检索结果-内蒙古大学图书馆

光电子．激光 2005年第2期16卷 213-216页

作者：刘扬阳金伟其苏秉华陈华北京理工大学信息科学技术学院光电工程系北京100081

由于利用已有的知识和经验得到的点扩散函数(PSF)估计值与真实值之间的偏差会直接影响图像复原质量。为准确地估计PSF,使其向真实的点扩散函数类型和参量逼近,采用超分辨力图像复原MPML算法同几种常用的数字图像去模糊处理进行比较分析... 详细信息

由于利用已有的知识和经验得到的点扩散函数(PSF)估计值与真实值之间的偏差会直接影响图像复原质量。为准确地估计PSF,使其向真实的点扩散函数类型和参量逼近,采用超分辨力图像复原MPML算法同几种常用的数字图像去模糊处理进行比较分析,通过实验表明:MPML算法具有其他几种算法的优势,同时减少了对原有信息的丢失;在此基础的同时,按照点扩散函数的分类,分析了点扩散函数的不同估计值及其对图像复原的影响,提出基于超分辨力图像复原算法的图像细节评价参数D,保证了复原图像主观效果和评价参数的一致性。对于模糊图像的系统辨识及其图像复原问题的解决具有实际意义,但对于附加较大噪声条件下的图像复原仍是需要进一步研究的问题。

关键词：超分辨力图像复原点扩散函数算法评价参数参量数字图像模糊系统辨识模糊图像模糊处理

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基于批量模糊学习矢量量化的模糊系统辨识

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控制与决策 2007年第8期22卷 903-906,911页

作者：于龙肖建白裔峰西南交通大学电气工程学院成都610031

提出一种基于批量模糊学习矢量量化的模糊系统辨识方法.首先通过优化方法自动调整模糊指数,使所得到的模糊规则前件隶属度函数与聚类规则得到的隶属度函数相比具有较好的可解释性;然后针对模糊系统可解释性与精度之间的困境问题,为保证... 详细信息

提出一种基于批量模糊学习矢量量化的模糊系统辨识方法.首先通过优化方法自动调整模糊指数,使所得到的模糊规则前件隶属度函数与聚类规则得到的隶属度函数相比具有较好的可解释性;然后针对模糊系统可解释性与精度之间的困境问题,为保证参数的可理解性,利用带约束的非线性优化方法调整后件参数,并用调整参数的界评估因优化造成参数恶化的程度.仿真实验表明,利用该方法得到的模糊系统模型具有较高的透明度,.满足合理的精度.

关键词：模糊系统辨识批量模糊学习矢量量化可解释性

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模糊系统辨识及其在机车粘着中的应用

模糊系统辨识及其在机车粘着中的应用

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作者：于龙西南交通大学

学位级别：博士

模糊系统在实际系统的建模和控制中具有很多的应用。这种成功的应用主要原因在于模糊系统可以融入人类的知识,以至于使许多来源于客观实际系统的信息可以用模糊命题来描述。这样,人们就可以利用语言规则来理解和描述客观世界的信息。构... 详细信息

模糊系统在实际系统的建模和控制中具有很多的应用。这种成功的应用主要原因在于模糊系统可以融入人类的知识,以至于使许多来源于客观实际系统的信息可以用模糊命题来描述。这样,人们就可以利用语言规则来理解和描述客观世界的信息。构建模糊系统的过程就是模糊系统辨识,模糊系统辨识需要建立基于模糊规则形式的模糊模型结构,然后利用不同的参数辨识技术来学习模型,最后得到最终的模糊系统模型。本文主要着眼于数据驱动的模糊系统辨识,目标是利用现有的或改进的数据分析技术试图建立可理解的模糊模型,建立的模糊模型应该具有高透明度模糊规则库;同时,还应该具有良好的逼近能力和推广能力。一般来说,作为辨识使用的数据都通常含有不同形式的不确定性,例如随机性,非特异性及模糊性。因此,针对不同的实际情况,我们应该选择不同形式的模糊模型进行处理。在这里,主要考虑两种类型的模糊系统模型:类型1模糊模型和类型2模糊模型。针对这两种模糊模型,本文作了如下的分析和讨论。在传统的模糊聚类的框架下,为了利用单峰的、凸的模糊集合来重构模糊划分矩阵中的模糊关系,提出了一种改进的模糊学习向量量化算法。该算法抛弃了传统的模糊指数下降机制,采用了冷却表控制,在迭代的过程中,模糊指数根据某种优化性能指标自动地调节,以至于使得到的隶属度函数更加容易理解。同时,该算法还被用于进行类型1模糊基函数模型的建模。当采用支持向量学习机制进行类型1模糊模型建模的时候,过多的支持向量数将导致一个复杂的类型1模糊模型。因此,一种基于简约集向量的TS(RV-TS)模型被提出来解决这一问题。RV-TS模型通过抽取简约集向量来产生模糊规则,规则的前件隶属度函数为Mercer核构建的多维隶属度函数,后件为结构一致的非线性函数。为了辨识提出的模型的结构和参数,提升RV-TS模型的性能,分别采用了两种学习规则:自下而上简化算法和ε不敏感学习相结合的规则以及面向经验的混合学习规则。针对类型2模糊理论,本论文还提出一种新的交替迭代结构的聚类算法,鲁棒区间类型2可能性C均值(IT2PCM)聚类算法。它实质上是采用了交替迭代结构进行聚类的交替类估计,但是隶属度函数则通过区间类型2模糊集合来选择。在提出的方法中,类的原型的更新方程通过降型与解模糊相结合的形式来计算。在鲁棒统计的框架下,通过φ函数的分析指出这种更新方程对类内不确定的模式以及野点具有鲁棒性。以鲁棒IT2PCM算法为主要工具,建立了一种快速原型方法进行区间类型2模糊建模。该方法首先利用IT2PCM算法在输入输出空间聚类,然后抽取类的原型生成区间类型2模糊规则对区间类型2模糊逻辑系统(IT2FLS)进行一次逼近。这个一次逼近模型是一个初始的模糊模型,可被引入作为优化调节IT2FLS参数的一个好的初始结构。最后,分析了机车牵引动态模型,并且建立了干扰观测器的粘着系数估计系统。通过仿真实验,采集蠕滑速度和粘着系数的数据,利用RV-TS模型对粘着特性曲线进行模糊建模。

关键词：模糊系统辨识精确性可解释性平衡模糊划分矩阵模糊聚类模糊学习向量量化类型1 支持向量机简约集向量区间类型2 鲁棒聚类鲁棒统计原型粘着系数蠕滑速度

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关于模糊系统辨识近年来的研究与发展

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信息与控制 2004年第4期33卷 445-450页

作者：王辉肖建严殊西南交通大学电气工程学院

为了实现理想的模糊控制 ,基于对象的模糊系统辨识研究具有非常重要的理论与实际应用价值 .本文主要从模糊系统结构辨识和参数辨识两方面讨论了近年来在该领域的一些研究内容和方法 ,分析了它们的主要优缺点并探讨了这一研究领域目前存... 详细信息

为了实现理想的模糊控制 ,基于对象的模糊系统辨识研究具有非常重要的理论与实际应用价值 .本文主要从模糊系统结构辨识和参数辨识两方面讨论了近年来在该领域的一些研究内容和方法 ,分析了它们的主要优缺点并探讨了这一研究领域目前存在的问题和研究趋势 .

关键词：模糊系统辨识结构辨识参数辨识

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结合数据变换和启发式方法的模糊系统辨识

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控制与决策 2002年第B11期17卷 808-810页

作者：刘福才关新平裴润哈尔滨工业大学自动化系黑龙江哈尔滨150001 燕山大学控制工程系河北秦皇岛066004

取代应用原始数据样本构造模糊模型的传统方法 ,提出应用数据变换技术和启发式方法简化模糊建模过程。对于变换后的数据 ,首先通过启发式方法确定模糊 If- Then规则结论部分非模糊单值(即实数 )的初始值 ,然后通过梯度下降学习方法进行... 详细信息

取代应用原始数据样本构造模糊模型的传统方法 ,提出应用数据变换技术和启发式方法简化模糊建模过程。对于变换后的数据 ,首先通过启发式方法确定模糊 If- Then规则结论部分非模糊单值(即实数 )的初始值 ,然后通过梯度下降学习方法进行精调。该方法不仅模型精度较高 ,而且收敛速度快。

关键词：数据变换启发式方法模糊系统辨识梯度下降法

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模糊系统辨识方法及其应用初探

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黑龙江大学自然科学学报 1986年第3期 68-73页

作者：汤兵勇

本文简要地介绍了模糊系统辩识方法及其应用研究的初步设想与部分结果。一、引言现代控制理论的系统辩识方法已在各个领域广泛地得到应用,并不断取得好结果。但是,在和人有某种关系的系统,如人机系统、管理系统、经济系统、社会系统等等... 详细信息

本文简要地介绍了模糊系统辩识方法及其应用研究的初步设想与部分结果。一、引言现代控制理论的系统辩识方法已在各个领域广泛地得到应用,并不断取得好结果。但是,在和人有某种关系的系统,如人机系统、管理系统、经济系统、社会系统等等中,由于涉及到的系统往往带有一定的“模糊性”,含有相当多的模糊信息待处理,无论是建模、还是进一步的预测、控制,规划,决策等均存在一系列的困难;而国民

关键词：模糊输入时变参数模糊系统辨识

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基于支持向量机的组合核函数及模糊系统辨识研究

基于支持向量机的组合核函数及模糊系统辨识研究

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作者：郭守团西南交通大学

学位级别：硕士

基于统计学习理论的支持向量机是一种新型机器学习工具。它具有推广能力强、全局优化、与维数无关等优点，已成功的应用于文本分类、模糊辨识、智能控制、图像处理等领域。\n 核函数将低维输入向量通过映射而工作在高维特征空间，从... 详细信息

基于统计学习理论的支持向量机是一种新型机器学习工具。它具有推广能力强、全局优化、与维数无关等优点，已成功的应用于文本分类、模糊辨识、智能控制、图像处理等领域。\n 核函数将低维输入向量通过映射而工作在高维特征空间，从而有效的解决维数灾难及非线性问题，并且它携带了数据样本间的依存关系、先验知识等信息。为更好的描述现实生活中存在的大量复杂非线性系统，人们提出了不同的非线性映射形式的模糊模型。模糊网格、模糊聚类、神经网络等是常被用于这些模糊模型中生成模糊规则的辨识方法，但它们易产生维数灾难、函数逼近能力不高、对野点及噪声非常敏感等问题。利用支持向量机的优点，结合模糊系统，建立新的辨识方法，就得到了学者们的高度重视。因此，基于支持向量机理论的核函数及模糊辨识技术就具有重要的研究意义。\n 本文主要着眼于支持向量机在核函数与模糊辨识等两方面的应用，主要内容如下：\n 1、组合核函数的构造及参数选择优化研究。虽然高斯核函数在机器学习领域已被广泛使用，但其具有的唯一参数不能反映出不同样本特征的重要性，同时它还存在核宽度恒定、全局性差的缺点。为了更好的发挥核函数的优势，本文构造了一个基于高斯核函数、具有全局性与局部性及可变核宽度优点的组合核函数；同时，针对支持向量机与组合核函数中的超参数，提出了一种结合支持向量机与BFGS的参数选择优化算法。\n 2、GK模糊聚类改进算法研究。由于GK模糊聚类能够自动地探测不同聚类形状，故其被认为是一类较好的用于分类的数据分析技术。但是，其存在每次迭代中最终聚类数恒定且需重新选择聚类中心、公式中要求协方差矩阵非零等缺点。本文针对以上问题，提出了一种改进型GK算法。\n 3、新型模糊辨识算法研究。本文分析了缺少常数项的支持向量回归机与Mamdani模糊模型的等价性，并提出了支持向量机模糊模型概念，以及利用改进型GK算法对数据进行分类、支持向量回归机提取模糊规则、梯度下降法优化参数的模糊辨识算法。

关键词：支持向量机组合核函数 GK算法模糊系统辨识

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基于核方法的模糊系统辨识和输出预测的研究

基于核方法的模糊系统辨识和输出预测的研究

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作者：钟榛西华大学

学位级别：硕士

模糊系统辨识是智能控制理论重要的研究分支之一。传统数学建模方法对当前信息科技所带来的各种复杂研究对象往往无能为力，而模糊模型具有易于表达结构性知识，可把数学函数逼近器与过程信息相结合等优点。基于模糊模型发展的系统辨识... 详细信息

模糊系统辨识是智能控制理论重要的研究分支之一。传统数学建模方法对当前信息科技所带来的各种复杂研究对象往往无能为力，而模糊模型具有易于表达结构性知识，可把数学函数逼近器与过程信息相结合等优点。基于模糊模型发展的系统辨识、智能控制理论和模式识别新方法等已在众多领域得到了成功应用。因此，模糊模型辨识是智能控制基础理论研究的关键问题之一。本文致力于将核方法引入模糊预测模型辨识以期获得新颖而有效的辨识算法，从而克服传统辨识方法存在的一些不足。本文的主要工作包括： (1)设计了基于支持向量机的模糊模型辨识算法，使用支持向量机来完成结构辨识以提高模型的泛化性能，再利用卡尔曼滤波实现参数估计。 (2)提出了一种将基于核最小二乘的模糊广义预测模型输出预测的方法。利用带滑动窗口的核最小二乘算法，结合模糊广义预测控制模型产生的未来控制增向量，对未来输出向量进行预测。根据仿真实验，当系统存在内部干扰，系统参数辨识不稳定时，该方法使得预测输出值大大逼近于系统希望输出值，提高了输出预测的精确性。 (3)针对支持向量模糊系统可能存在的规则冗余问题提出了一种基于双重核学习（核模糊聚类和支持向量回归）的支持向量组合策略来实现规则库的简化，以保证模型的简洁性。该方法同时避免了传统基于模糊聚类的辨识算法存在对初始聚类个数敏感的缺点。

关键词：模糊系统辨识 T-S模糊模型核方法支持向量机最小二乘法卡尔曼滤泛化能力广义预测核模糊聚类支持向量组合策略

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模糊系统辨识方法综述

模糊系统辨识方法综述

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2008全国博士生学术论坛——电气工程

作者：蒋强肖建蒋伟何都益西南交通大学电气学院四川成都 610031 乐山师范学院西南交通大学电气学院四川成都 610031 乐山师范学院

模糊系统辨识是模糊系统建模的重要手段，辨识的优良直接影响系统建模的精度。模糊系统辨识可以分为两部分进行认识，即模糊系统结构辨识和参数辨识。回顾了近年来模糊系统辨识的理论和方法，如模糊聚类，多分辨率自适应空间分解，SVM ... 详细信息

模糊系统辨识是模糊系统建模的重要手段，辨识的优良直接影响系统建模的精度。模糊系统辨识可以分为两部分进行认识，即模糊系统结构辨识和参数辨识。回顾了近年来模糊系统辨识的理论和方法，如模糊聚类，多分辨率自适应空间分解，SVM 和核函数法，粒子群算法等。对各种算法特点进行了介绍，对模糊系统辨识的发展进行了展望。

关键词：模糊系统辨识模糊聚类多分辨率自适应空间建模技术

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基于支持向量机的模糊系统辨识研究

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计算机与现代化 2011年第11期 7-10页

作者：叶剑斌丁志燕国网电力科学研究院江苏南京210061 南京南瑞集团公司江苏南京210061

GK模糊聚类是一类广泛应用于分类的数据分析技术,能智能探测不同聚类的形状,但是存在迭代过程中聚类数恒定、公式中协方差矩阵要求非零等缺点。本文针对这些缺点,提出改进的聚类算法,针对现有的模糊辨识算法出现的维数灾难及函数逼近能... 详细信息

GK模糊聚类是一类广泛应用于分类的数据分析技术,能智能探测不同聚类的形状,但是存在迭代过程中聚类数恒定、公式中协方差矩阵要求非零等缺点。本文针对这些缺点,提出改进的聚类算法,针对现有的模糊辨识算法出现的维数灾难及函数逼近能力不高等问题,以语言模糊模型和缺少常数项的支持向量回归机的等价性分析为基础,提出一种支持向量机与模糊系统相结合的新辨识算法,并且利用梯度下降法对参数进行辨识;为了更好地缩减规则数及体现样本数据的信息,对输入的样本集又采用改进的GK模糊聚类对数据进行分类。

关键词：支持向量机模糊聚类模糊系统辨识

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