基于模糊推理智能投喂控制技术研究”文献综述
文献综述
附件1:文献综述国内外相关研究现状一、关于保障房项目的研究从国外研究来看，专家学者常从多学科的视角对城镇住房保障问题进行研究，如运用公共管理学、微观经济学、消费经济学和福利经济学，甚至政治学和社会学等学科的基本理论及方法，主要探讨的是城镇住房保障政策的目标与原则、住房保障框架模式、住房补贴效率、住房保障规模的影响因素以及这些因素之间的相互关系等。
Brent W.Amborse与Thomas G.Thibodeau(2004)的经验研究表明在控制了其他抵押贷款市场的不确定性因素以后，政府的这些目标确实增加了针对中低收入家庭的抵押贷款的供给，并证明这一增加开始于1998年[1]。
Gerson M.Goldberg与John P.Harding(2003)对中低收入家庭住押贷款的投资特征进行了研究，由于对借款人收入与所购买住房价格的严格限制，政府住房抵押贷款的投资组合真实地反映了低收入家庭的资产组合，经验研究表明当利率下降时LMI （即低中收入，low-and-moderate-income）投资组合展现出显著的高负债率与低再融资率[2]。
Laurie M. Anderson(2003)等的研究表明对低收入家庭的可支付住房的供应不足与由于收入、种族、社会阶层等原因而不断增加的家庭间的隔离对于社区健康是不安全的，由此建议通过提高收入来提供可支付住房[3]。
Scott Susin(2002)调查了针对低收入家庭的补助政策是否提高了未真正获得补助的贫困家庭的租金，结果发现在大都市区的拥有较多住房补助票券的低收入家庭较之于票券较少的家庭承受了更多的租金上涨，租金上涨额度远大于获取补助的额度，表明通过补助票券对低收入家庭进行求助是一个失败的政策[4]。
Glen Bramley 和Noah Kofi Karley(2005)回顾了在住房的可支付能力的度量方面的相关研究，并提出了对于介于普通自有住房者和租房者之间的夹心层进行有效识别和评估数学模型[5]。
模糊数学文献综述
模糊数学文献综述摘要：模糊数学自1965年诞生以来，已经作为一项工程技术在当今社会取得了突飞猛进的发展.本文主要从模糊数学的理论和国内应用两方面,对模糊数学作了较全面的综述，同时提出自己的看法。
关键字:模糊数学；隶属函数；模糊决策;模糊统计。
一：研究背景及意义1965年，美国控制论学者L。
A.扎德发表开创性论文《Fuzzy Sets》，标志着模糊数学这门新学科的诞生。
它代表了一种与基于概率论方法处理不确定性和不精确性的传统不同的思想,不同于传统的新的方法论。
它能够更好地反映客观存在的模糊性现象。
【1】因此,它给描述模糊系统提供了有力的工具.在美国，日本，法国等世界数学强国相继研究模糊数学，并取得一些阶段性的进展的同时,1976年中国开始注意模糊数学的研究。
也就是从这个时候开始，国内关于模糊数学的论文数量骤增。
目前，模糊数学的研究领域主要集中在以下三方面：（1)模糊数学的理论，以及它和精确数学、随机数学的关系.【23】（2）模糊语言学和模糊逻辑.【4、5】（3）模糊数学在自然、社会科学中的应用,特别是在模糊决策、模式识别和控制方面.【6—9】总体来说，国内学者重点是将模糊理论的知识迁移到各种社会应用上,有些已经取得了明显的社会和经济效益。
因此，研究模糊技术在国内的各个领域的发展现状，是有必要的。
二:模糊数学的理论概要集合论不仅是现代数学的基础,也是模糊数学的必备知识。
为了与模糊集合相区别，我们把以往接触到的集合,如A=（2,3，4，8）称为普通集合(其全集称为论域）。
模糊度【10】给定一个论域U ,那么从U到单位区间［0,1］的一个映射称为U上的一个模糊集，或U的一个模糊子集, [1]记为A。
映射（函数）μA(·）或简记为A（·) 叫做模糊集A的隶属函数。
对于每个x∈U，μA（x) 叫做元素x对模糊集A的隶属度。
隶属度函数是模糊控制的应用基础，是否正确地构造隶属度函数是能否用好模糊控制的关键之一。
智能化技术文献综述
智能化技术文献综述智能化技术文献综述是一篇关于智能化技术发展、应用和研究的综合性论文，主要涉及以下几个方面：1. 引言：简要介绍智能化技术的背景、发展历程和现状，以及智能化技术在各领域的应用和重要性。
2. 智能化技术的基本理论：阐述智能化技术的基本原理和方法，如机器学习、人工神经网络、模糊逻辑、遗传算法等。
此外，还可以介绍智能化技术在不同领域中的具体应用，如模式识别、智能控制、数据挖掘等。
3. 智能化技术的发展：分析近年来智能化技术的发展趋势，如深度学习、大数据、云计算、物联网等新兴技术，以及它们在实际应用中的优势和挑战。
4. 智能化技术的应用：详细介绍智能化技术在各个领域的应用成果，如智能制造、智能交通、智能医疗、智能家居等。
讨论智能化技术如何解决实际问题，提高工作效率，降低成本，以及改善人们的生活质量。
5. 智能化技术的研究现状与展望：总结当前智能化技术的研究热点和前沿，如自主驾驶、人机交互、智能机器人等。
同时，展望未来智能化技术的发展趋势和挑战，如人工智能伦理、隐私保护、安全性等。
6. 存在问题与挑战：分析智能化技术在发展和应用过程中面临的问题和挑战，如技术瓶颈、数据隐私、法律法规等。
7. 结论：总结文献综述的主要观点和发现，强调智能化技术在各领域的重要性和潜力，以及未来研究的方向和重点。
以下是一些与智能化技术文献综述相关的论文：1. 物联网下基于智能合约的访问控制综述：[1]2. 赋能技术背景下供应链平台化与智能化研究综述：[2]3. 我国特殊工程专业技术发展综述：[3]4. 我国信息技术教师专业发展研究综述与思考：[4]这些论文可以为您撰写智能化技术文献综述提供参考和借鉴。
在撰写过程中，请确保引用原始文献，并按照论文规范进行格式排版。
人工智能文献综述10000字
人工智能文献综述10000字人工智能（Artificial Intelligence，AI）是指通过模拟、延伸和扩展人类智能的技术和方法。
人工智能已经渗透到了各个领域，如医疗、金融、交通等。
本文将对人工智能领域的一些重要文献进行综述，以期了解目前人工智能领域的研究进展和热点。
1. "Deep Residual Learning for Image Recognition" (Kaiming He, Xiangyu Zhang, Shaoqing Ren, Jian Sun, 2016)这篇论文提出了一种新的深度残差网络（Deep Residual Network，ResNet）结构，通过引入残差学习的方法解决了深度神经网络的退化问题。
该论文在ImageNet数据集上取得了当时最先进的结果，为深度学习的发展做出了重要贡献。
2. "Playing Atari with Deep Reinforcement Learning" (Volodymyr Mnih, Koray Kavukcuoglu, David Silver, Alex Graves, Ioannis Antonoglou, Daan Wierstra, Martin Riedmiller, 2013)这篇论文提出了一种基于深度强化学习的方法，将深度神经网络应用于Atari游戏的自动游戏玩家训练中。
这种方法通过将图像作为输入，直接从原始像素中学习游戏策略，取得了比之前所有方法更好的结果。
这是深度强化学习在游戏领域的开创性工作。
3. "Generative Adversarial Networks" (Ian J. Goodfellow,Jean Pouget-Abadie, Mehdi Mirza, Bing Xu, David Warde-Farley, Sherjil Ozair, Aaron Courville, Yoshua Bengio, 2014)这篇论文提出了一种新的生成模型，称为生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，GANs）。
从“模糊性与精确性”探讨中医辨证诊断的智能化思路
从“模糊性与精确性”探讨中医辨证诊断的智能化思路一、内容综述随着科技的不断发展，人工智能技术在各个领域都取得了显著的成果。
在中医领域，人工智能技术的应用也日益受到关注。
本文从“模糊性与精确性”的角度探讨了中医辨证诊断的智能化思路，旨在为中医辨证诊断提供一种新的方法和途径。
本文对中医辨证诊断的概念进行了梳理，明确了其特点和内涵。
中医辨证诊断是中医学的核心组成部分，是一种通过观察、问诊、望闻问切等方法收集病人的病史、症状、体征等信息，运用中医理论进行综合分析，从而确定病因、病机、病位、病变等方面的诊断过程。
中医辨证诊断具有模糊性、个体差异性和复杂性等特点，这些特点使得传统的辨证诊断方法在实际应用中存在一定的局限性。
本文分析了中医辨证诊断中存在的模糊性问题及其原因，模糊性主要表现在以下几个方面。
这些问题导致了辨证诊断结果的不确定性和误差。
针对以上问题，本文提出了智能化思路，试图通过引入现代信息技术手段，提高中医辨证诊断的精确性和准确性。
具体措施包括：一是利用大数据技术对海量病例数据进行挖掘和分析，建立疾病知识库和病例数据库；二是运用机器学习算法对病人的病史、症状、体征等信息进行模式识别和分类；三是结合专家经验和人工智能技术构建辨证诊断模型，实现对病情的智能判断和预测；四是通过自然语言处理技术实现对中医经典文献的智能化检索和分析，为辨证论治提供依据。
本文对智能化中医辨证诊断的发展趋势进行了展望，随着人工智能技术的不断发展和完善，中医辨证诊断将更加精确、高效和人性化。
智能化中医辨证诊断也将为中医药现代化、国际化提供有力支持，有助于推动中医学走向世界。
1.1 研究背景和意义随着科学技术的不断发展，人工智能技术在各个领域的应用越来越广泛。
特别是在医学领域，人工智能技术的应用已经成为一个热点话题。
中医辨证诊断作为中医的核心理论之一，其准确性和可靠性对于患者的治疗效果具有重要意义。
传统的中医辨证诊断方法存在一定的局限性，如缺乏客观性和标准化等问题。
模糊pid 文献综述
文献综述模糊PID控制器的研究与应用学院自动化与电子信息学院二O一四年四月四川理工学院毕业(设计)论文文献综述0 前言PID控制作为一种典型的传统反馈控制器，以其结构简单，易于实现和鲁棒性好等特点在工业过程控制中广泛应用。
但是传统PID控制器的参数需要被控对象的数学模型来进行调整，而控制过程中的滞后性、控制参数的非线性和高阶性增加了对Kp、Ki、Kd三个参数的调整难度。
所以对确定的控制系统通过复杂的计算后，其三个参数的值在控制运行中一般是固定的，不易进行在线的调整。
而在实际的工业生产过程中，许多被控对象受到负荷变化和干扰因素的作用，其对象参数的特征和结构易发生改变，这就需要对参数进行动态的调整。
同样因为被控系统的复杂性和不确定性，其精确的数学模型难以建立，甚至无法建立模型，所以需要利用模糊控制技术等方法来解决。
模糊PID无需考虑被控系统的模型，而只根据其误差e 和误差变化ec等检测数据来自适应调整Kp、Ki、Kd的值，最终使被控系统处于稳定工作态。
1 国外研究现状ŞabanÇetin,AliVolkanAkkaya[1](2010)表示准确度和精密度液压系统的位置控制是为了设置更经济和高质量系统的关键参数。
在此背景下，他们提出了由一个非对称液压缸由一个四通、三位比例阀驱动的液压驱动系统的建模与位置控制。
在此系统模型中，体积弹性模量被认为是一个变量。
此外，基于规则的混合型模糊 PID控制器（H F P I DC R）提出了液压系统的位置控制，并对其性能进行了仿真研究测试。
这种控制器的新颖方面是模糊逻辑和PID 控制器结合在一个开关条件。
该HFPIDCR 基于控制器的模拟结果与经典PID、模糊逻辑控制器（FLC）和混合模糊PID 控制器（HFPID）的结果进行了比较。
因此，它被证明了混合型模糊PID控制器加上规则比其他的控制器更有效。
IndranilPana[ 2] 等（2011）通过减少积分时间降低最优PID 和最优模糊PID的绝对误差（ITAE）和平方控制器输出的网络控制系统（NCS）的响应速度。
人工智能 文献综述 参考文献
人工智能文献综述人工智能（Artificial Intelligence，简称本人）是指利用计算机技术模拟人类智能的一种技术和科学领域。
随着计算机技术和数据处理能力的不断提升，人工智能已经在很多领域得到广泛应用，包括医疗、金融、交通、军事等。
本文通过查阅相关文献，对人工智能的发展历程、研究现状以及未来发展趋势进行综述。
一、人工智能的发展历程人工智能的起源可以追溯到20世纪50年代，当时的学者们开始探索如何利用计算机技术来模拟人类的智能思维过程。
随着计算机硬件和软件技术的不断进步，人工智能开始逐渐获得了更多的关注和投入。
在此过程中，人工智能的研究方向也逐渐明确，包括机器学习、深度学习、自然语言处理、图像识别等领域。
二、人工智能的研究现状目前，人工智能已经在多个领域取得了显著的进展。
在机器学习领域，深度学习技术被广泛应用于语音识别、图像识别、自然语言处理等任务中，取得了很好的效果。
自然语言处理技术也在智能掌柜、智能翻译、舆情分析等领域得到了应用。
智能机器人、自动驾驶、智能家居等领域也取得了一些突破性的进展。
三、人工智能的未来发展趋势在未来，人工智能技术仍将继续深入发展。
在技术方面，人工智能将不断提升在多模态感知、认知推理、知识表示等方面的能力，实现更加智能的应用。
在应用方面，人工智能将进一步渗透到各行各业，包括医疗、金融、教育、制造等领域，助力产业升级和社会进步。
另外，在伦理和政策方面，人工智能的发展也需要积极引导，在保障个人隐私、数据安全、社会公平等方面做出相应规范和监管。
人工智能作为一种前沿的技术，正深刻改变着人类的生产生活方式，对人类社会的发展产生着深远的影响。
随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，人工智能将为人类带来更多的便利和发展机遇。
参考文献：1. Russell, S. (2017). Artificial intelligence: A modern approach. New York: Macmillan.2. Goodfellow, I., Bengio, Y., Courville, A. (2016). Deep learning. MIT press.3. Silver, D., et al. (2016). Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search. Nature, 529(7587), 484-489.4. Simon, H. A. (1957). Models of man; social and rational. New York: Wiley.。
模糊控制技术发展现状及研究热点
模糊控制技术发展现状及研究热点一、引言模糊控制技术是一种基于模糊逻辑的控制方法，它能够处理不确定性和模糊性的问题，广泛应用于各个领域。
本文将对模糊控制技术的发展现状进行概述，并介绍当前的研究热点。
二、模糊控制技术的发展现状1. 历史回顾模糊控制技术最早由日本学者松原英利于1973年提出，随后逐渐发展起来。
在过去的几十年中，模糊控制技术在工业控制、机器人、交通系统等领域得到了广泛应用，并取得了显著的成果。
2. 应用领域模糊控制技术被广泛应用于以下几个领域：(1) 工业控制：模糊控制技术在工业自动化中起到了重要的作用，能够处理复杂的控制问题，提高生产效率和产品质量。
(2) 机器人：模糊控制技术在机器人控制中广泛应用，能够使机器人具备自主决策和适应性。
(3) 交通系统：模糊控制技术在交通信号控制、智能交通系统等方面有着广泛的应用，能够提高交通效率和减少交通事故。
(4) 医疗领域：模糊控制技术在医疗设备控制、疾病诊断等方面有着广泛的应用，能够提高医疗效果和患者生活质量。
3. 发展趋势随着科技的不断进步，模糊控制技术也在不断发展。
目前，模糊控制技术的发展趋势主要体现在以下几个方面：(1) 模糊控制算法的改进：研究者们正在不断改进模糊控制算法，提高控制系统的性能和鲁棒性。
(2) 模糊控制与其他技术的结合：模糊控制技术与神经网络、遗传算法等其他智能控制技术的结合，能够进一步提高控制系统的性能。
(3) 模糊控制系统的优化：研究者们正在研究如何优化模糊控制系统的结构和参数，以提高系统的控制性能。
(4) 模糊控制技术在新领域的应用：模糊控制技术正在拓展到新的应用领域，如金融、环境保护等。
三、模糊控制技术的研究热点1. 模糊控制系统的建模与设计(1) 模糊控制系统的建模方法：研究者们正在研究如何准确地建立模糊控制系统的数学模型，以便更好地进行控制系统设计和分析。
(2) 模糊控制系统的设计方法：研究者们正在研究如何设计出性能优良的模糊控制系统，以满足不同应用领域的需求。
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“基于模糊推理的智能投喂控制技术研究”
文献综述
1.引言
我国是海洋大国，海洋自然条件优越，海域辽阔。
随着我国深水网箱的快速发展，深水网箱养殖向—20 m以深水域拓展，单个网箱养殖水体也进一步扩大，但是缺少与深水网箱养殖相配套的自动投饵设备和技术。
目前我国深水网箱养殖主要采用人工投饵，其具有劳动强度大、喂料不均匀、投饵量难控制、适应环境能力差等缺点。
国内池塘养殖使用的一些小型的简易自动投饵机，完全不能适应深水网箱养殖高密度、大容量养殖的需要。
基于我国海水养殖面临的产业发展难题以及我国正在兴起的深水网箱养殖及产业发展技术需求，深水网箱养殖作为一种高新技术对渔业现代化的发展具有重大的意义。
深水网箱智能投喂控制技术是为深水网箱规模化养殖构建的自动化控制系统，网箱智能投喂控制技术的开发和应用可以大大降低养殖工人的劳动强度，提高饲料的利用率，减少养殖过程的人为疏失，提高养殖管理水平和养殖效率，对于提高网箱养殖产量以及养殖由传统模式向现代化养殖模式迈进有重大的推进作用。
2.国外研究现状
挪威、丹麦、美国、日本等许多国家，网箱养殖产业的自动化程度都很高，基本上已经脱离了靠人工喂养的原始养殖模式，自动化投饵系统的应用非常普遍，在饵料的生产、运输、储存以及最终投放等各个环节都能做到精确的数量控制。
其中挪威的水产养殖行业起步很早而且发展很快，从1986 年开始挪威就在鳕鱼幼鱼养殖上应用了音响集鱼系统和自动投饵系统。
深水网箱一般离海岸的距离比较远，所以深水网箱养殖一般建有海上工作平台，在这些养殖业发达的国家有的还配有工作船，投饲设备可以安装在海上工作平台上面或者工作船上。
自动投饲机与网箱之间通过管道连接，饲料经过管道投
放到网箱内。
国外的自动投饲控制系统的自动化程度很高，通过投饵机控制器和电脑之间的通信,在电脑上就可以实现远程操作。
芬兰的Arvo-tec 公司开发设计了机器人投饵系统，这种系统专门为陆基养殖系统设计。
这种机器人投饵系统精度很高，但是这种系统的缺点是投喂量不大。
AKV AGROUP 在水产养殖技术行业中有很强的技术优势，它有四种主打品牌：wavemaster、polarcirkel、fishtalk 、akvasmart。
其中wavemaster 的主要产品有钢制网箱、养殖渔船、各种类型的渔网。
Polarcirkel 的主要产品有塑料网箱、小船、船坞和码头、HDPE 管道系统。
加拿大得Feeding Systems 公司所研制的自动投饵设备能够很好的应用于深水大型网箱养殖以及工厂化养殖。
同时该公司还推出了适用于不同养殖对象的自动投饵控制软件，通过硬件设备和软件系统的良好配合极大地提高了投饲效率和饲料利用率。
日本的日东制网公司也生产了使用小料仓的自动投饲设备，他们采用的方法是在每个深水网箱上面悬挂小料仓，通过配套的计算机控制系统可以实现对多个小料仓的集成控制。
美国ETI 公司也研发了很先进的自动投饵系统，他们很好的解决了投饲机在投放饲料的过程中对饲料的损伤这一问题，而且这套被称为FEEDMASTER 的投饵系统饲料存储量大、系统工作可靠性和投饵精度都很高。
意大利的海水养殖业中浮式网箱的应用很普遍，所以意大利专门研发了适用于这种网箱的自动投饵设备。
后来Techno SEA 公司又研发出了沉式自动投饵机Sub feeder，这种投饵机能够全天候投喂，而且能够保证在恶劣的海洋环境下正常工作。
图1 挪威AKV A集团深海网箱自动投饵系统
图2 挪威AKV A集团深海网箱养殖分析软件
3.国内研究现状
我国的水产养殖业在很多情况下还是使用小杂鱼作为养殖饲料，饲养模式也还是主要靠人力进行搬运和投喂这种比较原始的方法。
虽然国内一些内陆水域养
殖业也使用简单的机械设备进行投喂，但是这些机器不论是设计还是功能都很简单，根本无法应用于深水网箱养殖高密度大规模的养殖需求。
大连水产学院也对自动投饲设备进行过研究，研制出了机械式对虾投饵装置。
这套投饵设备由柴油机带动水泵，通过水泵产生高压水流，用水流冲刷的方式将储料设备中的饲料通过铺设的管路冲到目标水体中, 达到投饵的目的。
但是该设备设计比较简单，没有实现自动控制。
此后水科院渔机所设计了采用气力输送原理的投饵系统。
该设备采用的气力输送系统的投饲距离能够达到50 m, 投饲能力能达到500 kg/h。
该设备具备了一定的自动化投饲能力。
中国海洋大学也研制了采用高压水流输送饵料的投饲设备，该设备能够应用于深水网箱等密度较高的养殖环境。
这一设备比之前的同样采用水压输送方式的机械式对虾投饵装置更为先进，最高投饲速度能够达到200 kg/h。
中国水产科学研究院渔业机械仪器研究所与中国水产科学研究院南海水产研究所共同研发的深水网箱远程多路自动投饵系统，该系统已经完全赶上并超过了国外同类型的设备，而且拥有完整的知识产权。
主要特点有：经济实用，设备造价比国外低一半以上，而且随着研究的进一步发展，设计以及加工工艺进一步改善，造价还能进一步降低；设备整体采用采用316 型不锈钢，防腐性能很高；控制系统的控制和操作性能也比国外同类型的产品优越。
该自动投饵系统在投饵输送距离为每小时300m，投饵量为每小时1200kg，系统风量为每分钟 5.56m³，系统风压为49kpa。
吨料能耗每吨每小时最大为8.4kw(平均为 5.0w/t*h)，投饵过程中投饲机对饲料的损伤率极低（不到1%）。
图3 我国首套深海网箱自动投饵系统
图4 远程多路自动投饵系统设备
4.存在的问题
我国是水产养殖大国，养殖产量约占亚洲总产量的一半。
从上世纪80 年代开始，我国开始发展网箱养殖技术，良好的自然水域环境与高产的网箱养殖技术相结合，改变了传统的单纯捕捞作业模式，生产出优质的水产品，形成了高效的。