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1.
重新定义了广义模糊数,引入了"序"、"运算"及"度量",得到了一些基本性质,并研究了广义模糊数序列的极限及性质,给出了单调收敛、闭区间套等重要定理,使模糊数对应理论得以拓广. 相似文献
2.
3.
基于一款市场较为畅销的注塑机, 设计出一种能精确控制注射速度的模糊神经元PID控制器. 首先, 设计出具有自学能力的神经元PID控制器, 利用模糊算法对其进行优化; 其次, 在原有注射速度线性数学模型的基础上, 构建注塑机注射速度的非线性模型; 最后, 利用MATLAB在所建数学模型的基础上对模糊神经元PID控制器进行仿真实验. 实验结果表明, 所设计控制器具有响应迅速、无超调量、控制精度高、控制稳定等优点. 相似文献
4.
5.
根据加速器驱动次临界系统质子超导直线加速器样机(CAFe)对于低温垂测系统的要求,设计了2K超导低温垂测控制系统。该系统的主要难点之一是用简单可靠的方式实现2K过程控制,二是对回温过程中杜瓦内压强的控制。为了解决这两点,本工作使用实验物理与工业控制系统中的集成包Sequencer实现了对气体置换、腔体降温等顺序过程的控制,能够方便实现多种流程控制。对于回温过程,使用可编程逻辑控制器等部件作为硬件控制部分,使用模糊PID控制加热器来稳定杜瓦内压强,相较于传统的PID能够实现更小的响应时间和超调量,最终为实现2K超导低温垂测控制系统提供了可行高效的解决方法。 相似文献
6.
邢成梁李忠学 《数学的实践与认识》2022,(11):122-131
动车组转向架的健康状态直接关系到到动车组的行车安全,基于健康评估方法获取其健康状态及时制定维护计划可以有效降低其维护费用.动车组转向架健康状态评估时应用了模糊层次分析法以及BP神经网络,其模糊矩阵的特征向量用遗传算法进行求解,获取动车组转向架系统关键部件健康状态的权重,以及基于转向架系统评价指标的健康状态样本数据.构建BP神经网络,用转向架健康状态样本数据作为神经网络训练集,优化神经网络结构参数.通过实际测试数据对神经网络评估效果进行检验,完成了动车组转向架健康评估方法的智能化,支持了动车组转向架的维护决策. 相似文献
7.
在G?del t-模下,研究了模糊选择函数的半序合理性.首先给出了模糊选择函数的合理性条件FA1.然后研究了该条件与模糊选择函数半序合理性之间的关系,得到了半序合理的一个充分条件. 相似文献
8.
本文研究了基于三角直觉模糊数信息的双边匹配问题。给出了三角直觉模糊数和双边匹配的相关理论;以实现每个主体三角直觉模糊满意度最高为目标,考虑到一对一双边匹配约束,构建了多目标双边匹配模型;运用线性加权法和三角模糊数重心法,将多目标双边匹配模型转化为单目标双边匹配模型;进而通过求解该模型获得“最佳”双边匹配方案。风险投资者和风险投资企业的匹配算例证明了所提双边匹配决策的可行性和实用性。 相似文献
9.
贮存时间是影响生菜品质的一项重要因素,传统的贮存时间鉴别方法主要依靠人工经验,但是这种方法的准确率和可信度并不高。研究的目标是建立一种基于模糊识别的模型进行生菜光谱分析以实现生菜贮存时间的鉴别,并与其他鉴别方法作比较。为此,在当地超市购买60份新鲜生菜样品,存放于冰箱中待用。首先,通过Antaris Ⅱ近红外光谱检测仪采集生菜样品的近红外光谱数据,每隔12小时检测一次,每个样本检测重复三次,并取三次平均值作为实验数据。其次,利用多元散射校正(MSC)减少近红外光谱中的冗余信息。为了进一步去除近红外光谱中的无用信息以及简化随后的数据分类过程,分别运用主成分分析(PCA)和排序主成分分析 (PCA Sort)。其中,PCA Sort通过改进对主成分的排序方法能提高分类准确率,同时便于模糊线性鉴别分析(FLDA)进一步提取特征。PCA和PCA Sort的计算仅运用了前15个主成分(能充分反映光谱的主要信息)。最后,利用模糊线性鉴别分析算法(FLDA)和K近邻算法(KNN)进一步分类所得的低维数据。基于PCA和KNN算法的模型鉴别准确率达到43%,而基于PCA,FLDA和KNN算法的模型鉴别准确率可达83%。上述结果说明基于PCA,FLDA和KNN算法的模型鉴别准确率已经得到较大程度提高。当用PCA Sort替代了模型中的PCA算法后,结合FLDA和KNN算法则鉴别准确率达到98.33%。实验结果表明PCA Sort结合FLDA和KNN所建立的模型是有效的生菜贮存时间鉴别模型。 相似文献
10.