云模型的软件实现代码
云模型的软件实现核心代码
%以下输出2000个点的正太云模型，Ex=20,En=3,He=0.1
X=zeros(1,2000);
Y=zeros(1,2000);
X(1:2000)=normrnd(3,0.1,1,2000);
for i=1:2000
En=X(1,i);
X(1,i)=normrnd(25,En,1);
Y(1,i)=exp(-(X(1,i)-25)^2/(2*En^2));
plot(X,Y,'.');
end
%以下以上面2000个点，反推出云模拟的三个数字特征。flag=0;
i=1;
m=0;
X1=X;
Y1=Y;
while i<= (2000-flag)
if Y1(1,i)>0.9999
Y1(:,i)=[ ];
X1(:,i)=[ ];
flag=flag+1;
else
i=i+1;
m=m+1;
end
end
Ex=mean(X1)
En1=zeros(1,m);
for i=1:m
En1(1,i)=abs(X1(1,i)-Ex)/sqrt(-2*log(Y1(1,i)));
end
En=mean(En1)
He=0;
for i=1:m
He=He+(En1(1,i)-En)^2;
end
He=sqrt(He/(m-1))
云模型简介及个人理解maab程序
随着不确定性研究的深入，越来越多的科学家相信，不确定性是这个世界的魅力所在，只有不确定性本身才是确定的。在众多的不确定性中，随机性和模糊性是最基本的。针对概率论和模糊数学在处理不确定性方面的不足，1995年我国工程院院士李德毅教授在概率论和模糊数学的基础上提出了云的概念，并研究了模糊性和随机性及两者之间的关联性。自李德毅院士等人提出云模型至今，云模型已成功的应用到自然语言处理、数据挖掘、 设是一个普通集合。 , 称为论域。关于论域中的模糊集合，是指对于任意元素都存在一个有稳定倾向的随机 数，叫做对的隶属度。如果论域中的元素是简单有序的，则可以看作是基础变量，隶属度在上的分布叫做隶属云；如果论域中的元素不是简单有序的，而根据某个法则，可将映射到另一个有序的论域上，中的一个且只有一个和对应，则为基础变量，隶属度在上的分布叫做隶属云[1] 。 数字特征 云模型表示自然语言中的基元——语言值，用云的数字特征——期望Ex，熵En和超熵He表示语言值的数学性质[3] 。
期望 Ex：云滴在论域空间分布的期望，是最能够代表定性概念的点，是这个概念量化的最典型样本。 熵 En：“熵”这一概念最初是作为描述热力学的一个状态参量，此后又被引入统计物理学、信息论、复杂系统等，用以度量不确定的程度。在云模型中，熵代表定性概念的可度量粒度，熵越大，通常概念越宏观，也是定性概念不确定性的度量，由概念的随机性和模糊性共同决定。一方面, En是定性概念随机性的度量，反映了能够代表这个定性概念的云滴的离散程度；另一方面，又是定性概念亦此亦彼性的度量，反映了在论域空间可被概念接受的云滴的取值范围。用同一个数字特征来反映随机性和模糊性，也必然反映他们之间的关联性。 超熵 He：熵的不确定性度量，即熵的熵，由熵的随机性和模糊性共同决定。反映了每个数值隶属这个语言值程度的凝聚性，即云滴的凝聚程度。超熵越大，云的离散程度越大，隶属度的随机性也随之增大，云的厚度也越大。 1.绘制云图 Ex=18 En=2
交通流中的nasch模型及matlab代码元胞自动机
元胞自动机NaSch模型及其MATLAB代码 作业要求 根据前面的介绍，对NaSch模型编程并进行数值模拟： ●模型参数取值：Lroad=1000，p=0.3，Vmax=5。 ●边界条件：周期性边界。 ●数据统计：扔掉前50000个时间步，对后50000个时间步进行统计,需给出的 结果。 ●基本图（流量-密度关系）：需整个密度范围内的。 ●时空图（横坐标为空间，纵坐标为时间，密度和文献中时空图保持一致, 画 500个时间步即可）。 ●指出NaSch模型的创新之处，找出NaSch模型的不足，并给出自己的改进思 路。 ●流量计算方法： 密度＝车辆数/路长； 流量flux=density×V_ave。 在道路的某处设置虚拟探测计算统计时间T内通过的车辆数N； 流量flux=N/T。 ●在计算过程中可都使用无量纲的变量。 1、NaSch模型的介绍 作为对184号规则的推广，Nagel和Schreckberg在1992年提出了一个模拟车辆交通的元胞自动机模型，即NaSch模型（也有人称它为NaSch模型）。 ●时间、空间和车辆速度都被整数离散化。
● 道路被划分为等距离的离散的格子，即元胞。 ● 每个元胞或者是空的，或者被一辆车所占据。 ● 车辆的速度可以在（0～Vmax ）之间取值。 2、NaSch 模型运行规则 在时刻t 到时刻t+1的过程中按照下面的规则进行更新： （1）加速：),1min(max v v v n n +→ 规则（1）反映了司机倾向于以尽可能大的速度行驶的特点。 （2）减速：),min(n n n d v v → 规则(2)确保车辆不会与前车发生碰撞。 （3）随机慢化： 以随机概率p 进行慢化，令：)0, 1-min(n n v v → 规则(3)引入随机慢化来体现驾驶员的行为差异，这样既可以反映随机加速行为， 又可以反映减速过程中的过度反应行为。这一规则也是堵塞自发产生的至关重要因素。 （4）位置更新：n n n v x v +→ ，车辆按照更新后的速度向前运动。 其中n v ，n x 分别表示第n 辆车位置和速度；l （l ≥1）为车辆长度； 11--=+n n n x x d 表示n 车和前车n+1之间空的元胞数；p 表示随机慢化概率；max v 为最大速度。 3、NaSch 模型实例 根据题目要求，模型参数取值：L=1000，p=0.3，Vmax=5，用matlab 软件进行编程，扔掉前11000个时间步，统计了之后500个时间步数据，得到如下基本图和时空图。 3.1程序简介 初始化：在路段上，随机分配200个车辆，且随机速度为1-5之间。 图3.1.1是程序的运行图，图3.1.2中，白色表示有车，黑色是元胞。
云模型matlab程序
1.绘制云图 Ex=18 En=2 He=0.2 hold on for i=1:1000 Enn=randn(1)*He+En; x(i)=randn(1)*Enn+Ex; y(i)=exp(-(x(i)-Ex)^2/(2*Enn^2)); plot(x(i),y(i),'*') end Ex=48.7 En=9.1 He=0.39 hold on for i=1:1000 Enn=randn(1)*He+En; x(i)=randn(1)*Enn+Ex; y(i)=exp(-(x(i)-Ex)^2/(2*Enn^2)); plot(x(i),y(i),'*')
end 2.求期望、熵及超熵 X1=[51.93 52.51 54.70 43.14 43.85 44.48 44.61 52.08]; Y1=[0.91169241573 0.921875 0.96032303371 0.75737359551 0.76983848315 0.7808988764 0.78318117978 0.9143258427]; m=8; Ex=mean(X1) En1=zeros(1,m); for i=1:m En1(1,i)=abs(X1(1,i)-Ex)/sqrt(-2*log(Y1(1,i))); end En=mean(En1); He=0; for i=1:m He=He+(En1(1,i)-En)^2; end En=mean(En1) He=sqrt(He/(m-1)) 3.平顶山so2环境: X1=[0.013 0.04 0.054 0.065 0.07 0.067 0.058 0.055 0.045]; Y1=[0.175675676 0.540540541 0.72972973 0.878378378
登记注册类型对照
登记注册类型对照 企业登记注册类型对照表《企业登记注册类型与代码》(国家统计局、工商总局）151 330国有独资公司外资企业中外合资经营企业外资企业私营有限责任公司其他有限责任公司私营有限责任公司私营有限责任公司国有独资公司/其他有限责任公司其他有限责任公司外商投资股份有限公司私营股份有限公司股份有限公司股份有限公司外商投资股份有限公司私营股份有限公司股份有限公司股份有限公司国有独资公司外资企业中外合资经营企业外资企业企业(机构)类型代码表(工商总局）1000 内资公司1100 有限责任公司1110有限责任公司(国有独资) 1120有限责任公司(外商投资企业投资) 1121有限责任公司(外商投资企业合资) 1122有限责任公
司(外商投资企业与内资合资) 310 1123有限责任公司(外商投资企业法人独资) 330 1130有限责任公司(自然人投资或控股) 1140有限责任公司(国有控股) 1150一人有限责任公司1151有限责任公司(自然人独资) 1152 1153有限责任公司(自然人投资或控股的法人独资)有限责任公司(非自然人投资或控股的法人独资）173 159 173 173 151/159 1591190其他有限责任公司1200 股份有限公司1210股份有限公司(上市) 1211股份有限公司(上市、外商投资企业投资) 340 1212股份有限公司(上市、自然人投资或控股) 174 1213股份有限公司(上市、国有控股) 1219其他股份有限公司(上市) 1220股份有限公司(非上市) 1221 1222股份有限公司(非上市、外商投资企业投资)股份有限公司(非上市、自然人投资或控股) 160 160 340 174 160 160151 1223股份有限公司(非上市、国有控股) 1229其他股
第三章 云模型简介
第三章云模型简介 在人类认知以及进行决策过程中，语言文字是一种强有力的思维工具，它是人类智能和其他生物智能的根本区别。人脑进行思维不是纯粹地应用数学知识，而是靠自然语言特别是客观事物在人脑中的反映而形成的概念。以概念为基础的语言、理论、模型是人类描述和理解世界的方法。 自然语言中，常常通过语言值，也就是词来表示概念。而语言值、词或概念与数学和物理的符号的最大区别就是其中包含太多的不确定性。在人工智能领域，不确定性的研究方法有很多，主要有概率理论，模糊理论，证据理论和粗糙集理论；对于确定性系统的不确定性的研究还有混沌和分形的方法。这些方法从不同的视角研究了不确定性，优点是：有切入点明确、边界条件约束清楚、能够对问题进行深入研究等，但是在研究中常常将不确定性分成模糊性和随机性分开进行研究，然而两者之间有很强的关联性，往往不能完全的分开。随机性是指有明确定义但是不一定出现的事件中所包含的不确定性。例如在投掷硬币试验中，硬币落地时要么有国徽的一面向上，要么标有分值的一面向上，结果是明确的可以预知的，但是每次试验结果是随机的。概率论和数理统计是研究和揭示这种随机现象的一门学科，至今已有几百年的研究历史．模糊性是另一种不确定性，是已经出现的但是很难精确定义的事件中所包含的不确定性。在日常工作和生活中存在着许多模糊概念，如“胖子”“年轻人”“收入较高”等。为处理这些模糊概念，引入了模糊集的概念[41]，使用隶属度来刻画模糊事物彼此间的程度。隶属度函数常用的确定方法有模糊统计法、例证法专家经验法等，这些方法确定隶属度函数的过程是确定的,本质上说是客观的,但每个人对于同一个模糊概念的认识理解存在差异,因此有很强的主观性，而且一旦隶属度函数确定之后，得到的概念、定理等包含着严密的数学思维，其不具有任何模糊性。 针对上述问题李德毅院士在传统的概率统计理论和模糊理论的基础上提出了定性定量不确定性转换模型——云模型，实现定性概念和定量值之间的不确定性转换。在此工作上，一些学者对云模型做了深入系统的研究，使其日趋成熟，并将它成功地应用于不确定性推理、关联规则挖掘，空间数据的挖掘，智能控制及时间序列预测等领域。 云模型能模拟人类思维灵活划分属性空间，在较高的概念层上泛化属性值，完成定量数值到定性概念间的转换，同时允许相邻属性值或语言之间有重叠，这种划分使发现的知识具有稳健性。而由于计算机系统的行为存在随机性和不确定性，云模型能够很好地处理具有随机性和不确定性的数据，所以可将云模型引入到入侵检测中来，通过云模型建立的入侵检测系统具有较准确的检测能力和适应能力。
DEA的Matlab程序(数据包络分析)
模型((P C2R)的MATLAB程序 clear X=[]; %用户输入多指标输入矩阵X Y=[]; %用户输入多指标输出矩阵Y n=size(X',1); m=size(X,1); s=size(Y,1); A=[-X' Y']; b=zeros(n, 1); LB=zeros(m+s,1); UB=[]; for i=1:n; f= [zeros(1,m) -Y(:,i)']; Aeq=[X(:,i)' zeros(1,s)]; beq=1; w(:,i)=LINPROG(f,A,b,Aeq,beq,LB,UB); %解线性规划，得DMU;的最佳权向量w; E(i, i)=Y(:,i)'*w(m+1:m+s,i); %求出DMU i的相对效率值E ii end w %输出最佳权向量 E %输出相对效率值E ii Omega=w(1:m,:) %输出投入权向量。 mu=w(m+1:m+s,:) %输出产出权向量。 模型(D C2R)的MATLAB程序 clear X=[]; %用户输入多指标输入矩阵X Y=[]; %用户输入多指标输出矩阵Y n=size(X',1); m=size(X,1); s=size(Y,1); epsilon=10^-10; %定义非阿基米德无穷小 =10-10 f=[zeros(1,n) -epsilon*ones(1,m+s) 1]; %目标函数的系数矩阵： 的系数为0,s-,s+的系数为- e, 的系数为1； A=zeros(1,n+m+s+1); b=0; %<=约束； LB=zeros(n+m+s+1,1); UB=[]; %变量约束； LB(n+m+s+1)= -Inf; %-Inf表示下限为负无穷大。 for i=1:n; Aeq=[X eye(m) zeros(m,s) -X(:,i) Y zeros(s,m) -eye(s) zeros(s,1)]; beq=[zeros(m, 1 ) Y(:,i)]; w(:,i)=LINPROG (f,A,b,Aeq,beq,LB,UB); %解线性规划，得DMU的最佳权向量w; end w %输出最佳权向量 lambda=w(1:n,:) %输出 s_minus=w(n+1:n+m,:) %输出s- s_plus=w(n+m+1:n+m+s,:) %输出s+ theta=w(n+m+s+1,:) %输出
实验一 用MATLAB处理系统数学模型
实验一用MATLAB处理系统数学模型 一、实验原理 表述线性定常系统的数学模型主要有微分方程、传递函数、动态结构图等.求拉氏变换可用函数laplace(ft,t,s）,求拉式反变换可用函数illaplace(Fs,s,t);有关多项式计算的函数主要有roots(p),ploy(r),conv(p,q),ployval(n,s);求解微分方程可采用指令 s=dslove(‘a_1’,’a_2’,’···,’a_n’);建立传递函数时，将传递函数的分子、分母多项式的系数写成两个向量，然后用tf()函数来给出，还可以建立零、极点形式的传递函数，采用的函数为zpk(z,p,k);可用函数sys=series(sys1,sys2)来实现串联，用 sys=parallel(sys1,sys2)来实现并联，可用函数sys=feedback(sys1,sys2,sign)来实现系统的反馈连接，其中sign用来定义反馈形式，如果为正反馈，则sign=+1，如果为负反馈，则sign=-1。 二、实验目的 通过MATLAB软件对微分方程、传递函数和动态结构图等进行处理，观察并分析实验结果。 三、实验环境 MATLAB2012b 四、实验步骤 1、拉氏变换 syms s t; ft=t^2+2*t+2; st=laplace(ft,t,s) 2、拉式反变换 syms s t; Fs=(s+6)/(s^2+4*s+3)/(s+2); ft=ilaplace(Fs,s,t) 3、多项式求根 p=[1 3 0 4]; r=roots(p) p=poly(r) 4、多项式相乘 p=[ 3 2 1 ];q=[ 1 4];
云模型简介及个人理解matlab程序
云模型简介及个人理解m a t l a b程序 集团档案编码：[YTTR-YTPT28-YTNTL98-UYTYNN08]
随着不确定性研究的深入，越来越多的科学家相信，不确定性是这个世界的魅力所在，只有不确定性本身才是确定的。在众多的不确定性中，和是最基本的。针对和在处理不确定性方面的不足，1995年我国工程院院士教授在概率论和模糊数学的基础上提出了云的概念，并研究了模糊性和随机性及两者之间的关联性。自李德毅院士等人提出云模型至今，云模型已成功的应用到、、、智能控制、等众多领域. 设是一个普通集合。 , 称为论域。关于论域中的模糊集合，是指对于任意元素都存在一个有稳定倾向的随机数，叫做对的隶属度。如果论域中的元素是简单有序的，则可以看作是基础变量，隶属度在上的分布叫做隶属云；如果论域中的元素不是简单有序的，而根据某个法则，可将映射到另一个有序的论域上，中的一个且只有一个和对应，则为基础变量，隶属度在上的分布叫做隶属云[1] 。 数字特征
云模型表示自然语言中的基元——语言值，用云的数字特征——期望Ex，熵En和超熵He表示语言值的数学性质 [3] 。 期望 Ex：云滴在论域空间分布的期望，是最能够代表定性概念的点，是这个概念量化的最典型样本。 熵 En：“熵”这一概念最初是作为描述热力学的一个状态参量，此后又被引入统计物理学、信息论、复杂系统等，用以度量不确定的程度。在云模型中，熵代表定性概念的可度量粒度，熵越大，通常概念越宏观，也是定性概念不确定性的度量，由概念的随机性和模糊性共同决定。一方面, En是定性概念随机性的度量，反映了能够代表这个定性概念的云滴的离散程度；另一方面，又是定性概念亦此亦彼性的度量，反映了在论域空间可被概念接受的云滴的取值范围。用同一个数字特征来反映随机性和模糊性，也必然反映他们之间的关联性。 超熵 He：熵的不确定性度量，即熵的熵，由熵的随机性和模糊性共同决定。反映了每个数值隶属这个语言值程度的凝聚性，即云滴的凝聚程度。超熵越大，云的离散程度越大，隶属度的随机性也随之增大，云的厚度也越大。
用matlab实现碰撞模型程序代码
用m a t l a b实现碰撞模型程序代码 标准化工作室编码[XX968T-XX89628-XJ668-XT689N]
c l c; clear; fill([6,7,7,6],[5,5,0,0],[0,0.5,0]);%右边竖条的填充 holdon;%保持当前图形及轴系的所有特性 fill([2,6,6,2],[3,3,0,0],[0,0.5,0]);%左边竖条的填充 holdon;%保持当前图形及轴系的所有特性 t1=0:pi/60:pi; plot(4-2*sin(t1-pi/2),5-2*cos(t1-pi/2));%绘制中间的凹弧图形gridon;%添加网格线 axis([0,9,0,9]);%定义坐标轴的比例% axis('off');%关闭所有轴标注，标记，背景 fill([1,2,2,1],[5,5,0,0],[0,0.5,0]);%中间长方形的填充 holdon;%保持当前图形及轴系的所有特性 title('碰撞');%定义图题 x0=6; y0=5; head1=line(x0,y0,'color','r','linestyle','.','erasemode','xor','marke rsize',30); head2=line(x0,y0,'color','r','linestyle','.','erasemode','xor','marke rsize',50);%设置小球颜色,大小,线条的擦拭方式 t=0;%设置小球的初始值 dt=0.001;%设置运动周期 t1=0;%设置大球的初始值 dt1=0.001; while1%条件表达式 t=t+dt; x1=9-1*t; y1=5; x3=6; y3=5; ift>0 x2=6; y2=5;%设置小球的运动轨迹 end ift>2.8 t=t+dt; a=sin(t-3); x1=6.1; y1=5.1; x3=4-2*sin(1.5*a); y3=5-2*cos(1.5*a);%设置大球的运动轨迹 end
云模型控制器在两轮自平衡机器人中的应用
自动化仪表PROCESS AUTOMATION INSTRUMENTATION Vol.40No.5 May.2019 第40卷第5期 2019年5月 云模型控制器在两轮自平衡机器人中的应用 徐子为，李众 (江苏科技大学电子信息学院，江苏镇江212003) 摘要：两轮自平衡机器人控制系统具有高阶次、多变量、非线性且强耦合的特性，因此难以建立精准的数学模型。针对两轮自平衡机器人系统的复杂性，对其平衡控制系统进行了研究，提出了一维云模型控制器的设计方法。运用该方法，成功地实现了两轮自平衡机器人的平衡控制,并比较了一维云模型控制器在三规则和五规则下对系统性能的影响。试验结果表明:一维云模型控制器在两轮自平衡机器人平衡控制系统中具有良好的控制性能和强抗干扰性,五规则控制器具有更加优越的控制效果。云模型控制器成功应用在两轮自平衡机器人平衡系统中,并在试验样机平台体现了良好的平衡性能，为今后云模型控制器的设计提供参考，也推进了云模型控制器在硬件平台实现的进程。 关键词：两轮自平衡机器人；云模型控制器；平衡系统；姿态检测；不确定性；智能控制；非线性系统；映射器；规则推理 中图分类号：TH7文献标志码：A DOI：10.16086/https://www.wendangku.net/doc/7e18688218.html,ki.issnl000-0380.2018100017 Application of Cloud Model Controller in Two-Wheeled Self-Balancing Robot XU Ziwei,LI Zhong (College of Electrical and Information Engineering,Jiangsu University of Science and Technology,Zhenjiang212003,China) Abstract:Two-wheeled self-balancing robot control system has the characteristics of high order,multi-variable,nonlinear and strong coupling,so it is difficult to establish accurate mathematical model.Aiming at the complexity of the two-wheeled self-balancing robot system,its balance control system is studied,and the design method of the one-dimensional cloud model controller is proposed.This method is used to successfully realize the balance control of the two-wheel self-balancing robot and compares the influence of the one-dimensional cloud model controller on the system performance under the three rules and five rules.The experimental results show that the one-dimensional cloud model controller has good control performance and strong anti-interference capability in the two-wheel self-balancing robot balance control system.The five-rule controller has superior control effects.The cloud model controller has been successfully applied in the two-wheel self-balancing robot balance systemand has demonstrated good balance performance on the experimental prototype platform.It provides reference for the design of cloud model controllers in the futureand promotes the implementation of the cloud model controller on the hardware platform process. Keywords:Two-wheeled self-balancing robot；Cloud-model controller；Balance system；Attitude detection；Uncertainty；Intelligent control；Nonlinear system；Mapper；Rule reasoning o引言 两轮自平衡机器人系统本质上是一种极其不稳定的欠驱动系统。国内外专家学者对于该类机器人的控制都进行了较为深入而广泛的研究。首要研究课题便是平衡控制。大量文献主要从传统控制、现代控制、智能控制三个方向对其平衡系统进行研究3］。控制方法主要有比例积分微分控制器(proportion integral derivative,PID)、线性二次型调节器(linear quadratic regulator,LQR)、模糊算法等，但是控制效果始终不理想，机器人抖动现象严重。 本文将两轮自平衡机器人平衡系统作为研究对象,通过一维云模型多规则推理映射算法,分别设计了三规则以及五规则云模型控制器。将两种云模型控制器分别应用于两轮自平衡机器人平衡控制系统，并在实际应用中进行了对比分析。通过试验，证明了云模型控制器的可行性与科学性。 1两轮自平衡机器人平衡系统 主控制器、动力驱动以及姿态传感器是两轮自平 收稿日期:2018-10-11 作者简介:徐子为(1994-)，男，在读硕士研究生，主要研究领域为智能控制,E-mail：897908448@https://www.wendangku.net/doc/7e18688218.html,； 李众(通信作者)，男，博士，教授，硕士研究生导师,主要研究领域为电气自动化、智能控制、云模型算法、非线性系统, E-mail:xlizhong@https://www.wendangku.net/doc/7e18688218.html,
飞机碰撞模型
飞机碰撞模型 摘要 第六架在边长为160km的正方形区域内以的飞行角从坐标为（0,0）的点出发，在飞行过程中不与其它五架飞机发生碰撞，即在该区域内与其它任意飞机的距离大于8km，就要不断调整该飞机的飞行角度，使其任意时刻与其他飞机的距离大于8km，利用空间中点的距离定义，计算任意时刻该飞机与其他飞机的距离，找到调整角度的最小值为。 1、问题重述 在约10000km高空的某边长160km的正方形区域内，有5架飞机均以800km/h的速度作水平飞行，不碰撞的标准为在该区域内任意两架飞机的距离大于8km。现有5架飞机在区域内飞行且它们不会碰撞，其初始坐标和飞行方向由下表给出： 现有第6架飞机要进入该区域，坐标为（0,0）,飞行角为，如果其与内部的5架飞机发生碰撞，就需要调整其飞行角度，请建立优化模型，确定其与内部5架飞机不碰撞的最小调整角。 2、基本假设 1、五架飞机在规定正方形区域飞行中不随意改变路线； 2、飞机在飞行中不考虑其他未知因素； 3、符号说明 ：正方形区域的边长； ：第i架飞机飞行的方向角度； ：第六架飞机飞行过程中的调整角度； ：第架、第架飞机的距离； ：第架飞机在区域内飞行的路线长度； ：第架飞机的飞行速度； ：第架飞机在区域内的飞行时间； ：第i架飞机的横坐标； ：第i架飞机的纵坐标； 4、模型的建立与求解 1、模型的建立 先根据五架飞机起始点与终点坐标，在规定的网格区域内画出它们的飞行路线，再根据给出的区域长度与各架飞机飞行速度，计算出各架飞机在区域内的飞行时间， 再根据计算得出的时间，得出时刻各架飞机的坐标，求出在该时刻第六架飞机与其他五架飞机的距离 即 当<8时，此时就需要调整第六架飞机的飞行角度，使其与另外五架飞机
用matlab实现碰撞模型程序代码
clc; clear; fill([6,7,7,6],[5,5,0,0],[0,0.5,0]);%右边竖条的填充 hold on; %保持当前图形及轴系的所有特性 fill([2,6,6,2],[3,3,0,0],[0,0.5,0]);%左边竖条的填充 hold on;% 保持当前图形及轴系的所有特性 t1=0:pi/60:pi; plot(4-2*sin(t1-pi/2),5-2*cos(t1-pi/2));%绘制中间的凹弧图形 grid on;%添加网格线 axis([0,9,0,9]);%定义坐标轴的比例% axis('off');%关闭所有轴标注，标记，背景 fill([1,2,2,1],[5,5,0,0],[0,0.5,0]);%中间长方形的填充 hold on;% 保持当前图形及轴系的所有特性 title('碰撞');%定义图题 x0=6; y0=5; head1=line(x0,y0,'color','r','linestyle','.','erasemode','xor','markersize',30); head2=line(x0,y0,'color','r','linestyle','.','erasemode','xor','markersize',50); %设置小球颜色,大小,线条的擦拭方式 t=0;%设置小球的初始值 dt=0.001;%设置运动周期 t1=0;%设置大球的初始值 dt1=0.001; while 1%条件表达式 t=t+dt; x1=9-1*t; y1=5; x3=6; y3=5; if t>0 x2=6; y2=5;%设置小球的运动轨迹 end if t>2.8 t=t+dt; a=sin(t-3); x1=6.1; y1=5.1; x3=4-2*sin(1.5*a); y3=5-2*cos(1.5*a);%设置大球的运动轨迹
关于企业注册登记类型的规定
关于划分企业登记注册类型的规定 《关于划分企业登记注册类型的规定》于2011年9月30日由国家统计局、国家工商总局以国统字〔2011〕86号印发。该《规定》共22条，自发布之日起施行。国家统计局和国家工商行政管理局1992年制定的《关于经济类型划分的暂行规定》予以废止。 目录 编辑本段国家统计局国家工商总局通知 国家统计局国家工商总局关于划分企业登记注册类型的规定调整的通知 国统字〔2011〕86号 各省（区、市）统计局、工商行政管理局，新疆生产建设兵团统计局，国家统计局各调查总队： 根据国务院《外国企业或者个人在中国境内设立合伙企业管理办法》（国务院令第567号）和国家工商总局《外商投资合伙企业登记管理规定》（工商总局令第 （国统字〔1998〕47号），现对1998年发布的《关于划分企业登记注册类型的规定》 200号）做如下调整： 一、在第二条的“港、澳、台商投资企业”下增加“其他港、澳、台商投资企业”；在《企业登记注册类型与代码》的“200港、澳、台商投资企业”下，增加“290其他港、澳、台商投资企业”；增加相关的解释。 二、在第二条的“外商投资企业”下增加“其他外商投资企业”；在《企业登记注册类型与代码》的“300外商投资企业”下，增加“390其他外商投资企业”；增加相关的解释。 附件：关于划分企业登记注册类型的规定 国家统计局国家工商行政管理总局 二〇一一年九月三十日
编辑本段关于划分企业登记注册类型的规定 第一条本规定以在工商行政管理机关登记注册的各类企业为划分对象。其他经济组织参照本规定执行。 第二条本规定以工商行政管理部门对企业登记注册的类型为依据，将企业登记注册类型分为以下几种： 内资企业 国有企业 集体企业 股份合作企业 联营企业 有限责任公司 股份有限公司 私营企业 其他企业 港、澳、台商投资企业 合资经营企业（港或澳、台资） 合作经营企业（港或澳、台资） 港、澳、台商独资经营企业 港、澳、台商投资股份有限公司 其他港、澳、台商投资企业 外商投资企业 中外合资经营企业 中外合作经营企业 外资企业 外商投资股份有限公司 其他外商投资企业 第三条国有企业是指企业全部资产归国家所有，并按《中华人民共和国企业法人登记管理条例》规定登记注册的非公司制的经济组织。不包括有限责任公司中的国有独资公司。 第四条集体企业是指企业资产归集体所有，并按《中华人民共和国企业法人登记管理条例》规定登记注册的经济组织。 第五条股份合作企业是指以合作制为基础，由企业职工共同出资入股，吸收一定比例的社会资产投资组建，实行自主经营，自负盈亏，共同劳动，民主管理，按劳分配与按股分红相结合的一种集体经济组织。
基于MATLAB的地震正演模型实现[1]
基于MATLAB的地震正演模型实现 贾跃玮 (中国地质大学(北京) 北京100083) 摘 要 人工合成地震正演模型是进行三维模型计算的基础。针对地震勘探的原理,本文运用MATLAB强大数学计算和图像可视化功能,对一个三层介质模型制作了人工合成地震记录。文章首先说明了地震记录形成的物理机制,然后介绍了地质模型的构造及参数选择,最后针对该具体地质模型制作了合成地震记录。 关键词 地震;MATLAB;正演 0引 言 地震勘探就是利用地下介质弹性和密度的差异,通过观测和分析大地对人工激发地震波的响应,推断地下岩层的性质和形态的地球物理方法。地震勘探是钻探前勘测石油与天然气资源的重要手段,在煤田和工程地质勘查、区域地质研究和地壳研究等方面,也得到广泛应用。 人工合成二维地震模型记录是各种复杂地震模型正演计算的基础,是对地震勘探经典理论的忠实实现。在实际工作中,针对具体地质构造进行二维地震模拟能够有效帮助地球物理工作者在地震剖面上识别各种地质现象。MATLAB环境集编程、画图于一体,特别适合人工合成地震记录的快速实现。因此,我们在MATLAB环境下设计了一个三层地质模型,并对该模型模拟了地震记录,旨在可视化地观察地震波场记录特征并验证地震褶积模型。 1地震记录形成的物理机制 在地震记录上看到的波形是地震子波叠加的结果,从地下许多反射界面发生反射时形成的地震子波,振幅大小决定于反射界面反射系数的绝对值,极性的正负决定于反射系数的正负,到达时间的先后取决于界面深度和覆盖层的波速。若地震子波波形用S(t)表示,反射系数是双程垂直反射旅行时t的函数,用R(t)表示,地震记录f(t)形成的物理过程在数学上就可表示为:f(t)=S(t)3R(t)=∫0T S(τ)R(t-τ)dτ 地震子波和反射系数资料常常不易取得,因此计算时常做这样一些假设: (1)地质模型的建立是来自大量观察实际地质结构的经验性归纳总结。 (2)为了模型建立和计算过程中突出理论数值,去除了一些干扰因素,对一切衰减、噪声都不进行考虑。 (3)地层在横向上均匀,纵向上是由大量具有不同弹性性质的薄层构成。 (4)地震子波以平面波形式垂直入射到界面,各薄层的反射子波与地震子波形状相同,只是振幅及极性不同。 (5)所有波的转换、吸收及绕射等能量损失都不考虑。 基于以上这些假设条件进行地震记录合就必须已知地震子波以及地层的反射系数,而反射系数又主要由地层的波阻抗反映,所以必须首先获取地层的速度和密度资料。 速度资料可通过连续速度测井获得,密度资料可从密度测井获得,得不到密度资料时,可近似假定密度不变,以速度曲线代替波阻抗曲线来计算反射系数。加德纳根据实际资料提出了一个由速度推算密度的经验公式: ρ=0.23V0.25 (速度单位:英尺/秒) 或 ρ=0.31V0.25 (速度单位:米/秒)
PID型云模型控制器在电子节气门中的应用
电子设计工程Electronic Design Engineering 第25卷Vol.25第22期No.222017年11月Nov.2017 收稿日期：2016-09-19稿件编号：201609174作者简介：李飞（1989—），男，江苏南京人，硕士研究生。研究方向：汽车电子及其智能控制。常规汽车电子节气门为油门踏板与节气门门体 机械地相连，这一系统正在被汽车电子节气门所取 代，汽车电子节气门控制器（Electronic Throttle Controller ，ETC ）的控制目标是希望节气门门体能够迅速且超调小的到达期望角度；通过分析门体位置 信息，综合汽车其他控制信号如发动机转速、工作负 荷等，使节气门控制器能够精确的控制节气门门体 开度，从而改善燃油经济性、驾驶性能和排放性能。 电子节气门控制器早期运用的是常规PID 控制 算法，但是常规PID 控制器并没有考虑非线性因素 的影响，整个系统的稳定性和鲁棒性实际上没有得 到可靠的保证。为了提高节气门的控制速度及其精 度，目前其控制策略发展方向是将常规PID 控制算 法和现代控制算法相结合的思路。云模型（Cloud Model ）是一种新兴的人工智能控制算法，云模型控制算法不要求给出被控对象准确的数学模型，同时保留被控对象及其环境中各种未知的不确定因素针对汽车电子节气门具有多种非线性因素，把一维云模型控制器（One dimensional Cloud Model Controller CMC ）与常规PID 控制算法相结合，仿真结果表明该控制器较常规PID 控制器能够明显改善节气门的控制效果，显著提高控制器的稳定性和鲁棒性。1电子节气门数学建模1.1电子节气门结构电子节气门机械结构简图如图1所示，由直流电机、齿轮组、双复位弹簧、门体阀片和门体位置传感器等部件构成。 PID 型云模型控制器在电子节气门中的应用 李飞，李众 （江苏科技大学电子信息学院，江苏镇江212000） 摘要：针对汽车电子节气门具有很强的参数不确定性、时变性和非线性，难以建立准确的数学模型等特点，采用了一维云模型和常规PID 相结合的控制方法建立了节气门控制器，分别运用PID 型云模型控制器和常规PID 控制器对节气门模型进行仿真；最后，通过Matlab/Simulink 仿真实验，结果表明与常规PID 控制器相比较，PID 型云模型控制器能够显著提高节气门的快速性、稳定性和鲁棒性。关键词：云模型；常规PID 控制算法；电子节气门；Matlab/Simulink 中图分类号：TN701文献标识码：A 文章编号：1674-6236（2017）22-0162-04 Application about electronic throttle based on PID cloud model controller LI Fei ，LI Zhong （School of Electronic and Information ，Jiangsu University of Science and Technology ，Zhenjiang 212000，China ） Abstract:As the automotive electronic throttle has strong parameter uncertainty ，time -varying ，nonlinear and it is also very difficult to establish a precise mathematical model ，which designs a throttle controller based on one dimensional cloud model and the conventional PID control algorithm and establishs one dimensional cloud model PID controller to control the models which are different from the spring torque and the friction https://www.wendangku.net/doc/7e18688218.html,ing PID cloud model controller and conventional PID controller to simulate the throttle model.Finally ，MATLAB /Simulink results show that by comparing with the conventional PID controller ，the PID cloud model controller can significantly improve the throttle about the rapidity ，stability and robustness.Key words:cloud model ；conventional PID control algorithm ；electronic throttle ；Matlab/Simulink - -162万方数据
基于云模型的粒计算方法研究
第6章从云模型理解模糊集合的争论与发展
第1章基于云模型的粒计算方法应用 云模型是一个定性定量转换的双向认知模型，正向高斯云和逆向高斯云算法实现了一个基本概念与数据集合之间的转换关系；本文基于云模型和高斯变换提出的高斯云变换方法给出了一个通用的认知工具，不仅将数据集合转换为不同粒度的概念，而且可以实现不同粒度概念之间的柔性切换，构建泛概念树，解决了粒计算中的变粒度问题，有着广阔的应用前景。 视觉是人类最重要的感觉，人类所感知的外界信息至少有80%以上都来自于视觉[130]。图像分割[131]是一种最基本的计算机视觉技术，是图像分析与理解的基础，一直以来都受到人们的广泛关注。目前图像的分割算法有很多，包括大大小小的改进算法在内不下千种，但大致可以归纳为两类[132]。第一类是采用自顶向下的方式，从数学模型的选择入手，依靠先验知识假定图像中的部分属性特征符合某一模型，例如马尔科夫随机场、引力场等，利用模型描述图像的邻域相关关系，将图像低层的原始属性转换到高层的模型特征空间，进而建模优化求解所采用模型的参数，通常是一个复杂度非常高的非线性能量优化问题。在特征空间对图像建模，其描述具有结构性、分割结果也一般具有语义特征，但是由于对数据的未知性、缺乏足够先验知识的指导，导致模型的参数选择存在一定的困难。第二类是采用自底向上的方式，从底层原始数据入手，针对图像灰度、颜色等属性采用数据聚类的方法进行图像分割，聚类所采用的理论方法通常包括高斯变换、模糊集、粗糙集等；或者预先假设图像的统计特性符合一定的分类准则，通过优化准则产生分割结果，例如Otsu方法的最大方差准则[133][134]、Kapur方法的最大熵准则[135][136]等。这类方法虽然缺乏语义信息表达，但是直接在数据空间建模，方法更具普适性和鲁棒性。 随着计算机视觉研究的深入，简单的图像分割已经不能满足个性化的需求，有时候人们恰恰兴趣的是图像中亦此亦彼的那些不确定性区域，基于云模型的粒计算方法是一种不确定性计算方法，发现图像中存在的不确定性区域是它的一个重要能力。如何模拟人类自然视觉中的认知能力进行图像分割一直以来都是一个难点问题，而基于高斯云变换的可变粒计算正是用来模拟人类认知中的可变粒计算过程，因此可以利用高斯云变换对自然视觉认知能力中选择性注意能力进行形式化。武汉大学秦昆教授等曾基于云综合、云分解等云运算实现图像分割，正如第5章中的分析结果，基于内涵的概念计算方法随着层次的提升，概念脱离原始数据会增加误分率，甚至失效，而且无法实现自适应地概念数量和粒度优化。