一类模糊逻辑系统幺半群与同态映射

首先利用代数中幺半群的概念给出了模糊逻辑系统专业领域的概念, 建立专业领域概念的目的是为了规范模糊逻辑系统中语言变量的取值范围, 从而将模糊逻辑系统看作是某个笛卡儿乘积幺半群的有限子集. 然后利用这个笛卡儿乘积幺半群的乘积运算构造了模糊逻辑系统幺半群. 最后, 在一定的约定条件下证明了通常使用的一类Mamdani形模糊逻辑系统的输出可以看作是从模糊逻辑系统幺半群到连续函数域的同态映射.     

一种新的无规则模糊逻辑系统构造及控制设计应用

模糊逻辑系统是一种具有输入输出功能的系统,本文构造的模糊逻辑系统的知识库并不储存If-then形式的模糊规则,而是储存关于输入和输出变量的模糊语言值,这些语言值被从属于这些语言值论域上的单位分解整合在一起,形成了若干关于输入输出变量的模糊蕴涵关系。当一组数据进入该模糊逻辑系统输入端时,它们首先被单点模糊化处理后激活这些模糊蕴涵关系,然后依据模糊推理机及合适的模糊算子得到模糊输出,最后经解模糊化得到最终输出结果。与通常的模糊逻辑系统相比较,这种模糊逻辑系统的主要优势是其输出不仅呈现为某些基函数的线性组合形式,而且组合系数的个数与输入变量的个数相同,因而这种模糊逻辑系统能够有助于解决模糊控制中的"维数灾难"问题。最后,针对一类非线性不确定系统,本文利用这种新的模糊逻辑系统设计了自适应跟踪控制器,并通过仿真算例验证了该方法的有效性。     

基于网格分片线性函数构造的非齐次线性T-S模糊系统的逼近性分析

分片线性函数是一元分段线性函数在多元情况下的推广,它在沟通模糊系统和被逼近函数关系中起着重要的桥梁作用.文章基于多元连续函数的网格分片线性函数(grid piecewise linear function,GPLF)重新构造了非齐次线性T-S模糊系统,并依据行列式性质和矩阵模证明了当规则后件线性部分所有参数选取非零常数时该系统对GPLF也具有逼近性.进而在最大模意义下获得该线性T-S模糊系统对连续函数类构成逼近器.此外,通过模拟实例对非齐次线性T-S模糊系统进行逼近精度分析.结果显示,该非齐次线性T-S模糊系统可按任意精度逼近所给连续函数.     

论域的模糊划分与仿真数据采集

给出一类MIMO模糊系统对紧集上连续函数的万能逼近定理的证明。在此证明基础上分析造成“规则灾难”的原因,提出基于覆盖重叠数的模糊划分方法和基于“线性”划分论域的方法,以及相应仿真数据的采集方法,对实际数据的处理提出不同的聚类处理方法。     

支撑模糊集合转换的模糊逻辑是伪逻辑

模糊逻辑系统用模糊集合描述模糊信息、用模糊集合转换处理模糊信息.阐述支撑模糊集合转换的模糊逻辑为什么是伪逻辑的原因.指出定义在论域一个空间上的模糊集合,因为破坏了集合中元素的"不可分割性",所以模糊集合描述的模糊信息不能用数学计算通过模糊集合转换处理.实际应用中的模糊信息定义在论域与状态空间两个空间上,其正确表达方式是满足"归一化"条件的隶属度向量;处理的正确途径是,研究基于状态转移矩阵的隶属度转换;支撑隶属度转换的是近似推理逻辑,目的是使构建的隶属度转换模型是当前条件下人们可能构建的"最优"近似模型.     

基于双论域模糊粗糙集的应急决策模型与方法

以突发危机事件应急决策为应用背景,讨论了双论域上模糊粗糙集的基本理论,建立了基于模糊相容关系的双论域模糊粗糙集模型. 在此基础上,把突发危机事件应急决策转化为一个具有模糊决策对象的双论域决策近似空间上的粗糙近似问题,构建了基于双论域模糊粗糙集的应急决策模型.首先在双论域近似空间中计算模糊决策对象的上(下)近似,进而结合经典非确定型决策的思想给出了突发危机事件应急决策的规则.同时,给出了模型的算法.该模型给出了一种在不完全信息环境下应急决策的方法,给出了在充分考虑决策者个人偏好信息基础上的决策置信度以及最优决策规则.该方法能够比较充分地符合应急决策信息不充分、资源有限以及时间紧迫的基本特征, 进而对突发危机事件应急决策提供科学的理论基础和现实的决策方法.最后,通过应用算例说明了模型的应用过程,结果验证了本文给出模型的有效性。     

基于遗传算法的模糊逻辑系统的设计

在模糊逻辑系统及控制的设计中,为了避免生成过多的模糊规则影响系统的效果,有必要进行模糊规则的筛选。本文将遗传算法与模糊逻辑系统相结合,使用遗传算法进行规则筛选,并调整模糊神经网络系统的参数,以此来提高模糊逻辑系统的精确性。将选择出来适应度最高的规则作为规则基,设计模糊逻辑系统。为了检验系统的可行性,将设计的模糊逻辑系统应用于丹麦克朗/人民币汇率的预测中,并将遗传算法与最小二乘法进行比较,仿真结果表明,所提出的方法是有效的,取得了更好的效果。     

改进蚁群算法在铁矿石价格指数预测中的应用

钢铁作为国民产业的重要组成部分,其价格对国民经济产生巨大的影响,而钢铁的一重要来源就是铁矿石。因此,对铁矿石价格指数的精准预测对国民经济有着重要的调节作用。论文运用具有全局信息素迹更新的改进蚁群算法(IACO)来进行模糊逻辑系统规则的筛选,以此来提高模糊逻辑系统(FLS)的精确性。将选择得到的规则作为规则基,融入神经网络中设计相应的模糊逻辑系统。将设计的智能模糊逻辑系统用于中国铁矿石价格指数(CIOPI)的预测,仿真结果表明,提出的方法是可行和有效的。与无规则筛选的和原始蚁群算法(ACO)的模糊逻辑系统相比,都具有优越性,以此也证实了进行规则筛选的必要性。     

一类变论域自适应模糊控制器

目前常用的自适应模糊控制器存在控制精度不高和调整时间长等问题.变论域自适应模糊控制器能够显著提高控制精度并缩短其调整时间,但其控制效果对一组完备的初始模糊规则的依赖,限制了其应用的范围.针对上述问题,本文提出了一种推理规则前件论域可变,后件峰点自适应的自适应模糊控制器.Lyapnuov综合分析法证明新的控制器具有全局稳定性,并通过仿真实验表明,新控制器不仅能够提高控制精度,而且较为合理地回避了对初始模糊规则的依赖性,扩展了变论域模糊控制的适用范围.     

边缘线性化方法构造的Fuzzy系统及其逼近性能分析

给出了基于边缘线性化方法构造的Fuzzy系统输出函数的一般表达式,揭示了该方法的插值机理,证明了由其构造的Fuzzy系统输出函数可归结为插值函数的形式,在此基础上,分析了该方法所构造的Fuzzy系统的逼近误差.仿真实验表明,边缘线性化方法构造的Fuzzy系统对非线性连续函数具有很高的逼近精度.