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基于自适应递归模糊神经网络的污水处理控制 被引量：13
1
作者 韩改堂 乔俊飞 韩红桂 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第9期1252-1258,共7页
针对污水处理过程中具有的非线性、大时变等特征,提出了一种基于自适应递归模糊神经网络(recurrent fuzzy neural network,RFNN)的污水处理控制方法.该方法利用自适应RFNN识别器建立污水处理过程的非线性动态模型,建立的模型可以为RFNN... 针对污水处理过程中具有的非线性、大时变等特征,提出了一种基于自适应递归模糊神经网络(recurrent fuzzy neural network,RFNN)的污水处理控制方法.该方法利用自适应RFNN识别器建立污水处理过程的非线性动态模型,建立的模型可以为RFNN控制器提供污水处理过程中的状态变量信息,保证了控制器根据系统响应调整操作变量的精确性;并且RFNN辨识器及RFNN控制器基于自适应学习率进行学习,确保了递归模糊神经网络的收敛精度和速度,并通过构造李雅普诺夫函数证明了此算法的收敛性;最后,基于基准仿真模型(benchmark simulation model 1,BSM1)平台进行仿真实验.结果表明,与PID、模型预测控制及前馈神经网络相比,该方法对污水处理中溶解氧浓度和硝态氮浓度的跟踪控制精度具有明显的提升. 展开更多
关键词 污水处理 递归模糊神经网络 自适应学习率 基准仿真模型(BSM1)
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基于模糊神经网络在线自学习的多智能体一致性控制
2
作者 张宪霞 唐胜杰 俞寅生 《自动化学报》 北大核心 2025年第3期590-603,共14页
针对多智能体系统分布式一致性控制问题,提出一种新的融合动态模糊神经网络(Dynamic fuzzy neural network,DFNN)和自适应动态规划(Adaptive dynamic programming,ADP)算法的无模型自适应控制方法.类似于强化学习中执行者-评论家结构,D... 针对多智能体系统分布式一致性控制问题,提出一种新的融合动态模糊神经网络(Dynamic fuzzy neural network,DFNN)和自适应动态规划(Adaptive dynamic programming,ADP)算法的无模型自适应控制方法.类似于强化学习中执行者-评论家结构,DFNN和神经网络(Neural network,NN)分别逼近控制策略和性能指标.每个智能体的DFNN执行者从零规则开始,通过在线学习,与其局部邻域的智能体交互而生成和合并规则.最终,每个智能体都有一个独特的DFNN控制器,具有不同的结构和参数,实现了最优的分布式同步控制律.仿真结果表明,本文提出的在线算法在非线性多智能体系统分布式一致性控制中优于传统基于NN的ADP算法. 展开更多
关键词 多智能体系统 自适应动态规划 动态模糊神经网络 分布式一致性控制 在线学习
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自适应模糊神经网络多信息融合串联型电弧故障检测方法 被引量：1
3
作者 王建元 吕至亨 《吉林电力》 2024年第1期40-44,共5页
针对低压交流串联电弧故障因其特殊性难以识别的问题,在实验室建立了实验平台,采集不同负载下的正常和电弧故障的电流波形数据,提出一种自适应模糊神经网络(adaptive neuro fuzzy inference system,ANFIS)多信息融合串联型电弧故障检测... 针对低压交流串联电弧故障因其特殊性难以识别的问题,在实验室建立了实验平台,采集不同负载下的正常和电弧故障的电流波形数据,提出一种自适应模糊神经网络(adaptive neuro fuzzy inference system,ANFIS)多信息融合串联型电弧故障检测方法,通过多层次特征参数提取,对自适应模糊神经网络进行训练、测试。结果表明,该方法可以有效地克服反向传播(back propagation,BP)神经网络故障诊断中收敛速度慢、误差精度大的缺点,得到更为精准、理想的诊断结果。 展开更多
关键词 自适应模糊神经网络 多信息融合 电弧故障检测
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一种递归模糊神经网络自适应控制方法 被引量：9
4
作者 毛六平 王耀南 +1 位作者 孙炜 戴瑜兴 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第12期2285-2287,共3页
构造了一种递归模糊神经网络(RFNN),该RFNN利用递归神经网络实现模糊推理,并通过在网络的第一层添加了反馈连接,使网络具有了动态信息处理能力.基于所设计的RFNN,提出了一种自适应控制方案,在该控制方案中,采用了两个RFNN分别用于对被... 构造了一种递归模糊神经网络(RFNN),该RFNN利用递归神经网络实现模糊推理,并通过在网络的第一层添加了反馈连接,使网络具有了动态信息处理能力.基于所设计的RFNN,提出了一种自适应控制方案,在该控制方案中,采用了两个RFNN分别用于对被控对象进行辨识和控制.将所提出的自适应控制方案应用于交流伺服系统,并给出了仿真实验结果,验证了所提方法的有效性. 展开更多
关键词 递归模糊神经网络 自适应控制 交流伺服
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基于动态递归模糊神经网络的自适应电液位置跟踪系统 被引量：15
5
作者 张友旺 桂卫华 赵泉明 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第4期551-556,共6页
提出了动态递归模糊神经网络(DRFNN)以在线估计电液位置跟踪系统中包括非线性、参数不确定性、负载干扰等在内的未知动态非线性函数,基于lyapunov稳定性理论推导出DRFNN可调参数和估计误差的界的自适应律,并构造出稳定的自适应控制器.... 提出了动态递归模糊神经网络(DRFNN)以在线估计电液位置跟踪系统中包括非线性、参数不确定性、负载干扰等在内的未知动态非线性函数,基于lyapunov稳定性理论推导出DRFNN可调参数和估计误差的界的自适应律,并构造出稳定的自适应控制器.实验结果表明:基于DRFNN的自适应控制器可使电液位置跟踪系统具有较强的鲁棒性和满意的跟踪性能. 展开更多
关键词 动态递归模糊神经网络 电液位置跟踪系统 变结构控制 鲁棒性
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直接自适应动态递归模糊神经网络控制及其应用 被引量：3
6
作者 张友旺 《信息与控制》 CSCD 北大核心 2008年第3期269-274,共6页
针对某些仿射非线性系统中各状态变量间呈微分关系的特点,本文提出仅取某些可测状态变量作为动态递归模糊神经网络(dynamic recurrent fuzzy neural network,DRFNN)的输入,而由DRFNN的反馈矩阵描述系统内部动态关系的直接自适应DRFNN控... 针对某些仿射非线性系统中各状态变量间呈微分关系的特点,本文提出仅取某些可测状态变量作为动态递归模糊神经网络(dynamic recurrent fuzzy neural network,DRFNN)的输入,而由DRFNN的反馈矩阵描述系统内部动态关系的直接自适应DRFNN控制算法,克服了将系统所有变量作为输入的传统模糊神经网络(traditioanl fuzzy neural network,TFNN)因某些不可测状态变量所导致的不可实现问题.在电液伺服系统中的应用结果表明:直接自适应DRFNN控制算法相对于TFNN控制算法对系统稳态特性的改善具有较大的优越性. 展开更多
关键词 仿射非线性系统 自适应动态递归模糊神经网络 电液伺服系统
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基于动态递归模糊神经网络的共振频率自适应反推控制 被引量：3
7
作者 张平均 蒋新华 《信息与控制》 CSCD 北大核心 2011年第1期21-25,共5页
针对共振破碎机频率控制系统的非线性和参数不确定性问题,提出基于动态递归模糊神经网络的自适应反推控制策略.建立了破碎机频率控制系统的数学模型,在忽略个确定性项的前提下,设计了基于自适应反推方法控制律.其次将电液比例系统中影... 针对共振破碎机频率控制系统的非线性和参数不确定性问题,提出基于动态递归模糊神经网络的自适应反推控制策略.建立了破碎机频率控制系统的数学模型,在忽略个确定性项的前提下,设计了基于自适应反推方法控制律.其次将电液比例系统中影响频率控制性能的不确定性因素定义为待估计项,采用动态递归模糊冲经网络对其进行估计,给出了基于动态递归模糊神经网络的参数自适应律,并通过Lyapunov方法证明了输出跟踪的收敛性.仿真实验和车载测试结果表明,对于参数的不确定性和负载扰动,该方法具有较好的频率控制性能. 展开更多
关键词 自适应反推控制 动态递归模糊神经网络 共振破碎机 破碎频率控制
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基于进化动态递归模糊神经网络的上肢康复机器人自适应阻抗控制 被引量：1
8
作者 徐国政 宋爱国 李会军 《高技术通讯》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第10期1072-1079,共8页
针对机器人辅助患肢进行康复训练时患肢病情的变化对系统运动平滑性和稳定性造成的影响,在传统阻抗控制方法的基础上,提出了一种基于进化动态递归模糊神经网络(EDRFNN)的新的自适应阻抗控制方法。该方法根据在线辨识得到的患肢机械阻抗... 针对机器人辅助患肢进行康复训练时患肢病情的变化对系统运动平滑性和稳定性造成的影响,在传统阻抗控制方法的基础上,提出了一种基于进化动态递归模糊神经网络(EDRFNN)的新的自适应阻抗控制方法。该方法根据在线辨识得到的患肢机械阻抗参数,运用EDRFNN对目标阻抗控制参数进行动态调整。在调整过程中,首先采用混合进化算法离线优化目标阻抗控制参数,然后再利用基于Lyapunov函数稳定收敛性理论设计的动态BP算法对目标阻抗控制参数在线作进一步的调整。分析和仿真结果表明,这种新的方法较其它阻抗控制方法更能有效地适应患肢病情的变化,且具有较好的平滑性和稳定性。 展开更多
关键词 康复机器人 动态递归 模糊神经网络 进化算法 在线辨识 自适应阻抗控制
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间接自适应动态递归模糊神经网络控制器设计 被引量：3
9
作者 张友旺 王荣铸 《中南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第2期253-257,共5页
针对仿射非线性系统,提出了一种新型的基于动态递归模糊神经网络(DRFNN)的间接自适应控制器。该控制器采用DRFNN对系统的动态非线性映射进行在线估计,并依据李亚普诺夫稳定性理论推导出DRFNN参数在线调整的自适应算法,同时运用投影算法... 针对仿射非线性系统,提出了一种新型的基于动态递归模糊神经网络(DRFNN)的间接自适应控制器。该控制器采用DRFNN对系统的动态非线性映射进行在线估计,并依据李亚普诺夫稳定性理论推导出DRFNN参数在线调整的自适应算法,同时运用投影算法确保参数向量处于约束集合内。应用自适应DRFNN对动态非线性映射进行在线估计时,仅采用被控系统的1个状态变量作为其输入,避免了因增加输入个数而导致网络结构膨胀的问题,从而加快了收敛速度。仿真结果表明:由自适应DRFNN构成的控制器可使系统具有满意的跟踪性能。 展开更多
关键词 动态递归 模糊神经网络 动态非线性系统 自适应控制 投影算法 控制器 设计
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基于递归模糊神经网络的移动机器人滑模控制 被引量：7
10
作者 李艳东 王宗义 +1 位作者 朱玲 刘涛 《吉林大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第6期1731-1737,共7页
针对非完整移动机器人轨迹跟踪控制问题,提出了一种Backstepping运动学控制器与自适应动态递归模糊神经滑模控制器相结合的控制结构。采用遗传算法对运动学控制器的参数进行了优化选取,有效地抑制了因初始位姿过大而引起的初始速度及输... 针对非完整移动机器人轨迹跟踪控制问题,提出了一种Backstepping运动学控制器与自适应动态递归模糊神经滑模控制器相结合的控制结构。采用遗传算法对运动学控制器的参数进行了优化选取,有效地抑制了因初始位姿过大而引起的初始速度及输出力矩过大的问题;采用动态递归模糊神经网络(Adaptive dynamic recurrent fuzzy neural network,AD-RFNN)对动态非线性不确定部分进行在线估计,使不确定性估计误差大大减小;通过与自适应鲁棒控制器结合应用,不但解决了移动机器人的参数与非参数不确定性问题,同时也消除了在滑模控制中的输入抖振现象;基于Lyapunov方法的设计过程,保证了控制系统的稳定与收敛;仿真结果表明了该方法的有效性。 展开更多
关键词 自动控制技术 非完整移动机器人 轨迹跟踪 自适应动态递归模糊神经网络 滑模控 制 遗传算法
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基于递归模糊神经网络的感应电机无速度传感器矢量控制 被引量：53
11
作者 王耀南 王辉 +1 位作者 邱四海 黄守道 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2004年第5期84-89,共6页
该文提出了一种控制性能较好的递归模糊神经网络(RFNN)无速度传感器感应电机矢量控制方法,该方法使用模型参考自适应方法辨识转子磁场位置和转速,采用递归模糊神经网络控制器作为转矩控制器来近似系统最优控制器输出。仿真实验表明,当... 该文提出了一种控制性能较好的递归模糊神经网络(RFNN)无速度传感器感应电机矢量控制方法,该方法使用模型参考自适应方法辨识转子磁场位置和转速,采用递归模糊神经网络控制器作为转矩控制器来近似系统最优控制器输出。仿真实验表明,当系统参数动态变化或受到外部不确定性因素的影响时,利用神经网络来在线动态的调整网络的隶属函数参数以及神经网络递归权值,使系统仍将具有很好的动静态性能。 展开更多
关键词 感应电机 无速度传感器 矢量控制 递归模糊神经网络 隶属函数 最优控制器
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基于自适应模糊神经网络的机器人路径规划方法 被引量：37
12
作者 钱夔 宋爱国 +1 位作者 章华涛 熊鹏文 《东南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第4期637-642,共6页
为了解决传统反应式导航中的复杂陷阱问题,优化导航控制,减少计算复杂度,提出了基于自适应模糊神经网络的机器人导航控制及改进型虚目标路径规划方法.首先根据移动机器人运动学模型,融合神经网络的自主学习功能与模糊控制的模糊推理能力... 为了解决传统反应式导航中的复杂陷阱问题,优化导航控制,减少计算复杂度,提出了基于自适应模糊神经网络的机器人导航控制及改进型虚目标路径规划方法.首先根据移动机器人运动学模型,融合神经网络的自主学习功能与模糊控制的模糊推理能力,提出了基于自适应模糊神经网络的机器人导航控制器,将生成的Takagi-Sugeno型模糊推理系统作为机器人局部反应控制的参考模型.该自适应模糊神经网络控制器实时输出扰动角度,在线调整移动机器人的预瞄准方向,使移动机器人能够无碰撞趋向目标.然后,提出了一种改进型虚目标方法,优先选择机器人可能逃脱陷阱状态的路径,简化了设计难度,改变了虚目标切换方式,避免了大量复杂计算.实验结果表明,提出的方法可以帮助机器人在全局信息未知的复杂环境中导航,在趋近目标点的过程中能有效避障,无冗余路径产生,且轨迹平滑. 展开更多
关键词 自适应模糊神经网络 导航 陷阱问题 虚目标 路径规划
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基于径向基神经网络和自适应神经模糊系统的电力短期负荷预测方法 被引量：71
13
作者 雷绍兰 孙才新 +2 位作者 周湶 张晓星 程其云 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第22期78-82,共5页
针对实时电价对短期负荷的影响,建立了径向基(RBF)神经网络和自适应神经网络模糊系统(ANFIS)相结合的短期负荷预测模型。该模型利用RBF神经网络的非线性逼近能力对不考虑电价因素的预测日负荷进行了预测,并根据近期实时电价的变化,应用A... 针对实时电价对短期负荷的影响,建立了径向基(RBF)神经网络和自适应神经网络模糊系统(ANFIS)相结合的短期负荷预测模型。该模型利用RBF神经网络的非线性逼近能力对不考虑电价因素的预测日负荷进行了预测,并根据近期实时电价的变化,应用ANFIS系统对RBF神经网络的负荷预测结果进行修正,以使固定电价时代的预测方法在电价敏感环境下也能达到较好的预测精度,克服了神经网络在电力市场下进行负荷预测时存在的不足。某电网实际预测结果表明,该方法具有较好的预测效果。 展开更多
关键词 电力系统 短期负荷预测 实时电价 径向基神经网络 自适应神经模糊系统
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基于模糊神经网络水下机器人直接自适应控制 被引量：37
14
作者 俞建成 张艾群 +1 位作者 王晓辉 苏立娟 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第8期840-846,共7页
提出了基于广义动态模糊神经网络的水下机器人直接自适戍控制方法,该控制方法既不需要预先知道模糊神经结构,也不需要预先的训练阶段,完全通过在线自适应学习算法构建水下机器人的逆动力学模型.首先,本文提出了基于这种网络结构的水下... 提出了基于广义动态模糊神经网络的水下机器人直接自适戍控制方法,该控制方法既不需要预先知道模糊神经结构,也不需要预先的训练阶段,完全通过在线自适应学习算法构建水下机器人的逆动力学模型.首先,本文提出了基于这种网络结构的水下机器人直接自适应控制器,然后,利用Lyapunov稳定理论,证明了基于该控制器的水下机器人控制系统闭环稳定性,最后,采用某水下机器人模型仿真验证了该控制方法的有效性。 展开更多
关键词 水下机器人 模糊神经网络 自适应控制
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基于模糊自适应变权重算法的函数链神经网络预测方法 被引量：8
15
作者 罗周全 左红艳 +1 位作者 王爽英 王益伟 《中南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第9期2812-2818,共7页
为提高复杂工业系统非线性时间序列预测精度,将工业系统非线性时间序列不同的单个预测模型预测值作为函数链神经网络的原始输入值,并将原始输入值按正交的三角函数扩展得到的数值作为函数链神经网络扩展输入值,在分析函数链神经网络拟... 为提高复杂工业系统非线性时间序列预测精度,将工业系统非线性时间序列不同的单个预测模型预测值作为函数链神经网络的原始输入值,并将原始输入值按正交的三角函数扩展得到的数值作为函数链神经网络扩展输入值,在分析函数链神经网络拟合充要条件的基础上,结合模糊自适应变权重算法计算函数链神经网络权重,建立基于模糊自适应变权重算法的函数链神经网络预测模型。研究结果表明:基于模糊自适应变权重算法的函数链神经网络预测方法的预测精度较高,并且平均误差和预测平方根误差均较小,具有较强的泛化能力;该模糊自适应变权重函数链神经网络预测模型可用于复杂非线性工业系统决策。 展开更多
关键词 函数链神经网络 模糊自适应变权重算法 预测 模糊 神经网络
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汽车半主动空气悬架自适应模糊神经网络控制 被引量：12
16
作者 姜立标 王薇 +2 位作者 谢东 崔胜民 王登峰 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第12期1747-1750,共4页
考虑空气悬架弹簧刚度可调的特性,建立了车辆5自由度的半主动悬架非线性动力学模型.提出了一种基于自适应模糊神经网络系统结构的模型,参考自适应控制方法来研究汽车半主动空气悬架的非线性控制问题,并考虑半车模型前后悬架的输入时滞,... 考虑空气悬架弹簧刚度可调的特性,建立了车辆5自由度的半主动悬架非线性动力学模型.提出了一种基于自适应模糊神经网络系统结构的模型,参考自适应控制方法来研究汽车半主动空气悬架的非线性控制问题,并考虑半车模型前后悬架的输入时滞,对其进行了仿真分析.研究结果表明:该控制方法能够使人体垂直加速度、车身垂直加速度和俯仰角加速度都得到很大的衰减,可在一定程度上减少路面对车身的振动冲击,提高汽车的行驶平顺性. 展开更多
关键词 空气悬架 模糊控制 神经网络 自适应控制
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自适应模糊神经网络在膨胀土胀缩等级分类中的应用 被引量：18
17
作者 吕海波 赵艳林 +1 位作者 孔令伟 刘玉梅 《岩土力学》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第6期908-912,共5页
针对膨胀土胀缩等级分类这一多因素评判问题,在分析自适应模糊神经网络原理及结构的基础上,利用减法聚类获得模糊推理规则数目,确定网络结构,建立了适用于膨胀土分类的自适应模糊神经网络,并将其应用于两个实际工程的膨胀土分类中,取得... 针对膨胀土胀缩等级分类这一多因素评判问题,在分析自适应模糊神经网络原理及结构的基础上,利用减法聚类获得模糊推理规则数目,确定网络结构,建立了适用于膨胀土分类的自适应模糊神经网络,并将其应用于两个实际工程的膨胀土分类中,取得了良好的效果。研究结果表明,自适应模糊神经网络能实现BP网络和模糊综合评判的分类功能,而且比BP网络具有更透明的网络结构、比模糊综合评判更具学习功能,在膨胀土胀缩等级的分类中显示出较强的适用性。 展开更多
关键词 膨胀土 胀缩等级 自适应模糊神经网络
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基于神经网络的半主动悬架自适应模糊控制 被引量：13
18
作者 管继富 侯朝桢 +1 位作者 顾亮 陈兵 《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2003年第6期586-590,共5页
提出了基于神经网络的自适应模糊控制策略。模糊控制主要用来对付系统的非线性 ;神经网络根据振动响应的方差递推结果来辨识车体的振动情况实时调节模糊控制器的量化因子 ,使模糊控制器对路面的变化具有自适应的能力。在半主动悬挂 1/ ... 提出了基于神经网络的自适应模糊控制策略。模糊控制主要用来对付系统的非线性 ;神经网络根据振动响应的方差递推结果来辨识车体的振动情况实时调节模糊控制器的量化因子 ,使模糊控制器对路面的变化具有自适应的能力。在半主动悬挂 1/ 4车非线性模型的基础上进行了仿真研究。 展开更多
关键词 半主动悬架 自适应控制 神经网络 模糊控制 模糊控制器 车辆
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用模糊RBF神经网络简化模型设计多变量自适应模糊控制器 被引量：14
19
作者 鲍鸿 黄心汉 +1 位作者 李锡雄 毛宗源 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2000年第2期169-174,共6页
针对多变量系统实时性要求 ,提出模糊径向基 (RBF)神经网络结构的简化模型及相应算法 ,并对由此简化模型设计的多变量模糊控制器模糊规则的在线自学习算法进行分析 ,提出一种系统动态增益的处理方法和基于过程最优的改进方案 .仿真实验... 针对多变量系统实时性要求 ,提出模糊径向基 (RBF)神经网络结构的简化模型及相应算法 ,并对由此简化模型设计的多变量模糊控制器模糊规则的在线自学习算法进行分析 ,提出一种系统动态增益的处理方法和基于过程最优的改进方案 .仿真实验结果表明该控制器可实现实时自适应控制 ,改进算法是有效的 . 展开更多
关键词 RBF神经网络 过程控制 模糊控制器 自适应控制
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粗糙集信息熵与自适应神经网络模糊系统相结合的电力短期负荷预测模型及方法 被引量：19
20
作者 程其云 孙才新 +2 位作者 周湶 雷绍兰 张晓星 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2004年第17期72-75,共4页
电力系统短期负荷预测不仅要考虑负荷本身的历史时间序列,而且与气象因素密切相关,自适应神经网络模糊系统(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System,ANFIS)模型是一种有效的预测方法,而系统输入变量的合理性选择是影响预测效果的关键所... 电力系统短期负荷预测不仅要考虑负荷本身的历史时间序列,而且与气象因素密切相关,自适应神经网络模糊系统(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System,ANFIS)模型是一种有效的预测方法,而系统输入变量的合理性选择是影响预测效果的关键所在。作者通过粗糙集理论中的信息熵概念对解决这一问题进行了尝试,选取与待预测量相关性大的参数作为输入。所构造ANFIS系统是基于数据进行建模并进行参数辨识的,这样有效地避免了模糊推理系统(Fuzzy Inference System,FIS)中人为主观因素对预测的负面影响,客观地反映了相关变量与负荷值之间的复杂关系。用该方法与常用BP神经网络及常用FIS分别对重庆市某区进行了一周的日负荷预测,通过对实例的对比分析表明了该方法具有较好的收敛性和预测精度。 展开更多
关键词 电力系统 短期负荷预测 粗糙集 信息熵 自适应神经网络模糊系统
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