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多源异构智能控制系统的机理与方法研究
  • 项目名称：多源异构智能控制系统的机理与方法研究
  • 项目类别：面上项目
  • 批准号：60772080
  • 申请代码：F010303
  • 项目来源：国家自然科学基金
  • 研究期限：2008-01-01-2010-12-31
  • 项目负责人：岳士弘
  • 负责人职称：教授
  • 依托单位：天津大学
  • 批准年度：2007
中文摘要：

基于粒计算与信息融合技术，本项目研究一项能够有效应用在多源异构环境下的智能控制系统的机理与方法。具体研究内容包括如何使用粒计算实现复杂信息模块化；如何设计新的智能控制系统以保证其控制行为的最优性、自适应性和鲁棒性；如何揭示新的智能控制系统的主要机理，界定其可应用的范围。 本项目将解决现有智能控制技术面临的下列问题 1) 难以应用在多源、多级和多模信息组成的，从而往往是不一致、不确定和不完整的复杂环境中； 2) 缺乏坚实的理论基础从而无法保证推广能力以及最优性、稳定性和自适应性; 3) 控制行为和结果的可解释性以及与传统控制系统的关系；本研究取得的成果将填补目前在多源异构复杂环境下没有有效的控制方法的空白,为智能控制系统的应用奠定新的理论基础。本项目的研究成果在多相流检测技术的流型转换控制中有直接的应用。

中文主题词： 智能控制; 信息融合; 信息颗粒化; 不确定性
成果综合统计
成果类型
数量
  • 期刊论文
  • 会议论文
  • 专利
  • 获奖
  • 著作
  • 21
  • 7
  • 0
  • 0
  • 0
期刊论文
A general grid-clustering approach.
Multi-Characteristic Fused Based Validity Index: Application to Reconstructed Image
Robust background subtraction in traffic video sequence.
Traffic video-based moving vehicle detection in the complex environment .
Crossing road monitoring system based on adaptive decision for illegal situation .
Feature points based multiple moving targets tracking .
Moving vehicle tracking algorithm used for intelligent traffic .
Application of two-order difference to gap statistic.
Extension of the gap statistics index to fuzzy clustering
Dampster-Shafer evidence theory based multi-characteristics fusion for clustering evaluation.
On the approximation of fuzzy system.
Using DS Evidence Theory and Choquet Integral for Image Segmentation in Gas-Liquid Two-Phase Flow.
A new separation measure for improving the effectiveness of validity indices. Information Sciences.
An unsupervised grid-based approach for clustering analysis
用于智能交通的运动车辆跟踪算法
基于交通视频序列的多运动目标跟踪算法
Robust background subtraction in traffic video sequence
基于特征点的多运动目标跟踪
Application of Two-Order Difference to Gap Statistic
Fusion of ERT Images Based on Dempster-Shafer＇s Evidence Theory
复杂条件下DPM条码的角点检测
会议论文
Target extraction from the military infrared image with complex texture background.
On the relationship between Dempster-shafer evidence theory and Choquet integral .
A fuzzy clustering approach using reward and penalty functions
Feature reduction of flow pattern identification by interaction index.
Analytical structures of fuzzy constroller under different fuzzy membership degrees.
Adding Choquet integral to case-based reasoning with incomplete data.
Clustering in image space in support vector machine.
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