随机隶属函数的某些优化准则及基于随机集的组合律

作者定义了随机隶属函数的概念,使得论域上元素的隶属度不再是一个确定的数,而是一个随机变量, 同时定义了相应的α-β截集.相对于传统的非随机隶属函数,随机隶属函数具有的概率性质携带了更多的信息.然后,作者讨论了随机隶属函数的一些特性,如元素在某个概率水平下的最大隶属度,以及大于某个隶属度水平的最大概率等,并给出一些例子来说明它们在应用中的意义.最后通过建立随机集和随机隶属函数之间的对应关系,并利用随机集的特点,作者得到了随机隶属函数的组合律.     

一种基于模糊理论的特定边界快速搜索算法

提出了一种基于模糊理论的特定边界快速搜索算法．定义了邻点像素区域隶属度函数和梯度边界隶属度函数，并由此导出边界点隶属度函数，最后根据最大隶属度原则得到新边界点的求法．     

导爆管爆破网路的模糊可靠性研究

对现行的导爆管起爆网路的可靠性定义进行了分析，认为“完成起爆”是一个模糊随机事件，进而提出用模糊概率定义导爆管起爆网路的可靠性，并给出了确定隶属函数的方法。     

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。     

隶属函数μ_(u)的扰动问题及扰动算子研究

提出隶属函数μA～ ( u)的扰动概念 ,给出了扰动隶属区间函数的定义作为一般隶属函数的一种延拓 .对扰动模糊集仍沿用一般模糊集的“并”、“交”、“补”运算 ,并仍记为 A～ ,说明了全体扰动模糊集对这三种运算是封闭的 .给出了隶属区间度的扰动算子“∧.”、“∨.”运算和隶属区间矩阵等概念 ,使得对模糊概念的描述更加符合客观实际     

一种新的基于模糊对比度的路面图像增强方法

通过对现有Pal 模糊增强算法的分析,指出其在隶属度函数定义与进行增强处理时渡越点选取时的两个缺陷,针对缺陷分别进行了改进性研究,提出了一种基于模糊对比度的路面图像增强算法,定义了一种新的指数型隶属度函数,并最终通过实例将其成功地应用于路面图像增强处理.     

高斯隶属度函数模糊神经网络在肺癌诊断中的应用

选用隶属度函数为高斯函数的模糊神经网络用于肺癌诊断,尝试提高诊断的正确率.对于非二值输入参数,首先用高斯隶属度函数模糊化,然后与二值参数一起作为BP神经网络的输入参数.所用病例被随机分为训练集和证实集,训练模糊神经网络,用证实集测试该网络区分肺癌与非肺癌的能力.结果表明,用高斯隶属度函数的模糊神经网络比作为对照的三角形隶属度函数模糊神经网络诊断正确率有所提高,而且对病例如何分组不敏感.     

粗糙集的模糊隶属度表示及其相互关系

利用论域U上任意粗糙集的近似精度ρR(X)定义了基于近似精度的粗糙隶属函数,实现了对任意粗糙集边界域中元素更为准确的刻划.用模糊集的隶属函数进一步揭示了粗糙集的本质.     

基于粗糙商集的模糊隶属度集值统计算法

模糊隶属度无统一算法,定义存在分歧．根据模糊概念“内涵明确,外延不明确”的特点,定义隶属度为不同外延对内涵的从属程度．在信息系统中,概念的外延用对象表示,内涵由属性表示,由此提出了求解隶属度的新算法：由原始统计数据组成初始信息系统,用粗糙集理论求得其商集并构建集值信息系统;该集值信息系统对应的条件概率空间中的条件概率即为隶属度．广义上信息系统可分为信息系统（无决策属性）和目标信息系统（有决策属性）两类．隶属度也可分为两类：第一类外延对象为内涵属性本身值,如年龄对青年人的隶属度（信息系统）;第二类外延对象为不同于内涵属性的另一属性值,如边坡工程安全系数对稳定状态的隶属度（目标信息系统）．计算以上两个实例,前者与已有结论作对比验证,后者与函数选择、经典统计方法及贝叶斯公理作对比验证,可知结果可靠,算法可行．     

对一种基于RBF神经网络结构的模糊隶属度函数学习计算方法研究的探讨

本文探讨了一种基于RBF神经网络结构的模糊隶属度函数学习算法的研究,并给出了验证该算法有效性的检验,检验结果表明了基于这种改进的RBF神经网络结构的隶属度函数的学习算法是比较有效的,在本文的基础上,还有以下的工作需要进一步研究:在线调节隶属度函数划分的中心值和宽度,利用遗传算法、免疫算法等进化算法优化RBF网络结构等等.     

模糊模式识别中隶属函数选取的探讨

通过数值实例,论证了利用最大隶属度原则对三角形类型模糊模式识别时隶属函数选取的优越性,并提出了一种给定阈值且以三角形内角和差关系作为底数变量和指数变量的指数型隶属函数.     

隶属函数μA～(u)的扰动问题及扰动算子研究

提出隶属函数μA~(u)的扰动概念，给出了扰动隶属区间函数的定义作为一般隶属函数的一种延拓，对扰动模糊集仍沿用一般模糊集的“并”，“交”，“补”运算，并仍记为A~,说明了全体扰动模糊集对这三种运算是封闭的，给出了隶属区度的扰动算子“∧”，“任意”运算和隶属区间矩阵等概念，使得对模糊概念的描述更加符合客观实际。     

基于覆盖的粗糙隶属函数

粗糙隶属函数最初是基于等价类的,然后被推广到拓扑结构上.注意到无论是等价类还是拓扑都构成了论域上的一个覆盖.鉴于此,我们引入了基于覆盖的粗糙隶属函数的概念,研究了其性质,并给出了一个公理化的定义.     

几种不确定性测度的粗糙集解释

以粗糙集为基础，研究了信任函数与内测度、信任函数与随机集的下概率之间的关系，并给出了它们基于粗糙集理论的解释，首先将粗糙集与随机集作了比较，并由此得出了信任函数与下概率的关系。其次，对内测度的集合特征作了分析后，给出了信任函数与内测度的关系。     

材料的力学性能模糊分析

用结构总变形对弹性变形的隶属函数和变形对塑性变形的隶属函数，来分别表征结构的弹性变形和塑性变形，采用隶属度来度量材料的弹性和塑性变形，引入模糊数来表征材料的力学性能，并给出了力学性能的模糊概率表达式．     

覆盖粗糙集的模糊度

粗糙集的不确定性度量是粗糙集理论中的关键问题之一.粗糙隶属函数为粗糙集提供了新的解释,并为粗糙集的不确定性度量提供了方法.Tsang对覆盖近似空间中的近似算子进行了研究,提出了一种较已有模型更合理的覆盖粗糙集模型.但是,该覆盖粗糙集的不确定性度量却没有被研究.针对第三类覆盖粗糙集模型,定义了第三类覆盖粗糙集的粗糙隶属函数,并据此定义了第三类覆盖粗糙集的模糊度.     

模糊控制中隶属度函数的确定方法

本文对模糊控制理论中的隶属度函数的确定方法进行了广泛的探讨 ,对隶属度函数的四种曲线形状进行了详细的分析 ,并对隶属度函数形状对控制特性的影响进行了研究。指出了能达到控制精度高且稳定性好的控制效果的模糊变量隶属度函数的选择原则 ,为模糊控制设计者提供了理论依据     

基于标准论域确定隶属函数的方法

作者提出了一种基于标准论域确定隶属函数的新方法. 该方法对语言值集进行通盘考虑,而不是孤立地确定某一个语言值的隶属函数. 作者首先明确提出了标准论域的概念, 在标准论域上,语言值的隶属函数形式简单而且易于得到,然后利用语言值在基础论域和标准论域上的峰值点,采用插值或拟合方法确定基础论域到标准论域上的变换,进而由标准论域上的隶属函数得到基础论域上的隶属函数     

一类相关随机游动问题的母函数方法

定义并讨论了具有吸收壁的一类相关随机游动,并利用母函数的方法导出了在第 n 步被吸收的概率母函数表达式、最终吸收的概率及期望持续时间的明显表达式等.这些结果使得经典的随机游动的相应结论成为特殊情况.     

基于粗糙集的海船船员适任性研究

针对综合模糊评价方法的不足,以海船船员适任性定量研究的现状分析为基础,运用粗隶属函数,结合作者选取的海船船员自身条件适任指标体系,对海船船员适任性进行了研究。研究结果表明,就海船船员自身条件因素来说,海事发生的概率与海船船员年龄的大小、教育背景的高低和任职资历的长短都成反比。就职务而言,船长对海事发生的概率最大。就值班时间而言,海船船员在0000–0004时间段发生海事的概率最大。