复杂系统的统一集模式识别
智能控制
1、智能控制: 即设计一个控制器（或系统），使之具有学习、抽象、推理、决策等功能，并能根据环境（包括被控对象或被控过程）信息的变化做出适应性反应，可以有各种人工智能的水平，从而实现由人来完成的任务。
2、智能控制由哪几部分组成？各自的特点是什么？①模糊控制（通过模拟人脑的思维方法设计控制器，可实现复杂系统的控制）②神经网络控制（从机理上对人脑生理系统进行简单结构的模拟，具有并行机制、模式识别、记忆和自学习能力的特点，能充分逼近任意复杂的非线性系统，能够学习与适应不确定系统的动态特性，有很强的鲁棒性和容错性）③遗传算法（可用于模糊控制规则的优化及神经网络参数及权值的学习）3、比较智能控制和传统控制的特点传统控制和智能控制的主要区别：①传统控制方法在处理复杂化和不确定性问题方面能力很低；智能控制在处理复杂性、不确定性方面能力较高。
智能控制系统的核心任务是控制具有复杂性和不确定性的系统，而控制的最有效途径就是采用仿人智能控制决策。
②传统控制是基于被控对象精确模型的控制方式；智能控制的核心是基于知识进行智能决策，采用灵活机动的决策方式迫使控制朝着期望的目标逼近。
传统控制和智能控制的统一：智能控制擅长解决非线性、时变等复杂控制问题，而传统控制适于解决线性、时不变等相对简单的控制问题。
智能控制的许多解决方案是在传统控制方案基础上的改进，因此，智能控制是对传统控制的扩充和发展，传统控制是智能控制的一个组成部分。
在这个意义上，传统控制和智能控制可以统一在智能控制的框架下，而不是被智能控制所取代。
智能控制研究对象的特点：(1)不确定性的模型 (2)高度的非线性 (3)复杂的任务要求智能控制的特点：(1)分层递阶的组织结构 (2)自学习能力 (3)自适应能力 (4)自组织能力(5)优化能力4、专家系统：是一类包含着知识和推理的智能计算机程序，其内部含有大量的某个领域的专家水平的知识和经验，具有解决专门问题的能力。
专家控制：是将专家系统的理论和技术同控制理论、方法与技术相结合，在未知环境下，仿效专家的经验，实现对系统的控制。
集成电路故障诊断
本文的主要工作是基于集成电路的电流信息和模式识别理论对电路进行静态电流检测、动态电流检测、以及故障定位等方面的基础性研究。
具体包括静态电流的检测方法及仿真实验，动态电流的检测方法及仿真实验，基于近邻法和连接的模式识别法的故障定位法，基于神经网络的故障诊断方法四个方面：在静态电流检测方面：通过查阅和学习大量的国内外文献和资料，分析了静态电流检测的基本原理，分析了COMS 电路的特点，并用PSPICE 对CMOS 或非门和与门电路做了故障注入的仿真实验，给出了仿真试验结果，由于采用静态电流测试产生了测试逃逸，故引入了动态电流测试方法增加故障覆盖率。
在动态电流检测方面：通过分析IDDT 的波形，用动态电流尖锋值的方法对CMOS 电路作了故障注入和故障诊断。
通过对CMOS 电路的桥接故障、参数改变、短路故障等的检测，说明了采用动态电流对故障检测的可行性。
在故障定位方面：由于静态电流检测方法对CMOS 电路的桥接故障不能准确定位，我们利用小波分析对故障电路的IDDT 电流信息进行特征提取，然后分别采用基于近邻法和连接的模式识别法对电路进行了故障定位实验，实验结果证实了两种算法在故障定位应用上的可行性。
最后通过比较两种算法的仿真结果，说明了用连接的模式识别方法的定位更加可靠。
在神经网络的故障诊断方面：通过采用小波变换，对电路正常模式和故障模式的IDDT 采样信号进行故障特征提取，建立样本集；然后利用神经网络对各种状态下的特征向量进行分类决策，实现电路的故障诊断。
论文的具体安排如下：第一章介绍本课题的研究意义以及集成电路故障诊断的发展概述。
第二章集成电路故障诊断的基础理论介绍第三章利用静态电流方法对CMOS 电路的故障进行仿真实验第四章利用动态电流方法对CMOS 电路的故障进行仿真实验第五章分别利用基于近邻法和连接的模式识别法进行故障定位仿真实验及利用基于神经网络的故障诊断算法进行仿真实验第六章给出全文工作的总结和今后的展望本章主要介绍了集成电路故障诊断的基础理论和方法。
“模式识别与智能系统”学科基本情况简介
“模式识别与智能系统”学科基本情况简介（自动化学院部分）1．基本情况本学科现有教授1名，兼职教授2名，均为博导；副教授1名；讲师1名；在读博士研究生15名；硕士研究生36名；形成了具有一定规模和发展活力的研究队伍。
在当前以信息化带动工业化的经济建设大发展时期，这一学科正以空前的速度向前发展。
根据一级学科发展目标的要求，结合国家中长期发展规划的重大需求以及北航的实际背景和基本情况，我们提出本学科的主要发展方向如下：（1）智能化目标识别，图象处理与理解主要内容：面向航空航天背景的目标探索、识别与跟踪；基于动态成象的精确制导技术；医学图象处理与识别；生物特征信息处理、分析理解与识别；反恐识别技术。
（2）复杂系统的智能优化控制与决策主要内容：面向空天飞行器的复杂系统智能优化控制；面向武器系统的复杂系统智能控制；面向大规模复杂工业系统的智能优化控制与决策。
复杂系统的故障诊断、容错控制及健康管理。
（3）网络环境下的智能自动化主要内容：互联网上的智能化资源管理和信息服务；复杂网络系统的智能优化控制与决策；面向军事应用的天基信息网络智能控制与智能管理。
（4）复杂巨系统的智能优化管控与人工计算实验主要内容：基于多智能体系统（Multi-Agent Systems: MAS）技术的大规模复杂巨系统的综合集成建模与智能优化控制；从定性到定量的综合集成与智能优化决策；复杂巨系统中从微观到宏观的涌现（Emergence）机制；人工平行系统（Artificial Parallel Systems）与计算实验（Computational Experiment）。
以上四个方面是根据本学科的建设目标，结合当前的实际情况而确定的主要发展方向。
在实际运行过程中，我们将根据国防建设和国民经济建设的需要，面向工程应用和技术开发，组织精锐队伍开展扎扎实实的研究工作，争取以优异的科研成果促进学科发展。
2．成果积累和基础优势本学科在以下几个方面曾经开展了较多的研究工作，具有良好的成果积累，形成了一定的基础优势。
基于神经网络的复杂仿真系统验证方法
习和任意非线性 函数 映射 能力 等特 点 ， 神经网络技术 可 因此
以作为解决 复 杂仿 真系 统模 型 验 证 方 法 问题 的有 效 途径
之一 。
２ 传统 仿真 验证方 法概 况
在仿真 系统 Ｖ ＆ 中， 究最 早和最 深入 的是 验证 问 ＶＡ 研
题 。验证 是从 仿真应用 目的出发 ， 确定建模与仿真代 表真
在处理非平稳 信号时计 算量大 ， 在计算误 差。时频域 方法 存
能 同时描 述和分析信 号时域 和频 域信 息 ， 适合 对时 变 、 非平
稳信号进行分 析 ， 在一定程度上 可以弥补时域 法和频域 法 的
不足 。
２ ３ 传 统验证方法存在的 问题 ．
通过 对传 统的仿真验证方法分析可 以看 出， 各种方 法在
１ 示。 所
域方 法中主要包含有 经典谱 估计 、 最大熵 谱估 计 、 时谱估 瞬 计、 交叉谱估计 、 变谱估 计等 。时频域 方法 包括 短时傅 立 演
叶变换 ，ｉ ｅ 变换等相 干检测 法 。 ｗｇ ｒ ｎ 时域 法简便 、 明确 、 直观 ， 但却无 法充分 正确地描述 一个 随机 过程 ， 只能凭借 人员 的经 验确定 ， 宜作 为判 断模 型有 不 效与否 的准则 。频域 法具有 可信 度较 高 、 易于 实现 特点 ， 但
仿真应用示例并分析 了几种验证方法的优缺点 ， 可以为解决复杂仿真系统验证问题提供 了一条新 的途径 。
关键词 ： 复杂仿真 系统 ； 验证 ； 神经网络 中图分类号 ：Ｊ １３ Ｔ３ ． ９ 文献标识码 ： Ａ
Ｖａｉ ａ ｉｎ Ｍ ｅｈ ｄ ｆＣｏ ｐ ｅ ｉ ｌ ｔ ｎ Ｓ ｓｅ ｌ ｔｏ ｔ ｏ ｓｏ ｍ ｌｘ Ｓ ｍｕ ａ ｉ ｙ ｔ ｍ ｄ ｏ
《系统辨识》新方法
《系统辨识》新方法引言系统辨识是指通过收集系统的输入和输出数据，建立数学模型来描述系统的动态特性和行为规律的过程。
它在工程控制、通信系统、经济学、生物学等领域都有着广泛的应用。
传统的系统辨识方法包括最小二乘法、频域法、状态空间法等，然而这些方法在处理高维复杂系统时往往面临着诸多困难和局限性。
开发新的系统辨识方法成为当前研究的重要方向之一。
1. 基于深度学习的系统辨识方法深度学习是近年来发展迅猛的机器学习方法，其在图像识别、语音识别等领域已经取得了巨大的成功。
研究者们开始将深度学习方法引入系统辨识领域，希望通过深度神经网络对系统的非线性动态进行建模。
与传统的线性模型相比，深度学习方法更加灵活和准确，能够处理更加复杂的系统动态特性。
有研究者利用深度学习方法对非线性动力学系统进行辨识，取得了较好的效果。
这为系统辨识方法带来了新的思路和突破口。
2. 基于信息论的系统辨识方法信息论是研究信息传输、存储和处理的数学理论。
近年来，一些研究者开始探索将信息论方法引入系统辨识领域。
信息论方法可以量化系统输入与输出之间的信息流动，从而揭示系统的动态行为。
使用信息论方法进行系统辨识，不仅可以对系统的稳定性和故障诊断进行分析，还可以对系统的冗余信息和关键信息进行提取，提高辨识的准确性和鲁棒性。
基于信息论的系统辨识方法正逐渐受到研究者的重视。
3. 基于数据驱动的系统辨识方法传统的系统辨识方法需要先对系统的数学模型进行假设和构建，然后根据收集到的数据对模型进行参数估计和验证。
然而在实际应用中，许多系统的动态特性往往十分复杂，很难通过已知的数学模型来描述。
一些研究者开始提倡使用数据驱动的方法进行系统辨识。
即直接利用系统的输入和输出数据，通过数据挖掘和模式识别技术来揭示系统的内在规律和动态特性。
这种方法不需要对系统进行先验假设，能够更好地适应复杂系统的辨识需求。
4. 基于机器学习的系统辨识方法机器学习是一种实现人工智能的方法，其包括监督学习、无监督学习、强化学习等技术。
统计模式识别的原理与方法
统计模式识别的原理与⽅法1统计模式识别的原理与⽅法简介 1.1 模式识别 什么是模式和模式识别？⼴义地说，存在于时间和空间中可观察的事物，如果可以区别它们是否相同或相似，都可以称之为模式；狭义地说，模式是通过对具体的个别事物进⾏观测所得到的具有时间和空间分布的信息；把模式所属的类别或同⼀类中模式的总体称为模式类(或简称为类）]。
⽽“模式识别”则是在某些⼀定量度或观测基础上把待识模式划分到各⾃的模式类中去。
模式识别的研究主要集中在两⽅⾯，即研究⽣物体(包括⼈）是如何感知对象的，以及在给定的任务下，如何⽤计算机实现模式识别的理论和⽅法。
前者是⽣理学家、⼼理学家、⽣物学家、神经⽣理学家的研究内容，属于认知科学的范畴；后者通过数学家、信息学专家和计算机科学⼯作者近⼏⼗年来的努⼒，已经取得了系统的研究成果。
⼀个计算机模式识别系统基本上是由三个相互关联⽽⼜有明显区别的过程组成的，即数据⽣成、模式分析和模式分类。
数据⽣成是将输⼊模式的原始信息转换为向量，成为计算机易于处理的形式。
模式分析是对数据进⾏加⼯，包括特征选择、特征提取、数据维数压缩和决定可能存在的类别等。
模式分类则是利⽤模式分析所获得的信息，对计算机进⾏训练，从⽽制定判别标准，以期对待识模式进⾏分类。
有两种基本的模式识别⽅法，即统计模式识别⽅法和结构(句法）模式识别⽅法。
统计模式识别是对模式的统计分类⽅法，即结合统计概率论的贝叶斯决策系统进⾏模式识别的技术，⼜称为决策理论识别⽅法。
利⽤模式与⼦模式分层结构的树状信息所完成的模式识别⼯作，就是结构模式识别或句法模式识别。
模式识别已经在天⽓预报、卫星航空图⽚解释、⼯业产品检测、字符识别、语⾳识别、指纹识别、医学图像分析等许多⽅⾯得到了成功的应⽤。
所有这些应⽤都是和问题的性质密不可分的，⾄今还没有发展成统⼀的有效的可应⽤于所有的模式识别的理论。
1.2 统计模式识别 统计模式识别的基本原理是：有相似性的样本在模式空间中互相接近，并形成“集团”，即“物以类聚”。
《基于机器视觉的手势识别系统设计与实现》
《基于机器视觉的手势识别系统设计与实现》一、引言随着人工智能技术的不断发展，机器视觉作为其重要组成部分，在各个领域得到了广泛的应用。
手势识别作为机器视觉的一个重要研究方向，具有广泛的应用前景。
本文旨在设计并实现一个基于机器视觉的手势识别系统，以提高人机交互的便捷性和自然性。
二、系统设计1. 硬件设计本系统主要包含摄像头、计算机等硬件设备。
其中，摄像头用于捕捉手势图像，计算机则负责处理这些图像信息。
为保证系统识别的准确性和实时性，我们选用高分辨率、低延迟的摄像头，以及具有强大计算能力的计算机。
2. 软件设计软件设计是本系统的核心部分，主要包括图像预处理、特征提取、模式识别等模块。
(1) 图像预处理图像预处理是为了提高图像的质量，以便后续的特征提取和模式识别。
主要包括图像滤波、二值化、归一化等操作。
其中，图像滤波用于消除图像中的噪声，二值化将图像转化为黑白二值图像，归一化则将图像的尺寸和亮度进行统一处理。
(2) 特征提取特征提取是手势识别的关键步骤，主要目的是从预处理后的图像中提取出手势的特征。
本系统采用基于深度学习的特征提取方法，通过训练卷积神经网络（CNN）来提取手势的特征。
(3) 模式识别模式识别是对提取出的特征进行分类，以确定手势的种类。
本系统采用支持向量机（SVM）进行模式识别，通过训练大量的手势样本，建立手势与类别之间的映射关系。
三、系统实现1. 数据采集与处理首先，我们需要采集大量的手势数据。
这些数据可以通过专业的手势采集设备获取，也可以通过网络资源进行收集。
然后，对采集到的数据进行预处理，包括图像滤波、二值化、归一化等操作，以便后续的特征提取和模式识别。
2. 特征提取与训练利用深度学习技术，我们训练一个卷积神经网络来提取手势的特征。
在训练过程中，我们需要大量的带标签的手势数据。
通过不断调整神经网络的参数，使网络能够准确地提取出手势的特征。
3. 模式识别与测试在特征提取完成后，我们使用支持向量机进行模式识别。
模糊数学 第一章
1.5 模糊模式识别理论模型
一、指标特征值与指标标准特征值 个样本集合X对模糊概念 设n个样本集合 对模糊概念 A 作识别 个样本集合
~
相对隶属度基础理论
r11 r12 K r1n r21 r22 K r2n R= =（ （ M M M r m1 rm2 K rmn
rij ）
相对隶属度基础理论
式中， 为决策j目标 目标i对 的相对隶属度，简称目标相对优属度。 式中， 为决策 目标 对“优”的相对隶属度，简称目标相对优属度。 rij 由于“ 由于“优”，“劣”分别处于参考连续统的两极，则应有： 分别处于参考连续统的两极，则应有： 目标相对劣属度向量： 目标相对劣属度向量： b=（0，0，……，0)T （ ， ， ， 目标相对优属度向量： 目标相对优属度向量： g=(1，1，……，1)T ， ， ，
绪
②层次计算为线性模型，不能反映非线性本质。 结构性决策方面：运筹学
论
遇到自然、社会经济、生态环境等软系统特征时，只能作简化处 理，不能反映定性现象的本质。 研究含有人的因素，特别是决策者因素兼有自然、社会经济、生 态环境的复杂系统优化时，要发展与创立新的模糊识别决策理论、模 型与方法。
相对隶属度基础理论 第一章 相对隶属度基础理论 1.1 概述
一、模糊优选 优与劣存在共维与差异，且处于两个极点，具有中介过渡性， 优与劣存在共维与差异，且处于两个极点，具有中介过渡性，即 是优选的模糊性，故称模糊优选。 是优选的模糊性，故称模糊优选。 特点：优选是针对一定的标准而言，故优选具有相对性。 特点：优选是针对一定的标准而言，故优选具有相对性。 二、优选模型 1、相对优属度矩阵 、 设某复杂系统有几个决策，每个决策有 个目标特征值评价其优 设某复杂系统有几个决策，每个决策有m个目标特征值评价其优 劣，则有目标特征值矩阵： 则有目标特征值矩阵：
模式识别中的人工智能
模式识别中的人工智能前言模式识别就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读。
这里，我们把环境与客体统称为“模式”，随着计算机技术的发展，人类有可能研究复杂的信息处理过程。
用计算机实现模式(文、声音、人物、物体等)的自动识别，是开发智能机器的一个最关键的突破口，也为人类认识自身智能提供线索。
信息处理过程的一个重要形式是生命体对环境及客体的识别。
对人类来说，特别重要的是对光学信息通过视觉器官来获得)和声学信息(通过听觉器官来获得)的识别。
这是模式识别的两个重要方面。
市场上可见到的代表性产品有光学字符识别系统，语音识别系统等。
所谓模式识别，可以理解为根据识别对象特征的观察值将其分到某个类别中的过程。
利用计算机进行模式识别在20世纪60年代初迅速发展并成为一门新学科。
模式识别的方法有很多，人工智能只是其中的一种。
人工智能(Artificial Intelligence)，英文缩写为AI。
它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式作出反应的智能机器。
人工智能的研究更多的是结合具体领域进行的，主要研究领域有专家系统，机器学习，模式识别，自然语言理解，自动定理证明，自动程序设计，机器人学，博弈，智能决定支持系统和人工神经网络。
正文人工智能的最根本目的还是要模拟人类的思维。
思维科学是研究思维的规律和方法的科学，钱学森将它划分为基础科学、技术科学和工程技术三部分，人工智能属于工程技术范畴。
人工智能研究中逻辑学派和心理学派之争，有时似使人感到迷惘而莫知所从，但从思维科学的角度来看，无非是形象思维和逻辑思维的关系问题，两者都属于思维科学的基础科学。
抽象思维的不足在于缺乏结构的综合能力。
只有形象思维才能综合出新的结构。
这也许就是创造和学习最终必须具有形象思维的原因。
其核心思想是称为认知主义的思想，其中一个中心命题是智能行为可以由内在的“认知过程”即理性的思维过程来解释。
综合集成工程方法
综合集成的一些核心思想
人机结合、以人为主<人工智能、思维科学、信息科学、 计算机和通讯科学> 强调知识的应用<知识科学> 吸取智慧<思维科学、创造性思维> 群体智慧<组织科学、心里科学> 从定性到定量-大胆假设-小心求证<社会科学与自然 科学的和；讨论+定量分析> 三种综合 定性综合 定性和定量结合的综合 从定性到定量 的综合
国外综合集成方法的应用
地球、环境方面 医学 空间系统 物理系统、工程设计 经济、社会
国内综合集成方面的应用
地理和环境 工程系统 社会经济系统 军事系统 模式识别
结束语
综合集成方法对于我们专业是非常的实用的，在 我们作业过程中，各种危险的因素都在威胁着我们的生 命安全，利用综合集成方法能在很大的方面给我们预防 这些威胁因素的危害，能使我们更好的进行施工作业。 运用综合集成方法可以充分地、不遗漏地识别出 我们所做的项目中各部分和各部分之间的危险因素，能 够避免单纯定性和单纯定量的局限性，也能解决非系统 结合方式难以解决的困难。 综合集成工程具有很强的操作性，利用综合的集 成工程给我们解决了开放的巨复杂系统的问题，给我有 了很大的帮助，我们要想有更高的思想智慧，我们就应 该综合更多的思想，这样取长补短、弥补不足的方面， 我们才能产生出更高的智慧，才能有更先进的东西产生。
综合集成工程方法
汇报人：
概述
实质是将专家、统计数据和信息资料三者有机构的 合起来，构成一个高度智能化的人机交互系统，它 具有综合集成的各种知识，从感性上升至理性，实 现从定性到定量的过程。
特点
定性研究与定量研究有机结合； 科学理论与经济知识结合； 应用系统思想把多种学科结合起来综合研究； 根据复杂巨系统的层次结构，把宏观研究与微观研 究统一起来； 必须有大型计算机系统的支持，不仅有管理信息系 统、决策支持系统等功能，而且还有综合集成的功 能。
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侗集合 、 一侗不等式 、 一侗等式或者若斡
的
董
棵， 男，蕾科 生；研 究方向 ：智慧 系统、徨雄 系统 、人工 涌现 、模式斌 别
李光军， 男，硕士研 究生；研究方向 ：模式谶别、集封分析
贺 仲 雄 ， 男， 教授 ；研 究方 向 ：模 糊 敷 擎 等 智 能 方 法
７
维普资讯
後稚 系统的统一集模式裁别
组合 。
（）直接 诫 别 １
同檬 ，统一集也可以表示成如下形式：
＝
假毅给定了一侗模式 Ｘ 封Ｘ ＥＡ， 的谳别就是要 封渝 Ｘ 臆膈于 ｎ 翔中的哪一朝。首先 ，我们需要封
｛ ， ａ） ∈ＡＦａ∈Ｂ ｎ必 满足 界觳 ｝ （） （ ）ａ ，（） ， ） ｎ ｌ ２
—
＿ ｇｅ ｖ ｕ 灰色可拓空 『 引 集封分析 Ｓ Ａ） ａ Ｈ 、 １ ｍ （ Ｐ 等
（ ，，， ＡＢ Ｆ－ ， ） （） １
交叉融合而成，因此 ，｛雅系统的模式谶别嗣题决 复
集合输的基磋上劁立出柬的，其敷挚表连式属：
其中 ， 是一侗统一集 ； 是一侗非空的经典 Ａ 集合 ，定羲 ＿ ｒ 要射 的事物的筢圉；Ｂ是一侗非空 的缓典集合 ， ｝ 是Ｆ Ａ中所有元素的描述横成的集合 ； １ Ｆ是一侗 Ａ到 Ｂ的映射 ， 它封 Ａ中所有元素都定羲 了捕述 ；Ｊ 是一侗封 Ｆ横成约束的界觳 ， 它可以是
维普资讯
Ｊ ｎ ２ ０ ， ｏ ｍｅ３ Ｎ ． Ｓ ｒ ｌ ｏ１ ） ｕ．０ ６Ｖ ｌ ， ｏ ｕ ６（ｅｉ ． ａＮ ９
通瓤和 算摊
Ｊ ｕ ａ ｏ Ｃ ｍｍｕ ｉ ｔ ｎａ ｄＣ ｍｐ ｔｒＩＳ ８７ ０ ， Ｓ ｏ ｍ ｌｆ ｏ ｎ ａｉ ｎ ｏ ｕ ， Ｎ１４ —７ ９ Ｕ Ａ ｃ ｏ ｅ Ｓ ５
掣研究。然而 ，Ｓ Ｉ的研究方法是一棰纯粹的白下 Ｆ 而上的涌现力 法，没有镟本冒上解决後雅系统的罔 ‘
（ ） （ ，） ．） Ｅ ＝ ， ， （ ）
其中，
） ＝ ．。 ， （ ， Ａ是南系统所有元素 ）
封ｎ 中模式的棘届度情况。 如果 ｘ 簖属于第 ｉ ， 刖
可 用 一侗 布 雨 向量表 示 ，即 ：
横成的集合 ； Ｂ是南封 Ａ中所有元素的描述横成的 集合； Ｆ是一侗 Ａ到 的映射 ， 它封 Ａ中所有元素 Ｕ ＝（，，． ， ０．，） ００ ．， １ ，． ．０ ， ．０
ｆ
（） ５
都定羲了捕述 ；Ｊ 是一侗封 Ｆ横成约束的界觳 ，即
系统周界。 琨在 ， 需要寻找一侗映射 ． 使 赞成 ， 厂， 即：
＿ ÷
—
２ ０世纪 ８ 年代 典起 了以美 团塑菲研 究所 ０ （ ｅｔ Ｆ ｓｔ ｅ Ｓ ｎ ｅ ｎｔｕ ，筒稻 Ｓ Ｉ 羁代表的後雅性科 ａ Ｉ ｉｔ Ｆ）
一
非馑靠傅统的闼值原则 、 最大棘属度原则舆贴近原
剐就能解决的。比如天氟预鞭不毕碓在我国可 以税 是司空兄惯的事情 ，原因何在呢？再如臀瘵 断中 也常 出现 耠断错 或是封病瘕 的燮化趋势及向其 他病瘾耱化的程度 法连行正碓的判断和谳别。正
因扇如此 ，面封现寅世界｛ 糯化的程度不断提高， 复
统一集舆各数掣分支的嗣系可 以参兄文献【】 ２。 ２２统一集舆徨雅 系统 ． 用统一集可 以把系统捕述成如下形式 ：
＝
算 ｘ ｎ 中的唐羲辣属度 ，它们可以棒成一侗向 在 朝
ｌ÷
量 Ｖ＝（ （）Ｆ （）． Ｆ（ ） ， ， ２ ，． ） 遣侗向量反映了 ． ，
（） ３
—
２ ．统一集
２１ 统一 集概 述 ．
统一集是基于模糊集合 （ ｕｚ ｔ、 ｌ Ｆ ｚｙ ｅ ） 可拓集 Ｓ
合Ｉ、 ａｕ 集合［、 ｏｇ 集 、 ４ Ｖ ｇｅ ］ ５ Ｒ ｕｈ 刚 模糊灰色物元空 １ 嗣 （ Ｈ ）模糊可拓短滴控制 （ Ｅ Ｃ）Ｖ Ｅ ＦＷ 、 ＦＥ 、 Ｇ Ｓ
律 ，逋用于解决宏魏傻稚大系统的控制 、 决策舆封 策等同题 。本文将探封在｛ 雅巨系统 基于统一集 复 ｆ ｌ 和集封分析的模式谳别理输。
但 ／雄性寓于系航之中。｛雅 巨系统的｛雒性可 复 复 分焉ｉ侗眉次…： （）物理眉面的｛雅性 ，如大氟眉的｛ 雄性 、 １ 复 复
天氟预鞭的｛雅性等； 复 （）生物眉面的傻雅 Ｉ ，如人Ｔ生命 、勤物世 ２ 生 界、 瞽瘵耠断等 ； （）社台经滴眉面的後稚性 ，如市埸短涪 、圆 ３ 隙政治网系等。 任何一侗｛ 雅 巨系统都是 南上述 侗眉面相 复
集和集封分析的一往新的模式戴别方法，并给 出了利用孩方法追行模式载 别的判定原则，举例澄明 了 教方
法 的有 效性
醐键 匍 ：徨雅 系统 ；模 式载 别 ；统 一 集 ；集以提高模式撒别的精 ’ １ 引 言 ． 随着人鞘社岔和科挚技衍的不断疆展 ， 人们将 面酶越柬越多的宏靓後雅大系统。社宫缝漓系统就 是一侗典 的後雅巨系统 （ Ｃ Ｓ ｏ０ Ｇ Ｏ Ｇ Ｃ ｓ具有日 ｛ ｊ 放性 、多眉次性 、涌现性等特性 ，封它的魔理机能 采用徙定性到定量的综合集成力 法。 ‘ 度 ，服耪于宏觏，雅大 系统。 但 在文献［ 中 ， ２ 】 碾江等人提出了统一集的概念。 统一集统一了各獯敷擘集合 ，可以模掇人额的各槿 思维模式 ，捕述宏觏｛雅大系统，并掌握其迎作规 复
馑雅 系统 的统一集模 式戡别
董 榛 ，李光 军 ，贺仲 雄
（ ，， 北 京 交 通 大 翠理 擎 院 ，北 京 １０ ４ １ ３ ２ ００ ４）
摘 要： 人颊社合和科学技衍的不断密展必然尊致 系统後雄性的提高，如今後推 大系统的蹬展 已短向 傅统的模式载 别方法提 出了 挑戟 本文本着封後雄大系统呼唤新的模式斌 别方法的窖臆 ， 探讨 了基于统一