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基于粒度计算的神经模糊系统建模方法用于操作员功能状态预测

作　者: 谢俊
导　师: 张建华
学　校: 华东理工大学
专　业: 控制科学与工程
关键词: 粒度计算神经模糊系统操作员功能状态电生理信号
分类号: TP18
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
下　载: 32次
引　用: 1次
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内容摘要

人机系统操作员功能状态(Operator Functional States, OFS)评估的核心在于对采集到的操作员电生理信号及性能数据的挖掘和知识发现。本文基于操作员电生理信号及性能数据,利用粒度计算的方法进行数据的挖掘,获取信息粒为建模提供有效信息。结合面向粒度计算的神经模糊系统(Neuro-Fuzzy system based on Granular Computing, GrC-NF)建模方法,对OFS进行预测建模,并将GrC-NF方法与自适应神经模糊推理系统(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System, ANFIS)方法用于OFS建模的结果进行比较。结果表明,GrC-NF方法在提高模型精度的同时具有更好的可解释性,将其用于OFS评估是有效的。在此基础上提出了多粒度层次的神经模糊系统(Neural-Fuzzy system based on Multi-Granular Computing, Multi-GrC-NF)建模,结果表明基于多粒度层次的神经模糊系统的建模具有更好的泛化能力和鲁棒性。

全文目录

摘要  5-6
Abstract  6-9
第1章绪论  9-13
  1.1 课题研究的背景  9-10
  1.2 课题研究的现状  10-11
  1.3 课题研究的意义  11-12
  1.4 论文的主要工作及结构安排  12-13
第2章粒度计算与神经模糊系统  13-38
  2.1 粒度计算  13-26
    2.1.1 粒度计算的概述  13-14
    2.1.2 粒度计算的主要研究方法  14-25
    2.1.3 数据挖掘中的粒度计算  25-26
  2.2 神经模糊系统  26-37
    2.2.1 神经网络  26-32
    2.2.2 模糊系统  32-36
    2.2.3 神经模糊系统  36-37
  2.3 本章小结  37-38
第3章实验设计及数据处理  38-43
  3.1 电生理信号简介  38-39
  3.2 实验设计  39-40
  3.3 数据采集  40-41
  3.4 数据处理  41-42
  3.5 本章小结  42-43
第4章 GrC-NF的OFS建模与分析  43-67
  4.1 基于GrC-NF的OFS建模  43-59
    4.1.1 数据粒化过程  43-44
    4.1.2 模糊规则库  44-45
    4.1.3 神经模糊系统  45-46
    4.1.4 仿真结果及讨论  46-59
  4.2 GrC-NF与ANFIS建模方法的结果比较与分析  59-61
    4.2.1 仿真结果的比较  59-60
    4.2.2 结果分析及讨论  60-61
  4.3 基于Multi-GrC-NF的OFS建模  61-65
    4.3.1 多粒度层次的产生  61
    4.3.2 多粒度层次建模数目的确定  61-62
    4.3.3 仿真结果及讨论  62-65
  4.4 Multi-GrC-NF与GrC-NF建模方法的结果比较与分析  65-66
    4.4.1 仿真结果的比较  65
    4.4.2 结果分析及讨论  65-66
  4.5 本章小结  66-67
第5章总结与展望  67-68
参考文献  68-72
致谢  72

基于粒度计算的神经模糊系统建模方法用于操作员功能状态预测

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