2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語(yǔ)一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁(yè)
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1、針對(duì)稀疏規(guī)則庫(kù)下的模糊插值控制問(wèn)題,本文在前人研究的基礎(chǔ)上,突破了傳統(tǒng)模糊推理方法CRI的缺陷,簡(jiǎn)化了已有模糊插值控制的控制步驟。在被控對(duì)象模型未知的情況下,本文將多重模糊稀疏規(guī)則庫(kù)下的線性插值推理方法和樣條插值函數(shù)應(yīng)用到稀疏規(guī)則庫(kù)下的模糊控制器的設(shè)計(jì)中。根據(jù)已有規(guī)則和線性插值推理方法,在同一單調(diào)區(qū)間內(nèi)建立新的規(guī)則,得到完備的模糊規(guī)則庫(kù),使其滿足各種模糊控制算法的控制輸入要求。 本文給出的線性插值推理方法,是建立完備模糊規(guī)則庫(kù)的

2、有效途徑,然后在已得到的完備的模糊規(guī)則庫(kù)上建立一個(gè)從控制輸入到控制輸出的近似控制函數(shù),按照該控制函數(shù),可以輕易計(jì)算得到對(duì)應(yīng)于任意控制輸入的控制輸出值。由于Lagrange插值和Newton插值等分段低次插值方法存在不光滑現(xiàn)象,而高次插值方法又存在龍格現(xiàn)象,故本文選用插值次數(shù)低而光滑性好的樣條插值函數(shù),得到了具有更高逼近精度的模糊系統(tǒng)。 最后,為了驗(yàn)證上述思想的可行性和方法的可操作性,選取具有稀疏規(guī)則庫(kù)的汽車半主動(dòng)懸架系統(tǒng),利用M

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