关于模糊集值随机积分的一种新定义及相关性质

利用集值随机积分定义和水平截集方法,给出了模糊集值随机积分的一种新定义,并研究了模糊集值随机积分的鞅性和可加性．     

基于随机模糊集的粗糙集模型

为处理人工智能、不精确性和不确定性等问题,综合随机集和模糊集两类集合的优点,提出一种新的粗糙集模型一基于随机模糊集的粗糙集模型．利用随机模糊集定义了一种近似算子,并给出了这种近似算子的一些重要性质．     

广义随机模糊集及其在多属性决策中的应用

研究了基于广义随机模糊集的多属性决策问题.首先根据隶属度函数的取值情况将经典模糊集的概念推广到广义随机模糊集,并介绍了相关运算法则及性质.然后讨论了几种广义随机模糊集的具体形式,说明了几种典型模糊集都可以用它来表达,并给出了基于取值分布的隶属度函数均值及离差公式.通过引入加权算术平均算子,利用集成方法将多属性的广义随机模糊集变为综合广义随机模糊集,从而进行决策.最后给出了具体的决策步骤并通过实例说明了该决策方法的有效性和合理性.     

Banach空间上的随机模糊集与模糊鞅

本文研究了可分Ｂａｎａｃｈ空间上的随机模糊集和模糊鞅，讨论了随机模糊集的期望性质和模糊鞅的收敛性。     

关于模糊集值随机积分的相关性质

本文利用模糊集值随机积分的定义,运用集值随随机积分的相关性质,研究了模糊集值随机积分的可加性,鞅性及最大值不等式性质．     

船舶结构总纵弯曲模糊随机可靠性分析

将模糊随机可靠性方法应用于船舶结构总纵弯曲分析，用概率统计方法处理外力、板厚、材料特性带来的随机因素；用模糊集方法处理破坏程度定义的主观不确定性；给出了船舶模糊随机可靠度的计算方法，结合算例进行了讨论．     

机械系统模糊可靠性随机模拟

基于单个失效模式机械零件模糊可靠性随机模拟,利用模糊集合交与并运算算子,对机械系统模糊可靠性进行随机模拟,这种方法考虑了失效模式的模糊性对系统模糊可靠性的影响,但在随机模拟过程中又可不考虑各失效模式间的相关性,具有操作简单的特点。     

基于模糊随机损伤力学的模糊自适应有限元分析

为延拓非确定损伤理论研究以揭示损伤力学本质,基于损伤、概率、模糊隶属度在[0,1]区间上协调一致性提出模糊随机损伤力学观念.构造解释了3类损伤变量模糊性态及对应模糊映射分布,即降半分布、"秋千"分布和组合"秋千"分布,实现了随机损伤变量模糊化自适应生成与构建.依据扩张原理及随机损伤变量满足β概率分布,对模糊集上随机损伤变量的CDF、PDF积分修正,结合当量正态理论,将3类模糊随机损伤泛函引入本构方程,完成模糊随机有限元可靠度与模糊随机损伤同步分析.用自主研制分析软件对龙滩碾压混凝土坝做三维模糊随机损伤场力学性态研究,由复杂随机场与模糊随机损伤分析的成功融合证明分析方法是适用的、可行的、必要的.     

F 模式识别的随机方法

文章根据表达两个模糊集之间相似水平的贴近度的定义，得到了线性和正态型隶属函数时，格贴近度的计算公式，并首次利用随机方法，讨论了用格贴近度对Ｆ模式进行识别。分析表明，文章所讨论的方法具有通用、方便、简捷的特点。     

伪随机序列相关运算的FPGA实现

设计了一种数字相关器，使用FPGA器件实现了伪随机序列相关运算，能够对伪随机序列的相关特性进行快速检测。     

噪声大数据的MapReduce高度随机模糊森林算法

为解决日趋增长的噪声大数据分类问题,提出了一种高度随机模糊森林算法.该算法在决策树学习中生成连续属性的模糊分区,并给出在MapReduce框架中所提算法的分布式实现,用于受属性噪声污染的大数据集中学习模糊决策树的集合,该分布式实现模型可以适应计算的有效分配策略,从而产生良好的可扩展性数据,这种分布式算法使得模糊随机森林能够处理大数据集的学习和分类.高度随机模糊森林算法能够实现噪声大数据的高精度分类,为以后的大数据分析打下良好的基础.实验结果表明,所提算法比现有算法准确率更高,在属性噪声情况下,该文分类准确率也高于随机森林算法,说明该文算法的可行性和有效性.     

随机模糊映射的广义非线性随机变分包含

引入并研究了一类带随机模糊映射的广义非线性随机变分包含，构造了一个新的随机迭代算法，在一定条件下，讨论了这类问题随机解的存在性以及由随机算法所产生的序列的收敛性.所得结果推广和发展了近期一些作者的主要工作.     

Modeling Multisource-heterogeneous Information Based on Random Set and Fuzzy Set Theory

This paper presents a new idea, named as modeling multisensor-heterogeneous information, to incorporate the fuzzy logic methodologies with mulitsensor-multitarget system under the framework of random set theory. Firstly, based on strong random set and weak random set, the unified form to describe both data （unambiguous information） and fuzzy evidence （uncertain information） is introduced. Secondly, according to signatures of fuzzy evidence, two Bayesian-markov nonlinear measurement models are proposed to fuse effectively data and fuzzy evidence. Thirdly, by use of ＂the models-based signature-matching scheme＂, the operation of the statistics of fuzzy evidence defined as random set can be translated into that of the membership functions of relative point state variables. These works are the basis to construct qualitative measurement models and to fuse data and fuzzy evidence.     

基于模糊数的模糊学习理论的关键定理

考虑到现实世界的模糊性,结合模糊集理论和模糊统计学的知识,首先给出了关于模糊数函数以及模糊随机变量函数的若干定理;提出了模糊学习问题的一般表示;最后给出并证明了基于模糊数的模糊学习理论的关键定理.     

模糊随机变量及其条件期望

研究由积分有界的模糊随机变量所形成的度量空间的完备性问题，证明了模糊随机变量的条件期望的存在性和唯一性，并讨论了条件期望的若干性质     

Stochastic Optimal Estimation with Fuzzy Random Variables and Fuzzy Kalman Filtering

By constructing a mcan-square performance index in the case of fuzzy random variable, the optimal estimation theorem for unknown fuzzy state using the fuzzy observation data are given. The state and output of linear discrete-time dynamic fuzzy system with Gaussian noise are Gaussian fuzzy random variable sequences. An approach to fuzzy Kalman filtering is discussed. Fuzzy Kalman filtering contains two parts： a real-valued non-random recurrence equation and the standard Kalman filtering.     

模糊更新过程的数字特征及其性质

基于模糊随机理论,介绍了模糊更新过程的更新函数及其数学期望,讨论了更新函数的数学期望的性质特征,最后介绍了模糊更新方程.     

机械系统模糊—随机可靠性分析的基本理论

本文从组成系统的单元出发,在同时考虑随机性和模糊性的基础上,提出了单元和系统的模糊—随机响应、模糊—随机安全准则、模糊有效域和模糊—随机可靠度等基本概念,进而利用模糊数学的原理和方法,建立了系统的模糊—随机可靠度计算的基本理论.     

基于混合遗传算法的模糊Job Shop调度研究

就随机制造系统的核心问题——模糊Job Shop调度问题的研究现状和研究方法进行评述，介绍模糊Job Shop调度问题中的混合遗传算法的混合策略，对混合遗传算法中顺序混合策略使用时遇到的问题及解决方法进行讨论，同时就并行混合策略的使用中各算法之间的协同和相互之间的信息交换方法进行了探讨。