模糊数四则运算的几何表示

本文利用空间解析几何方法对模糊数的四则运算给出了直观表示;并在几何直观分析的基础上,为模糊数的四则运算提出了一种比较简便可行的运算方法.     

具有模糊隶属度的模糊支持向量机算法

针对传统支持向量机(SVM)由于样本中存在孤立点数据或噪声而导致的过学习问题,通过分析模糊支持向量机(FSVM)的特点,指出其关键在于如何构建模糊隶属度,为此结合k近邻法思想提出了一种新的隶属度函数构造方法.该方法不仅考虑了样本点到类中心的距离,而且对各样本点排列的紧密程度也进行了估计,与传统SVM相比,它对样本的分类更为清晰和准确.将该方法应用于汽车发动机的实际故障诊断中,结果表明:SVM与普通FSVM的分类正确率较低,而采用新的模糊隶属度的FSVM算法却有较高的识别率,当k为5时分类正确率达到了70.93%,因此验证了该算法的有效性.     

一类应急物资筹集问题的模糊机会约束模型

为提高应急物资筹集的有效性,提出了一种新的应急物资筹集决策模型和算法.建立了紧急市场采购条件下应急物资筹集决策模糊优化模型,给出了与其等价的模糊机会约束规划模型,提出了参数为三角模糊数时模型的确定化转化方法,并设计了基于模糊模拟的模型智能算法,该算法能够有效处理复杂的模糊机会约束规划问题,最后通过算例说明了该方法的有效性.     

基于Pareto协同进化算法的高维模糊分类系统设计

提出一种可同时构造多个精确性和解释性较好折衷的高维模糊分类系统的设计方法.该方法首先利用Simba算法进行特征变量选择,然后采用模糊聚类算法辨识初始的模糊模型,最后利用Pareto协同进化算法对所获得的初始模糊模型进行结构和参数优化.其中,Pareto协同进化算法采用了一种新的基于非支配排序的多种群合作策略.为提高模型的解释性,在Pareto协同进化算法中利用基于相似性的模型简化方法对模型进行约简.利用该方法对Wine典型问题进行分类,仿真结果验证了方法的有效性.     

基于二型模糊逻辑的交通流量预测

提出了一种改进的模糊c均值聚类算法,该算法将模糊聚类的对象从单值扩展到区间,在构造二型模糊系统时,通过对历史数据的学习提取二型模糊规则,克服了专家方法不能对未知领域提取规则的不足.在此基础上,针对智能交通系统,提出一种新的基于二型模糊逻辑的交通流量预测方法.该方法应用区间型二型模糊集具有上下限隶属度函数的性质构造预测区间,适合于处理具有复杂不确定性的情况.通过隶属度函数可以反映出该区间中预测值的可靠性,从而克服了其他预测方法仅给出单值且稳定性不高的缺点.仿真结果表明,基于二型模糊逻辑的流量预测区间具有较高的准确度,其平均相对误差低于6%.     

基于PSO的模糊C均值聚类算法

在分析模糊C均值聚类算法存在不足的基础上,提出了一种新的聚类算法:基于粒子群的模糊C均值聚类算法.该算法利用粒子群强大的全局寻优能力,不仅克服了传统的模糊C均值聚类算法对初始值敏感、噪声数据敏感、易陷人局部最优的问题,而且有较快的收敛速度.试验证明,这种算法是一种很有潜力的模糊聚类算法.     

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.     

基于阈值优化的图像模糊边缘检测快速算法

全面分析了Pal.King模糊边缘检测算法的缺陷,提出了一种新的快速模糊边缘检测算法。该算法简化了Pal.King复杂的变换和逆变换,并采用了新的增强算子,针对Pal.King算法中对隶属度阈值的设置存在的不足,提出了利用粒子群算法确定最佳隶属度阈值的方法。仿真表明,该算法检测的边缘细、连贯,适用面广,很有实用价值。     

基于遗传算法的图像模糊边缘检测快速算法

全面分析了Pal.King模糊边缘检测算法的缺陷,提出了一种新的快速模糊边缘检测算法。该算法简化了Pal.King复杂的变换和逆变换,并采用了新的增强算子,针对Pal.King算法中对隶属度阈值的设置存在的不足,提出了利用遗传算法确定最佳隶属度阈值的方法。仿真表明,该算法检测的边缘细、连贯,适用面广,很有实用价值。     

模糊XML关键字查询方法

在实际应用中数据经常存在不确定性和模糊性,因而对模糊XML数据的关键字查询处理成为一种非专业用户的需求.针对模糊XML数据的关键字查询方法进行研究,对模糊XML的关键字查询语义进行分析,提出一种新的模糊XML文档的编码方法 CDewey,该编码方法能够有效地对节点类型进行区分.在此基础上,提出关键字查询算法FIndex Loop,该算法能够准确求解输入关键字的SLCA结果及结果的可能性值,最后通过实验表明此查询方法的有效性.     

单调函数关系限定下的模糊算子的研究

鉴于标准的模糊算子运算随着运算次数增加,结果越来越模糊的局限性,考虑了模糊算术因子之间的相关关系,介绍了限定性的模糊算子和有关模糊结构元的理论,给出了二元运算之间因子存在单调函数约束限制的模糊算子,利用结构元的方法,还给出了此类模糊运算结果的解析表达形式。     

等式限制型模糊级数

介绍了G．J．Klir提出的限制型模糊算术(CFA),并与L．A.Zadeh的标准模糊算术(SFA)进行了比较。研究等式约束下的模糊运算及其性质,在G．J．Klir的基础上推广了等式约束下的模糊运算,定义了等式限制型模糊级数。     

模糊综合评价方法的改进

模糊综合评价是对许多综合问题进行评价的一种有效方法，在环境、采矿等工程领域均有广泛的应用。通过对目前较为流行的模糊综合评价方法进行分析，指出了其取大取小算法和最大隶属度原则存在的不合理性，给出了改进算法，并引入综合评分方法作为最终评价结果。应用实例表明，给出的算法所得评价结果较为合理可靠。     

基于遗传算法的发动机自寻优模糊控制

针对汽车发动机参数具有离散性、非线性和不确定性,采用传统控制模型难以精确控制瞬态过程的过量空气系数和点火时刻的问题,提出了一种基于遗传算法的发动机自寻优模糊控制模型.设计了实现该控制模型的嵌入式控制器,讨论了实时在线仿真基础上,采用遗传算法对模糊控制参数的自动寻优.实验表明,发动机动力性和经济性指标取得到了明显提高,以及控制模型在降低燃油消耗方面具有明显的优势.     

基于遗传算法的模糊聚类方法

针对模糊c 均值算法容易收敛于局部极小点的缺陷 ,将遗传算法应用于模糊c 均值算法的优化计算中 .算法采用实数编码 ,提高了试验精度 .实验证明基于遗传算法的模糊聚类方法能够在一定程度上克服初值的影响 ,跳出局部极小点 ,在大样本的聚类方面有较大的优势 .     

关于T-S模糊系统稳定性的一个代数判据

引用一个特定的矩阵测度,基于M矩阵的基本性质,分析T S模糊系统的稳定性问题·结果表明:利用T S模糊系统子系统的系数矩阵构造一个判断矩阵,该判断矩阵的稳定性蕴涵着原T S模糊系统的全局稳定性·这个代数判据不同于现有的Lyapunov稳定性框架之下的分析结果·然后,根据PDC算法,给出一种基于该代数判据的模糊状态反馈控制器的设计方法,并给出闭环T S模糊系统判断矩阵稳定的一个必要条件·最后,通过一个数值算例说明如何利用该代数判据来设计模糊状态反馈控制器·     

模糊事故树分析及其应用研究

应用模糊集合理论,讨论了三角模糊数算术运算的事故树分析方法,为了适应工程实际,提出将不同模糊数转换为三角模糊数,并给出其方法,最后,给出该方法的一个应用实例。     

基于相对熵的营销机会模糊评价

针对传统营销机会识别方法中存在的问题，综合运用模糊数学方法和熵的基本原理，采用三角模糊数建立判断矩阵，再根据水平截集和乐观指标，进行模糊区间运算得出相对熵，并依据评价结果的大小对营销机会进行识别。实例计算表明，该方法不仅克服了AHP法的缺点，而且提高了营销机会识别的准确程度。     

模糊神经网络控制倒立摆系统

对单级倒立摆进行了详细的受力分析。通过建立模糊规则，构造模糊神经网络系统，运用BP算法对系统进行训练，并用这一网络对倒立摆进行控制。仿真结果表明，模糊神经网络有很广阔的适用领域。     

基于模糊数排序的武器效能评估方法

提出了改进的武器系统效能模糊评估方法,避免了原有方法存在的问题。将武器系统效能评估视为模糊多准则决策问题,通过“目标-准则-系统”层次结构,利用5个模糊比率表示判断矩阵和准则权重向量,将问题转化为模糊数的排序问题,从而选出被评武器系统最优者。与其它武器系统效能评估方法比较,显示新方法是可信有效的。