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基于多特征相似性融合的隶属度函数研究
  • 期刊名称:电子测量与仪器学报
  • 时间:0
  • 页码:835-841
  • 语言:中文
  • 分类:TP273.4[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
  • 作者机构:[1]合肥工业大学计算机与信息学院,合肥230009
  • 相关基金:国家自然科学基金(编号:60873003)资助项目; 高等学校博士学科点专项科研基金(编号:200803591025)资助项目
  • 相关项目:基于分层模型和规则描述的离散事件系统形式化方法
中文摘要:

针对传统隶属度函数在变量个数和类型选择两方面存在的不足,在分析人脑对事物特征相似性的判定机理基础上,定义了模糊集合代表元素和基于多维特征向量的标准评价距离,提出了基于多特征相似性融合的隶属度函数确定方法。针对电池模糊均衡管理的实验结果表明,在电池有效容量降低情况下,采用该方法确定电压模糊集合的电池管理系统将均衡效率提高了13%。使用该方法对输入量进行模糊化的模糊控制系统,在环境参数变化时能够保持原先较好的控制性能。

英文摘要:

Traditional membership functions have defects on dimension of variables and selection of function styles.Based on analyzing the estimation mechanism of human brain for feature similarity of things,this paper defines representative elements of a fuzzy set and standard evaluating distance with multi-dimension feature vectors,and proposes a determination method for membership function by fusion of multi-feature similarity.Experimental results of fuzzy battery equalization management demonstrate that the battery management system using this method to decide fuzzy sets of voltage improves equalization efficiency by 13% while battery effective capacity decreased.A fuzzy control system using this method to fuzzy input variables can keep good performance when condition parameters alter.

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