随着射频功放非线性对射频前端的影响日益增大,使得功放建模变得越来越重要。提出了一种自适应模糊小波神经网络模型结构,并利用改进的粒子群优化算法,建立有记忆的功放模型。将小波函数融入到自适应模糊推理系统的模糊规则中,得到新的网络模型;在粒子群算法中引入最差位置影响因子,提高搜索效率,并进一步简化,忽略粒子的速度项,同时采用与适应度函数值相关的动态变化惯性权重,加快了收敛速度,避免出现"早熟"现象。仿真结果表明:该方法建立的功放模型误差小、精度高,能够有效地表征功放特性。

针对计算机网络中安全性问题，提出一种融合模糊推理和Michigan型遗传算法的网络入侵检测方案。首先，通过一种启发式过程来确定每个模糊if-then规则后件类和确定性分数。然后，利用Michigan型遗传算法，通过交叉和变异操作来进化模糊系统的规则，产生高分类率的模糊规则。最后，通过协同进化后的模糊系统实现入侵检测。在DARPA数据集上进行实验，结果表明该方案能够精确的检测U2R、R2L、DoS和PRB类网络攻击，具有很高的安全性。

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倒立摆系统是检验算法的典型实验平台，因为倒立摆系统的高阶、不稳定性、强耦合等特征，使得该系统对研究控制器的鲁棒性等方面具有明显的优势，不仅如此，倒立摆系统与火箭发射、机器人行走等实际系统的姿态调整问题有着极大的相似度，因此，目前倒立摆系统成为了许多专家重视的研究对象，且研究成果不仅具有重要的理论价值而且对于实际系统也有着相当重要的现实意义。 本文主要针对倒立摆的模糊控制器设计进行研究，其主要内容如下： 1. 对倒立摆系统进行数学建模，推导出了动态数学模型和空间状态方程； 2. 对倒立摆模型进行模糊控制器设计，在设计过程中主要利用倒立摆的摆角角度与小车的位置来控制小车的推力，从而不仅有效地控制了倒立摆的摆角问题，而且能够使得小车最终停在期望的位置； 3. 在MATLAB/simulink的仿真环境下，进行仿真实验，证明了模糊控制方法的有效性。

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介绍ANFIS算法基本原理，以及Matlab中如何应用举例

陈继光《Matlab与自适应神经网络模糊推理系统》电子书

里面分别建立了输入隶属度函数以及输出隶属度函数，包括有隶属度函数的类型，阈值等，建立模糊推理规则，得到输出。程序简单，便于理解，新手上手也没有为题。

该文件包中包含了6个文件，分别为不同的模糊推理系统，主要是用matlab编写的