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基于遗传算法的模糊推理控制系统的参数优化研究

致谢第1-6页
摘要第6-7页
Abstract第7-10页
1 绪论第10-17页
   ·研究背景第10-11页
   ·模糊推理控制系统的研究现状第11-16页
   ·本文的主要工作及组织框架第16-17页
     ·本文的主要工作第16页
     ·本文的组织结构第16-17页
2 理论基础第17-27页
   ·模糊集合基本知识第17-18页
   ·模糊推理第18-23页
     ·蕴涵模糊推理的一般范式第18-19页
     ·模糊蕴涵合成规则的推理方法第19-21页
     ·基于数据的模糊推理第21-23页
   ·模糊推理控制系统的基本原理第23-27页
     ·模糊推理控制系统的基本结构第23-24页
     ·模糊推理系统的设计原则第24-26页
     ·系统性能评价方法第26-27页
3 模糊推理系统参数的遗传算法优化第27-41页
   ·遗传算法原理第27-28页
   ·Homaifar 对模糊推理前件的优化第28-30页
   ·模糊推理系统的全变量隶属函数参数优化第30-40页
     ·模糊控制变量论域的正则模糊划分第30-32页
     ·个体编码第32-33页
     ·种群初始分布第33-34页
     ·适应度函数选择第34-35页
     ·遗传算子选择第35-38页
     ·规则优化遗传算法描述第38-40页
     ·遗传算法控制参数设计第40页
   ·本章小结第40-41页
4 基于GA 优化的模糊推理在交通信号控制中的应用第41-59页
   ·交通流问题描述第41-44页
     ·单交叉路口的二相位交通信号第41-43页
     ·交通流的数学模型第43-44页
   ·交通信号控制仿真系统设计第44-46页
   ·基于等待车辆队列长度的交通信号模糊控制第46-54页
     ·等待车辆队列长度的模糊集隶属函数选取第46-49页
     ·交通信号模糊控制推理规则选取第49页
     ·模糊决策及推理规则的计算第49-50页
     ·基于遗传算法优化的仿真结果分析第50-54页
   ·基于车队长度与车流强度的交通信号模糊控制第54-58页
     ·推理前件及后件变量的论域模糊划分第54-55页
     ·基于车队长度与车流强度的推理规则选取第55-57页
     ·基于GA 的交通信号模糊控制系统的参数优化第57-58页
     ·仿真结果分析第58页
   ·本章小结第58-59页
5 结论第59-60页
参考文献第60-63页
附录 A 程序第63-73页
作者简历第73-75页
学位论文数据集第75-76页

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