Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System and a Multilayer Perceptron Model Trained with Grey Wolf Optimizer for Predicting Solar Diffuse Fraction

The accurate prediction of the solar diffuse fraction (DF), sometimes called the diffuse ratio, is an important topic for solar energy research. In the present study, the current state of Diffuse irradiance research is discussed and then three robust, machine learning (ML) models are examined using a large dataset (almost eight years) of hourly readings from Almeria, Spain. The ML models used herein, are a hybrid adaptive network-based fuzzy inference system (ANFIS), a single multi-layer perceptron (MLP) and a hybrid multi-layer perceptron grey wolf optimizer (MLP-GWO). These models were evaluated for their predictive precision, using various solar and DF irradiance data, from Spain. The results were then evaluated using frequently used evaluation criteria, the mean absolute error (MAE), mean error (ME) and the root mean square error (RMSE). The results showed that the MLP-GWO model, followed by the ANFIS model, provided a higher performance in both the training and the testing procedures.     

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.     

基于模糊神经元PID算法的注塑机注射速度控制算法研究

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.     

变速恒频风力发电机组的模糊控制

简要介绍了变速恒频风力发电机组的控制原理,对变速恒频风力发电机组在高于额定风速运行时的变速桨距调节设计了模糊控制器,并用MATLAB对该控制器进行了仿真。     

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。     

基于风险-均值分析的供应商选择与订单分配集成优化模型与求解

针对不确定环境下具有不同供应合约的供应商选择与订单分配问题,本文构建了基于风险-均值分析的模糊两阶段多周期集成优化模型。与传统的该问题研究并未充分考虑供应商选择与订单分配两阶段决策的交互影响不同,在该模型中,第一阶段供应商选择的评价目标依赖于后期实际运营中的订单分配决策;并考虑未来需求和实际运营成本的不确定性,引入在险价值和期望值两种决策准则对供应商选择方案的绩效进行评价。提出了该模型的分析求解方法,在险价值得以精确评估,期望值被控制在确定的误差范围内,并可以达到足够的精度要求。     

Willis环状脑动脉瘤系统的自适应模糊控制

针对不确定非线性生物系统—W illis环状脑动脉瘤系统,利用高斯型模糊逻辑系统的逼近能力及新构造的Lyapunov函数,基于模糊建模提出了一种自适应模糊控制器设计的新方案.该方案把逼近误差引入到控制器设计条件中用以改善系统的动态性能.不但设计简单还保证了控制方法的鲁棒性与稳定性.通过反向传播算法调整模糊基函数参数及递归最小二乘法调整参数向量,θ更新控制律,实现了理想跟踪.从理论上研究了脑动脉瘤内血流速度的非线性行为及控制,具有实际意义.仿真结果表明该控制方法的有效性.     

模糊多属性群决策一致性分析研究

群决策过程中各成员可能以不同的方式给出决策信息,讨论了四种不同决策信息的统一方法,设置了模糊环境下进行一致性判断的准则,介绍了梯形模糊数在群决策过程中的运算方法,举例说明了这种方法的应用步骤.     

基于累积前景理论和VIKOR的毕达哥拉斯犹豫模糊风险型多属性决策方法

针对属性权重未知,且属性值为毕达哥拉斯犹豫模糊数(PHFN)的风险型多属性决策问题,考虑到决策者的有限理性行为,提出基于累积前景理论(CPT)和多准则妥协优化解(VIKOR)的决策方法。首先,定义PHFN的分散率,并构建优化模型确定属性权重。其次,将CPT融入PHFN环境,定义PHFN的价值函数,并结合决策权重函数计算方案在各属性下的综合前景值。进一步,构建综合前景值矩阵,在此基础上运用VIKOR法确定方案排序。最后,通过风险投资项目选择的应用案例说明所提方法是可行、有效的。     

预不变凸模糊集的一些性质

在下半连续的条件下,给出了一个模糊集是预不变凸模糊集的充分条件,并将模糊凸集上相关性质在模糊不变凸集上作了相应的推广.所给出的条件和证明都是新的.