检索结果-内蒙古大学图书馆

飞行器测控学报 2013年第3期32卷 240-244页

作者：张永胜滕崇志 63717部队

在航天发射任务中,测控站指挥中心担负着测控系统应急指挥任务,传统依靠现场人工判断和决策指挥方式往往存在及时性差、准确性差等问题,而辅助决策系统可将各种信息进行综合处理,并给出辅助决策结论供指挥员参考,可以大大提高应急指挥... 详细信息

在航天发射任务中,测控站指挥中心担负着测控系统应急指挥任务,传统依靠现场人工判断和决策指挥方式往往存在及时性差、准确性差等问题,而辅助决策系统可将各种信息进行综合处理,并给出辅助决策结论供指挥员参考,可以大大提高应急指挥决策的实时性和准确性。因此,提出一种基于Mamdani推理法实现的雷达跟踪情况辅助判决的模糊型决策系统,利用Matlab工具在典型输入条件下对系统进行仿真,仿真结果分析表明,决策推理算法鲁棒性强,决策结果正确。

关键词：航天测控模糊推理技术辅助决策 Mamdani推理雷达跟踪 Matlab仿真

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采用模糊推理技术的强制换道模型研究

采用模糊推理技术的强制换道模型研究

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第七届全国交通运输领域青年学术会议

作者： Zhou Lijun 周立军 Wang Dianhai 王殿海 Li Weiqing 李卫青 Department of traffic Information Engineering and Control Jilin University Changchun 130022 吉林大学南岭校区交通学院交通控制研究室长春 130022 Physics Department Tianjin University Tianjin 300072 天津市天津大学理学院物理系天津 1300072

强制换道模型是驾驶员行为模型的一个重要组成部分。本文开发了基于模糊推理技术的强制换道决策模型，并对模型效果进行了检验。验证结果表明该模型对实际数据的拟合效果较好。

关键词：公路运输驾驶员行为强制换道模型模糊推理技术

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基于SVM方法的模糊推理技术及在医疗诊断系统中的应用

基于SVM方法的模糊推理技术及在医疗诊断系统中的应用

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作者：何强陈俊芬邢红杰李艳魏红英鲁淑霞范铁钢赵素云河北大学

本课题属于交叉学科的应用研究,涉及软计算方法、优化方法、统计学习理论以及模糊数学等领域。本项目主要的研究成果有以下几个方面： 1.n维模糊数空间的定义及度量的选取模糊数是描述不确定性的常用和有效手段,本课题选择利用更... 详细信息

标准号: 1300100229

本课题属于交叉学科的应用研究,涉及软计算方法、优化方法、统计学习理论以及模糊数学等领域。本项目主要的研究成果有以下几个方面： 1.n维模糊数空间的定义及度量的选取模糊数是描述不确定性的常用和有效手段,本课题选择利用更加一般的n维模糊数来表达不确定性。作为下一步工作的基础,本课题首先给出了n维模糊数空间机器上的度量。 2.模糊数空间中的样本可分性条件传统SVM算法只能够处理实值数据,即仅仅能够在欧氏空间中寻求最大间隔超平面。然而,值得注意的是,在实际问题中提取出的数据往往是模糊的,而模糊数是一种表达模糊性的最常用手段,模糊数空间是一种非线性度量空间,所以针对性的研究模糊数空间中的SVM模型是更加有实际意义的。作为在模糊数空间中SVM的理论基础,本课题给出了模糊数空间中的样本可分性条件。 ***空间中的样本可分性条件模糊数空间中的样本可分性条件是在模糊数空间中建立SVM模型的理论基础,而若要在更一般空间中建立相应的SVM模型,例如Banach空间,就有必要考虑该空间中的样本可分性,所以本课题也进一步给出了Banach空间中的可分性条件。 4.模糊数空间中超平面间隔的可达表示本课题还以定理的形式给出了模糊数空间中超平面分割样本间隔的可达表示。 5.模糊数空间中的支持向量机本课题考虑一般的n维模糊数情况,在对应的模糊数空间中的支持向量机模型。形式上,新的模型与原模型形同,但是其中向量均为n维模糊数。

关键词：模糊推理技术医疗诊断系统 SVM方法

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基于模糊推理技术与存储器地址映射的舒适度传感器

基于模糊推理技术与存储器地址映射的舒适度传感器

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作者：许奎肖磊姚立忠郝美玭马杰齐巍巍陈实李太福 401331 重庆市沙坪坝区虎溪大学城重庆科技学院电气与信息工程学院

本发明公开了一种基于模糊推理技术与存储器地址映射的舒适度传感器，包括温度传感器(1)和相对湿度传感器(2)，其特征在于：所述温度传感器(1)经第一A/D转换器（3）连接有第一锁存器(5)，所述相对湿度传感器(2)经第二A/D转换器（4）连... 详细信息

标准号: CN103293960B

本发明公开了一种基于模糊推理技术与存储器地址映射的舒适度传感器，包括温度传感器(1)和相对湿度传感器(2)，其特征在于：所述温度传感器(1)经第一A/D转换器（3）连接有第一锁存器(5)，所述相对湿度传感器(2)经第二A/D转换器（4）连接有第二锁存器(6)；第一锁存器(5)和第二锁存器(6)分别连接存储器(7)的温度输入端和湿度输入端，该存储器(7)内存储有温度/相对湿度与舒适度响应表，该存储器(7)输出端连接有第三锁存器(8)。克服了室内舒适度具有不可直接测量性，以及硬件电路复杂等难题。该舒适度传感器具有模糊评判方法科学、有效，硬件电路简单、响应速度快等特点。

关键词：锁存器舒适度存储器相对湿度传感器温度传感器硬件电路传感器存储器地址映射模糊推理技术输出端连接温度输入端分别连接模糊评判相对湿度响应速度直接测量内存储输入端响应表连接一种湿度室内复杂克服公开有效

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非线性金融波动率模型及其实证研究

非线性金融波动率模型及其实证研究

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作者：耿立艳天津大学

学位级别：博士

金融市场具有高收益与高风险并存的特性。现代金融理论通常以波动率度量金融资产的风险,波动率在金融衍生品定价、投资组合、风险管理、对冲投资策略中扮演重要的角色。因此,波动率的估计和预测一直是经济学家研究的热点。在一定条件下... 详细信息

金融市场具有高收益与高风险并存的特性。现代金融理论通常以波动率度量金融资产的风险,波动率在金融衍生品定价、投资组合、风险管理、对冲投资策略中扮演重要的角色。因此,波动率的估计和预测一直是经济学家研究的热点。在一定条件下,传统金融波动率模型对资产收益波动率的预测是较为成功的。为了进一步提高传统金融波动率模型的预测精度,本文将灰色预测理论、支持向量机理论及模糊推理技术与传统金融波动率模型相结合,主要完成了以下工作: 1、将最小二乘支持向量机应用于CARRX模型,建立基于最小二乘支持向量机的非线性CARRX模型(LSSVR-CARRX),通过对沪深300指数的实证研究,发现LSSVR-CARRX模型的样本外预测能力优于CARRX模型。LSSVR-CARRX模型能够在长期预测中很好地刻画极差波动率的变动趋势,而CARRX模型对中短期极差波动率的预测准确度较高。 2、以GM-GARCH类模型为基础,分别将SVRGM模型、RGM预测模型与GARCH模型、EGARCH模型相结合,以减少误差项的随机性和非线性因素。实证结果表明,SVRGM-GARCH模型及RGM-EGARCH模型均比GM-GARCH类模型有更好的波动率预测能力,适合于短期波动率预测。 3、以极差替代收益的标准差来度量波动率,运用灰色支持向量机预测模型(GSVR)预测深市基金波动率,并将v支持向量机作为基准方法。实证结果表明,在中短期预测中,GSVR模型的基金波动率预测效果好于v-SVR模型,而在长期预测中,v-SVR模型则有更好的预测表现。 4、将TSK模糊模型应用于GARCH类模型,建立基于TSK的非线性GARCH模型(TSK-GARCH)及TSK非线性组合预测模型,采用ANFIS方法确定TSK模糊模型的结构、调整模型的参数。实证研究表明,基于TSK的波动率模型比基准模型供了更好的波动率预测值。本研究将灰色预测理论、支持向量机理论及模糊推理技术应用于传统金融波动率模型中,建立非线性金融波动率模型。对中国金融市场的实证研究表明,这些理论能够有效地提高传统金融波动率模型的样本外预测性能。这一研究对金融波动率的建模及预测具有重要的理论和实际应用价值。

关键词：非线性金融波动率模型灰色预测理论支持向量机理论模糊推理技术

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基于模糊DE算法的粉末液压机电液伺服系统PID参数优化研究

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机电工程 2019年第4期36卷 391-396页

作者：戴本尧浙江工贸职业技术学院汽车与机械工程分院浙江温州325000

针对粉末液压机电液伺服系统具有时变性、非线性、易受干扰的特性,采用常规PID控制难以收到理想效果的问题,在分析电液伺服系统的基础上,建立了系统数学模型,并利用差分进化算法,结合模糊推理技术,提出了一种基于模糊推理技术的差分进... 详细信息

针对粉末液压机电液伺服系统具有时变性、非线性、易受干扰的特性,采用常规PID控制难以收到理想效果的问题,在分析电液伺服系统的基础上,建立了系统数学模型,并利用差分进化算法,结合模糊推理技术,提出了一种基于模糊推理技术的差分进化算法。将其用于电液伺服控制系统PID参数优化,提高了PID控制器对电液伺服系统的调节控制能力;在单位阶跃信号输入下,在Matlab中分别对CNC粉末液压机电液伺服系统的FDE-PID控制与常规PID、DE-PID控制效果进行了仿真分析。研究结果表明:相比于其他控制作用,FDE-PID控制器在控制精度、抗干扰能力以及鲁棒性方面均表现出了出色的控制性能。

关键词：电液伺服控制系统粉末冶金液压机差分进化模糊推理技术 PID控制

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机动目标跟踪中的多模型方法研究

机动目标跟踪中的多模型方法研究

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作者：刘扬中国科学院大学

学位级别：博士

光电跟踪测量设备是目标跟踪测量领域中的重要设备，在实际应用中，如何有效的完成对机动目标的稳定跟踪，不仅是光电跟踪测量系统的研究重点，也是现代目标跟踪系统中的热点问题。光电目标跟踪的核心问题是对跟踪目标选择合适的运动模... 详细信息

光电跟踪测量设备是目标跟踪测量领域中的重要设备，在实际应用中，如何有效的完成对机动目标的稳定跟踪，不仅是光电跟踪测量系统的研究重点，也是现代目标跟踪系统中的热点问题。光电目标跟踪的核心问题是对跟踪目标选择合适的运动模型和滤波算法，以获得对目标状态的准确估计，并且对目标后续的运动状态做出预测。文章针对目标模型的选择和滤波算法的确定两个问题，对机动目标跟踪的基本理论、滤波预测技术、多模型目标跟踪方法进行了分析与研究，主要研究内容包括以下几个方面：　　文章对机动目标跟踪的基本原理及组成机动目标跟踪理论的五个基本要素：量测数据的形成、机动目标模型的建立、机动检测与机动辨识、预测滤波技术的应用以及状态变量的选取等进行了详细阐述。对于机动目标跟踪而言，任何跟踪算法都是以数学模型为基础的，因此，文章研究了多个运动模型。并利用数据处理仿真技术讨论了目标运动模型的仿真实现以及跟踪误差的统计评估指标、异常值剔除等。　　滤波预测算法是机动目标跟踪的一个重要组成部分。文章研究了传统的针对非机动目标的两点外推滤波算法、α-β滤波算法、α-β-γ滤波算法、滑窗最小二乘滤波算法、Kalman滤波算法和扩展Kalman滤波算法。同时，对于机动目标，研究了Singer算法、当前统计模型算法、交互多模型算法和强跟踪滤波算法，并分析和比较了它们在实际应用中的跟踪效果及各自的特点。　　多模型方法是近年来提出的一种有效的机动目标跟踪方法，文章阐述了多模型方法的发展及现状，研究并总结了多模型方法的基本思想、算法流程及传统多模型方法在机动目标跟踪中存在的问题。针对这些问题，文章研究了变结构多模型方法，对其进行了深入的理论剖析，对变结构多模型方法的基本思想和模型集合自适应策略进行了总结。　　针对经典变结构多模型方法，分别从理论基础、算法思想、模型集自适应策略(Model Set Adaptive，MSA)、程序实现流程、模型集合拓扑结构演变等五个方面进行了研究，并通过程序实现分析和比较了它们的跟踪效果和特点。这些方法包括：自适应网格算法(Adaptive Grid Method，AG)、改进AG算法(Improve Adaptive Grid Method，IAG)、模型群切换算法(Model Group Switch，MGS)、可能模型群算法(Likely Model Group Switch，LMS)、期望模型扩张算法(Expeet Model Augment Method，EMA)。　　在对经典变结构多模型方法(VSMM)研究实现的基础上，分析EMA方法的局限性，并对其基本思想进行延伸，提出一种混合模型网格构造方法，并阐述了其优越性。进而，在该方法的基础上从优化算法所使用模型集入手，对变结构多模型方法进行改进，提出了自适应双层网格变结构多模型方法(Two Layer Grid Variable Structure Multiple Model Method，TLG-VSMM)，基于STF的模糊变结构多模型方法(STF-VSMM)。最后，对在机动目标处于不同机动的情况下，实现并分析了上述改进算法在实际应用中的跟踪效果。　　文章利用系统仿真技术建立了机动目标运动轨迹，通过典型的非线性算例仿真实验对各种改进的多模型算法进行了验证，分析其运动目标位置、速度、加速度等状态参数的跟踪效果、运行时间及算法使用模型个数均值。实验结果的分析表明本论文提出的算法是合理的，能有效地改善对机动目标跟踪的精度，对机动目标和非机动目标均保持了较高精度的跟踪，同时算法运行时间没有大幅度提高，做到了跟踪精度和运行效率之间的均衡，是机动目标跟踪中较好的变结构多模型方法，可以为实际跟踪系统的研制和设计提供有益的理论支持。

关键词：机动目标跟踪状态估计多模型方法强跟踪滤波技术模糊推理技术双层模型网格光电跟踪测量设备

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基于Tropos-FRAM的重大道路客运生产安全事故致因分析方法研究

基于Tropos-FRAM的重大道路客运生产安全事故致因分析方法研究

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作者：左博睿西南交通大学

学位级别：硕士

重大道路客运生产安全事故频发,造成了大量的人员伤亡与财产损失。如何有效防控重大道路客运生产安全事故的发生以提升我国道路客运系统安全性是目前安全管理者关注的焦点。道路客运系统作为日趋复杂的社会技术系统,事故中存在较多人员... 详细信息

重大道路客运生产安全事故频发,造成了大量的人员伤亡与财产损失。如何有效防控重大道路客运生产安全事故的发生以提升我国道路客运系统安全性是目前安全管理者关注的焦点。道路客运系统作为日趋复杂的社会技术系统,事故中存在较多人员行为、组织安全管理等社会性风险因素且风险因素间存在非线性、动态、涌现等复杂性特征,故传统事故方法越来越难以理解其中的风险演化及事故致因机理。而现阶段新兴的系统理论事故分析方法可深入剖析系统运转与风险-事故成因机理,为分析复杂社会技术系统事故提供了崭新的途径,功能共振分析方法(Functional Resonance Analysis Method,FRAM)就是其中典型代表。传统FRAM分析方法正处于初步发展阶段,直接应用于重大道路客运生产安全事故分析中还存在结合道路客运系统的适应性不佳及FRAM自身分析范围、功能识别、风险量化等多个方面不足的缺陷。因此本文针对重大道路客运生产安全事故特点及FRAM现有不足,结合系统建模方法Tropos模型等方法提出一套Tropos-FRAM分析方法并应用于重大道路客运生产安全事故分析中,论文主要工作如下:(1)针对重大道路客运生产安全事故分析需求及FRAM层次性不足、分析范围与尺度不清晰、人员通讯交互难以识别等结构性缺陷,在传统FRAM功能层之上构建了目标层与人员层。目标层中通过Tropos目标架构的建立有效解决了FRAM分析范围及尺度模糊缺陷,并结合利益相关者理论实现了道路客运参与要素目标关系及利益属性的深入分析。人员层中通过HSI(human system interaction)技术建立了道路客运信息交互网络,解决了FRAM通信交互识别困难的缺陷。(2)针对FRAM功能识别模糊问题,提出基于24Model(事故致因“2-4”模型)的因素划分形式重构FRAM功能边界以更精确识别功能;重构后的组织功能拆分为安全管理制度与安全管理机构两种功能类型,并提出对应的功能内生可变性评估体系;此外提出无内生可变性的虚拟功能概念以进一步明确功能划分。(3)针对FRAM事故定量方法缺失问题,分析事故中功能风险作用情况得出功能风险评估概念模型,并由此提出模糊推理技术以量化事故中的功能风险,获得功能的实际风险指数。方法基于模糊推理系统量化功能输出质量,并基于模糊证据推理技术构建描述功能风险的统一描述框架及风险信息融合方法以解决事故状态下功能评估中的不确定性信息融合及建模问题。(4)针对现有事故模型及道路客运控制方法缺失问题,提出Tropos-FRAM事后系统整体控制原则及对应的具体控制手段。(5)以”8.10”重大道路客运事故作为事故案例分析对象,首先基于Tropos框架建立事故系统目标层,共识别出11个参与组织与17个参与要素,并进一步分析参与要素类型、目标达成情况及实际意图;随后针对识别出的参与要素建立人员通信协作网络,剖析事故系统内参与要素间的人员通信交互情况;再根据已识别参与要素及其实施行为以改进功能划分的FRAM方法识别系统功能,共识别出33个功能并建立系统实际运转的FRAM功能网络;针对功能网络,基于模糊推理技术展开量化研究,量化识别出系统内具体功能的风险态势;综合上述分析结论提出整体防控策略及分点安全防控建议。将案例分析结果与官方事故报告及其它系统论事故模型分析结果对比,从而发现Tropos-FRAM的优势与不足,为后续研究提供建议,以期不断完善FRAM及其衍生方法。

关键词：重大道路客运生产安全事故系统论事故致因分析功能共振分析方法(FRAM) Tropos模型模糊推理技术

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基于多源信息融合方法的火灾检测系统的算法研究

基于多源信息融合方法的火灾检测系统的算法研究

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作者：窦晨超华东理工大学

学位级别：硕士

城市高层建筑的密集发展不但增加了火灾发生的隐患,更加大了火灾检测、报警的难度。由于火灾信号具有不确定、易受干扰等特点,如果采用目前被广泛应用的基于单特征信号的检测方法来检测火灾,会导致较高的误报率和漏报率,而且,检测系统... 详细信息

城市高层建筑的密集发展不但增加了火灾发生的隐患,更加大了火灾检测、报警的难度。由于火灾信号具有不确定、易受干扰等特点,如果采用目前被广泛应用的基于单特征信号的检测方法来检测火灾,会导致较高的误报率和漏报率,而且,检测系统也无法有效抗击干扰并适应环境的各种变化。为了摆脱这种传统火灾检测方法的缺陷,本文在阐述了多源信息融合基本概念与优点之后,提出了一种基于多源信息融合方法的智能火灾检测系统。该系统应多源信息融合的要求,综合考虑多种类型的火灾特征信号(CO浓度、烟雾浓度及温度变化率),以克服单特征信号对外部研究对象片面描述的缺陷。依据多源信息融合系统的层次结构,本系统将被选取的多种火灾特征信息经过信息层、特征层、决策层三层分别处理。为了体现该系统的智能特性,本文在特征层、决策层分别运用了人工神经网络和模糊推理技术两种人工智能方法对火灾特征信号进行多源火灾信号的融合处理。这两种人工智能方法使火灾检测系统具备了自学习、自适应以及高级推理等智能特性,并提高了系统识别火灾的可靠性。特别地,本系统的特征层将RBF和BP两个单一网络互相结合,并提出了RBF-BP混合神经网络,该网络对单一的BP网络和RBF网络进行了优、缺点互补,获得了更为优越的网络性能。将该网络运用于火灾检测技术中,可以有效提高系统识别的准确度。通过本文所设计的火灾检测仿真模拟软件对样本数据的训练,对比了三种神经网络各项性能,证实了RBF-BP混合网络的优化效果,更验证了将多源信息融合思想、人工神经网络及模糊推理技术应用到火灾检测技术上以提高检测系统识别性能的可行性。

关键词：火灾检测多源信息融合人工神经网络模糊推理技术

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基于模糊的并联混合动力电动汽车能量管理策略

基于模糊的并联混合动力电动汽车能量管理策略

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作者：周立平哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

混合动力电动汽车的研究和发展对于解决环境污染和能源危机能起到相当大的作用，混合动力电动汽车能量管理因它的非线性、随机性和模糊性等特点而成为混合动力电动汽车研究和开发的关键问题。模糊推理技术在处理非线性、随机性和模糊性... 详细信息

混合动力电动汽车的研究和发展对于解决环境污染和能源危机能起到相当大的作用，混合动力电动汽车能量管理因它的非线性、随机性和模糊性等特点而成为混合动力电动汽车研究和开发的关键问题。模糊推理技术在处理非线性、随机性和模糊性等问题上有很大的优势，所以可以考虑将模糊技术应用到混合动力电动汽车能量管理上。为此，本文主要就这方面进行了一些初步的探索。\n 本文首先分析了混合动力电动汽车的混合驱动结构和类型，并对各种驱动类型的特点和适用条件作了总结。接着阐述了并联式混合动力电动汽车的能量管理思想和管理策略，确定以模糊逻辑控制为基础的能量管理策略。最后在简单介绍模糊理论的基础知识的基础上，从系统整体效率出发，兼顾排放和油耗，对发动机、电机和蓄电池的效率均予以考虑，提出了一种基于模糊的并联混合动力电动汽车能量管理策略，具体介绍了模糊逻辑的应用方法和过程，建立了适用于并联混合动力车辆的模糊逻辑能量管理模块。利用ADVISOR提供的仿真环境模拟模糊逻辑管理策略的控制效果，并与电辅助式管理策略进行了对比。仿真结果表明模糊管理策略明显优于电辅助式管理策略，汽车的油耗和废气排放水平均显著下降，发动机、电动机、蓄电池的效率得到提高，同时汽车动力性亦满足正常的行驶需求。

关键词：混合动力电动汽车模糊推理技术能量管理策略适用条件

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