模糊集的超积及其应用

本文把通常的超积方法推广到了模糊集合上.定义了模糊超积并讨论了它的若干性质.最后利用模糊超积方法考察了模糊偏序的扩张问题.     

复模糊数值直觉模糊集及其在医院评价中的应用

文章在直觉模糊集的基础上,利用复模糊数和基于一定的现实应用背景——主客观支持度和主客观反对度,得到了复模糊数值直觉模糊集,研究了其性质,给出复模糊积分集成算子,并将复模糊数值直觉模糊集应用到了医院的评价决策中,得到了非常好的效果.     

BL-代数的扰动模糊理想

利用扰动模糊集概念,研究BL-代数的扰动模糊理想的性质。引入了扰动模糊理想的概念并研究它的一些性质。通过扰动模糊理想构造了商BL-代数,并给出了扰动模糊同态基本定理。此外,给出了由扰动模糊集生成扰动模糊理想的方法。定义了扰动模糊理想的一些类型,研究它们间的一些关系。给出了扰动模糊Boolean理想、扰动模糊素理想、扰动模糊既约理想、扰动模糊超理想及扰动模糊Godel理想的一些刻画。     

具有外重域的双枝模糊决策模型

首先给出具有外重域的非对称双枝模糊集的结构，提出取这种模糊集为基础的双枝模糊决策模型，详细论述了建模方法，然后给出决策中确定因素权重的二元对比方法，最后分析了模型的特性：双支模糊决策存在定理，决策失效定理，双枝模糊决策挖洞原理和下枝决策的去余定理。具有外重域的双枝模糊决策模型是对工程中经常出现的一类决策模式的理论分析结果。     

基于量度分析的模糊决策

不确定性条件下的决策问题长期以来受到人们的普遍关注(参见[1-6])。用模糊集的理论和方法来处理这类决策问题能给出更加直观而合理的决策模型,因而模糊关系下的模糊决策是一个很有价值的研究课题。本文给出了基于量度分析进行模糊决策的一种方法,它具有处理问题的普遍有效性,计算的简单性和实用性。     

基于模糊粗糙集的一种知识获取方法

将粗糙集理论与模糊集理论相结合，提出了一种基于模糊粗糙集的知识获取方法．该方法利用模糊集理论对决策表中连续属性进行模糊化；通过定义模糊等价类得到模糊粗糙近似空间的上、下近似，从而获取决策规则．实例验证了此方法的有效性．     

基于模糊回归的模糊决策模型的设计与实现

在数学期望和方差的基础上,提出模糊期望和模糊方差的概念,并以此为理论依据提出模糊回归分析,建立了一个实用的模糊决策模型,并举例说明了模型的应用效果.实例的决策结果表明,与传统的回归模型相比,此模糊回归模型可以根据实际需要确定回归次数,使回归分析中的病态数据和不良信息对决策结果的干扰不断减小,直到令人满意为止.把模糊数学的知识应用到决策分析中,使模糊集参与决策,可以提高决策结果的准确性和可信度.     

模糊等价关系下的犹豫模糊粗糙集及其应用

首先通过对长度不同的犹豫模糊元进行补齐来定义犹豫模糊集新的交并运算,在Pawlak近似空间中利用新的运算建立粗糙犹豫模糊集模型;然后将Pawlak近似空间推广到一般犹豫模糊近似空间,利用犹豫模糊元间的相似度获得犹豫模糊近似空间中对象间的模糊关系矩阵,再利用模糊集的传递闭包法将模糊相似矩阵转化成模糊等价矩阵,在此基础上建立犹豫模糊信息系统中的粗糙集模型,研究犹豫模糊信息系统的属性约简。最后通过一个算例来说明犹豫模糊信息系统的属性约简方法。     

模糊聚类、识别、优选统一理论与循环迭代模型

模糊聚类、识别与优选是系统优化模糊集分析理论的数学基础．通过以全体样本对全体类别加权广义欧氏权距离平方和最小为目标函数,建立了模糊聚类、识别与优选决策统一的理论与循环迭代模型．其中模糊聚类是核心,模糊识别与优选决策模型均由模糊聚类导出．该模型发展了模糊数学关于模糊聚类、模糊模式识别、模糊决策理论．循环迭代模型及其多种组合模型,不仅可用于水资源系统,对其他学科领域模糊集分析同样适用．     

基于直觉模糊等价关系的聚类算法

首先引入直觉模糊集的模运算、直觉模糊集之间的关系及合成运算的定义,然后提出了直觉模糊集的截集定义,揭示了利用直觉模糊等价关系的分类原理,并讨论了基于直觉模糊等价关系的模糊聚类算法,从而使直觉模糊集的基本理论得到进一步扩展。最后给出了该算法的一个数值实例。     

基于神经网络和模糊逻辑的智能火灾探测

探讨了一种基于模糊逻辑和前馈神经网络的火灾探测和自动报警的方法．该方法以半导体感温，离子感烟和湿度模拟传感量为基本特征，并附加其相应的趋势特征对神经网络进行训练．神经网络所对应的明火概率和阴燃火概率输出，经过模糊判决器后检测火灾现象是否发生．实验表明利用传感量的趋势特征和模糊逻辑判决的自动探测系统，能够及时准确地检测出火灾，为火灾报警提供了一种新的有效的方法     

用于移动机器人的新型模糊神经元速度控制器

文中提出一种新型的模糊神经元速度控制器 ,为移动机器人解决位移转换成速度这个逆运动学问题 它把模糊论和预确定策略集成到神经元网络系统中 ,使得它能利用路径信息去控制机器人达到所希望的运动速度 模拟研究显示了它能控制机器人在静态或者动态的环境中 ,不通过学习就能沿着动态的避碰路径去捕捉目标 另外 ,可将其集成到其他的系统中去控制速度 ,或者作为一个独立的系统使用传感器信息去控制机器人的运动     

模糊综合评价的一种神经网络方法

将神经网络理论应用于模糊综合评价，首先引入因素空间的概念，在因素空间中给出了一种基于三层神经元的多用量化模糊综合评价方法，并利用LMS算法及矩方法研究了该模型权重及学习步长的确定方法，实现了权重及学习步长的网络学习，最终实现了等级评价值的计算机输出．较好地解决了传统的综合评价方法中各指标的权数受人为因素的影响这一难点问题．     

基于模糊神经网络提取我国经济增长的模糊规则

利用神经网络的自适应、自学习等特点和模糊系统的人脑性等特点来弥补相互的缺点 ,使他们结合来产生一种基于神经网络的模糊系统 ,并用该系统提取我国经济增长的模糊规则     

类似CMAC的模糊神经网络及其在控制中的应用

提出的一种模糊神经元网络是模糊逻辑的一种网络结构的实现。该网络由特征网络 和功能网络两部分组成。特征网络用来产生模糊规则的前件，相应于每条规则的适用度。功能 网络用来实现模糊规则的后件。最后的输出则为各模糊规则后件的加权和。该网络具有小脑模 型关节控制器（ＣＭＡＣ）的一些性质，具有神经元网络和模糊逻辑两者的优点。它既可以容易地 表示模糊和定性的知识，又具有较好的学习能力。文章同时给出了网络在控制中应用的两种实 现结构以及用作非线性映射的一个算例。     

提高估算软件成本精度的方法研究

指出已有的软件成本估算方法中的问题,提卅采用模糊神经网络方法构建软件成本的快速估算模型来提高估算精度。将60个软件项目的相关数据作为样本,分别对神经网络和模糊神经网络两种系统进行训练。将两种模型的训练和估算结果进行比较．结果显示模糊神经网络模型在软件成本估算上比神经网络模型具有更高的学习效率和估算精度。     

混沌动态模糊神经网络及变压器故障诊断的应用

提出一种结合动态模糊神经网络和混沌优化算法的故障诊断方法,将混沌变量引入模糊神经网络结构和参数的优化搜索.利用混沌优化的动态模糊神经网络建立变压器故障诊断模型,此模型不仅能对模糊规则而且能对输入变量的重要性做出评价,从而使得每个输入变量和模糊规则都可根据误差减少率进行修正.仿真结果表明,混沌动态模糊神经网络算法精度高、迭代步骤少、收敛快,对识别和预测变压器状态具有较高的精度和效率,并可方便有效地应用到其他领域.     

一种再增强模糊神经网络控制器的建立

利用模糊控制的推理功能使神经网络得以简化，减少了学习单元的数量，提高了收敛速度．利用神经网络的并行特点使模糊控制表更容易实现，利用ＢＰ算法为自适应模糊控制提供了一种通用的规则再增强自适应算法．仿真验证了这种再增强模糊神经网络控制器的合理性．     

松花江流域蓄滞洪区方案优选智能决策研究

针对松花江流域防洪工程重要组成部分的蓄滞洪区，基于陈守煜提出的模糊优选BP神经网络模型，引入了遗传算法，提出融入遗传算法的模糊优选神经网络智能决策模型，对松花江流域蓄滞洪区方案优选进行智能决策．该模型既能合理地构造神经网络的拓扑结构，又可加快网络的收敛速度，并能改善网络的全局寻优能力，是对模糊优选BP神经网络模型的进一步发展，同时更对松花江流域蓄滞洪区的优选提供了理论依据．     

用模糊ART神经网设计自适应调色板

本文分别采用模糊ＡＲＴ神经网和模糊ＡＲＴ神经网的变体设计了自适应调色板。文中通过实验证明，模糊ＡＲＴ神经网设计灵活，且客观映射误差有比较明显地改善；同时，通过负模糊度概念的引入，构筑模糊ＡＲＴ神经网的一种变体；负模糊ＡＲＴ，进而从实验上证明了负模糊ＡＲＴ，以较少的类别数可得到较佳的视觉效果。