針對(duì)CAPP技術(shù)由于其要解決問(wèn)題具有復(fù)雜性、非線性和不確定性等特點(diǎn)而發(fā)展緩慢的現(xiàn)狀,本文結(jié)合吉林省科技發(fā)展計(jì)劃項(xiàng)目（20040333）“機(jī)械加工中的模糊-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)研究”,進(jìn)行模糊推理系統(tǒng)、自適應(yīng)模糊推理系統(tǒng)（ANFIS）等智能算法的改進(jìn)及其在解決CAPP微觀層的工藝參數(shù)確定問(wèn)題中的應(yīng)用研究。本文結(jié)合減法聚類對(duì)模糊C-均值聚類算法進(jìn)行改進(jìn),改進(jìn)后算法收斂速度加快,且更穩(wěn)定。基于改進(jìn)后聚類算法提出了一種新型模糊系統(tǒng)建模方法,該方法適用范圍較廣且便于實(shí)現(xiàn),降低了模糊系統(tǒng)的應(yīng)用難度。提出了一種新型的模糊系統(tǒng)—混合輸入型模糊系統(tǒng),該系統(tǒng)可以同時(shí)輸入精確值和模糊語(yǔ)言真值,能滿足某些特定需求,且更靈活實(shí)用。用Fletcher-Reeves update法和比例共軛梯度法對(duì)ANFIS算法進(jìn)行改進(jìn),改進(jìn)后算法訓(xùn)練速度明顯加快。提出了一種便捷的模糊系統(tǒng)在DSP上的實(shí)現(xiàn)方法,推動(dòng)模糊系統(tǒng)在更多領(lǐng)域得到應(yīng)用。建立了用于加工參數(shù)智能選擇的混合輸入型模糊系統(tǒng)和ANFIS,并將該ANFIS成功移植到DSP上,為實(shí)現(xiàn)加工參數(shù)的在線智能選擇奠定了基礎(chǔ)。 

【文章來(lái)源】：吉林大學(xué)吉林省211工程院校985工程院校教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：162 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：博士

【文章目錄】：
提要
第一章 緒論
    1.1 論文的研究背景和意義
    1.2 模糊系統(tǒng)、ANFIS 和DSP 技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用
        1.2.1 模糊系統(tǒng)的發(fā)展和應(yīng)用
        1.2.2 模糊系統(tǒng)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用
        1.2.3 DSP 的發(fā)展和應(yīng)用
    1.3 本文的主要研究?jī)?nèi)容
第二章 模糊系統(tǒng)和ANFIS 基本理論
    2.1 模糊邏輯基礎(chǔ)
        2.1.1 模糊集合
        2.1.2 模糊集合運(yùn)算的基本性質(zhì)
        2.1.3 隸屬度函數(shù)
        2.1.4 模糊集合相關(guān)的概念和定理
        2.1.5 模糊關(guān)系及其合成
    2.2 模糊推理規(guī)則
        2.2.1 模糊語(yǔ)言變量
        2.2.2 模糊蘊(yùn)含關(guān)系
        2.2.3 模糊邏輯推理
    2.3 模糊推理系統(tǒng)分類與組成
        2.3.1 純模糊邏輯系統(tǒng)
        2.3.2 高木－關(guān)野型模糊邏輯系統(tǒng)
        2.3.3 Mamdani 型模糊邏輯系統(tǒng)
    2.4 自適應(yīng)模糊神經(jīng)推理系統(tǒng)原理
        2.4.1 自適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與訓(xùn)練算法
        2.4.2 自適應(yīng)模糊神經(jīng)推理系統(tǒng)
        2.4.3 BP 算法的各種改進(jìn)方法
    2.5 模糊聚類
        2.5.1 普通聚類分析
        2.5.2 模糊聚類分析
        2.5.3 常用聚類算法
    2.6 本章小結(jié)
第三章 基于改進(jìn)型模糊聚類的模糊系統(tǒng)建模方法研究
    3.1 模糊聚類算法的改進(jìn)
        3.1.1 改進(jìn)型聚類算法的提出
        3.1.2 改進(jìn)型聚類算法的實(shí)現(xiàn)
        3.1.3 改進(jìn)前后算法聚類結(jié)果比較
    3.2 基于改進(jìn)型模糊聚類的模糊系統(tǒng)建模
        3.2.1 模糊系統(tǒng)建模新方法的提出
        3.2.2 擬合方法及其在MATLAB 中的實(shí)現(xiàn)
    3.3 本文提出的模糊系統(tǒng)建模方法的驗(yàn)證
        3.3.1 水箱水位控制系統(tǒng)模型
        3.3.2 輸入/輸出樣本集的獲取
        3.3.3 水位控制模糊系統(tǒng)建模
        3.3.4 控制性能比較與結(jié)論
    3.4 本章小結(jié)
第四章 基于混合輸入型模糊系統(tǒng)的加工參數(shù)智能選擇
    4.1 用于加工參數(shù)智能選擇的系統(tǒng)模型
    4.2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的獲取
        4.2.1 實(shí)驗(yàn)的目的與方案
        4.2.2 實(shí)驗(yàn)裝置與實(shí)驗(yàn)流程
        4.2.3 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)及其分析
    4.3 混合輸入型模糊系統(tǒng)的構(gòu)建
        4.3.1 混合輸入型模糊系統(tǒng)的提出
        4.3.2 轉(zhuǎn)換器的實(shí)現(xiàn)方法
        4.3.3 用GUIDE 設(shè)計(jì)GUI
    4.4 用于加工參數(shù)智能選擇的模糊系統(tǒng)
        4.4.1 輸入/輸出空間分割與隸屬度函數(shù)的確定
        4.4.2 模糊規(guī)則庫(kù)的建立與模糊運(yùn)算方法選擇
        4.4.3 圖形用戶界面設(shè)計(jì)與系統(tǒng)驗(yàn)證
    4.5 本章小結(jié)
第五章 自適應(yīng)模糊神經(jīng)推理系統(tǒng)的改進(jìn)和應(yīng)用研究
    5.1 自適應(yīng)模糊神經(jīng)推理系統(tǒng)的改進(jìn)
        5.1.1 ANFIS 改進(jìn)算法的提出
        5.1.2 用Fletcher-Reeves Update 法改進(jìn)ANFIS
        5.1.3 用比例共軛梯度法改進(jìn)ANFIS
    5.2 改進(jìn)算法的驗(yàn)證與比較
        5.2.1 用于混沌時(shí)間序列預(yù)報(bào)
        5.2.2 用于逼近非線性函數(shù)
    5.3 改進(jìn)后的ANFIS 用于加工參數(shù)智能選擇
    5.4 本章小結(jié)
第六章 模糊系統(tǒng)和ANFIS 在DSP 上的實(shí)現(xiàn)和優(yōu)化
    6.1 模糊系統(tǒng)在DSP 上的實(shí)現(xiàn)
    6.2 ANFIS 在DSP 上的實(shí)現(xiàn)
    6.3 代碼優(yōu)化
    6.4 本章小結(jié)
第七章 結(jié)論
附錄 IRIS 數(shù)據(jù)集
參考文獻(xiàn)
攻讀博士學(xué)位期間發(fā)表的論文及科研成果
致謝
摘要
Abstract


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]模糊推理系統(tǒng)在DSP上的實(shí)現(xiàn)和優(yōu)化[J]. 武星星,朱喜林,李曉梅.  微計(jì)算機(jī)信息. 2007(08)
[2]基于混合輸入型模糊系統(tǒng)的機(jī)械加工參數(shù)優(yōu)化[J]. 武星星,朱喜林,李曉梅.  中國(guó)機(jī)械工程. 2007(03)
[3]基于改進(jìn)型模糊聚類的模糊系統(tǒng)建模方法[J]. 朱喜林,武星星,李曉梅.  控制與決策. 2007(01)
[4]聚類分析中Chameleon算法的分析與實(shí)現(xiàn)[J]. 喻云峰,聶承啟.  計(jì)算機(jī)與現(xiàn)代化. 2006(09)
[5]一種改進(jìn)的基于模糊聚類的圖像分割方法[J]. 劉華軍,任明武,楊靜宇.  中國(guó)圖象圖形學(xué)報(bào). 2006(09)
[6]基于DSP的紅外實(shí)時(shí)成像系統(tǒng)的研制[J]. 代少升,張躍,劉文煌.  半導(dǎo)體光電. 2006(04)
[7]導(dǎo)彈電源系統(tǒng)故障診斷的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法[J]. 彭傳彪,王莉.  彈箭與制導(dǎo)學(xué)報(bào). 2006(03)
[8]基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型參考自修復(fù)飛行控制[J]. 王鵬,艾劍良,高明.  火力與指揮控制. 2006(08)
[9]基于DSP的閉環(huán)經(jīng)濟(jì)型數(shù)控機(jī)床數(shù)控系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J]. 張俊芳.  組合機(jī)床與自動(dòng)化加工技術(shù). 2006(08)
[10]一種大規(guī)模高維數(shù)據(jù)集的高效聚類算法[J]. 周曉云,孫志揮,張柏禮.  應(yīng)用科學(xué)學(xué)報(bào). 2006(04)



本文編號(hào)：3639047