关系数据库的SQL模糊扩展及模糊数据存储

介绍了基于关系模型模糊扩展3个研究方向的工作成果,给出了基于关系模型模糊数据库的模糊数据划分方法和模糊关系数据库的SQL模糊扩展,依据模糊集合理论中隶属函数和隶属度的概念,运用模糊数据的划分方法得到了模糊数据的数据类型,实现了模糊数据在关系数据库中的存储.     

基于模糊熵的聚类有效性分析

模糊熵描述了一个模糊集的模糊性程度.本文将模糊熵应用于聚类有效性的分析.指出用于聚类有效性判决的划分系数是一个基于模糊熵的聚类有效性判决准则.最后通过几组数据对不同模糊熵公式的判决功能进行了比较实验.     

利用模糊关系数据库方法管理模糊决策表知识

在关系数据库环境下表示决策表为利用已成熟的数据库技术和功能去操作决策表提供了一种机制。决策表的查询可以通过传统的数据库查询来实现。本文讨论了如何利用相关的方法去表示、存储和管理模糊决策表知识，进而可以利用扩展的SQL功能进行模糊决策。     

寿命特征模糊假设的贝叶斯检验

研究了寿命试验数据的模糊统计假设的贝叶斯停止判决法则，其中损失函数为试验费用和误判损失之和．在试验过程中，贝叶斯停止法则由最优截断时间确定，贝叶斯判决法则由判决风险决定．     

基于数据库的模糊本体存储方法研究

为解决语义网中模糊信息的表示问题,提出了一种基于关系数据库的模糊本体存储方法,定义了推理机制,实现成员关系的推理和关系度的计算.实验采用PostgreSQL数据库存储本体及SPARQL语言进行检索,结果证明了该方法的可行性.     

模糊优化方法在结构模糊可靠性分析中的应用

在结构可靠性分析中应用模糊集合理论，给出一般情况下结构失效的模糊定义，并导出计算可靠性指标的模糊优化问题，利用截集的概念转换成普通非线性参数规划问题，得到可靠性指标系列的模糊解．文中还根据模糊判决原理给出特征模糊可靠性指标的定义及计算方法，并给出了计算例题．     

一种模糊传感器数据融合的方法

基于模糊传感器数据相关的特性，给出了一种模糊传感器数据融合的方法．该方法从传感器的重要度，各个传感器对模糊命题支持度的一致度，以及传感器重要度对数据融合结果的复合作用3个方面分析了它们对模糊传感器数据集成的影响．定义了一个一致性系数综合反映了这3个因素．基于该一致性系数实现了模糊传感器的数据融合，并将该方法用于工件识别中．     

基于小波模糊神经网络的陀螺仪故障诊断技术

为了提高陀螺仪故障检测灵敏度，分析了陀螺漂移特性，指出随机漂移是影响陀螺仪精度的主要漂移误差，也是影响性能可靠性的主要因素．针对此，提出了一种小波模糊神经网络故障诊断模型．此模型运用串联方式将小波分析、模糊逻辑和神经网络融合在一起，充分发挥它们各自的优点，并对陀螺仪实测数据仿真．仿真结果表明，采用小波分析提取陀螺的常值漂移，简单有效；运用神经网络对陀螺的误差和故障建模，使故障诊断具有自适应、自学习的能力，并互增强了故障诊断的容错能力；将模糊逻辑用于判决中，使判决结果更加可靠．     

模糊OWL 2本体到模糊关系数据库映射形式化方法

针对语义Web上的模糊OWL 2本体,提出了基于关系数据库的模糊本体存储方法.通过深入分析模糊OWL 2本体的结构及语义特点,提出了基于模糊关系数据库的模糊本体存储结构,在此基础上,给出了模糊OWL 2本体到模糊关系数据库映射的形式化方法.理论和实例结果表明所提出的形式化映射方法是合理和可行的.     

基于神经网络和模糊逻辑的智能火灾探测

探讨了一种基于模糊逻辑和前馈神经网络的火灾探测和自动报警的方法。该方法以半导体感温，离子感烟和湿度模拟传感量为基本特征，并附加其相应的趋势特征对神经网络进行训练。神经网络所对应的明火概率和阴燃火概率输出，经过模糊判决器后检测火灾现象是否发生，实验表明利用传感量的趋势特征和模糊逻辑判决的自动探测系统，能够及时准确地检测出火灾，为火灾报警提供了一种新的有效的方法。     

一种基于梯形模糊数互补判断矩阵确定权重的方法

模糊互补判断矩阵是决策者通过指标的两两比较给出的一种模糊偏好形式。根据带有梯形模糊数的互补判断矩阵确定各指标的权重，通过算例说明了该方法的有效性和实用性。     

模糊互补判断矩阵一致性改进的新途径

针对模糊互补判断矩阵的一致性修正问题,提出了一种改善模糊互补判断矩阵一致性的新算法,在从理论上分析该算法可行性的同时,利用模拟仿真的方法给出了两种不同方法间的比较分析,并给出了具体的算例说明.     

关于模糊综合评判取大取小算法的研究

取小取小算法是模糊综合评判中的一种常用的方法。它具有一定的合理性,但是也存在着不合理的因素。当该算法失效时,可以使用其它一些算法来代替。本文通过对模糊综合评判的介绍,引入取大取小算法,并说明其合理性以及失效的情况,最后提出了改进的方法。     

基于模糊语言评估的多属性决策方法

研究了属性权重确知，属性值以模糊语言形式给出的多属性决策问题，定义了一种模糊语言评估标度并给出其相应的区间数表达方式，利用区间数运算法则对各方案的属性值进行集结。基于区间数之间两两比较的可能度公式，构造可能变矩阵，并利用已有的排序公式求出其相应的排序向量。进而对决策方案进行排序和择优，最后进行了实例分析，数值结果表明：该方法可行且有效。     

模糊综合评判方法的应用-以研究生中期筛选为例

应用模糊综合评判方法提出了研究生中期筛选的模糊评价模型和评价方法并对研究生中期筛选的模糊综合评价系统提出建议.研究生中期筛选综合评价的指标权重的确定运用专家调查法及AHP法.定性指标采用模糊评判的模型,然后根据最大隶属度确定筛选等级,最后再对定性和定量指标加权算出综合素质评价得分.根据评价的得分从高到低进行排列,可以得出此次筛选的结果.     

模糊理论在大学英语阅读教学中的应用研究

模糊理论的诞生不仅引发了自然科学的革命,也激发了语言学和外语教学的变革。模糊理论提出的模糊逻辑﹑模糊推理﹑模糊化思维对大学生的阅读理解能力培养有深刻的启示。利用模糊理论可培养学生的模糊判断能力﹑语义的模糊猜测能力﹑模糊容忍度﹑模糊心理素质﹑模糊化思维﹑模糊语感,从而大幅度提高大学生的英语阅读理解能力,促进大学英语阅读教学的全面改革。     

模糊数学在大学生综合素质评价中的应用

应用模糊数学的综合评判方法研究大学生综合素质的评价。建立了大学生综合素质评价指标体系,提出了大学生综合素质模糊评价模型和评价方法,介绍了运用专家调查法确定各因素权重的方法,并作了实例分析.     

关于AHP中群体决策一致性的模糊判断

为了研究ＡＨＰ中的逆判问题,利用模糊地ＡＨＰ中群体决策的一致性给出了判断方法,对其不一致性进行分类,并通过算例验证了该方法的可行性。它不仅把模糊思想与ＡＨＰ成功地结合起来,而且对ＡＨＰ中的逆判问题提出一种新思想。     

模糊积分分类器中的自适应模糊测度

与其他分类器相比较,模糊积分分类器具有可以表示特征属性间交互作用的特性.确定合适的模糊测度是其关键因素之一.模糊测度的确定方法主要有2种:专家给定和从历史数据学习获得.由于模糊测度自身的复杂性,模糊测度主要是从数据中学习得到.为了能够更好地利用特征属性在样例空间体现出的局部特征,提出了一种用人工神经网络实现自适应模糊测度的方法.使得模糊测度可以随着输入样例的不同而变化,及时反映出在对样例进行分类过程中各特征属性的重要性和属性间的交互作用的不同,从而提高分类性能.实验证明该方法有效,可行.     

基于模糊概念相似性与模糊熵度量的模糊分类算法

在AFS(axiomatic fuzzy set)理论框架下,提出了一种基于模糊概念相似性与模糊熵度量的分类算法.模糊分类规则的前件通过概念聚合得到,一种基于模糊概念相似性与模糊熵度量的概念选择函数指导聚合过程;然后,利用剪枝算法对得到的模糊规则集进行剪枝,得到最终的分类规则集.用8组来自UCI数据库的数据集作为实验数据对算法进行验证,并与7种经典分类方法进行比较.实验结果表明该算法能得到较高的分类精度,分类结果明显优于参照的分类方法.