1) Adaptive fuzzy classifier
自适应模糊分类器
1.
An improved adaptive fuzzy system based on table-looking learning algorithm,adaptive fuzzy classifier was developed.
以手写体数字识别问题为背景,提出了一种基于表格查寻学习算法的自适应模糊分类 器,并用Matlab给出了自适应模糊分类器的实现,进而对其进行了仿真。
2) adaptive fuzzy clustering
自适应模糊聚类
1.
In the online stage,the valuesof membership are computed using an adaptive fuzzy clustering algorithm for the new object.
在线测量时，采用自适应模糊聚类算法对新的工况数据进行隶属度计算。
3) fuzzy adaptive
模糊自适应
1.
Stable fuzzy adaptive robust control for a class of nonlinear system;
一类非线性系统模糊自适应鲁棒控制
2.
GPS/DR data fusion based on fuzzy adaptive Kalman filter;
基于模糊自适应Kalman滤波的GPS／DR数据融合
3.
Application of fuzzy adaptive filter to integrated navigation system of underwater vehicle;
模糊自适应滤波在水下航行器组合导航系统中的应用
4) adaptive fuzzy
自适应模糊
1.
The development of a new approach for PID type adaptive fuzzy control;
一种PID型自适应模糊控制的设计及其应用
2.
Control method of adaptive fuzzy and PI for photoelectric stabilization based on real-time OS
基于实时操作系统的光电稳定自适应模糊PI复合控制方法研究
3.
Implementation of PID type adaptive fuzzy control algorithm based on WinCC
一种基于WinCC的PID型自适应模糊控制系统的设计
5) fuzzy self-adapting
模糊自适应
1.
Directing against working property and control requirements of the ball mills in thermal power plants, a double-layer control strategy combined self-optimizing control with fuzzy self-adapting sampling PI control has been put forward, realizing load optimization and real-time control of ball mills.
针对火电厂钢球磨煤机工作特性和控制要求,提出了一种自寻优-模糊自适应采样PI控制相结合的双层控制策略,实现了对钢球磨煤机负荷的优化和实时控制。
6) fuzzy self-adaptive
模糊自适应
1.
Glue dosing system flakeboard based on fuzzy self-adaptive PID control;
基于模糊自适应整定PID控制的刨花板供胶系统
2.
The application of fuzzy self-adaptive PID control algorithm to a detector′ s ambient temperature control model used in a photo-electric sytem;
模糊自适应PID在光电系统探测器温度控制中的应用
3.
Design pf fuzzy self-adaptive PID controller;
模糊自适应PID控制器的设计
补充资料：自适应滤波器
以输入和输出信号的统计特性的估计为依据，采取特定算法自动地调整滤波器系数，使其达到最佳滤波特性的一种算法或装置。自适应滤波器可以是连续域的或是离散域的。离散域自适应滤波器由一组抽头延迟线、可变加权系数和自动调整系数的机构组成。附图表示一个离散域自适应滤波器用于模拟未知离散系统的信号流图。自适应滤波器对输入信号序列x(n)的每一个样值，按特定的算法，更新、调整加权系数，使输出信号序列y(n)与期望输出信号序列d(n)相比较的均方误差为最小，即输出信号序列y(n)逼近期望信号序列d(n)。
20世纪40年代初期，N.维纳首先应用最小均方准则设计最佳线性滤波器，用来消除噪声、预测或平滑平稳随机信号。60年代初期，R.E.卡尔曼等发展并导出处理非平稳随机信号的最佳时变线性滤波设计理论。维纳、卡尔曼－波色滤波器都是以预知信号和噪声的统计特征为基础，具有固定的滤波器系数。因此，仅当实际输入信号的统计特征与设计滤波器所依据的先验信息一致时，这类滤波器才是最佳的。否则，这类滤波器不能提供最佳性能。70年代中期，B.维德罗等人提出自适应滤波器及其算法，发展了最佳滤波设计理论。
以最小均方误差为准则设计的自适应滤波器的系数可以由维纳-霍甫夫方程解得
(1)式中W(n)为离散域自适应滤波器的系数列矩阵(n)为输入信号序列x(n)的自相关矩阵的逆矩阵,Φdx(n)为期望输出信号序列与输入信号序列x(n)的互相关列矩阵。
B.维德罗提出的一种方法，能实时求解自适应滤波器系数，其结果接近维纳－霍甫夫方程近似解。这种算法称为最小均方算法或简称 LMS法。这一算法利用最陡下降法，由均方误差的梯度估计从现时刻滤波器系数向量迭代计算下一个时刻的系数向量
(2)式中憕[ε2(n)]为均方误差梯度估计，
(3)ks为一负数，它的取值决定算法的收敛性。要求，其中λ为输入信号序列x(n)的自相关矩阵最大特征值。
自适应 LMS算法的均方误差超过维纳最佳滤波的最小均方误差，超过量称超均方误差。通常用超均方误差与最小均方误差的比值（即失调）评价自适应滤波性能。
抽头延迟线的非递归型自适应滤波器算法的收敛速度，取决于输入信号自相关矩阵特征值的离散程度。当特征值离散较大时，自适应过程收敛速度较慢。格型结构的自适应算法得到广泛的注意和实际应用。与非递归型结构自适应算法相比，它具有收敛速度较快等优点。人们还研究将自适应算法推广到递归型结构；但由于递归型结构自适应算法的非线性，自适应过程收敛性质的严格分析尚待探讨，实际应用尚受到一定限制。
自适应滤波器应用于通信领域的自动均衡、回波消除、天线阵波束形成，以及其他有关领域信号处理的参数识别、噪声消除、谱估计等方面。对于不同的应用，只是所加输入信号和期望信号不同，基本原理则是相同的。
参考书目
R.A.Monzingo, T.W.Miller, Introduction to Adaptive Arrays, John Wiley and Sons,New York,1980.
20世纪40年代初期，N.维纳首先应用最小均方准则设计最佳线性滤波器，用来消除噪声、预测或平滑平稳随机信号。60年代初期，R.E.卡尔曼等发展并导出处理非平稳随机信号的最佳时变线性滤波设计理论。维纳、卡尔曼－波色滤波器都是以预知信号和噪声的统计特征为基础，具有固定的滤波器系数。因此，仅当实际输入信号的统计特征与设计滤波器所依据的先验信息一致时，这类滤波器才是最佳的。否则，这类滤波器不能提供最佳性能。70年代中期，B.维德罗等人提出自适应滤波器及其算法，发展了最佳滤波设计理论。
以最小均方误差为准则设计的自适应滤波器的系数可以由维纳-霍甫夫方程解得
(1)式中W(n)为离散域自适应滤波器的系数列矩阵(n)为输入信号序列x(n)的自相关矩阵的逆矩阵,Φdx(n)为期望输出信号序列与输入信号序列x(n)的互相关列矩阵。
B.维德罗提出的一种方法，能实时求解自适应滤波器系数，其结果接近维纳－霍甫夫方程近似解。这种算法称为最小均方算法或简称 LMS法。这一算法利用最陡下降法，由均方误差的梯度估计从现时刻滤波器系数向量迭代计算下一个时刻的系数向量
(2)式中憕[ε2(n)]为均方误差梯度估计，
(3)ks为一负数，它的取值决定算法的收敛性。要求，其中λ为输入信号序列x(n)的自相关矩阵最大特征值。
自适应 LMS算法的均方误差超过维纳最佳滤波的最小均方误差，超过量称超均方误差。通常用超均方误差与最小均方误差的比值（即失调）评价自适应滤波性能。
抽头延迟线的非递归型自适应滤波器算法的收敛速度，取决于输入信号自相关矩阵特征值的离散程度。当特征值离散较大时，自适应过程收敛速度较慢。格型结构的自适应算法得到广泛的注意和实际应用。与非递归型结构自适应算法相比，它具有收敛速度较快等优点。人们还研究将自适应算法推广到递归型结构；但由于递归型结构自适应算法的非线性，自适应过程收敛性质的严格分析尚待探讨，实际应用尚受到一定限制。
自适应滤波器应用于通信领域的自动均衡、回波消除、天线阵波束形成，以及其他有关领域信号处理的参数识别、噪声消除、谱估计等方面。对于不同的应用，只是所加输入信号和期望信号不同，基本原理则是相同的。
参考书目
R.A.Monzingo, T.W.Miller, Introduction to Adaptive Arrays, John Wiley and Sons,New York,1980.
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条