模糊测度与模糊积分的应用

引用了模糊测度与模糊积分的概念 ,在分析三种模糊积分关系及表示方法的基础上 ,将模糊测度、模糊积分用于综合评价及其它实际问题。     

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.     

广义实值函数的模糊积分

在非可加测度(模糊测度)意义下,定义了取值在[-∞, ∞]上广义实值可测函数的模糊积分;讨论了模糊测度意义下可测函数、模糊积分的性质并给出了刻划定理;最后,给出了积分转化定理.     

复模糊值Choquet模糊积分

在复数域上的复模糊测度与复模糊值模糊测度的基础上，给出了复数域上的复区间值函数及复模糊值函数，进而定义了复数域上的复值模糊可测函数及复模糊值模糊可测函数，最终，定义了复数域上的复模糊值Choquet模糊积分，同时研究了该积分的一些基本性质．     

基于Sugeno积分的区间直觉模糊多属性决策

拓展了模糊测度与Sugeno积分的概念与理论,给出了区间直觉模糊信息环境下多属性决策的一种新方法.定义了区间直觉模糊值模糊测度与区间直觉模糊值Sugeno积分,并分析了它们与经典模糊测度及Sugeno积分之间的内在联系.在研究了区间直觉模糊值Sugeno积分性质和计算方法的基础上,提出了以该积分为集成算子的多属性决策方法.通过具体实例验证了该方法的实用性和有效性.     

模糊集合乘积测度的构造

通过对模糊笛卡尔集定义的研究,指出其在乘积测度构造上的缺点,通过改进定义了新的模糊笛卡尔乘积,通过新的定义也构造出了模糊集合乘积测度.为后面更好的研究函数在二维模糊集上的重积分打下了一个很好的基础.     

自学习的诊断决策信息融合系统

研究了应用模糊测度理论融合诊断信息的方法 ,给出了一种基于模糊积分学习的模糊测度构造算法 ,并以其为核心实现了一种自学习的诊断决策信息融合系统 .     

λ-模糊Choquet积分的收敛性

在一般模糊测度空间上,针对给定的非负可测函数定义了λ-模糊Choquet积分,并将这种模糊积分整体看作一般模糊测度空间上的集函数,进而讨论了这种模糊积分的一些基本性质和收敛性．     

确定gλ模糊测度的多分类器系统学习算法

模糊测度是非负的集函数且有非可加性,以模糊积分作为决策方法的多分类器系统在进行决策之前首先要确定模糊测度,因此它在整个多分类器系统中起着重要的作用,对整个系统的性能有很大的影响.根据Choquet模糊积分的数值计算过程和gλ模糊测度的特殊结构,提出了一种基于Choquet模糊积分的gλ模糊密度的调整方法.对该方法进行了理论分析和证明,并通过数值实验验证了该方法是可行的,在多分类器系统的构建过程中为模糊测度的确定提供了一种有效的方法,具有一定的实用性.     

关于模糊积分的一点注记

设(X,B,μ)为模糊测度空间,对于可测函数fX→[0,+∞),称∫fμ(*)=∧α∈[0,+∞)(α∨μ(Fα*))为f的(∧-∨)-模糊积分,通过引入广义简单函数和利用下截集的概念,将(∧-∨)-模糊积分用广义简单函数来逼近.     

基于模糊结构元方法的模糊线性回归模型

由于统计分析中线性回归分析方法的可靠性不高，人们提出模糊线性回归方法，但是这种方法有随着自变量的增大回归函数将越来越模糊的缺陷。利用模糊结构元的方法揭示了这一缺陷，并采用模糊函数拟合数据点的方法克服了这一缺陷，这里的模糊函数采用模糊结构元的表示方法。理论证明这是一种有效的模糊回归分析方法，并通过实例加以应用，取得了很好的效果。     

基于Fuzzy集的插值模糊推理

对于模糊概念 (用Fuzzy集表示 )的隶属函数为连续的情况 ,将规则前件中的模糊概念的论域与后件的模糊概念的论域作一一映射 ,然后给出基于Fuzzy集的隶属函数为连续情况下的插值模糊推理方法 ;对于Fuzzy集的隶属函数为离散的情况 ,在作上述相同的映射后 ,再将规则前件中的Fuzzy集与事实中的Fuzzy集的隶属函数分别进行线性插值 ,使它们都成为连续函数 ,然后给出基于Fuzzy集的隶属函数为离散情况下的插值模糊推理方法 .     

基于模糊预测性线性规划与改进灰色聚类分析的烟草企业最优生产方案选择方法

 烟草企业的生产方案选择需要考虑产量、利润、销售周期以及产品知名度等多种因素,是个复杂的系统化工程。考虑到烟草企业产能分配时,约束条件多为模糊约束,而约束系数又多为灰数,借鉴模糊数学与灰色系统理论的思想,构建了模糊预测性线性规划模型对烟草企业产能进行分配。利用灰色预测理论对模型中的各灰色系数进行白化,将模糊预测性线性规划模型转变为模糊线性规划模型,利用模糊最优判决条件将模糊线性规划进而转变为求最大隶属度的一般线性规划模型,求解得到烟草企业各生产方案取得最大利润时的产能分配。在此基础上,综合考虑各生产方案产品销售周期、产品知名度以及产品对人体健康的危害等因素,根据改进后的灰色聚类分析理论对各生产方案进行定性评价分析,并进行灰色决策度的计算及比较排序,从而得到烟草企业的最优生产方案。使用该方法,某烟草企业选取了最优生产方案,收到了良好的经济效益和综合效益。     

基于时间最优控制的模糊控制优化方法

讨论了二次积分系统的时间最优控制．考虑到系统的鲁棒性和抗扰动能力，对其参数设计方法进行了改进．理论分析和仿真表明，这种基于时间最优控制的非线性设计方法具有很好的控制效果和鲁棒性，适用于一类二阶系统的控制．通过二阶系统的模糊控制和时间最优控制的对比发现，一类二阶系统或可近似为二阶系统的模糊控制实际上是对二阶系统最优控制的一种近似．在此基础上，指出了模糊控制规则设计中一种常见的错误，并提出了基于时间最优控制的模糊控制规则的制定和优化方法     

基于模糊联盟合作博弈的企业联盟收益分配策略

针对企业联盟模糊情况下的收益分配问题进行分配策略研究,通过关于模糊测度的Choquet积分,定义了模糊联盟合作博弈的支付函数v和Shapley值.并证明了支付函数v具有超可加性,以及Shapley值满足有效性、对称性、哑元性与可加性的公理体系,实例证明了企业联盟收益分配的模糊Shapley值方法.     

时变时滞T-S模糊模型的稳定性分析

针对带有时变时滞的Takagi-Sugeno模糊模型,首先设计了一个适当的Lyapunov-Krasovskii泛函,然后给出一个积分不等式用于处理李雅普诺夫泛函求导所产生的积分部分,最后以LMI(线性矩阵不等式)的形式提出一个保守性比较小的系统稳定条件,并以数值例子证明了本文所提方法的优越性与可行性。     

一种基于模糊积分的多分类器人脸识别方法

提出了一种基于模糊积分的多分类器人脸识别新方法，首先采用两种不同的K-L变换及Fisher线性鉴别分析方法对原始图象进行特征抽取和压缩，然后将压缩后的特征设计成不同的分类器，再利用模糊积分对这些分类器进行融合，达到主观期望和客观证据间的最佳匹配，从而提高了对目标的识别率，并将该方法应用到人脸识别中，实验结果表明，该方法提高了识别率，证明其有效性。     

模糊线性回归预测

为了解决带有模糊信息的动态预测问题,在已有的线性回归预测法的基础上,提出了模糊线性回归预测的模型。模型的确定在于模糊系数的确定,模糊系数为对称三角模糊数,为此给出了描述对称三角模糊数近似和蔼的拟合度的定义及其表达式。借助于对称三角模糊数以截集表示的一对函数,给出了对称模糊的模糊度的定义及其表达式,给出了确定模糊系数的准则：对于事先指定的标准拟合度,要求在每个方程估计值的拟合度都不小于标准拟合度的约     

一类新的模糊积分的性质

在求解由刘过程驱动的模糊微分方程以及证明其存在唯一性时,若利用关于刘过程的模糊积分的定义直接计算或证明是非常困难的,因此必须研究此类模糊积分的性质.提出了3条模糊积分的存在性条件和3条模糊积分的性质,以便简化有关的计算和证明.     

模糊数值函数强Henstock积分的原函数的刻画定理

一个实函数F如果ACG*且F’(x)=f(x)在区间[a,b]上几乎处处成立,则f在[a,b]上Hens-tock可积,且F是f的积分原函数.相反结论也成立.而模糊Henstock积分原函数并不几乎处处可导的,因此在Vitali覆盖意义下讨论模糊强Henstock积分原函数显然是不可取的.把经典实分析理论用于模糊积分理论,利用已有的内部变差概念,给出模糊数值函数强Henstock积分的原函数的完全刻画定理.