模糊控制是各种具有挑战性的控制应用的实用替代方案,因为它提供了一种通过使用启发式信息构建非线性控制器的便捷方法。此类启发式信息可能来自充当过程“人在环”控制器的操作员。在模糊控制设计方法中,我们要求该操作员写下一组有关如何控制过程的规则,然后将其纳入模拟人类决策过程的模糊控制器中。在其他情况下,启发式信息可能来自对特定过程进行过大量数学建模、分析和控制算法开发的控制工程师。同样,此类专业知识被加载到模糊控制器中,以自动化专家的推理过程和行动。无论启发式控制知识来自何处,模糊控制都提供了一种用户友好的形式化来表示和实施我们关于如何实现高性能控制的想法。在本书中,我们从控制工程的角度介绍了模糊控制。我们既关注构建非线性控制器以应对具有挑战性的实际应用,也关注对模糊控制系统动态的基本理解,以便我们在实施之前能够从数学上验证其属性(例如稳定性)。我们强调工程评估
复杂非线性系统(例如自动驾驶汽车)的控制通常需要可能无法使用或不准确的模型。在本文中,基于数据驱动的方法,用于学习非线性系统的数据驱动方法,以学习学习takagi – Sugeno(TS)模型,提出了一种新型的数据驱动模型预测控制(MPC)框架。为了解决数据TS建模,我们使用了不断发展的TS模糊椭圆形信息颗粒(TS-EEEFIG)方法来获得多型表示形式以及一组成员函数,这些功能允许使用有效的线性控制工具来处理复杂的非线性系统。,采用公式的方法用于赛车的自主驾驶控制问题。拟议的控件使用外部轨迹规划师提供的参考文献,在赛车模式下提供高驾驶性能。基于1/10比例RC汽车的高保真车辆模型,在模拟的赛车环境中验证了控制估计方案,以显示拟议方法的潜力。
最近,我们提出了语言学的哥本哈根解释(或量子语言、测量理论),它对描述经典系统和量子系统都具有很强的威力。因此,我们认为量子语言可以看作是科学语言。此外,我们证明了某些逻辑(称为量子模糊逻辑)在量子语言中是有效的。一般来说,逻辑和时间不太相容。然后,本文的目的是表明量子模糊逻辑与时间配合得很好。也就是说,量子模糊逻辑的优势在于能够清楚地区分蕴涵和因果关系。事实上,我们将证明“如果没有人被骂,就没有人会学习”这个命题的反命题(或“约翰总是饿”的否定命题)可以用量子模糊逻辑来写。然而,日常语言中的“时间”有各种方面(例如,时态、主观时间)。因此,不可能用量子语言的“时间”来理解日常语言的所有“时间”。
摘要 —机器学习汲取了计算机科学、认知科学和统计学等各个学科的智慧。尽管机器学习在理论和实践上都取得了长足的进步,但它的方法在处理复杂情况和高度不确定的环境时仍存在一些局限性。数据不足、观察不精确以及信息/关系不明确都会使传统的机器学习系统陷入困境。为了解决这些问题,研究人员从不同方面整合了机器学习和模糊技术,包括模糊集、模糊系统、模糊逻辑、模糊度量、模糊关系等。本文对模糊机器学习从理论、方法到应用进行了系统的回顾,总体目标是概述模糊机器学习领域的最新成就。为此,所讨论的概念和框架分为五类:1)模糊经典机器学习;2)模糊迁移学习;3)模糊数据流学习; 4)模糊强化学习;5)模糊推荐系统。本文所呈现的文献应使研究人员对模糊机器学习研究及其应用的当前进展有深入的了解。
一个组织的环境绩效受其供应商的环境绩效影响,选择绿色供应商是一项战略决策,以便在当今的全球市场上更具竞争力。供应商选择问题涉及多个定量和定性标准。在供应商选择过程中,如果供应商的能力有限或其他约束,则需要确定每个供应商的最佳供应商和订单数量。在本文中,我们提出了一种模糊多属性效用理论和多目标规划的综合方法,用于根据经济和环境标准对最佳绿色供应商进行评级和选择,然后在他们之间分配最佳订单数量。首先,应用模糊层次分析法和模糊技术按与理想解的相似性进行排序,以便结合专家意见分析多个标准的重要性并确定最佳绿色供应商。接下来,使用多目标线性规划来考虑和制定各种约束,例如质量控制、容量和其他目标。数学模型的目标是同时最大化采购总价值和最小化采购总成本。为了处理决策者偏好的主观性,已经应用了模糊逻辑。通过汽车制造公司的案例研究说明了所提出方法的效率和应用。获得的结果有助于公司在现实情况下建立系统的方法来解决绿色供应商选择和订单分配问题。最后介绍了管理含义、结论和进一步研究的方向。� 2013 Elsevier Ltd. 保留所有权利。
摘要。本文讨论了 Diamond DA42 飞机防冰系统的自动控制系统。该项目是在配备模糊逻辑工具箱包的 MATLAB 环境中创建的。讨论围绕防止结冰的问题展开。在分析中考虑了四个参数:气温、云水含量、飞机温度和降水。根据初始参数,确定了飞机上可能出现的冰强度。通过自动化与防冰系统编程相关的活动,可以大大减轻飞行员的负担并提高空中作业的安全性,特别是在有利于结冰的条件下。目前,Diamond DA42 飞机未获准飞入已知的结冰条件。使用模糊专家系统控制防冰系统将大大增加 Diamond DA42 飞机的作战范围。
在社会技术快速转型、政治权力和权威日益分散的世界中,网络安全已牢固确立为 21 世纪最重要的国家安全问题之一。在未来十年,管理网络不安全问题很可能进一步增加其复杂性和政治意义,一方面是正在进行的社会技术转型的加速,另一方面是相关政治反应的变化。本书的第一部分记录了网络空间向外太空的持续地理扩展,预测了新兴技术将如何增加基础设施和服务的互联互通,并预测了在社会技术系统日益紧密耦合和整合的背景下,网络威胁叙事将不可避免地扩展到国家和国际层面的更多政策领域。本书的第二部分讨论了国家行为者如何在网络空间中找到克制与利用之间的适当平衡,为什么他们需要坚持努力控制升级风险,以及为什么政府越来越多地与经济和社会行为者分担责任。
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本文首先引入了模糊软度量空间的概念,然后定义了模糊软开球、模糊软有界集、模糊软序列收敛、模糊软连续函数从一个模糊软度量空间到另一个模糊软度量空间。本文的主要目的是研究这个空间,并研究模糊软度量空间的一些基本性质。
柯尔莫哥洛夫-所罗门诺夫-柴廷(Kolmogorov,简称 Kolmogorov)复杂度由 Solomonoff [ 1 ] 和 Kolmogorov [ 2 ] 独立提出,后来柴廷 [ 3 ] 也提出了这一复杂度。该复杂度基于可以模拟任何其他图灵机的通用图灵机的发现 [ 4 , 5 ]。单个有限字符串的柯尔莫哥洛夫复杂度是能够正确生成该字符串作为输出的通用图灵机的最短程序的长度,也是对字符串所含信息量的度量。已经证明,虽然存在多种图灵机,但最短程序的长度是不变的,在底层图灵机的选择下,其差异最多为一个加法常数 [ 6 ]。柯尔莫哥洛夫复杂度理论广泛应用于问答系统 [ 7 ]、组合学 [ 8 ]、学习理论 [ 9 ]、生物信息学 [ 10 ] 和密码学 [ 11 , 12 ] 等领域。1985 年,Deutsch [ 13 ] 引入量子图灵机作为量子计算机的理论模型。量子图灵机扩展了经典图灵机模型,因为它们允许在其计算路径上发生量子干涉。Bernstein 和 Vazirani [ 14 ] 表明量子图灵机在近似意义上具有通用性。最近,一些研究者提出了一些柯尔莫哥洛夫复杂度的量子版本。Vitányi [ 15 ] 提出了量子柯尔莫哥洛夫复杂度的定义,它度量近似量子态所需的经典信息量。Berthiaume 等人 [ 16 ] 提出了一种基于柯尔莫哥洛夫复杂度的量子柯尔莫哥洛夫复杂度定义。 [16] 提出了一种新的量子比特串量子柯尔莫哥洛夫复杂度定义,即通用量子计算机输出所需字符串的最短量子输入的长度。Zadeh [17] 提出了模糊计算的第一个公式,他基于图灵机和马尔可夫算法的模糊化,定义了模糊算法的概念。随后,Lee 和 Zadeh [18] 定义了模糊语言的概念。Santos [19] 证明了模糊算法和模糊图灵机之间的等价性。接下来,Wiedermann [20] 考虑了模糊计算的可计算性和复杂性。利用 Wiedermann 的工作,Bedregal 和 Figueira [21] 证明了不存在可以模拟所有模糊图灵机的通用模糊图灵机。随后,李[22,23]研究了模糊图灵机的一些变体。他证明了