智能问题的建模教学文稿.ppt

根据“重心法”解模糊化，得出小费应该给7.6元的结论。 合并图形 Ⅱ. 模糊控制介绍:解模糊的过程 增量式PID Ⅲ. 模糊控制在科氏流量计中的应用 输入 输出 E 当前幅值与设定幅值之间的差值 ΔKp 用以调节比例控制参数Kp EC E的变化率，对时间求导 ΔKi 用以调节积分控制参数Ki ΔKd 用以调节微分控制参数Kd 模糊规则的制定： 误差变化情况结合PID各个参数的控制效果制定模糊规则 1.E*EC0时，误差正变大，如果此时E很大，则应调大Kp，提高动态特性，调小Ki，提高稳定性；如果此时E很小，则应调大Ki，调小Kp，以提高稳定性，防止出现超调 2.E*EC0时，误差正变小，如果此时E很大，则Kp应调中， Ki应调小，维持动态特性现状的同时，提高稳定性；如果此时E很小，说明调整已快接近尾声，则应调大Ki，调小Kp，以防止出现超调 3.EC越大，则Kp、Ki应越小，否则很容易形成振荡 4.。。。等等类似的原则。。。 Ⅲ. 模糊控制在科氏流量计中的应用：模糊规则的制定 管内纯水匀速流动（无气泡） 管子入口端混入气泡 管子出口端排除气泡 Ⅳ. 实验结果： 模糊PID 固定PID Ⅳ. 仿真结果： 以上是模糊控制在科氏质量流量计中的应用 下面介绍一下基于磁场重构的脑磁源参数反解方法研究 主要分为以下三方面的内容： 用于脑控装备的大脑活动信号生理学基础 及研究现状 基于磁场重构的脑磁源反解方法初步研究 小结 用于脑控装备的大脑活动信号生理学基础及研究现状 利用脑电信号实现大脑对机械手控制 军事、医疗、通讯等 通过破解大脑思维信号与人类活动之间的映射关系，实现脑机接口控制 脑控装备的实现 思维 脑活动信号 装备控制 大脑活动信号的生理学基础 大脑思维 人体新陈代谢 环境变化 内部及外部调节产生刺激 相应神经冲动的电化学反应 脑电活动的电磁场表现 脑电信息 脑磁信息 脑磁： SQUID 脑磁信号微弱，约地磁场的十亿分之一（10~100fT），设备体型巨庞大且价格昂贵； 脑控指令的准确获取仍需在目前测量通道数有限的情况下进一步提高神经元活动判定的空间分辨率 脑电： 非侵入式(脑电图)： 无创伤，高时间分辨率(1ms);受组织电导率非均一性影响，信号失真较大，空间信息分辨率低(1cm) 用于脑控装备的大脑活动信号及获取手段 fMRI、PET等： 非侵入式，具有较好的空间分辨率（约1mm），但是由于采用间接测量手段，其时间分辨率较低(约1min~1s) 侵入式(脑皮层电图)： 高时间(5ms)、空间(1mm)分辨率，信号强度高;但空间点信息的非完整读写，有创伤，对生物组织易伤害 非侵入式，较高的安全性；组织磁导率均一，脑磁信号几乎无失真，空间分辨率高（约2-4mm）；对脑神经活动的直接测量，良好的时间分辨率（约1ms） 测量传感器技术的发展 脑控信息反演方法的改进 基于等效偶极子定位方法： 采用脑磁源的电流偶极子数学模型[*]，通过非线性优化方法求解头外测量点磁场分布与磁源模型位置、偶极矩强度、指向等六个参数的非线性方程组，确定磁源状态参数，实现脑磁源定位。 基于图像技术的磁源重建： 将脑磁源可能分布的区域离散成多个网格，假设每个网格节点代表一个电流偶极子，通过求解磁源强度与头外磁场分布的线性方程组，对离散化网格进行磁源重建。 缺点：重建依据二维平面信息，空间重构效果欠佳 基于脑磁信号的脑活动源反解研究现状 * Brazier MAB. A study of the electrical field at the surface of the head [J]. Electroencephalografy and clinical neurophysiology. 1949(2): 38-52. 基于磁场重构的脑磁源反解方法初步研究 基于磁场重构的脑磁源反解方法初步研究 虽然目前脑磁测量是在屏蔽室中，利用高精度SQUID（10fT）实现，然而测量数据中仍不可避免的夹杂有噪声，此外非线性的反解算法同样带来结果的不确定性，需要对反解结果进行概率统计上的评估。 屏蔽室 信号处理设备 SQUID 更大的置信空间 更高的空间分辨率 非线性反解优化算法的提出： LM算法、模拟退火算法等 信号处理方法及硬件设备的改进： 多重信号分类方法、波束形成方法等 测量通道数的增加，更多的反解样本点： Elekta公司生产的306通道MEG系统 …… 智能算法及建模 智能算法概述 什么是智能算法？ 智能计算也有人称之为“软计算”,是人们受自然(生物界)规律的启迪,根据其原理,模仿求解问题的算法。 利用仿生原理进行设计(包括设计算法),这就是智能计算的思想！ 智能算法概述 智能算法一般