推理方案（ARS）中，用模糊产生式规则表示知识，以模糊集值模糊集刻划模糊产生式规则中出现的模糊状态，提出了一个基于模糊集值模糊集的近似推理框架，从而使单输入单输出的近似推理方案（ARSFSISO）的推理能力得以增强。     

一种基于模糊逻辑的数据关联规则挖掘方法

分析了模糊逻辑规则的形成过程，介绍了模糊推理方法，提出了基于模糊规则化的数据挖掘方法。由分析可以看出，基于模糊逻辑规则的方法能从大量的数据集合中有效地发现有价值但不明显的信息并挖掘出有价值的信息。在实际系统中有着一定的意义。     

过程建模和控制中的神经网络与模糊逻辑融合技术的现状与发展趋势

讨论了神经网络与模糊逻辑融合技术的三类系统,即神经模糊系统、模糊神经网络和模糊－神经混合系统及其在系统建模与控制中的应用状况和趋势．     

基于模糊遗传算法的XNOR/OR展开式最小化研究

提出一种改进的模糊遗传算法用于求解XNOR/OR展开式最小化问题. 在算法进化过程中,采用模糊规则对交叉率和变异率进行修正, 以提高算法的收敛速度, 并在一定程度上抑制了局部收敛现象的发生. 并采用8个MCNC Benchmark电路对该算法进行测试, 结果表明: 所提算法具有较好的优化效果和较高的收敛速度.     

基于Hash函数改进遗传算法的 IPv6下模糊异常检测模型

为了实现基于IPv6的异常检测，设计了一种新的高效异常检测模型．针对传统遗传算法编码效率低下的不足进行了改进．该模型使用基于遗传算法的IPv6模糊异常检测规则生成技术，采用Hash函数进行初始种群优化、随机实数编码进行种群编码，提高了检测准确性．使用实时网络数据流对原型系统和Snort进行对比测试，结果表明所提出的模型在检测效率上有明显改善．