基于补偿模糊神经网络的GPRS无线视频数据传输拥塞控制研究

本文将补偿模糊理论和神经网络的混合系统,应用在基于GPRS无线网络视频数据传输,以阐述其在多媒体无线数据传输的拥塞控制中的应用.提出了一种改进的补偿模糊神经网络,该混合系统引入了模糊神经元,使网络既能适当调整输入、输出模糊隶属函数,又能借助于补偿逻辑算法动态地优化模糊推理,大大提高了网络的容错性、稳定性和训练速度,有效地预测并及时避免了GPRS网络拥塞.仿真结果表明,本文方法的信元失真率优于传统方法.     

基于模糊神经网络方法的信息系统安全风险评价研究

为提高信息系统安全风险评价的准确性,提出基于模糊神经网络的信息系统安全风险评价模型。该模型利用模糊理论隶属度反映各因子的相对状态,对模糊性具有很高的识别精度。将风险因子模糊隶属度矩阵输入BP神经网络中,增加了它对模糊性的识别能力。通过非线性分析处理的BP神经网络进行学习和测试,得到输出风险评价等级。实例分析结果证明算法的应用性。误差分析结果证明了模型的有效性。检验结果表明,模糊神经网络模型的识别精度高于单一的模糊评价模型和神经网络模型。     

基于模糊系统与神经网络融合的故障诊断方法

提出一种基于模糊系统（ＦＳ）与神经网络（ＮＮ）融合的系统故障诊断方法。此法把模糊系统与神经网络融合在一起,通过神经网络的学习来生成和调整模糊系统的隶属函数,充分发挥各自优点,更有效地对系统出现的故障进行诊断。对系统进行了仿真,并得出了比较满意的结果。     

驾驶员道路安全感评价虚拟现实技术研究

针对公路线形、交通环境与驾驶员的协调性实时检测的定量化评价方法问题,围绕虚拟现实技术和驾驶员道路安全感认知评价,在对210国道西万三级路典型路段建模生成三维模型的基础上,组织53名驾驶人员在虚拟仿真实验室中对虚拟三级路进行现场认知评价试验.采用模糊统计的方法对评价试验得到的795组数据进行分析处理,建立虚拟三级路安全性认知因素的模糊评价隶属函数.采用计算虚拟和实测道路模糊评价隶属函数的贴近度的方法,与基于实际道路的三级路安全性认知因素的模糊评价隶属函数对比,证明虚拟现实技术在驾驶员道路安全感认知评价研究中的可行性.     

基于模糊优化理论的生物质裂解装置转锥有限元安全分析

提出一种将模糊数学理论和有限元法相结合的结构优化分析方法,建立转锥模糊优化的数学模型,给出目标函数、设计变量和模糊约束条件;通过合理模拟转锥的边界条件和受力状况,建立生物质裂解装置转锥的有限元结构优化模型并划分网格,同时引入实际载荷及边界条件;根据约束的性质和设计要求,选取了模糊约束隶属函数,在优化过程中提出一种改进的水平截集法来考虑模糊约束的影响,从而调整最优解在空间的位置,可求得比传统优化方法更为合理的数学解;根据算法框图进行模糊优化运算,与普通优化设计方法所得结果相比,转锥的重量减轻5.2%。笔者为转锥及其他机械结构的优化设计和安全分析,提供了一种新的途径和依据。     

模糊神经网络在火灾探测系统中的应用

为使火灾探测具有较低的误报率、较高的可靠性和较强的环境适应能力,提出了一种基于人工智能的数据融合技术的火灾探测算法,以环境温度、烟雾浓度、CO含量为检测对象,利用人工神经网络和模糊推理技术对多传感器信号进行融合,最终输出火灾危险性大小的信号。神经网络采用径向基函数网络(RBF),运用最近邻聚类学习算法,实现隶属度函数参数的自动提取,并结合模糊逻辑具有较强综合判断能力和识别能力的特点,在MATLAB下完成了火灾探测系统的设计与仿真,明显提高了火灾探测系统的性能。     

模糊支持向量机在煤与瓦斯突出预测中的研究

模糊支持向量机(FSVM)综合了模糊理论和支持向量机(SVM)的学习理论,不仅继承了SVM在小样本情况下所具有的较强识别能力的特点,并且比SVM拥有更好的学习能力。在FSVM算法中,每个样本被赋予一个隶属度值,使得构造目标函数时不同的样本有不同的贡献,达到最大限度的消除噪声或者孤立点的效果。运用了灰色关联分析(GRA)对煤与瓦斯突出指标进行提取,引入了一个合适的模糊隶属度函数,并在此基础上提出了基于FSVM的煤与瓦斯突出预测的模型,通过实际数据的验证和其他预测方法的对比,证明了FSVM模型能够满足煤与瓦斯突出预测的要求。最后,将FSVM和传统SVM对同一组数据进行训练,证明了FSVM相比较传统SVM拥有更高的精确度。     

基于模糊神经网络的深井底板突水判别研究

通过分析深井底板突水因素的影响作用,建立各影响因素的层次分析结构模型,运用层次分析法计算各影响因素的权重并进行排序,进而选出深井底板突水的主控因素。在该基础上,建立隶属度和隶属函数实现各因素的归一,构建基于模糊神经网络的深井底板突水判别模型,选择合适的网络结构参数以改善神经网络的缺点,并选取样本训练网络,以现场实例为验证样本,以突水等级作为输出结果,该判别表明基本符合工程实践。     

地表水模糊综合评价中隶属度的图算方法

地表水环境质量模糊综合评价方法评价结果准确客观,可靠性好,但数据处理工作量较大.本文根据隶属度函数的几何意义设计了隶属度的图算方法.依据地面水环境质量分类标准,应用模糊数学的理论,建立了不同类别水质的隶属度函数及不同指标参数的权重,进行水环境质量模糊综合评价.该方法曾应用于一个火力发电厂的环境评价,评价结果与环境现状相符.     

洁净室空气洁净度评价的模糊模式识别方法

洁净室空气洁净程度的高低属于模糊概念,将各评价样本实测指标矩阵转变为相对隶属度矩阵,同时将各标准模式指标标准值矩阵转变为指标准相对隶属度矩阵,以全体样本对于各标准模式间的加权广义距离平方和最小建立目标函数,经构造拉格朗日函数,建立了洁净室空气洁净度评价的模糊模式识别模型。斗净室洁净程度评价是一个多目标评价问题,提出了确定指标权重的主、客观结合法,即先建立求解各指标权重的迭代模型并求出指标权重的初始值,然后根据评价的经验,采用重要性语气算子调整各指标的相对隶属度,对初始值进行调整,归一化后得到合理的指标权重值,经计算实例验证,本建立的模式识别方法物理意义明确,评价结果符合实际。     

结构物损伤预测模型及其在隧道施工中的应用

基于结构物风险评估理论,构建结构物损伤预测模型,并将其应用于隧道施工的研究中,以解决在地下工程施工中引起地上建筑损伤预测的技术难题。将数值模拟与模糊数学隶属度相结合,形成对结构物在隧道工程施工状态下的损伤预测模式,并以西安地铁某区间盾构下穿高铁涵洞为算例,提取相应的智能监测数据对该预测模式的可行性进行验证。结果表明,数值模拟与模糊数学隶属度相结合的结构物损伤预测模型计算效率高,便于操作,适用于隧道工程施工时对地上建筑物的安全评估,能有效解决在地下工程施工中引起地上建筑损伤预测的技术难题。     

基于心态指标的煤矿瓦斯爆炸区间数模糊评价

为了评估煤矿瓦斯爆炸的安全性,根据瓦斯爆炸的形成条件和事故致因理论,建立了评价体系。然后采用一种新的区间数模糊评价方法,建立数学模型。传统的区间数模糊评价方法是根据最大隶属度原则判断该对象的优劣,不能进行多个对象之间的评价。该方法综合考虑了最大隶属度和评语集,提出区间数的内积公式,进而得到每个对象的综合分数,通过比较其大小进行多个对象之间的评价。考虑到决策者不同心态时对决策方案的影响,引入心态指标,通过调节心态指标来比较综合分数,从而得出煤矿之间的安全性大小。最后,将该方法应用到3所煤矿,运用基于中点值的区间数排序方法对综合评判向量进行分析,所得结果与该方法的结果基本一致,从而验证该方法的正确性。     

基于突变级数法的离心泵机组安全评价模型

为研究层次分析法在安全评价中权重确定受主观因素影响较大的问题,提出将突变理论和模糊数学相结合的突变级数评价模型。模型考虑离心泵机组的结构、故障模式及人员管理等因素建立多层次评价指标体系,并结合模糊数学确定底层指标的隶属函数矩阵;利用突变级数法对各指标进行标准化和归一化处理;将底层指标隶属函数矩阵逐级量化递归得到总突变隶属矩阵。研究结果表明:此离心泵机组的最大总突变隶属函数值达到了0.961 9,即为“良好”。但同时也发现第一级与第二级相差不大,说明只要采取一定的安全措施,就可提高此离心泵的安全性。分析结果与实际情况相符合。     

基于模糊神经网络的火灾事故处理专家系统研究

以系统科学和行为科学理论为基础,结合人工神经网络、模糊推理与计算机技术,形成基于模糊神经网络的火灾事故处理专家系统,在火灾发生时为事故处理指挥人员提供良好的决策支持.本文首先给出了基于模糊神经网络的火灾事故处理专家系统的总体框架（任务管理模块,知识库与数据库管理和维护,火灾事故模型管理系统,解释机构,推理机控制系统,信号采集与处理以及结果输出模块）,并说明了各模块的功能;然后着重介绍了该专家系统中知识表示与获取方法,即将计算智能与符号智能结合起来解决专家系统知识获取的“瓶颈”问题;最后介绍该专家系统中知识库建立的方法以及所采用的推理机制,即模糊推理与规则推理相结合的推理方法.     

基于模糊推理的FRAM事故定量分析方法研究

为有效克服FRAM事故分析中无法进行定量分析的缺陷,提出结合模糊推理技术的Fuzzy FRAM模型。此改进模型基于FRAM识别系统运行状态;依据功能输出要素的时间/精度属性利用Matlab构建2阶模糊推理系统量化功能输出质量;根据通用性能条件(CPC)及功能输入耦合端口构建功能评价体系,针对评价体系中存在的不确定性信息融合及建模问题,采用模糊证据推理技术,通过模糊信度结构建立、数据处理、信息融合测度后获得功能的风险指数;以既有铁路危险品运输事故为例,验证方法的可行性。结果表明:Fuzzy FRAM模型的评估结果较为精确,是FRAM分析方法的有效补充。     

基于BP神经网络的绿色建筑评价

绿色建筑是指在建筑的全寿命周期内,最大限度地节约资源,保护环境和减少污染,为人们提供健康、适用和高效的使用空间,与自然和谐共生。根据绿色建筑的特点,确立绿色建筑评价指标体系,并运用管理理论中的层次分析法(AHP)和模糊综合评价方法(Fuzzy),提出了人工神经网络(ANN)评价模型。评估结果表明,该评价体系用于绿色建筑等级综合评价是快速、有效的。     

基于模糊-理想点法的海下采场顶板稳定性分析

为准确评价复杂地质条件下海下采场顶板的稳定性,提出将模糊数学中的隶属度与理想点法相结合的模型。针对海下采场的特殊地质条件,综合考虑水文地质因素、工程地质因素、采场结构因素以及其他因素4个方面,选取9个评价指标。通过对指标进行隶属度化处理,由变异系数法确定指标权重,建立顶板分级模型。最后,根据三山岛金矿5个采场现场调查以及室内试验获得的指标数据,应用该模型对顶板稳定级别进行评判。结果表明,该模型的评判等级结果与工程实际相符,从而验证模型可用于海下采场顶板的稳定性分析。     

基于神经网络的闸阀模糊可靠度计算

为提高闸阀可靠度计算准确性,将模糊准则引入闸阀可靠性设计,将闸阀应力与阀体通径、内压之间隐式关系显式化,并基于神经网络构建地震工况下闸阀数学模型;利用蒙特卡洛法,计算闸阀在常规方法下的可靠度;利用正态型隶属函数描述闸阀强度的模糊性,计算闸阀在考虑模糊强度时的可靠度;对比强度的模糊性对可靠度计算结果的影响,分析不同隶属函数下的闸阀模糊可靠度。与传统随机可靠度计算方法相比,该方法对不确定性描述更合理,理论上对可靠度的计算更加准确。     

基于模糊综合评价法的继电保护人员安全状态评估及应用

结合继电保护工作的实际,建立继电保护作业人员安全风险状态的层次型指标体系。根据模糊综合评估理论,针对指标体系建立状态因素集、模糊权重集和评语集,从而建立了模糊评估模型。运用改进的层次法,在采集了专家打分的基础上确定了各指标的模糊权重;根据电力安全生产实际确定了评语集的内容;引入隶属度概念给出了评判集算法。具体评价过程是：首先在咨询专家的基础上对最底层因素进行评价,然后进行模糊运算,计入隶属度,得到底层评判集。底层评判集作为上一层因素的评价集,逐层进行计算,最后得到员工安全风险状态的评估结果,该结果是一个评价集,根据最大隶属度原则,得到最后的评估结论。以实际算例证明了算法的可行性,同时简单介绍了应用情况。