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模糊遺傳算法

模糊c均值及改進

fcm模糊c均值聚類算法的示例程序和改進程序，并附西電公茂果論文fcm代碼及論文資料

標簽： 聚類算法

上傳時間： 2017-05-24

上傳用戶：monstertt
基于模糊聚類分析與模型識別的微電網多目標優化方法

在微電網調度過程中綜合考慮經濟、環境、蓄電池的循環電量，建立多目標優化數學模型。針對傳統多目標粒子群算法(multi-objective particle swarm optimization，MOPSO) 的不足，提出引入模糊聚類分析的多目標粒子群算法 (multi-objective particle swarm optimization algorithm based on fuzzy clustering，FCMOPSO)，在迭代過程中引入模糊聚類分析來尋找每代的集群最優解。與 MOPSO 相比， FCMOPSO 增強了算法的穩定性與全局搜索能力，同時使優化結果中 Pareto 前沿分布更均勻。在求得 Pareto 最優解集后，再根據各目標的重要程度，用模糊模型識別從最優解集中找出不同情況下的最優方案。最后以一歐洲典型微電網為例，驗證算法的有效性和可行性。

標簽： 模糊模型識別微電網多目標優化聚類分析

上傳時間： 2019-11-11

上傳用戶：Dr.趙勁帥
數學建模高級算法講義

在本講義中，我們將著重講述一些數學建模中常用的算法，包括神經網絡算法、遺傳算法、模擬退火算法和模糊數學方法。用這些算法可以較容易地解決一些很復雜的，常規算法很難解決的問題。由于這些算法都有著很深的理論背景，因此，本講義中不可能也沒有必要詳細地討論這些算法的理論，我們的目標在于應用，大家只需大概了解這些算法的原理，知道能用這些算法解決一類什么樣的問題，并能應用這些算法解決數學建模中的一些問題即可。因為著眼于應用，所以我們還提供了一些程序代碼，使用者只需套用這些程序，便可使問題得到很好的解決。

標簽： 數學建模算法講義

上傳時間： 2020-09-18

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基于傳感器和模糊規則的機器人在動態障礙環境中的智能運動控制

基于傳感器和模糊規則的機器人在動態障礙環境中的智能運動控制基于傳感器和模糊規則的機器人在動態障礙環境中的智能運動控制 oIlI～0(、r> 王敏金·波斯科黃心漢，O、l、L (華i 面面辜寫j幕．武漢，43074) ＼I。L上、o 捌要：提出了一種基于傳感器和模糊規則的智能機器人運動規劃方法．該方法運用了基于調和函數分析的人工勢能場原理．采用模糊規則可減少推導勢能函數所必須的計算，同時給機器人伺服系統發出指令，使它能夠自動地尋找通向目標的路徑．提出的方法具有簡單、快速的特點，而且能對 n自由度機械手的整個手臂實現最碰．建立在非線性機器人動力學之上的整個閉環系統和模糊控制器的穩定性由李雅普諾夫原理保證．仿真結果證明了該方法的有效性，通過比較分析顯示出文中所提出的最障算法的優越性．美t詞：基于傳感器的機器人運動控制；模糊規則；人工勢能場；動態避障；機器人操作手 1 叫啞oducd0n R。boIsarewjdelyusedfor詛sb inchasma~ia]b柚· 血， spot ： ng， spray Ijl岫 1g， mech卸icaland elec咖 icas搴enlb1y，ma al塒 IIovaland wa時 cut· ring 咖． ofsuch tasks_堋 llldea pri|柚ary ptd 眥 of 她 ar0botto e oncpositiontoanother withoutbur叩inginto anyobstacles． s 曲km，de． notedasthefDbotm ∞ pJan，liDgp∞ 舶1，hasbeen the倒娜bj0ct鋤l哪gIeseat℃ll∞ ． Every method o0血∞rI1ing 如b0tmotionplanninghas itsownadv∞ngesandapplicationdoma~ asweftasits di戤ldvaIIta麟 and constr~dnts． Therefore it would be ratherdifficulteithertoc0Ⅱ】paremethodsorton~ vate thechoio~ofan dl0‘iupon othP~s． 0州 d眥：1999—07—29；Revised~ ：2000一∞ 一絲 In conU~astto many n~ hods，rob

標簽： 傳感器機器人

上傳時間： 2022-02-15

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無線傳感器網絡中基于模糊理論的決策級數據融合技術的分析

摘要：無線傳感器網絡（Wireless Sensor Networks，wSN是由許多具有低功率無線收發裝置的傳感器節點組成，它們監測采集周邊環境信息并傳送到基站進行處理在某一時刻通過wSN采集的數據量非常大，如何正確、高效地處理這些數據成為當前WSN研究中的一個熱點。傳感器節點一般部署在惡劣環境中，一些偶然因素會使采集的數據中出現不準確的數據，用戶依據這樣的數據很難準確判斷出被測對象的真實狀態。基于模糊理論的決策級數據融合算法能夠很好的解決這個問題本文以國家863研究項目《基于無線傳感器網絡的鐵路危險貨物在途安全狀態監測技術研究》為背景，結合鐵路運輸中棉花在途狀態監測系統的開發，在分析了當前有效的決策級數據融合技術基礎上，提出了基于模糊理論的決策級數據融合算法，該算法通過對采集數據進行處理和分析，以獲得準確的被測對象狀態的描述。本文的主要工作包括：（1）分析了WSN中傳統的決策級數據融合算法，如自適應加權數據融合算法和算術平均數數據融合算法，總結這兩種算法的優缺點和檢測系統的需求，進步明確理想算法應達到的目標。（2）提出了基于模糊理論的兩階段數據融合算法：該算法第一階段利用基于貼近度的數據融合算法進行同類數據的融合校準，這一階段的目的是剔除錯誤的和可信度較差的數據，得到相對更加準確的數據，第二階段利用模糊推理對第個階段得到的異類數據進行融合推理，得到被測對象當前狀態的描述，為決策提供支持（3）結合實測數據仿真本文所提出的算法，結果證明與傳統的融合算法相比，可以更加準確的描述被測對象狀態

標簽： 無線傳感器

上傳時間： 2022-03-17

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基于模糊PID補償器的多電機同步控制策略研究

隨著近年來傳動系統的發展，多電機傳動已被越來越廣泛地應用于各種領域中。為了提高多電機傳動系統的動態和穩態性能，以及滿足一些特定系統對于多電機精確同步的要求，多電機同步控制方法的研究也變得越來越重要。目前，有許多方法用來研究多電機同步控制策略，本文采用的是偏差耦合控制方法，利用模糊PID作為速度同步補償器的控制算法，使用遺傳算法來整定PID的參數范圍，解決了多電機同步控制系統中多電機速度的同步控制問題。本文首先分析了多電機同步控制的原理及其特點，根據偏差耦合控制策略的優點，確立了基于模糊PID補償器的多電機同步控制策略，提出了模糊PID補償器的設計方法。其次，利用羅克韋爾實驗室現有的設備，構造了一個與生產現場類似的試驗環境，設計了電機同步控制系統的實驗平臺。在單個永磁同步電動機調速系統的基礎上，實現了多電機同步控制。基于實驗平臺，分別對硬件和軟件部分進行了設計，其中包括控制系統網絡的組建和硬件連線的設計和對運動控制模塊進行組態以及運動控制梯形圖的編制。根據本文設計的多電機同步控制方法在保證系統具有優良抗干擾性能的同時，使系統獲得了較好的跟隨性能及同步跟蹤精度。經過Matlab的仿真以及實驗結果說明了本文設計的控制算法的有效性和實用性。最后，總結了所做的研究工作，并對多電機同步控制系統中存在的其它問題進行了簡單的分析，以及對未來研究方向進行了闡述。關鍵詞：多電機同步控制；：模糊PID；遺傳算法；永磁同步電動機；偏差耦合控制

標簽： 模糊PID補償器

上傳時間： 2022-06-18

上傳用戶：zhaiyawei
脈沖多普勒雷達信號處理實時仿真算法研究

脈沖多普勒（PD）雷達是一種廣泛被采用的全相參體制的雷達，它利用目標與雷達之間相對運動而產生的多普勒效應進行目標信息提取和處理，具有較高的速度分辨率，可以有效地抑制強地雜波的干擾問題。為了滿足實驗室開發雷達對抗半實物仿真系統的需求，本論文展開對PD雷達信號處理實時仿真算法的研究。本文首先介紹了PD雷達的工作原理，分析了PD雷達的距離、速度模糊問題，對PD雷達的雜波也做了簡單介紹。由于PD雷達信號處理算法研究的需要，本文介紹了PD雷達接收機的組成，詳細分析了正交相位檢波處理的方法，并對接收端信號的處理過程進行了仿真。基于PD雷達工作原理，本文提出了一種低重頻脈沖多普勒雷達信號處理仿真框架，對PD雷達信號處理系統各主要模塊的算法以及其功能、原理進行了詳細的分析，并運用Mailab對低重復頻率PD雷達信號處理進行了仿真。最后，本文基于ADSP-TS201對雷達信號處理算法的實時性進行了分析，在Visual DSP+-開發環境實現了FFT算法和數據求模算法，獲得相應的運算指令周期。整個工作對PD雷達信號處理半實物仿真系統的搭建具有重要的意義。

標簽： 脈沖多普勒雷達信號處理

上傳時間： 2022-06-21

上傳用戶：kingwide
PID詳解-算法篇

前言說明控制的方法遠遠不止PID這一招，在許多場合也未必是最佳的控制算法。對于學習能力較好的師弟也可以再去尋求一種更優秀的控制算法。PID的分類多如牛毛，例如：模糊PlD、數字PID、神經元PID等等。另外，本文檔是參考幾十個PID相關文檔資料整合而成。由于個人能力等原因，從策劃、編輯、排版等花了一個多月的時間才完成此次PlD法的整合。為了更有針對性和有效性，本文檔主要講解數字PID及其變種（改進式PID）：位置式和增量式。以及這兩種PID的C語言編程實現、參數的調整確定和PID控制的應用。我們為什么要用PID岸法呢？原國很商單：其一，PlD是一種比較成熟的控制算法，而且還有許多基于PID的變種算法（簡稱改進式PID）。其二，資杜多，學習難度路低，入門快。其三，多屆師兄實踐過，感覺效果還不錯！但每年資料成指數增長，從上屆師兄那搭貝了好幾G資料，進PID控制的文檔可以夸張的說跟天上的“星星”一樣，看了之后眼花繚亂，而且有很多重復的。為了讓更多人能快速上手使用PID控制算法，結合個人經驗和相關文檔將它濃縮如下：

標簽： pid算法

上傳時間： 2022-07-01

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遺傳算法理論及其在船舶橫搖運動控制中的應用

在本書中，主要介紹兩方面的內容。在第1章至第7章中，介紹了遺傳算法的一些理論問題，以及我們在遺傳算法研究中的一些成果。主要介紹遺傳算法的基本原理和它的改進方法；研究了遺傳算法收斂性定義和統一數學描述，收斂速度，最優保留遺傳算法及其收斂性；研究了遺傳算法種群多樣性的問題；把模糊理論用于遺傳算法的研究中，進行了模糊遺傳算法研究；還對綜合改進遺傳算法進行了研究。在第8章和第9章中，介紹了遺傳算法的應用問題。主要介紹遺傳算法在艦船橫搖動的模糊建模中的應用；遺傳算法在艦船減搖鰭控制器優化設計中的應用。雖然書中以艦船為對象，針對艦船橫搖運動建模的不確定性和非線性問題，進行了艦船橫搖運動的模糊建模和減搖鰭控制器優化設計，但是這種方法也可以應用到其他具有不確定性和非線性系統的建模和控制系統設計中去。

標簽： 遺傳算法運動控制

上傳時間： 2022-07-10

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MATLAB優化算法案例分析與應用（余勝威）

本書全面而系統地介紹了 MATLAB 算法和案例應用，涉及面廣，從基本操作到高級算法應用，幾乎涵蓋 MATLAB 算法的所有重要知識。本書結合算法理論和流程，通過大量案例，詳解算法代碼，解決具體的工程案例，讓讀者更加深入地學習和掌握各種算法在不同案例中的應用。本書共 32 章。涵蓋的內容有 MATLAB 基礎知識、GUI 應用及數值分析、MATALB 工程應用實例、 GM 應用分析、PLS 應用分析、ES 應用分析、MARKOV 應用分析、AHP 應用分析、DWRR 應用分析、模糊逼近算法、模糊 RBF 網絡、基于 FCEM 的 TRIZ 評價、基于 PSO 的尋優計算、基于 PSO 的機構優化、基本 PSO 的改進策略、基于 GA 的尋優計算、基于 GA 的 TSP 求解、基于 Hopfield 的 TSP 求解、基于 ACO 的 TSP 求解、基于 SA 的 PSO 算法、基于 kalman 的 PID 控制、基于 SOA 的尋優計算、基于 Bayes 的數據預測、基于 SOA 的 PID 參數整定、基于 BP 的人臉方向預測、基于 Hopfield 的數字識別、基于 DEA 的投入產出分析、基于 BP 的數據分類、基于 SOM 的數據分類、基于人工免疫 PSO 的聚類算法、模糊聚類分析和基于 GA_BP 的抗糖化活性研究。本書適合所有想全面學習 MATALB 優化算法的人員閱讀，也適合各種使用 MATALB 進行開發的工程技術人員閱讀。對于相關高校的教學與研究，本書也是不可或缺的參考書。另外，對于 MATLAB 愛好者，本書也對網絡上討論的大部分疑難問題給出了解答，值得一讀。

標簽： matlab 優化算法

上傳時間： 2022-07-26

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