导读:本文包含了模糊推理技术论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:移动机器人,粒子群算法,模糊推理,路径规划
模糊推理技术论文文献综述
刘彩霞[1]（2019）在《基于模糊推理技术PSO算法的机器人路径规划研究》一文中研究指出针对移动机器人路径规划质量不高的问题,对环境建模、适应度函数建立、算法选择等方面进行了研究归纳,提出了一种基于模糊推理技术PSO算法的路径规划方法。首先,对障碍物进行了扩展处理,通过坐标系转换建立了简化的环境模型;其次,在分析传统PSO算法采用定值的惯性因子ω和学习因子c_1、c_2取值对算法性能影响的基础上,提出了改进的PSO算法,采用模糊推理技术自适应地动态调整c_1、c_2;最后,将改进PSO算法应用于提高移动机器人路径规划中。研究结果表明:相对于传统PSO与APSO算法路径规划,改进算法在复杂环境下路径长度、平滑度、运行时间方面分别最少提高了17%、14%、7%,验证了算法在路径规划方面的可行性与高效性。(本文来源于《机电工程》期刊2019年04期）
董彦军,张勇,刘振,樊锐轶[2]（2015）在《基于模糊推理的变电站设备故障信号分析与合并技术》一文中研究指出为快速区别变电站设备故障信号类别和实现同类故障信号合并,本文借助历史工作经验事先划分故障信号类别、整理关联的故障内容和建立模糊规则集,通过引进模糊隶属度函数实现同类故障信号合并。该技术的实施可以针对故障信号进行规范和管理,提高处理故障信号的人工智能性。(本文来源于《价值工程》期刊2015年24期）
邵欣桐,商中新[3]（2015）在《基于模糊Petri网的飞机故障推理建模技术研究》一文中研究指出将数学建模和可视化技术相互融合,将飞机部件间的逻辑关系量化并通过可视化的方式表达,建立基于特定机型的飞机故障推理系统,对飞机维修排故前期具有一定指导意义。首先介绍了Petri网的相关理论,着重阐述了模糊Petri网理论及其应用领域,提出把模糊Petri网理论应用于故障推理系统;在模糊Petri网理论的基础上实现基于模糊Petri网可视化建模飞机故障推理系统,实现在人机交互界面的模糊Petri网的可视化建模,并采用矩阵推理算法对建立的模糊Petri网模型进行故障推理。最后以飞机维修故障实例对该系统进行验证。(本文来源于《装备制造技术》期刊2015年08期）
范福平[4]（2015）在《基于模糊推理的网络故障诊断技术研究》一文中研究指出当通信网络某处发生故障时,会引发其他网络节点产生告警,这样告警就会不断扩散,最终形成告警风暴。如何去除告警之间的相关性,定位出根源告警,是一个比较棘手的问题。在实际的网络中,故障引发告警的边界具有一定的模糊性,告警的属性也常在某个数值区间取值,而不是非真即假。若对分区临界值附近的点处理不当则会过分强调或忽略这些点在分区中的作用,这就影响网络故障诊断的准确性。此外,告警和故障之间可能不是一一对应的关系,而是具有一种模糊性。本文将模糊理论和模糊推理技术运用到网络故障诊断中,以期更快更准的定位根源告警。论文重点从以下几个方面进行研究:1)告警传播方向预测模块:对于从知识库中提取的某条关联规则只表明告警间存在关联关系,并未揭示他们之间的因果关系。所以,本文采用一种改进的BP神经网络方法建立告警传播方向预测模型。将每条参与模糊推理运算的关联规则输入到该模型中,根据输出结果动态地决定采用正向模糊推理还是反向模糊推理。2)模糊推理控制模块:在网络故障诊断过程中,规则与告警之间的匹配需花费很多时间;同时,推理过程中可能会出现匹配冲突,推理停滞不前等现象;此外,在故障诊断过程中需构建一条合理的推理路径,避免出现推理环路等现象。为了解决上述问题,文中分别研究了控制模块中的匹配策略、冲突消解策略、搜索策略和模糊推理驱动策略。3)模糊推理运算模块:为了提高告警隶模糊属度更新的准确率,文中提出了一种具有还原性的模糊推理算法--基于模糊相似度的加权综合推理算法,并采用合理的反模糊化方法对模糊结论进行处理。仿真实验表明在基于模糊推理的网络故障诊断系统中,告警传播方向预测模块可以使得系统能动态地选取正反向推理两种方式,从而确保整个推理过程朝着根源告警回溯逼近,使得推理具有可控性,推理过程中产生的冗余结果较少,提高故障诊断的效率;模糊推理控制模块可以有效地提高告警和规则之间的匹配效率,有利于构建合理的推理路径和避免出现推理换路等现象,同时也解决了匹配冲突的问题;文中提出的模糊推理算法具有还原性,使得推理运算得到的结果更加精确,同时实现简单。从而整个系统能实现快速有效地定位网络故障点。(本文来源于《电子科技大学》期刊2015-05-06）
刘自强[5]（2015）在《结合模糊推理的多源安全日志事件关联融合技术研究》一文中研究指出计算机技术的发展和网络环境的不断扩大使得庞大网络中大量的主机、传输设备等处于越来越大的风险中。不同设备的日志信息能够很好的帮助我们检测入侵和攻击,但是单一数据源中的日志信息有局限性。如果只针对单一数据源中的日志信息进行分析而不关联不同数据源的日志信息分析,得到的结果将不能准确的反映出当前网络的状态。为了更好的展现网络态势并且降低误报警率和漏报警率,本文研究分析了不同数据源中的数据特点,提出了结合模糊推理的报警关联多源日志融合模型,打破了单一数据源特征不足的局限。本文首先分析了当前国际上的网络状态,阐述了选题的目的和意义,并针对日志分析进行了国内外研究情况的分析,总结了目前研究的结果和不足,并概括了本文主要的研究内容和工作。其次,对多源安全日志融合的技术进行了介绍和综合分类。对不同数据源的日志数据特征进行分析并列出了现有的不同融合模型。概括了现有的数据融合的方法,并对不同数据源中的日志数据相互之间的关联性进行了分析和研究。接下来,提出了针对日志的事件关联融合方法,详细介绍了事件报警关联的算法。同时提出了在多源日志分析中加入模糊推理聚类的方法,对方法进行了理论研究和分析。针对日志事件的关联融合,进行了事件关联度计算、对报警关联方法的定义和提出了加入模糊聚类后的事件报警关联方法。并针对系统的融合决策处理进行了结构分析。然后,结合前文提出的结合模糊推理聚类的报警关联融合方法进行融合系统的设计与实现,进行需求分析后对以下4个功能进行了模块的设计与实现:日志信息采集模块、日志预处理模块、规则库、日志事件关联融合模块。最后,通过搭建实验环境对采用了改进的关联融合模型和未使用融合模型的结果进行对比分析,验证本文提出的模型能够有效的降低单一数据源中的误报警率和漏报警率问题,更好地反映网络情况。(本文来源于《重庆大学》期刊2015-04-01）
原鑫鑫,叶帅[6]（2014）在《模糊推理技术和神经网络在智能交通系统中的应用》一文中研究指出本文提出一种新的BP和RBF混合神经网络算法,并将其应用在智能交通诱导系统的研究。此研究既解决了现存交通信息孤岛问题,又实现了交通动态诱导的功能,提高了路网通行能力,具有重要的理论意义和现实意义。(本文来源于《中国新技术新产品》期刊2014年15期）
刘云翔,原鑫鑫,窦晨超,徐飞,朱萍[7]（2013）在《模糊推理技术和神经网络在火灾检测系统中的应用》一文中研究指出随着生活节奏的加快,火灾成为了人们日常生活中的最大威胁,近几年的几次大型火灾事故也说明了火灾对我们所造成破坏的严重性;所以这就对火灾检测系统提出了更高的要求;文中着重研究了基于多源信息融合的火灾检测系统,针对传统火灾检测技术不能有效满足当今火灾报警需求的缺陷,改进原有的火灾检测算法,提出了一套基于神经网络和模糊推理技术的智能融合火灾检测系统;该系统具有较高的准确性和可靠性,但同时也需要在建立精确的火灾样本和收集分析其他火灾传感信号等方面进一步完善。(本文来源于《计算机测量与控制》期刊2013年12期）
张永胜,滕崇志[8]（2013）在《基于模糊推理技术的测控站指挥中心辅助决策系统》一文中研究指出在航天发射任务中,测控站指挥中心担负着测控系统应急指挥任务,传统依靠现场人工判断和决策指挥方式往往存在及时性差、准确性差等问题,而辅助决策系统可将各种信息进行综合处理,并给出辅助决策结论供指挥员参考,可以大大提高应急指挥决策的实时性和准确性。因此,提出一种基于Mamdani推理法实现的雷达跟踪情况辅助判决的模糊型决策系统,利用Matlab工具在典型输入条件下对系统进行仿真,仿真结果分析表明,决策推理算法鲁棒性强,决策结果正确。(本文来源于《飞行器测控学报》期刊2013年03期）
白一鸣[9]（2013）在《基于数据挖掘技术的模糊推理系统设计》一文中研究指出模糊推理系统由模糊规则集和模糊推理算法组成。通常模糊推理算法都是固定的标准算法,对系统的整体性能影响不大。因此,模糊系统建模成功的关键取决于模糊规则的质量。而模糊规则的生成由模糊系统的结构辨识和隶属度函数的参数优化两步组成。模糊系统的结构辨识旨在为每个输入变量定义适合的模糊分区以及确定对应的模糊IF-THEN规则。结构辨识的方法分为两种：基于先验知识的方法和数据驱动的方法。基于先验知识的方法依据专业知识估计输入输出模糊集的数量,总结IF-THEN规则。尽管该方法有过一些成功的应用,但基于先验知识的方法十分耗时,需要进行复杂的经验总结才能归纳出最终的模糊规则。而数据驱动的方法运用数据挖掘技术或者其他计算机智能方法,能够直接从数据中提取适合的模糊规则。T-S模糊模型和模糊基函数模型是两种广泛应用的模糊模型。已经证明模糊模型能够全局逼近非线性映射函数。为确定模糊基函数模型,王立新和孟德尔提出了一种简单实用的方法从数值数据中抽取模糊规则,并命名为WM算法。由于WM算法简单有效,各领域的研究人员和工程师已经广泛运用该方法进行模糊建模。但对WM算法的进一部研究表明,可以改进WM算法生成模糊规则的鲁棒性。本文提出了一种利用数据挖掘技术构建模糊推理系统的新方法。在模糊规则的结构辨识方面,引入数据挖掘中支持度和信任度的概念改进模糊规则提取算法,使架构的模糊系统对异常值和噪声数据具有更好的鲁棒性。在隶属度函数的参数优化方面,本文通过调整模糊隶属度函数的中心位置以及增减模糊集的数量,使模糊系统的拓扑结构与输入输出数据分布相适应。并且优化算法能够从程序生成的不同系统结构中,选择系统近视精度与模糊规则复杂度最好折衷的系统架构。最后,针对时间序列问题分别对经典的Mackey-Glass混沌时间序列和实船操纵运动时间序列进行了仿真建模。在对Mackey-Glass混沌时间序列建模中,通过全面的仿真对比分析,证明了本文所提出的数据挖掘算法确实比现有的WM算法有更强的鲁棒性。在对船舶操纵运动时间预报中,运用本文提出的数据挖掘方法处理实船Z型试验收集数据。数据挖掘算法通过提取模糊规则搭建模糊推理系统,对船舶操纵运动进行系统辨识。相比传统的建模方法,模糊推理系统的架构不必依据固有的框架确定船舶动态系数,避免了生成不匹配模型的情况。另外,由于在船舶航行的海况复杂,存在的风、浪、流等外部环境干扰,所收集的船舶操纵数据中经常混入噪声影响系统建模。而基于数据挖掘算法所生成的模糊推理系统具有良好的鲁棒性,因而能够满足实际情况要求,进行较精确的系统辨识和数据预测。(本文来源于《大连海事大学》期刊2013-05-01）
徐侃,李郝林[10]（2012）在《模糊推理技术在螺纹磨削工艺决策中的应用》一文中研究指出螺纹磨削加工工艺参数的确定较为复杂,实际生产过程中对技术人员的经验水平有很高的要求。本文提出将模糊推理技术引入该领域,通过对实际加工数据的学习来生成模糊规则库,并以此推理工艺参数值,为加工工艺参数的确定提供有效的参考。(本文来源于《制造业自动化》期刊2012年18期）
模糊推理技术论文开题报告
（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：
为快速区别变电站设备故障信号类别和实现同类故障信号合并,本文借助历史工作经验事先划分故障信号类别、整理关联的故障内容和建立模糊规则集,通过引进模糊隶属度函数实现同类故障信号合并。该技术的实施可以针对故障信号进行规范和管理,提高处理故障信号的人工智能性。
（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。
模糊推理技术论文参考文献
[1].刘彩霞.基于模糊推理技术PSO算法的机器人路径规划研究[J].机电工程.2019
[2].董彦军,张勇,刘振,樊锐轶.基于模糊推理的变电站设备故障信号分析与合并技术[J].价值工程.2015
[3].邵欣桐,商中新.基于模糊Petri网的飞机故障推理建模技术研究[J].装备制造技术.2015
[4].范福平.基于模糊推理的网络故障诊断技术研究[D].电子科技大学.2015
[5].刘自强.结合模糊推理的多源安全日志事件关联融合技术研究[D].重庆大学.2015
[6].原鑫鑫,叶帅.模糊推理技术和神经网络在智能交通系统中的应用[J].中国新技术新产品.2014
[7].刘云翔,原鑫鑫,窦晨超,徐飞,朱萍.模糊推理技术和神经网络在火灾检测系统中的应用[J].计算机测量与控制.2013
[8].张永胜,滕崇志.基于模糊推理技术的测控站指挥中心辅助决策系统[J].飞行器测控学报.2013
[9].白一鸣.基于数据挖掘技术的模糊推理系统设计[D].大连海事大学.2013
[10].徐侃,李郝林.模糊推理技术在螺纹磨削工艺决策中的应用[J].制造业自动化.2012