简介：从哲学的视角,具体来说从三个方面———客观世界和人的主观认识方面、思维的抽象性和语言的概括性方面、模糊和精确的辨证关系方面,就模糊语言的来源进行了探讨。认为语言的模糊性是客观世界,主观认识及语言本身的特征综合作用的结果。

简介：对于一些难以建立数学模型的对象，采用模糊技术建立一个模糊控制器，可以广泛地应用于多种家用电器场合，也可以用于工业控制场合。它的优点是响应快，并且节能效率很高。

简介：货物合理配装在物流配送中发挥着重要作用，影响货物配装的因素有很多，诸多因素影响的是货物的配装优先级。以配装优先级为基础，提出了基于优先级理论的货物配装模型和求解算法。算例分析验证了所提方法的有效性。

简介：从经典的最短路径算法——-Dijkstra算法入手，针对同一算法，分别采用三种不同的存储结构存储临时标号节点，通过对无序结构、桶结构、堆结构存储的分析与比较，提出基于堆结构的Dijkstra算法的效率高于其他两种算法，特别适合于大规模网络。

简介：提出一种基于本体片段模糊相似度的异构本体合并方法研究。复杂的异构本体模型可被分割成多个本体片段，且这些片段均具有独立语义，使本体合并转换成本体片段之间的合并；提出基于概念或关系的两种本体片段模糊化相似度计算方法，并进一步讨论一种基于本体片段模糊相似度的异构本体合并的算法。该算法解决相似度计算过程中出现的模糊特性过早裁决的问题，从而文本信息可与结构信息共同分析以提高本体片段间的合并效果。最后通过应用实例和相关复杂性分析比较，全面评估该基于本体片段模糊相似度的异构本体合并的算法。

简介：高生存性是任何网络计算系统所必须具备的属性。分析了自主服务调度算法的特点,针对服务器群集系统中服务器间服务迁移的不确定性,提出了一种伪随机机制。该机制引入了一个调度序列和基于马尔科夫链的自主竞争机制,实现了服务器的自主调度,同时增加了恶意入侵者入侵服务器群集系统的难度,增强了服务器群集系统的生存率。实验表明,具备伪随机序列的服务迁移自主调度算法性具有更好的抗攻击性能,能够更好地协调安全性和服务连续性间的平衡。

简介：提出了一种新的未知信号状态模型——多项式预测模型，并给出其滤波算法。分析表明，采用该方法建立的状态方程不需要已知信号本身的参数信息，都能准确描述运动或信号的动态。因此，提出的多项式信号的最优滤波算法适用于任何可以用多项式描述的信号的状态估计问题。计算机仿真验证了该方法的正确性、有效性及实用性。

简介：利用收缩因子粒子群算法对车间作业调度问题（JSP）进行求解,通过在粒子群算法中引入收缩因子,使得所有粒子在搜索空间中的全局探索和局部精调能力得以动态调节和平衡,从而有效求得调度的全局最优值。仿真实验结果表明,该算法对经典JSP问题求解的可行性和有效性。

简介：通过对一种被控对象为普通电动机的快速定位控制算法的分析，以实现对采用普通电动机构成的定位系统进行快速、准确的定位。根据该算法模型的实际应用结果表明，该算法模型对大型机械的定位控制系统具有实用意义。

简介：摄像机标定是三维计算机视觉系统的基本任务之一。介绍单摄像机的标定系统,讨论在未知场景和未知摄像机运动下的基本矩阵的摄像机定标方法和算法。实验表明,该算法是一个较好的单摄像机标定方法。

简介：研究了基于可编程逻辑控制器（PLC）的脉冲宽度调制（PWM）与温度模糊控制的烤箱控制系统。加热模式采用高、中、低3档自动调节进行加热。该系统选用PLC触摸屏一体机作为纳米碳加热材料控制器,利用PWM和温度模糊控制来控制纳米碳加热模组。样机实验表明,温度控制精度高,超调量小,可用于多种工业温度控制场合。

简介：利用基于微机电系统陀螺、加速度计和磁强计的MTi—IMU微惯性航姿系统，设计了一种确定航向和姿态的算法。该算法利用加速度计的输出判断载体的运动状态，当载体处于非加速运动状态时，利用磁强计和加速度计的输出计算姿态角，再利用卡尔曼滤波器校正姿态误差。采集M＇I、iIMU微惯性航姿系统输出的数据进行仿真。仿真结果证明了该姿态算法的有效性。

简介：风电场的安全运行需要风电功率预测具有较高的精度。尽管支持向量机（SVM）理论在解决预测数据非线性等方面有较大优势,但SVM的参数难以选取。采用人工蜂群算法（ABC）对SVM中的参数进行寻优并对风电功率进行预测,将仿真预测结果与标准SVM预测结果进行对比,结果证明该方法提高了预测精度。

简介：联合图像专家组JPEG是静止图像数据压缩的国际标准。从分析标准JPEG算法中离散余弦变换（DCT）变换的不足，引入自适应量化算法对标准JPEG量化表加以修正。从分析JPEG图像在高频区域中出现的量化噪声的不足，引入了不规则图像编码并加以改善。通过微机仿真表明，在相同压缩比的条件下，较标准JPEG的恢复图像信噪比有所提高，同时恢复图像的质量也有改进，这种方法有一定的价值和实用性。

简介：本文提出了三相电动机的优化设计的新方法，其新颖性在于将电动机分析程序（步骤）与一种遗传算法结合起来优化诸如电动机转矩，效率，材料成本或一些其它电动机数据这样的目标函数或优化这些目标函数的组合，提出了两种电动机分析方法；第一种以充分解析的程序为基础，而第二种使用了有限元法。包含了一些有关表面安装的永磁三相电动机设计优化的例子，并对遗传算法优化技术和传统的爬山直接搜索法两者作了比较，本文以对提议的设计方法的局限性和优点的讨论作为结束。

简介：针对遗传算法（GA）在函数优化中存在的收敛速度慢、精度低等不足,提出将量子遗传算法（QGA）应用于多元函数的优化问题上。利用Matlab进行实例仿真,结果表明,量子遗传算法的性能要优于GA,QGA具有比GA更快的寻优速度和更高的精确度。

简介：提出了一种基于遗传算法的车间作业调度问题.根据目标函数建立了算法数学模型,针对该模型,用遗传算法对其进行优化调度.首先设计了染色体编码方式,确定了适应度函数;然后通过选择、交叉、变异等操作,得到目标的全局较优解.仿真示例说明了遗传算法在求解Job-Shop生产调度方面的可行性和有效性.

简介：基本矩阵包含了摄像机的所有内参数和外参数信息，求解基本矩阵是计算机视觉中的重要研究课题。在介绍极线几何和基本矩阵理论后，提出了一种基于Sampson距离的RANSAC（RandomSamplingConsensus）算法用于解决求解基本矩阵中误匹配问题。通过从图像的特征提取、特征点匹配到求解基本矩阵的完整的仿真实验，验证了该算法的有效性。

简介：BP神经网络分类器在信号识别领域得到了比较广泛的应用，针对其低信噪比环境下识别率相对较低的问题，引入人工蜂群算法（ABC），将求解BP神经网络各层权值、阂值的过程向蜜蜂寻找最优蜜源的过程转变，最后阐述了一种以人工蜂群算法为基础的神经网络分类器设计方法（ABCBP算法），并以2ASK，2FSK，2DPSK信号为例，对信号进行小波包分解后，将信号各频段的能量值数据作为实验样本，对其进行了信号分类。仿真结果表明：基于人工蜂群算法的优化BP神经网络分类器，即使在5dB的信噪比环境下，仍可达到94％以上的识别率，并具有较好的稳定性，这为信号识别领域中分类器的设计提供了一个很好的理论依据。

简介：感应电动机的电磁噪声对人非常刺耳。大多数刺耳的电磁噪声是在定子铁心的固有频率与磁动势频率一致或接近时产生的。因此，为了避免电磁噪声，在设计阶段必须预测定子铁心的固有频率。本文探讨线圈端部对定子铁心自由振动频率和振型的影响。已经搞清每个线圈端部并不以附加质量的形式产生振动，而是构成一个独立的振动系统，产生与定子铁心耦合的自由振动。基于上述研究结果，作者提出了一个二自由度的耦合振动模型，它是由一个弹簧连接的二重园环（定子铁心和线圈端部）所组成。每个园环具有一个自由度。上述振动模型计算得到的定子固有频率与试验值接近。