一、Fuzzy controllers based on some fuzzy implication operators and their response functions（论文文献综述）
李军霞,李得超[1]（2019）在《基于五I算法的模糊系统的响应能力》文中进行了进一步梳理为了在实际中更好地应用基于五I算法的模糊系统,研究此类模糊系统的响应能力和泛逼近性意义非凡.本文首先给出基于S蕴涵和Zadeh蕴涵的五I算法的模糊推理表达式.本文指出对于S蕴涵和R蕴涵,采用单点模糊化、重心解模糊法、基于五I算法的单输入单输出（SISO）模糊系统只有阶跃输出条件而无函数逼近的泛性;而对Zadeh蕴涵,此类模糊系统不一定具有此性质.此外,在基于五I算法的多规则SISO模糊系统中,一定条件下模糊推理与聚合的次序无关.最后提供一个具体的例子来展示基于五I算法的模糊系统的响应能力和泛逼性.
赵纬经[2]（2013）在《模糊系统的泛逼近性及其应用研究》文中提出模糊系统在复杂系统建模、预测和控制过程中已经得到广泛的应用,其理论基础是模糊系统具有泛逼近性。但模糊系统的泛逼近性问题尚未得到完全解决,本文就首先针对模糊系统的泛逼近性与逼近误差进行研究,然后将其应用到自治Lienard系统的逼近中去,并对模糊值函数的对偶u-可积性问题进行探讨,最后提出了一类基于中点导数值的闭Newton-Cotes数值积分公式。本文主要研究内容如下：1.针对单输入单输出的开环系统,以Lasen蕴涵算子为例,证明了重心法意义下基于CRI推理的模糊系统的泛逼近性,给出了其误差表达式与上界估计,指出该系统逼近精度达到O（△12）。通过对误差估计式的分析,进而指出影响逼近精度的“规则数”和“设计参数”这两大方面因素中,“规则数”是模糊系统具有泛逼近性的决定性因素。2.应用HX方程逼近方法与边缘线性化方法,分别应用于自治Lienard系统的求解,提出这类系统的“简化HX方法”与“简化边缘线性化方法”。提出的两种方法简化了求解步骤,降低运算的空间复杂度与时间复杂度。仿真结果表明这两种新方法均具有较高的逼近精度,是可靠的算法。通过一系列仿真实验与理论分析,得出误差随时间的推移振荡放大的原因在于Runge-Kutta方法,它使得传递的“初值”精度越来越低。为了提高Runge-Kutta法的逼近精度,首先给出了一种的“预报校正”方法,仿真结果表明此方法能够较为有效地降低误差。然后,为了进一步提高逼近精度,在外推法的基础上对参数进行摄动,提出参数摄动的外推Runge-Kutta法。最后数值实验表明参数摄动的外推Runge-Kutta法具有较高的逼近精度,而且对抑制误差的传播,具有比较明显的效果。3.针对K-拟可加模糊测度空间上的一类u-可积模糊值函数,首先应用拟加与拟乘两种算子定义了对偶K-拟可加模糊值积分,通过诱导算子K获得这种新型模糊积分的转换定理。然后,在引入拟可减算子的基础上研究了一类模糊值函数的对偶u-可积性问题,进而获得可积性判定条件及有界模糊值函数和闭区间上连续模糊值函数构成对偶u-可积的充分条件。最后,通过一个具体的实例来说明这种积分在生产预测中的实际应用。4.在重心法解模糊化的过程中,通常需要使用Riemann和或者数值积分来近似计算定积分的值。在不过多加密分割区间的情况下,获取高精度的数值积分公式成为一研究难题。基于这一目的,提出了一类基于中点导数值的闭Newton-Cotes数值积分公式,证明了它们比相应的经典闭Newton-Cotes数值积分公式提高了2个代数精度,同时给出了其误差余项。然后从数值实例的角度分析了其计算成本,即在达到相同的误差级别的情况下,所提出的方法与同阶的闭Newton-Cotes数值积分公式相比,明显节约了计算成本。并通过一些数值实例表明本文所提出的方法优于经典闭Newton-Cotes数值积分公式。最后,将提出的方法分别应用到计算物体重心和重心法解模糊化的问题中去,数值实验结果表明该方法有较高的逼近精度。
孙国靖,陈永煌[3]（2013）在《基于广义三I方法的模糊系统的响应能力》文中研究说明讨论基于三I算法构成的模糊系统的响应能力是模糊控制理论的重要研究方向之一。本文讨论了三I算法中三个模糊蕴涵算子分别取不同情形下的算法表达式,然后构造了基于这种模糊推理算法的双输入单输出模糊控制器,分析这些模糊控制器的响应能力。最后,研究了在规则合成时取"与"对模糊系统响应能力的影响。
李龙,裴道武[4]（2013）在《基于泛三Ⅰ算法的模糊系统响应能力分析》文中研究指明讨论基于三Ⅰ算法构成的模糊系统的响应能力是模糊系统理论的重要研究方向之一。根据选取三个常用的模糊蕴涵算子,给出了基于这些蕴涵算子的泛三Ⅰ算法公式,其次构造了基于泛三Ⅰ算法的单输入单输出模糊控制器,分析这些模糊控制器的响应能力,最后对这些模糊系统进行了实验仿真。
李龙[5]（2013）在《基于广义三I算法的模糊系统及响应能力的研究》文中认为模糊推理是一种不确定性的推理方法，它是模糊专家系统、模糊控制系统等领域的重要理论基础.讨论基于模糊推理算法构成的模糊系统的响应能力是模糊控制理论的一个重要的研究方向.全蕴涵三I算法是王国俊教授1999年提出的一种新的模糊推理算法，是对CRI方法的改进和完善.虽然关于三I算法及构成的模糊控制器响应能力的分析在理论和实际应用中都取得了长足的进展，但是值得继续深入探讨的课题还有很多.本论文的主要研究工作和结果如下：1.广义三I算法的构建及基本性质的研究.在传统三I算法的基础上，分别就3个具体的模糊蕴涵算子，来讨论三I算法中三个模糊蕴涵算子分别取不同情形下的新的模糊推理算法（简称广义三I算法），并且讨论了该算法的连续性、逼近性问题，同时也考虑了它们的误差传播特性以及规则发生扰动时对模糊系统输出的影响.2.基于广义三I算法设计的模糊系统响应能力的研究.将广义三I算法应用到模糊控制器中，通过模糊化、模糊推理及去模糊化过程得到控制系统的输出，即响应能力.基于前面构建的广义三I算法，讨论六种情形下构成的单输入单输出和双输入单输出的模糊系统响应能力；研究结果表明基于广义三I算法所构造的模糊系统具有插值性、泛逼近性，可考虑在实际模糊控制系统中使用.3.研究规则聚合的改变对模糊系统响应能力的影响.在规则合成方法取―交‖的情形下，讨论了将规则组的―或‖聚合改为―与‖聚合时对模糊系统响应性能的影响.研究结果表明对于原本具有阶跃响应函数的模糊系统变得具有函数逼近的泛性，可考虑在实际模糊控制系统中使用.4.模糊控制器的仿真.分析基于广义三I算法在模糊控制器中的推理效果图以及该模糊控制器的逼近特性；最后构建了一个自适应的模糊PID控制器，并与传统的PID控制器进行了比较，体现了基于广义三I算法的模糊控制器构成的模糊PID控制器在抑制超调现象、系统进入稳定状态的时间等方面具有优越性.
袁学海,李洪兴[6]（2011）在《基于输入-输出数据的重心法模糊系统及其泛逼近性》文中认为研究基于输入-输出数据的重心法模糊系统及其泛逼近性。首先,将一组单输入-单输出数据转换成模糊推理规则,通过选择适当的模糊蕴涵算子生成模糊关系,再利用这种模糊关系求出二维随机变量的联合概率密度函数。当将模糊蕴涵分别取为Larsen蕴涵和Mamdani蕴涵时,分别得到了两种具体的概率密度函数（称之为Larsen分布和Mamdani分布）。其次,利用这两种概率分布,分别求出了对应的两种回归函数,指出这种回归函数实际上是模糊控制中的重心法模糊系统。我们分别给出了这种模糊系统具有泛逼近性的充分条件。从而进一步揭示了模糊系统的概率论意义。
潘海玉,裴道武,陈仪香[7]（2011）在《基于三Ⅰ算法的模糊系统的响应能力》文中提出探讨模糊系统的函数逼近能力是模糊系统理论研究的一个重要的课题.本文首次讨论了在两种推理规则情形下由三Ⅰ支持度算法和模糊熵三Ⅰ算法设计的模糊系统的响应能力.针对三Ⅰ支持度算法,分别就正则蕴涵算子和11个具体的模糊蕴涵算子,考察了相应模糊系统的响应能力,讨论了基于模糊熵三Ⅰ算法和三Ⅰ算法设计的模糊系统的响应函数之间的关系.此外,在多规则情形下,研究了推理过程中推理与聚合的先后次序对控制性能的影响.
刘伟霞[8]（2010）在《典型模糊控制器的分析和极限结构》文中研究说明模糊控制器的分析结构和极限结构是一个重要的研究方向,它揭示了模糊控制器的本质特征以及它与经典的PID（Proportion Integral Derivative）控制器（即比例积分微分控制器）的关系,增强了模糊控制器在应用中的可解释性和可操作性。然而,目前这一领域的国内外研究,都是基于单蕴涵算法（简称单I（Implication）算法）的模糊推理而实施的,这种算法使用了复合算法,偏离了语义蕴涵的框架,更重要的是单I算法不具有还原性,不是一种关系再现算法,所有这些都使得单I算法所求的结果不是最优的,导致通过这种算法对模糊控制器的认识已经很难深化下去。同时,对于隶属函数一般采用全交迭、三角形、均匀分布,这就导致各个规则的地位是一样的,没有轻重之分,也不符合实际情况。为了克服这些问题,全蕴涵三I算法被引入到模糊控制器中进行模糊推理。三I算法基于模糊逻辑,有很强的泛化能力,同时也具有还原性,并且已经取得引人注目的成果。然而,将全蕴涵三I算法运用于模糊控制器的分析结构和极限结构的研究仍然是个空白,本文正是针对这一课题展开研究的。本文的主要贡献如下:1)在单I算法的框架下,研究了具有不同重要度的模糊规则的控制器的分析结构和极限结构,得出单输入单输出模糊控制器的输出响应是个分段的P调节器;双输入单输出模糊控制器的输出响应是分片的PD（或PI）调节器的结论;2)在三I算法下分析了单输入单输出模糊控制器与双输入单输出模糊控制器的输出响应的特点,推导出一种新的模糊控制器,并利用三I算法分析了这种新的模糊控制器的分析和极限结构,证明了当模糊规则数有限时典型的单输入单输出模糊控制器相当于一个全局二维多值继电器与一个局部非线性PI控制器的和;3)利用三I算法来对模糊系统进行逼近仿真,通过对二维函数进行仿真,证实了这种新的模糊控制器具有良好的性能与品质。
黄阿敏[9]（2010）在《基于蕴涵算子族的模糊逻辑理论》文中研究指明近年来,模糊控制在应用方面取得了举世瞩目的成功。然而,作为其核心的模糊推理的数学基础却并不完善。所以,以研究模糊推理的数学基础为核心的模糊逻辑,作为一个全新的数学领域,引起了世界上众多学者的关注,并取得了一系列重要的研究成果。模糊逻辑的应用范围也十分广泛。一方面,它丰富和发展了纯数学理论的研究。另一方面,它在近似推理及模糊控制等领域也有广泛的应用。在模糊控制中,利用含参数的蕴涵算子设计模糊控制器,可以通过参数的选取,改进模糊控制的效果,因而具有一定的合理性。所以本文的主题是研究基于含参数的蕴涵算子（即蕴涵算子族）的模糊逻辑理论,为模糊控制提供新的方法和途径。本文的主要研究工作与结果如下:1.模糊蕴涵算子族的性质研究。由一些t-模族得到相应的蕴涵算子族,并考察这些蕴涵算子族满足16个约束条件的情况,进一步给出这些蕴涵算子族与几个重要蕴涵算子族之间的关系。2.广义重言式理论研究。由于RDP逻辑系统在模糊逻辑理论中占据重要的地位,因此我们选择该系统中的蕴涵算子族R p作为研究对象,详细分析基于该蕴涵算子族所建立的模糊逻辑系统中的广义重言式理论。研究结果表明,该系统中只有三种不同的广义重言式。另外,我们还将在一些多值逻辑系统和模糊逻辑系统中行之有效的升级算法运用于该系统,证明了在该系统中对非重言式有限次利用升级算法未必能得到重言式。3.模糊推理三I方法研究。讨论基于蕴涵算子族Rp的模糊推理全蕴涵三I方法与α-三I方法理论,分别得到了FMP问题与FMT问题的三I方法的计算公式,这将有助于提高模糊推理的灵活性,减少模糊推理产生的盲目性。4.模糊推理算法的性质研究。讨论了模糊推理三I方法的一致连续性问题,得到基于本文所研究的蕴涵算子族的模糊推理三I方法是一致连续的,这在一定程度上说明该算法的优越性。5.仿真实验。将模糊推理三I方法应用于模糊控制中,设计合理的模糊控制器来指导实践。系统仿真实验表明:对于参数取不同值时,控制指标也不尽相同。因此,在推理过程中可以通过选取合适的参数,优化模糊控制的效果。
彭家寅[10]（2009）在《基于过半可信原则的三I算法模糊控制器及其响应能力》文中研究说明给出了49个模糊蕴涵算子基于过半可信原则的三I算法的表达式,在此基础上详细讨论这49个模糊蕴涵算子基于过半可信原则三I算法构成的单输入单输出和双输入单输出模糊控制器,并分析了它们的响应能力.结果表明:在这49个模糊蕴涵算子中,只有一个模糊蕴涵算子基于过半可信原则三I算法构成的模糊控制器具有函数的泛逼近性;另有一个模糊蕴涵算子基于过半可信原则三I算法构成的模糊控制器近似为拟合函数;44个模糊蕴涵算子基于过半可信原则三I算法构成的模糊控制器只具有阶跃响应能力;3个模糊蕴涵算子基于过半可信原则三I算法构成的模糊控制器为未定型.
二、Fuzzy controllers based on some fuzzy implication operators and their response functions（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、Fuzzy controllers based on some fuzzy implication operators and their response functions（论文提纲范文）
（2）模糊系统的泛逼近性及其应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 模糊性和模糊系统的概念 |
| 1.2 模糊系统的研究历史与现状 |
| 1.3 模糊系统的优势与质疑 |
| 1.4 本文主要研究内容和结构安排 |
| 2 模糊系统的泛逼近性及其误差估计 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 预备知识 |
| 2.3 模糊系统s_n(x)的泛逼近性 |
| 2.4 s_n(x)对连续函数s(x)逼近的误差估计 |
| 2.4.1 f_n(x)对连续函数s(x)逼近的误差估计 |
| 2.4.2 f_n(x)对模糊系统s_n(x)逼近的误差估计 |
| 2.4.3 s_n(x)对连续函数s(x)逼近的误差估计 |
| 2.4.4 仿真结果 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 模糊系统在自治Lienard系统逼近中的应用 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 预备知识 |
| 3.3 自治Lienard系统的简化HX方法 |
| 3.3.1 算法的提出与证明 |
| 3.3.2 算法的性能分析 |
| 3.3.3 仿真实验 |
| 3.4 自治Lienard系统的简化边缘线性化方法 |
| 3.4.1 算法的提出与证明 |
| 3.4.2 算法的性能分析 |
| 3.4.3 仿真实验 |
| 3.5 误差产生的原因与误差的控制方法初探 |
| 3.5.1 误差产生的原因 |
| 3.5.2 误差与步长的关系 |
| 3.5.3 舍入误差累加的危害 |
| 3.5.4 减小误差的控制方法初探 |
| 3.6 参数摄动的外推Runge-Kutta法 |
| 3.6.1 参数摄动的外推Runge-Kutta法 |
| 3.6.2 数值实验 |
| 3.7 本章小结 |
| 4 模糊值函数的对偶μ-可积性及其应用 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 预备知识 |
| 4.3 积分定义与转换定理 |
| 4.4 对偶μ-可积性的判定 |
| 4.5 预测中的应用 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 基于中点导数的闭Newton-Cotes数值积分公式及其应用 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 基于中点导数的闭Newton-Cotes数值积分公式 |
| 5.3 基于中点导数的闭Newton-Cotes数值积分公式的误差余项 |
| 5.4 复化形式的计算效率 |
| 5.5 数值实验结果 |
| 5.6 在重心法解模糊化中的应用 |
| 5.7 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 创新点摘要 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表学术论文情况 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（3）基于广义三I方法的模糊系统的响应能力（论文提纲范文）
| 0前言 |
| 1 基本概念 |
| 2 基于UTI算法的模糊系统响应函数 |
| 3 规则合成方法采用与情形下UTI模糊系统及响应函数 |
| 4 结论 |
（5）基于广义三I算法的模糊系统及响应能力的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 目录 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 基于三 I 算法的模糊系统的研究现状 |
| 1.3 问题的提出 |
| 1.4 论文结构 |
| 第二章 预备知识 |
| 2.1 模糊集基础知识 |
| 2.2 模糊蕴涵算子 |
| 2.3 模糊控制算法简介 |
| 2.3.1 合成推理算法 |
| 2.3.2 基于 CRI 方法的 Mamdani 控制算法 |
| 2.4 模糊控制系统响应能力的理论 |
| 第三章 广义三 I 算法的 SISO 模糊系统及响应能力分析 |
| 3.1 基于 R_0、R_1和 R_2蕴涵算子的广义三 I 算法 |
| 3.1.1 基于 R_0、R_1和 R_2蕴涵算子的三 I 算法 |
| 3.1.2 基于 R_0、R_1和 R_2蕴涵算子的广义三 I 算法 |
| 3.2 基于广义三 I 算法 SISO 模糊系统及响应性能 |
| 3.3 广义三 I 算法基本性质的研究 |
| 第四章 广义三 I 算法构造 DISO 模糊系统及响应性能 |
| 4.1 基于广义三 I 算法 DISO 的模糊系统及响应性能 |
| 4.2 规则合成方法采用交情形下模糊系统及响应函数 |
| 第五章 模糊控制器的仿真设计 |
| 5.1 模糊控制器的结构 |
| 5.2 推理方法推理效果分析 |
| 5.3 模糊控制逼近特性的仿真 |
| 5.4 模糊 PID 控制系统的设计 |
| 5.4.1 模糊 PID 控制系统 |
| 5.4.2 模糊 PID 控制器的设计 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 后续工作展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间完成的学术论文目录 |
| 致谢 |
（6）基于输入-输出数据的重心法模糊系统及其泛逼近性（论文提纲范文）
| 1 引言 |
| 2 预备知识 |
| 3 重心法模糊系统 |
| 6 结论 |
（8）典型模糊控制器的分析和极限结构（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题背景 |
| 1.2 国内外的研究现状 |
| 1.3 目前模糊控制器结构分析研究中存在的问题 |
| 第二章 模糊控制系统与三I 算法 |
| 2.1 典型模糊控制器及其设计参数 |
| 2.1.1 模糊控制过程 |
| 2.1.2 模糊控制器模型 |
| 2.2 模糊控制器的组成 |
| 2.2.1 模糊控制器的功能模块 |
| 2.2.2 模糊推理的全蕴涵三I 算法 |
| 2.2.3 三I 算法的还原性与传递性 |
| 2.3 常见蕴涵算子的三I 算法及其特点 |
| 2.3.1 三I 算法在常见的蕴涵算子下的最优模糊集 |
| 2.3.2 三I 算法小结 |
| 第三章 模糊控制器的分析和极限结构 |
| 3.1 已有模糊控制器的局限性 |
| 3.2 新的模糊控制器的基本特点 |
| 3.2.1 隶属函数和控制规则 |
| 3.2.2 推理方法 |
| 3.3 新的模糊控制器的分析和极限结构 |
| 3.3.1 基于三I 算法的模糊控制器的控制规则 |
| 3.3.2 单输入单输出模糊控制器的分析结构 |
| 3.3.3 单输入单输出模糊控制器的极限结构 |
| 3.4 基于三I 算法不同蕴涵算子的输出响应 |
| 3.4.1 单输入单输出Mamdani 蕴涵算子的响应性能 |
| 3.4.2 双输入单输出Zadeh 蕴涵算子的响应性能 |
| 3.5 结论 |
| 第四章 三I 算法应用于模糊PID 控制器的计算机仿真 |
| 4.1 模糊自适应整定PID 算法 |
| 4.2 模糊自适应整定PID 控制系统的仿真 |
| 4.3 结论 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 发表论文和参加科研情况 |
| 致谢 |
（9）基于蕴涵算子族的模糊逻辑理论（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 模糊逻辑理论诞生的背景 |
| 1.2 目前国内外的研究现状 |
| 1.3 研究目标和主要研究内容 |
| 1.4 论文结构 |
| 第二章 预备知识 |
| 2.1 t-模 |
| 2.2 蕴涵算子 |
| 2.3 蕴涵算子族 |
| 2.4 广义重言式 |
| 2.5 模糊推理三I 方法 |
| 第三章 蕴涵算子族的性质 |
| 3.1 蕴涵算子族 |
| 3.2 蕴涵算子族的性质 |
| 第四章 基于蕴涵算子族的模糊逻辑中的广义重言式理论 |
| 4.1 系统RDP 中的广义重言式理论 |
| 4.2 系统RDP 中的升级算法 |
| 第五章 带参数的模糊推理三I 方法 |
| 5.1 FMP 模型和FMT 模型的全蕴涵三I 方法 |
| 5.2 FMP 模型和FMT 模型的α?三I 方法 |
| 5.3 FMP 模型和FMT 模型的全蕴涵α?反向三I 方法 |
| 5.3.1 FMP 问题的反向三I 方法 |
| 5.3.2 FMT 问题的反向三I 方法 |
| 第六章 模糊推理三I 方法的一致连续性 |
| 6.1 I_p 型三I 支持度方法的一致连续性 |
| 6.2 θ_p 型三I 支持度方法的一致连续性 |
| 第七章 模糊推理方法在模糊控制中的应用 |
| 7.1 模糊控制系统的基本原理 |
| 7.1.1 模糊控制器的组成 |
| 7.1.2 模糊控制器的特点 |
| 7.2 模糊推理算法在模糊控制中的应用 |
| 7.2.1 模糊控制性能仿真的基本方法 |
| 7.2.2 基于模糊推理三I 方法的模糊控制性能仿真 |
| 第八章 总结与展望 |
| 8.1 本文工作总结 |
| 8.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间完成的学术论文目录 |
| 致谢 |
四、Fuzzy controllers based on some fuzzy implication operators and their response functions（论文参考文献）
- [1]基于五I算法的模糊系统的响应能力[J]. 李军霞,李得超. 工程数学学报, 2019(01)
- [2]模糊系统的泛逼近性及其应用研究[D]. 赵纬经. 大连理工大学, 2013(05)
- [3]基于广义三I方法的模糊系统的响应能力[J]. 孙国靖,陈永煌. 南阳理工学院学报, 2013(03)
- [4]基于泛三Ⅰ算法的模糊系统响应能力分析[J]. 李龙,裴道武. 浙江理工大学学报, 2013(01)
- [5]基于广义三I算法的模糊系统及响应能力的研究[D]. 李龙. 浙江理工大学, 2013(12)
- [6]基于输入-输出数据的重心法模糊系统及其泛逼近性[J]. 袁学海,李洪兴. 模糊系统与数学, 2011(02)
- [7]基于三Ⅰ算法的模糊系统的响应能力[J]. 潘海玉,裴道武,陈仪香. 控制理论与应用, 2011(01)
- [8]典型模糊控制器的分析和极限结构[D]. 刘伟霞. 天津大学, 2010(02)
- [9]基于蕴涵算子族的模糊逻辑理论[D]. 黄阿敏. 浙江理工大学, 2010(06)
- [10]基于过半可信原则的三I算法模糊控制器及其响应能力[J]. 彭家寅. 内江师范学院学报, 2009(10)