模糊物元模型在梯级水库补偿效益方案评价中的应用

在模糊物元分析的基础上,结合欧氏贴近度的概念,建立了基于欧氏贴近度的黄河干流梯级水库补偿效益方案评价的模糊物元模型,采用主客观赋权法计算评价指标的权重.计算结果表明,模糊物元模型的评价结果是合理的、可行的.该模型不仅可以用于补偿效益评价,也可用于水资源(环境)承载力评价以及区域生态环境评价等多指标决策问题的研究.     

基于时间序列的模糊聚类与规则提取信用评价模型

提出基于多维时间序列模糊聚类与模糊规则提取技术相结合的模糊分类系统,将其应用于信用评价研究.该方法利用投影寻踪技术对多维时间序列数据进行降维处理并进行模糊分类;根据分类结果和最佳投影值提取模糊规则,采用梯形分布法生成三个模糊隶属函数;最后根据计算模糊贴近度确定样本的信用级别.实例证明该方法具有良好的评价效果和实用价值.     

基于区间模糊贴近度的地铁隧道可靠度评价方法

为了提高地铁隧道可靠度安全评价精度，首先建立由3个一级指标和24个二级指标构成的评价指标体系，并对监测值进行无量纲模糊化处理。其次利用区间模糊熵权法分别确定各级指标权重，并将指标值进行加权融合得到综合等级划分区间值。然后提出区间模糊贴近度计算公式，对监测点数据进行模糊值转化，并计算区间模糊数与综合等级划分值的贴近度。最后利用贴近度排序法对监测点进行可靠度等级评价，所得结果与工程实际相符。     

课堂教学质量的模糊物元评价模型

在模糊物元分析的基础上,结合欧氏贴近度概念,建立了基于欧氏贴近度的模糊物元分析模型,并用之于课堂教学质量的评价。结果表明,该方法是合理的、可靠的。     

特大型桥梁桩基工程持力层的模糊物元优选模型

桩基持力层选择是桥梁基础稳定性评价的一个重要内容.文章基于模糊物元分析理论,应用贴近度探讨了桩基持力层的优选模型,并应用于特大桥梁工程的桩基持力层的优选,取得较好的效果.     

河流健康复杂系统评价的IFMMAAM

在模糊物元分析原理的基础上,对隶属度函数进行分析,建立了基于改进隶属度函数的模糊物元多属性评价模型(IFMMAAM).给出了不同标准评价等级的改进隶属度函数的构造方法,把河流健康复杂系统评价的等级作为物元的事物,以各项评价指标及其相应的模糊量值构造复合模糊物元,通过计算与理想模糊物元之间的加权海明贴近度构造综合评价等级.澜沧江应用结果表明,运用IFMMAAM评价河流复杂系统健康是可行的,结论是合理的,IFMMAAM不仅能较好地处理多等级评价各等级之间的过渡问题,而且对于各种极端值问题也适用.     

具有模糊数据的线性归回分析

为了解决在模糊线性回归分析的研究中,由模糊分析计算所带来的问题,采用基于模糊数据的一元线性回归分析的模糊极小值准则和最大贴近度准则两种方法,给出了模糊结构元求解方法,得到模糊数据线性回归分析模型系数的估计值,并利用模糊结构原理论对模糊线性回归模型的模糊误差进行估计及其的性能进行评估,建立基于结构元的模糊数据模糊回归模型并对其进行实例分析.     

基于模糊物元分析原理的区域生态环境评价

基于生态环境质量概念的模糊性和评价指标的不相容性,在模糊物元分析的基础上,结合模糊集理论和欧氏贴近度概念,建立了区域生态环境评价的模糊物元模型。实例研究中,待评样本与评价等级看作是物元的事物,以各评价指标及其相应的模糊量值构造复合模糊物元,通过计算与标准模糊物元之间的欧氏贴近度值,实现待评样本生态环境质量状况的识别和排序。研究结果表明,运用模糊物元模型评价区域生态环境质量状况,其方法是可行的,结论是可靠的,从而为区域(或流域)生态环境评价提供了一种新方法。     

基于联系数贴近度的三角模糊数组合预测模型

针对三角模糊数预测问题，将三角模糊数转化为对应的三元联系数，以三元联系数的贴近度作为最优准则，引入广义加权平均（GOWA）算子，建立了基于三元联系数贴近度的三角模糊数组合预测模型，并证明了该模型为优性组合预测模型。通过实例分析验证了该模型是有效的，能够有效提高预测精度，并对GOWA算子中的参数进行了灵敏度分析。     

基于GIS农田质量自动分等定级算法及其实现——以北京市房山区为例

客观给定农田质量分级指标,是实现农田质量等级划定智能化的技术难题之一.以北京市房山区为例,首先建立农田质量参照系;基于GIS,叠加土地利用现状图、土壤图和地形图,生成农田质量评价单元和数据库;采用模糊非对称贴近度算法,计算各评价单元农田质量评分;提出了农田质量分级的模糊稀疏度与模糊贴近度比较算法模型,根据农田质量评分数值的密度分布,自动提取农田质量等级界定指标,划分农田质量等级     

基于模糊影响图方法的商业银行信用风险评估

综合应用模糊集与影响图理论建立了模糊影响图方法,将其模型引入商业银行信用风险评估,在确立了商业银行信用风险评价指标体系的基础上,建立了基于模糊影响图的商业银行信用风险评估模型,说明了该模型的有效性.     

实例检索中基于混合属性距离的相似性度量

提出了一种基于混合属性距离的相似性度量方法.利用各个属性间的距离及其组合权重求得实例间的总体距离,再用实例间的总体距离来刻画其相似程度.基于区间数的距离计算公式和模糊集合理论,给出了属性值为模糊数、模糊区间数时的距离公式,并改进了属性值为隶属度函数时的距离公式.同时考虑了属性权重问题,提出了一种基于距离离差信息的客观赋权方法,将主观权重和客观权重加以组合,以组合权重来计算实例的全局相似度.以阀门的概念设计为例,验证了该方法在实例检索中的的可行性和合理性.     

基于区间值模糊理论的农作物病害判决方法

定义了区间模糊数核距离、空间距离和线距离,给出相似程度计算公式.构建了区间模糊数值型大豆病库模型,并通过举例说明了大豆病害的综合判决过程.     

基于Hausdroff距离的扩展模糊数相似性测度

提出了一种新的度量扩展模糊数相似性的新方法．在分析了现有几种相似性测度原理的基础上,指出了它们的不足之处,通过将每个扩展模糊数当作图像样本,并引入了模式识别领域中Hausdroff距离,构造了新的相似性测度公式．多组数值算例表明,该方法可以有效地度量扩展模糊数之间的相似性．     

结合相似性测度与随机森林的个人信用评估模型

针对客户信用数据款项维度多、数量大、复杂性等问题,提出了一种基于相似性度量的多视角决策融合个人信用评估方法。该方法创新点在于能够细致地考虑不同信用数据的几何形状,多角度划分数据,并进行相似性匹配,此外充分运用随机森林能够进行特征提取的自洽性使得模型的准确性与稳健性同步得到了提高。在UCI数据集上的实验结果表明: 3种距离测度在进行特征提取与异常值去除后,性能均得到了大幅提升,且识别率的波动区间相对于数据预处理前显著缩小,展现了优化后的模型具有更强的稳健性;融合3种测度的决策可以多角度地综合信用信息,使得识别性能较单一测度显著优化,且与其他经典组合方法 比较性能更佳;将随机森林与距离测度相组合应用于个人信用评估领域为个人信用评估方法的多样性增添了新的经验。     

有限维状态向量的样本轮廓相似度及其度量

为了解决有限维状态向量样本的相似性度量问题,立足于分析样本的几何相似性,提出了样本轮廓的概念,约定了轮廓相似性的度量公理,构造了一种轮廓相似度计算公式。实证分析结果表明:轮廓相似度计算公式具有良好的样本几何相似性的识别能力,由此证明可以推广应用。     

广义梯形模糊数相似性度量的 新方法及其应用

针对模糊数相似度计算问题,提出一种新的基于广义梯形模糊数的相似度量方法,在保证度量有效性的前提下,降低相似度的计算复杂性,提高其区分度,扩大其适用范围.给出区分性、无效率和不合理率三个评价指标,以对不同相似度方法进行比较.实验结果表明新方法具有较好的性能.最后,通过基于DS证据理论的故障诊断实例说明所提方法的合理性和可用性.     

基于粗集的模糊聚类方法和结果评估

粗集的决策表的属性包括定量属性和定性属性,针对这种情况,根据一种对象的相似性度量方法,使用模糊聚类方法对粗集对象进行模糊聚类,对聚类结果进行了评估(根据这种聚类方法得到的结果和实际的分类结果进行比较)．在这种相似性度量方法基础上,证明了粗集的等价关系可以被转化为模糊等价矩阵．基于粗集的聚类步骤如下：首先,一个粗集等价关系都可以转化为一个模糊相似矩阵,其次,转化成一个模糊等价矩阵,最后,进行模糊聚类．对此方法进行了实验,并对实验的结果进行评估．实验结果说明了这种方法的简单高效．     

模糊决策树算法及其在注塑模浇口设计中的知识获取

通过对决策树算法的研究,特别是分析了ＩＤ３的基本算法过程,指出其应用中的多种缺陷,提出了用模糊概念来解决传统决策树中过分匹配,从而提高决策树用于知识获取性能的思想．结合树的深度优先算法、模糊包含度函数和模糊不确定函数,提出了具体实现模糊决策树（ＦＤＴ）算法,并在注塑模浇口设计中加以应用．该算法具有如下优点：在相同精度条件下,大量压缩知识,在将来知识推理中极大地避免了组合爆炸的可能性;随着应用的不断深入,ＦＤＴ获取的知识会逐渐集中在领域中常用的和重要的知识上．