模糊神经元及其计算能力研究

分析了模糊神经元模型,指出了这种神经元模型在计算能力上的缺陷.提出了对模糊神经元定义的两种改进方法,一是限制传递函数为非单调函数;二是修改定义域.对改进后的模糊神经元网络证明了计算能力与图灵机的等价性,从而对传统的神经网络作了进一步推广.还对混合模糊神经网络的特点做了简单的讨论.      

直线参数检测的快速哈夫变换

在直线参数检测的哈夫变换中,基于两点确定一条直线的几何原理,可以消除图像点与参数点对应关系中的不确定性,利用这个原理可缩小每个非零图像点对应的参数空间,减小每个非零图像点的计算量.同时将整幅图像分成小块表决,能大幅度减少哈夫变换的总计算量,而参数检测的精度保持不变.      

无人直升机的动态逆模糊集成控制

对于一个非线性系统,利用其近似的线性化模型求出系统的近似逆,采用模糊控制方法抑制误差对系统输出的影响来保证系统的最终特性,构成一种动态逆模糊集成控制方案.将这一方法应用在无人直升机的姿态控制中,仿真结果表明该方法可以消除无人机未建模动态和不确定性的影响,具有较好的鲁棒性能.      

自主近距空战中敌机的战术动作识别方法

为了识别自主近距空战中敌机的战术动作,提出一个两级识别系统.该系统由基本动作识别和组合动作识别两部分组成.其中,基本动作识别采用模糊推理方法,并模拟飞行员的思维过程,用"模式记忆"方法平滑推理结果的抖动;组合动作识别以基本动作序列为输入,采用时间自动机组成并行结构,提取各组合动作的主要几何形态,使识别系统具有良好的可扩展性和鲁棒性.通过仿真对识别系统进行验证,结果表明该系统能有效地识别敌机的战术动作.      

基于边缘与颜色信息的车牌精确定位算法

针对现有车牌定位算法定位率不高和速度慢等问题,结合数学形态学,提出了一种基于车牌边缘检测与颜色信息的精确定位算法.首先对图像进行灰度化、平滑去噪及灰度拉伸等预处理,然后对图像进行垂直边缘检测和二值化处理;再采用线过滤算法滤去干扰边缘线信息,并利用车牌区域灰度变化次数多的特性定位出车牌上下边缘;对经过上下边缘定位后的车牌采用点密度过滤算法滤去零散点,接着采用数学形态学方法寻找连通域粗定位出车牌区域;最后对粗定位车牌在HSV空间进行颜色分割和倾斜矫正,从而精确定位出车牌.实验结果表明,该算法能够实现车牌的快速精确定位.      

改进BP算法在模糊神经网络中的应用

引入一种改进的BP算法——动量因子-自适应学习率算法.通过调节动量因子以及在学习过程中的学习率实现自适应,以提高学习速率和增强学习的平稳性.将该学习算法引入到串形结构的多层前向模糊神经网络中,通过学习确定了模糊映射关系,实现了对象的模糊故障诊断.在应用模糊神经网络进行故障诊断时,被监测的故障征兆信号与网络输入层相连,即将输入向量输入到网络中,经过模糊化处理,得到各故障征兆在所定义征兆的模糊子集上的隶属度向量,再利用神经网络的前向计算,得到故障原因的模糊隶属度向量,最后通过对向量的分析确定故障原因的类型.将上述模糊神经网络应用到空气静压轴承中,实现了设备的故障诊断,测试结果验证了该方法的有效性.      

非对称液压缸对称性控制

阀控非对称缸两个运动方向上系统的开环增益及某些参数的不同,使得两个方向上的动态特性不对称,这种本质上的非线性和非对称性给系统控制带来困难.PБ-211机器人后3个关节是对称阀控制非对称液压缸伺服系统,为了使机器人运行平稳和提高控制精度,在控制中必须加以适当补偿.在分析非对称液压缸工作原理基础上,考虑液压缸伸出和缩回性能不同,提出了模型参考变增益自适应控制算法对非对称液压缸进行补偿.该算法包括单神经元自适应PID控制、模型参考自适应控制和输出增益的自动调节3个部分.仿真分析和实验表明该算法可以基本实现非对称液压缸的对称性控制,较普通PID控制算法具有明显优势.      

基于遗传模糊聚类的机群编队最优分配方法

针对当前机群的编队分配存在效率低、编队分配结果不可靠、智能性差等问题,提出了一种新的结合遗传算法和模糊聚类算法的机群编队最优分配方法.该混合算法通过模糊聚类算法解决了机群的编队分配不确定性问题,并且通过对传统遗传操作算子的改进,采用改进的遗传算法有效地克服了模糊聚类算法容易陷入局部极小值和对初始条件敏感的缺点,使机群的编队分配能快速收敛至全局最优解.3组不同分布类型的机群编队分配算例结果表明,该混合算法具有较好的通用性、有效性和智能性,适用于机群的编队最优分配.      

用于卫星姿态机动控制的一种自适应模糊控制器

卫星的姿态机动控制要求机动快速和较强鲁棒性.纯模糊控制器响应快、鲁棒性好,能够方便地应用人的智能,但是模糊规则库的构建需要预先获取足够的语言信息.从Lyapunov函数出发设计了一个稳定的直接型自适应模糊姿态机动控制系统,控制器能够在初始语言信息很少的条件下通过自适应律调整语言信息参数而得到合适的模糊规则,使控制器具有更强的适应能力.数学仿真比较了在完全没有语言信息和有一条语言信息的情况下控制系统的表现,表明仅有一条语言信息时控制系统性能就能够显示得十分出色.最后,仿真结果证实了自适应模糊控制器良好的鲁棒性.      

一种基于窄带雷达的低轨空间目标识别方法

通过分析低轨空间目标的姿态运动对窄带回波脉冲数据的调制,表明低轨空间目标窄带回波脉冲数据信号的相位比幅度包含了更多的目标特征信息。采用小波分析从实测窄带相参回波特性数据的相位中,估计低轨空间目标的整体运动趋势,判别低轨空间目标的粗略类型,并通过大量实测数据的实验结果验证了该方法判别低轨空间目标粗略类型的有效性。