摘要：词计算(Computing with Words,简写为CM)是以词或术语(linguistic terms)为对象,而不是以数值为对象的计算方法;而语言动力学系统(Linguistic Dynamic Systems,简写为LDS)就是以词计算为基础,对问题进行动态描述,分析,综合,进而设计,控制和评估的系统。本文通过融合几个不同领域的概念和方法,提出基于词计算的语言动力学系统的计算理论框架,这个框架中的主要概念和方法来源于以下四个方面:1)Kosko关于模糊集的几何表示2)Hsu针对非线性动力学系统的计算所提出的胞映射和分析方法;3)数论数值方法中的最佳格点集和均匀格点集;4)最优控制理论中的动态规划算法,根据这个计算理论框架,我们可以利用常规或传统数值动力学系统中已有的成熟概念和方法,对语言动力学系统进行动力学分析、设计、综合,以及控制和性能评估本文所提出的理论对于模型、目标、控制和反馈主要是以词或文字术语为基础的系统的建模和分析具有重要的应用前景。

摘要：先对两相邻路口建立了几何模型 ,然后设计了两相邻路口的分层递阶结构 ,并对该结构进行简化 ,在此基础上提出了两相邻路口分层递阶的模糊控制方式 ,最后用仿真软件验证了该算法的可行性。

摘要：先进短距起飞垂直着陆(ASTOVL)飞行/推进综合控制技术的实现,需要进行大量的理论研究和仿真计算,以确定最优控制律。通过用全量非线性方程来描述的该类依靠气动舵面和推力矢量融合控制技术的飞机运动状态,建立了六自由度的飞机动力学数学模型。由于没有对刚体飞机数学模型和气动数据进行线性化处理,因而所建模型不仅能较全面地反映STOVL飞机的实际运行特性,而且具有较强的通用性。最后,以某型号STOVL飞机为背景,在MATLAB5.2/Simulink环境下研究和开发了飞行数字仿真器,介绍了仿真软件的设计思想和程序架构,并通过数字仿真验证了该仿真器的正确性。

摘要：介绍了一种利用模糊神经元网络实现车辆自动驾驶的设计方案．其基本设计思想是首先通过模糊逻辑描述驾驶者的驾驶行为，然后利用驾驶者实际驾驶时采集的车辆运行情况作为训练数据，通过神经元网络的自学习功能修改和改进模糊控制所需的输入／输出信号的隶属度函数以及模糊推理的运算关系，做到简单控制实现与复杂学习算法的有效结合，从而实现模糊神经元控制．本方案为智能车辆实现个性化自主或辅助自动驾驶提供了一种非常有效的机制．