分析了产品质量设计中的模糊性和随机性,定义了零缺陷设计的基本概念.并在此基础上提出了基于模糊概率的零缺陷设计原理与方法,建立了相应的数学模型.实例计算证明,该模型具有实际应用价值,利用其进行产品质量设计可以使产品实现质优价廉

针对伺服系统由于受非线性摩擦力的影响而产生的\爬行\和\平顶\现象,提出了模糊趋近律方法,设计了基于T-S模糊模型趋近律的滑模控制器,并进行了实验和仿真研究.实验和仿真结果表明:所设计的控制器能有效地消除低速\爬行\和\平顶\现象,提高伺服系统的跟踪精度;同时该控制器能显著降低常规趋近律滑模控制器的抖振问题,改善控制品质.该控制器适用于控制品质要求高的伺服系统

探讨了一种将有监督学习机制融合到模糊ART网络构成一个有监督的模糊ART神经网络模型.这种网络能同时处理有监督和无监督学习问题,并具有积累和增加网络学习的能力.对该网络进行了滚动轴承检测数据模式分类实验,并与BP网络进行了比较性实验.结果表明:该网络具有良好模式分类能力和较好的可塑性

导出了随机-模糊线性回归模型参数的估计量,证明了参数的估计量为无偏估计,同时推导了参数估计量数字特征和回归方程相关系数的计算公式。将该模型应用于岩石样本抗剪强度实验数据处理中,通过与传统的随机一元线性回归对比分析,表明使用该方法得到的力学参数更具代表性

应用模糊可识模式空间的框架结构,尝试构造了一个自动评定钢中碳化物级别的数学模型,并借助标准图谱对合金工具钢中共晶碳化物的不均匀度进行了实际检验,准确率较高

从不确定性因素的数学处理方法入手,介绍基于概率统计学(处理随机性)的风险计算模型,提出基于模糊隶属度(处理模糊性)、基于灰数(处理灰性)和基于未确知数(处理未确知性)的风险计算模型。为水资源系统风险规划与管理奠定基础

结合物元理论和Vague集理论,提出模糊环境下的物元决策模型.介绍了Vague集的概念,给出Vague复合物元的定义.根据改进的Vague排序函数确定方案物元的正理想解和负理想解.利用相似度量确定各方案物元到理想物元的距离,计算方案的贴近度,以此选择最优方案.用案例说明所提出的物元决策方法的应用过程.结果表明,本文提出的方法对模糊和不确定的决策问题具有较好的实用性

提出了一种新的模糊认知图分类器模型构造方法,它包括构建流程、激活函数、推理规则和学习方法等核心构件.模型利用提出的动态交叉变异算子自适应遗传进化过程,实现种群间自动调节和自动适应.仿真实验表明:本文提出的模型增强了局部随机搜索能力,加强了算法的全局收敛能力,与其他经典分类方法相比,不但性能较好,而且具有较强的抗噪能力,从而具有更强的鲁棒性

利用多项式回归的方法获得不同工况下发动机速度随时间变化的数学模型．基于测试工况定义时的模糊性，故在测试中采用模糊模式识别的方法，确定实际的测试工况，以用于测试参数的处理

提出了加热炉广义对象模型概念和一种跟踪参考输出的模糊自适应控制方案,以及最佳炉温工艺曲线专家系统构成及根据产品质量模糊评价的概念.系统仿真证明了上述方案的、有效性