导读:本文包含了模糊推理论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:模糊,案例,系统,阈值,汽轮机,油料,蒸气。
模糊推理论文文献综述
吴书金,汪涛,全琪[1]（2019）在《基于模糊聚类和直觉模糊推理的合成旅油料需求预测》一文中研究指出需求预测是合成旅组织油料保障的基础环节,对合成旅成功遂行军事行动有着比较重要的影响.由于合成旅组成结构的特殊性,传统预测方法存在较大弊端,因此,提出了基于模糊聚类和直觉模糊推理的合成旅油料需求预测方法.首先,通过模糊C均值聚类算法实现对历史案例的初步筛选,以提高案例检索速度.然后,构建了案例特征属性的主客观综合权重模型和基于直觉模糊集的案例检索模型,保证了案例检索的准确度.最后,构建了基于整体数据特征的合成旅油料需求预测模型.通过算例分析验证上述预测方法的可行性和实用性,证明了该方法有助于提高检索速度和预测准确度.(本文来源于《计算机系统应用》期刊2019年12期）
吴韬[2]（2019）在《基于案例推理与模糊粗糙集理论的汽轮机故障诊断系统研究》一文中研究指出案例推理(CaseBasedReasoning,CBR)适于表达复杂的综合性知识,其思想和工作机制对故障诊断有重要意义。应用案例推理技术,可通过检索机制在诊断系统的案例库中对故障的征兆信息进行检索,匹配到与当前问题相似的历史案例比对后得出结论,并对新问题的知识经验进行归纳总结,作为新的案例存储到案例库中。由于汽轮发电机组的故障特征具有复杂性和多样性,应用粗糙集理论对历史案例中的故障特征进行提取,得到对故障识别有贡献的故障特征,对冗余的特征进行筛检和剔除,构建出故障诊断特征库,根据故障特征对故障模式进行识别。(本文来源于《机电信息》期刊2019年33期）
余建星,刘天,余杨[3]（2019）在《基于模糊推理的海底管道泄漏爆炸概率分析》一文中研究指出针对海底管道可燃气体泄漏引起的爆炸,进行了风险识别并构建故障树。将权重修正、输出模糊数修正等方法与模糊推理方法相结合,利用Matlab和Simulink建立基于故障树的模糊推理系统,进行爆炸概率的计算。此外,给出了故障树子事件概率的计算方法,包括概率和模糊数。最后,给出算例并与重要度计算结果进行比较,研究表明此方法更加科学,具有灵活性和可拓展性。(本文来源于《安全与环境学报》期刊2019年05期）
吴书金,汪涛,全琪,魏振堃,程日[4]（2019）在《基于灰色模糊推理的油料消耗预测》一文中研究指出为了克服传统预测方法的弊端,提出了基于灰色模糊推理的油料消耗预测方法;首先,构建了基于加权灰色关联分析的案例检索模型,且运用信息熵理论确定灰色关联系数的权重;其次,构建了模糊集理论的案例检索模型,且运用改进的层次分析法确定特征属性的权重;最后,基于上述2种检索结果,运用灰色关联分析方法构建了组合检索模型,并且基于检索结果对油料消耗进行预测。通过算例仿真,证明了上述检索方法具有较高的准确度,验证了预测方法的可行性和实用性。(本文来源于《计算机测量与控制》期刊2019年09期）
杨炎,高炜,杨胜强,田建艳,高云松[5]（2019）在《基于模糊聚类和案例推理的滚抛磨块优选模型》一文中研究指出目的实现滚磨光整加工工艺制定过程中滚抛磨块快速、准确地优选。方法在分析滚磨光整加工工艺特点的基础上,根据滚抛磨块优选的E-R图构建案例库,建立基于案例推理的滚抛磨块优选模型。针对不同案例特征属性的数据类型,选择合适的特征属性相似度计算方法;通过层次分析法确定案例特征属性的权重,采用加权最近邻居法计算案例间的综合相似度,并通过案例处理获得新问题的优选磨块。采用模糊C均值聚类算法对案例库中的冗余案例进行处理,实现案例库的动态优化。最后,采用实际的不同零件类型的不同数据进行仿真。结果大量仿真结果表明,采用模糊C均值聚类算法,处理案例库中的冗余案例,可以有效提高案例推理的检索效率和精度;针对实际的新问题,基于模型并通过案例检索、修正,可以从案例库中快速提取出新问题的相似案例,验证了模型的可行性和有效性,重要的是能够为新问题的磨块优选提供决策指导。结论基于模糊聚类的案例推理技术可以用于滚磨光整加工工艺实施时的滚抛磨块优选。(本文来源于《表面技术》期刊2019年09期）
王雅婧,罗敏霞,张花荣[6]（2019）在《基于区间值t-可表示叁角范数的模糊推理五蕴涵算法》一文中研究指出目的:模糊推理的结果主要依赖于模糊连接词和模糊蕴涵算子。因此提出基于区间值t-可表示叁角范数的模糊推理五蕴涵算法。方法:考虑输入和规则前件的近似程度,给出该算法,进一步讨论了算法的还原性和鲁棒性。结果:用该算法解决模式识别问题,计算的结果是合理的。结论:基于左连续区间值t-可表示叁角范数T_(T_1,T_2)的模糊推理五蕴涵算法在实际应用中是合理的。(本文来源于《中国计量大学学报》期刊2019年03期）
徐博,李盛新,王连钊,段腾辉,姚贺[7]（2019）在《一种基于自适应神经模糊推理系统的多AUV协同定位方法》一文中研究指出针对多自主水下航行器(AUVs)在恶劣水下环境通信数据包丢失的情况,提出了一种基于自适应神经模糊推理系统(ANFIS)的多AUV协同定位方法。将传统的扩展卡尔曼滤波(EKF)与ANFIS相结合。在协同定位系统正常通信时,跟随AUV的位置由EKF估计得到,并利用该阶段收集的数据对ANFIS模型进行训练;当通信包丢失时,ANFIS进入预测过程,ANFIS根据输入数据预测跟随AUV的位置。利用湖试数据验证了所提方法的有效性。实验结果表明,当通信包丢失时,ANFIS能够根据输入数据有效地预测AUV的位置。在通信包丢失时,所提方法平均定位误差与无ANFIS辅助的EKF滤波比较,平均定位误差减小78%,均方根误差减少77%,具有更好的准确性和稳定性。(本文来源于《中国惯性技术学报》期刊2019年04期）
韦波,姚骁,刘兆威,覃婷婷[8]（2019）在《基于Vague集模糊推理的目标识别方法及其叁Ⅰ解》一文中研究指出为从Vague集多准则模糊决策、目标识别和模糊推理叁者关系中探求目标识别构建方法,利用特征矩阵、权重、评价函数等分别构建了基本决策过程和熵权-加权算子决策过程.通过R_(0v)。型模糊取式叁Ⅰ算法,揭示了两种决策过程的评价函数值分别是模糊推理的模糊逻辑叁Ⅰ解和加权叁Ⅰ解.结合叁Ⅰ算法的还原性和模糊推理过程,构建了基于叁Ⅰ算法的模糊推理目标识别方法.利用一个工件识别实例说明了提出的目标识别方法的正确性和有效性.(本文来源于《数学的实践与认识》期刊2019年14期）
王欣,孙中灿,秦斌[9]（2019）在《基于模糊推理的城轨超级电容电压阈值动态设定》一文中研究指出以超级电容储能系统电压阈值为研究对象,对比、分析了不同电压阈值充放电控制策略。在此基础上分析了城轨交通的双边超级电容储能系统的电压阈值问题,并提出基于模糊推理的城轨超级电容电压阈值动态设定方法,动态地设定充放电电压阈值。最后通过仿真实验,验证了基于模糊推理的城轨超级电容电压阈值设定可行性。(本文来源于《智慧电力》期刊2019年07期）
冀荣华,李豹,陈振海,吴中红[10]（2019）在《基于模糊推理的多因素兔舍环境调控方法研究》一文中研究指出针对非线性、大滞后的兔舍环境控制需求,融合多种兔舍环境参数,建立了基于模糊推理的兔舍环境调控方法。该方法以兔舍环境参数(空气温度、相对湿度、CO2浓度、NH3浓度)误差、兔生长阶段和季节作为推理机输入,利用高斯型隶属函数进行环境参数模糊化;分春秋季、夏季和冬季3种情况设置12种模糊控制规则,控制湿帘-风机控制系统和热回收系统执行机构动作,实现对兔舍环境的精准调控。为验证所建立的兔舍环境调控模型的有效性,于2018年5—9月、2018年12月—2019年3月在山东某兔舍进行了试验验证。试验结果表明,利用基于模糊推理的兔舍环境调控方法,可以将兔舍环境参数控制在适宜兔生长发育的范围内,保证了兔的生长发育。(本文来源于《农业机械学报》期刊2019年S1期）
模糊推理论文开题报告
（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：
案例推理(CaseBasedReasoning,CBR)适于表达复杂的综合性知识,其思想和工作机制对故障诊断有重要意义。应用案例推理技术,可通过检索机制在诊断系统的案例库中对故障的征兆信息进行检索,匹配到与当前问题相似的历史案例比对后得出结论,并对新问题的知识经验进行归纳总结,作为新的案例存储到案例库中。由于汽轮发电机组的故障特征具有复杂性和多样性,应用粗糙集理论对历史案例中的故障特征进行提取,得到对故障识别有贡献的故障特征,对冗余的特征进行筛检和剔除,构建出故障诊断特征库,根据故障特征对故障模式进行识别。
（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。
模糊推理论文参考文献
[1].吴书金,汪涛,全琪.基于模糊聚类和直觉模糊推理的合成旅油料需求预测[J].计算机系统应用.2019
[2].吴韬.基于案例推理与模糊粗糙集理论的汽轮机故障诊断系统研究[J].机电信息.2019
[3].余建星,刘天,余杨.基于模糊推理的海底管道泄漏爆炸概率分析[J].安全与环境学报.2019
[4].吴书金,汪涛,全琪,魏振堃,程日.基于灰色模糊推理的油料消耗预测[J].计算机测量与控制.2019
[5].杨炎,高炜,杨胜强,田建艳,高云松.基于模糊聚类和案例推理的滚抛磨块优选模型[J].表面技术.2019
[6].王雅婧,罗敏霞,张花荣.基于区间值t-可表示叁角范数的模糊推理五蕴涵算法[J].中国计量大学学报.2019
[7].徐博,李盛新,王连钊,段腾辉,姚贺.一种基于自适应神经模糊推理系统的多AUV协同定位方法[J].中国惯性技术学报.2019
[8].韦波,姚骁,刘兆威,覃婷婷.基于Vague集模糊推理的目标识别方法及其叁Ⅰ解[J].数学的实践与认识.2019
[9].王欣,孙中灿,秦斌.基于模糊推理的城轨超级电容电压阈值动态设定[J].智慧电力.2019
[10].冀荣华,李豹,陈振海,吴中红.基于模糊推理的多因素兔舍环境调控方法研究[J].农业机械学报.2019
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