软计算技术与混合噪声滤波新方法研究

从模糊逻辑、神经网络、遗传算法以及概率推理的有机结合入手，对软计算技术的基本理论作出系统研究，在此基础上，建立一类处理复合噪声的有效方法。主要内容如下：（1）基于模糊算子的神经- - 模糊系统的逼近能力及逼近精度分析；（2）概率模糊系统的基本性能与分类特性、噪声环境下的逼近性分析；（3）基于遗传算法的神经- - 模糊系统与概率模糊系统的学习算法研究，包括算法的设计以及性能分析；（4）复合噪声滤波模型及其软计算求解技术。本课题属于数学、人工智能以及信息科学的边沿学科，是研制新一代智能计算机的理论基础，对智能控制器的设计和机器人学的发展具有积极的推动作用，在生命科学、空间技术、医学以及国防等领域有广阔应用前景。