模糊因子综合评价的研究与应用

综合评价理论指对被评价对象所进行的客观、公正、合理的全面评价,对多属性体系结构描述的复杂对象或系统收集有关信息,客观的评价分析系统整体运行情况好与差的过程。现有的综合评价系统获得的数据存在着模糊性、系统模型的建立和各个评价因素不定量性等许多不足,通过建立一级模糊多目标评价的数学模型,用演绎的方法得出多级模糊多目标评价的数学模型,并用因子分析法对相关的因子进行分析,实现了各个评价因素的定量性。     

基于模糊神经网络的路桥工程建设项目应急能力评价

路桥工程建设项目发展迅速,然而其具有施工现场多、工序繁多、施工技术复杂等特点,容易造成大面积伤亡,因此对路桥工程建设项目进行应急能力评价尤为重要。为了对尚缺体系性的路桥工程建设项目应急能力领域进行评价,建立了路桥工程建设项目应急能力评价指标体系,提出了一种基于模糊神经网络的应急能力评价方法,建立了应急能力评价模型,克服了模糊综合评价法计算复杂、权重确定主观性强且效率低等缺点。并对某区域内5家路桥工程建设公司进行调研,按照模型方法进行评价,其评价结果与模糊综合评价法评价结果对比,实际结果显示,该模型方法具有精度高、操作简单等优点。     

模糊综合评判的系统聚类算法研究

对于数量较大、维度较多、较为复杂的聚类对象,系统聚类较为复杂; 而模糊综合评判聚类方法聚类结果不够准确,其个数难以控制。为此,提出基于模糊综合评判的系统聚类算法,该方法对较为复杂的、由多种因素制约的事物或对象进行模糊综合评判处理,提取对象的整体特征,运用系统聚类对其进行聚类分析。最后通过对5 个班级的多次考试成绩进行了聚类分析,验证了该算法的有效性。实验结果表明,该方法具有准确性、整体性、可操作性以及简略性等。     

模糊神经网络在近海机动卸载平台风险分析中的应用

对近海机动卸载平台系统进行风险分析，将模糊综合评判方法与神经网络技术相结合，把神经网络引入模糊综合评判方法中，从而获得评价参数的权重，使得模糊综合评判更加趋于完善。     

道路交通安全的模糊综合评价研究

道路交通安全评价是一项复杂的系统工程,一直以来都是道路交通安全系统研究的热点.根据道路交通安全概念、评价过程以及评价结果的模糊性,通过模糊综合评价模型的方法,对道路交通安全状况进行定量分析和综合评价.在其基础上,通过一个实际算例说明了模糊综合评价的整个思路和具体步骤,并证明了该方法的有效性,增强了道路交通安全评价的科学性和可靠性.该方法简单直观,既可以实现对多个客体之间的横向比较,也可以实现对单一客体的纵向比较.     

基于GA和模糊综合评价法的课堂教学效果评价

课堂教学评价是高校教师教学效果评价的一个重要环节,但因为其涉及多个非量化因素,评价较为复杂。本文采用适合模糊系统的模糊综合评价法对其进行评价,并采用遗传算法确定其权重。最后采用本文所提出的方法进行了实证研究。     

模糊神经网络在信息系统安全评价中的应用

随着科技的发展信息系统也越来越复杂化,传统的方法已不能满足信息系统安全评价准确度的要求。为了能进一步提升信息系统安全评价的准确性,通过将模糊评价方法与BP神经网络方法相结合,提出了模糊神经网络综合评价方法。充分利用了模糊评价方法强的模糊性识别能力和BP神经网络的非线性处理能力,从而更为有效地对系统进行安全评价。实验结果验证了算法的有效性,并通过与模糊评价方法和BP神经网络方法进行对比验证了算法的优越性。     

大学课堂教学效果评价

课堂教学评价是教师教学效果评价的一个重要环节,但因为其涉及多个非量化因素,评价较为复杂。本文采用适合模糊系统的模糊综合评价法对其进行评价,并采用遗传算法确定其权重。最后采用本文所提出的方法进行了实证研究。     

模糊神经网络的MRAC在环境试验箱控制中应用

针对环境试验箱具有非线性、时变性、强耦合性使得经典控制理论难以对其进行有效控制的问题,提出了以模糊神经网络构成间接模型参考自适应控制方案,以满足系统稳定性、实时性的设计要求.阐述了如何运用模糊神经网络构造间接模型参考自适应控制系统及如何对模糊神经网络构造的辩识器和控制器进行学习和训练.仿真结果表明,该智能控制系统具有很强的鲁棒性和控制复杂被控对象的优越性.     

价值工程在煤矿生产系统评价与优化中应用

针对应用价值工程评价对象较为复杂时,功能评价的准确度较差,影响决策的正确性等问题.引入模糊综合评价法,方案综合评价中的加权评分法充分考虑个专家和功能权重进行计算,并根据各方面的满足程度进行评价,提高了价值工程在煤矿生产系统评价与优化中的实用性,通过实例应用,分析计算结果表明与实际情况吻合良好.     

基于神经网络的模糊综合评价

在模糊系统理论与神经网络理论基础上，建立了一种基于神经网络的模糊综合评价模型，其合成运算采用加权平均算子，其隶属函数调整采用误差反传算法，并证明了这种算子的模糊综合评价神经网络能收敛到唯一的极小点，不咄了以三角模糊函数为尿属函数的模糊综合评价神经网络的隶属函数调整算法。     

基于AHP的航空联盟合作伙伴选择模糊综合评判

航空联盟合作伙伴的选择评价是航空公司战略联盟中一项非常重要和复杂的决策问题。针对航空联盟合作伙伴选择问题,将AHP和三角模糊综合评判两种系统评价方法组合起来,建立了三角模糊数与AHP综合的评价模型,结论证明该方法兼具两种方法的优点,而且简便易行,为定性与定量结合评价问题的研究提供了一种新的方法。     

教育评价中的单级模糊综合评判及功能实现

应用模糊数学处理复杂的教育信息不仅可行，而且必要。为此利用教育评价的理论和模糊综合评判的原理，结合实例，探讨了单级模糊综合评判的方法在教育评价中的应用，介绍了教育信息处理的技术与方法，设计了相应的数据结构和算法，给出了教育评价系统的软件实现技术，并对结果进行了分析。     

基于模糊神经网络的煤矿安全评价综合评判

针对煤矿安全综合评价方法中因人为因素、模糊因素及动态因素而导致评价结果不够准确的情况,依据煤矿安全评价指标体系结构,构建了基于模糊神经网络的多级模糊评判模型,提出了神经网络分级BP学习算法,解决了多级模糊评判中权值学习困难的问题,使训练速度和评判的准确性大幅提高.以鸡西矿业集团煤矿为研究对象,建立了基于模糊神经网络的安全评价模型.结果表明:该方法能有效地对煤矿进行安全评价,综合评判客观、准确.     

一种基于模糊神经网络的自适应PID智能控制器

设计了一种新的基于模糊神经网络的自适应PID智能控制器,该系统利用模糊神经网络对被控对象进行模糊辨识,同时,采用BP学习算法的神经网络自适应地调整PID控制器的参数,将模糊技术、神经网络与PID控制综合起来,从而实现PID控制的自适应和智能化。仿真实验表明,该控制器具有较高的控制品质。     

城市道路交通拥堵的模糊神经网络评析

以城市道路网络的拥堵状况为研究对象,运用模糊层次分析以及神经网络理论构建城市道路交通拥堵的模糊神经网络评价模型.以层次分析为准则,从微观层、中观层、宏观层等方面建立道路交通拥堵三层评价指标体系;利用模糊一致性判别矩阵界定道路交通拥堵评价因子综合权重,基于BP神经网络构建了道路交通拥堵的模糊神经网络评价模型,并对道路交通拥堵评价区间进行阈值确定,将道路交通拥堵评价集界定为严重拥堵、中度拥堵、轻度拥堵、较为畅通、畅通等5个等级.以2016年上海市20个交通小区的道路交通拥堵数据为样本进行实例分析,结果表明该方法的可行性以及有效性.      

高速公路交通安全评价的层次分析法

道路交通安全系统的内部结构极为复杂,影响因素众多,各因素权重信息不能完全被确定.提出了对于属性值以模糊区间数这种不确定形式给出,着重以“人”、“车”、“路”中的“路”对交通安全的影响进行模糊区间综合评价,建立了评价指标体系,用层次分析法确定了判断矩阵,并利用模糊区间综合评判模型得到了一种交通安全性评价方法.     

模糊综合评判结果定量化研究

模糊综合评价广泛应用于复杂过程工业系统的安全评判工作,但其对评判结果的处理一般采用定性分析方法,某些情况下分析结果还存在一定程度的不一致性。本文针对这一问题,提出了一种定量分析方法,采用定量分析指标Cx描述模糊综合评判的结果,当模糊综合评价中任意影响因素等级提高时,指标Cx都会相应增加,具有较高的灵敏度和一致性。本文通过实例证明,指标Cx的灵敏度和一致性与模糊综合评价过程中的隶属函数和因素等级数相关,可以用于进行隶属函数的选择和评价。     

科技成果综合评价方法研究

利用模糊数学方法，对科研成果进行模糊综合评判，确定出某项科研成果属于某一等级的隶属度；然后根据灰色系统理论的关联分析法，用模糊对象的模糊综合评判对清晰综合评判的关联度来确定科研成果的等级，将关联分析法应用于科研成果综合评价，克服了最大隶属度原则所固有的不足，从而保证了科研成果评价的科学合理性。     

爆破专家CAD系统的开发研究

对爆破对象的确定与不确定性因素进行了分析,提出了不确定性因素的描述方法,构造了智能爆破设计系统中的模糊神经网络模型．并就系统与CAD的集成进行了分析．