旧桥承载力模糊贴近度综合评判法

利用模糊数学等级评定的一种决策方法——贴近度分析法，结合模糊综合评判探讨了旧桥承载能力等级评定。这种方法是在对桥梁属于哪个等级的半模糊评定中，考虑2个模糊等级的靠近程度，从而获得合理的旧桥承载力等级评定结果。将这个评定过程与原有的最大隶属度法进行比较，可以看出贴近度分析法在一定程度上大大改善了最大隶属度原则带来的评判误差，避免了最大隶属度原则失效产生的不合理结果，使得旧桥承载能力等级模糊综合评判结果更贴近工程实际。     

模糊模式识别在测定染色牢度中的应用

根据模糊数学的模式识别原理，通过建立适当的数学模型给出了隶属函数，对于给定的样品测出其色差后便能够计算出该样品牢度属于各种牢度级别的隶属度或贴近度，然后按最大隶属度或最大贴近度原则进行模式识别，确定出织物的牢度级别。     

模糊数学方法在高校档案分类中的应用

根据模糊数学中的隶属度和贴近度,分别运用最大隶属原则方法及择近原则,研究了高校档案分类中的问题.     

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．     

对最大隶属原则有效度的进一步研究

模糊综合评判的最大隶属原则存在低效或者失效的情况，基于此提出了一种可以很好地对模糊综合评判结果进行评判的加权平均原则，同时给出了加权平均原则与最大隶属原则之间的关系。     

粗糙集的贴近度

为描述两个粗糙集的接近程度，提出了粗糙集贴近度的概念，给出了粗糙集贴近度的基本性质．根据模糊集贴近度的几种具体形式，分别定义了粗糙集的距离贴近度，最大最小贴近度，最小平均贴近度以及格贴近度．     

一种桥梁损伤的趋势预测新方法

在用多层次模糊综合评判模型对桥梁损伤进行评估时，由于其基于最大隶属度原则而建立，同时由于桥梁评估等级的隶属函数是非连续函数；因此，评估结果不能很好地反映桥梁损伤的发展趋势，现将贴近度分析法应用于传统的桥梁评估的多层次综合评判模型中，并对贴近度分析法在模糊综合评判模型中的施加位置进行了研究。研究表明，将贴近度施加于传统的多层次模糊综合评判的“第三层次（构件层次）”和“第二层次（子结构层次）”后，其评估结果能够更加合理和全面地反映桥梁损伤的发展趋势。给桥梁评估提供了一种新的趋势预测方法。     

对最大隶属原则有效度的进一步研究

模糊综合评判的最大隶属原则存在低效或者失效的情况,基于此提出了一种可以很好地对模糊综合评判结果进行评判的加权平均原则,同时给出了加权平均原则与最大隶属原则之间的关系.     

模糊贴近度在储层识别中的应用

为了克服测井解释中通常采用的最大隶属原则进行决策分析导致信息丢失所引起的判别结果的偏差,将模糊数学中的非对称贴近度分析法与神经网络结合起来,充分利用各分量信息建立了一种基于模糊贴近度的神经网络识别法。通过临盘油田实际资料解释表明,在储层识别中采用该方法可大大改善解释效果。     

模糊模式识别算法的设计

本文介绍了在模糊模式识别中常用的模糊度、闵可夫斯基距离、内积和外积与贴近度;模糊模式识别原则,包括最大录属原则和择近原则;使用择近原则的模式识别算法。     

模糊综合评判法在高校教学评估中的应用

模糊综合评判法用于评估高等教育的原理在于要用模糊集合论及其隶属度。此种方法的优点在于：数学模型简单,易于应用和对多指标的复杂问题评估得到较好的结果。     

万向电动叉车可靠性的模糊综合评判

在综合分析可靠性评判指标体系基础上,对万向电动叉车系统可靠性进行了模糊综合评判.根据最大隶属度原则和可靠度备择集,确定了万向电动叉车的系统可靠度.结果表明,采用模糊综合评判可以综合考虑影响系统的各种因素,与一般评判方法相比,可以获得更理想的结果.     

广义岭型主成分估计的一些性质

讨论了广义岭型主成分估计的一些性质,引入一种估计的相对效率,证明了广义岭型主成分估计比岭型主成分估计和主成分估计的效率高,并且在Pitman准则下也优于岭型主成分估计和主成分估计.     

Tsallis最大熵原理及其逆问题

首先研究并证明了Tsallis最大熵和约束条件下的Tsallis最大熵原理;其次,针对最大熵方法的逆问题,讨论了贝叶斯参数估计理论中利用Tsallis最大熵原理确定参数的先验概率的逆问题;对于一些具体的概率分布,根据Tsallis最大熵原理,利用变分的方法,求解出使Tsallis熵达到最大值的约束条件.该类逆问题的解一般不是惟一的,其他分布情况也可按此方法得出。     

最大信息熵原理在波高分布中的应用

简要介绍最大信息熵原理及其概率估计方法,推导出二阶矩意义下的最大熵概率密度分布表达式。由最大熵法得到了深水充分发展波波高概率分布及风槽试验中不同水深时的波高概率分布,以最大熵法得到连云港波高概率分布,并对计算结果进行了验证。     

极值原理的推广及其在研究粘性解中的应用

〖HT5F〗通过引进S_α类函数, 证明抛物型方程的粘性解在一定条件下属于S_α类函数, 从而将对粘性解性质的讨论转变成对S _α类函数的讨论.把Aleksandrov-Bakel'man-Pucci-Krylov-Tso极值原理推广到更一般的情形, 并证明S_α类函数满足推广后的Aleksandrov-Bakel'man-Pucci-Krylov-Tso极值原理 , 应用该极值原理获得了一类完全非线性抛物型方程粘性解的正则性结果.     

非线性椭圆方程改进的极值原理

证明了任意有界区域上二阶非线性椭贺方程Ｋｉｒｉｃｈｌｅｔ问题改进的极值原理、比较原理和存在唯一性定理。     

离散边界条件系统的最优控制

研究离散边界条件系统的最优控制问题，给出了最优控制存在的必要条件，证明了此类系统最优控制仍有最大值原理成立。     

采用趋势状态分析的风机齿轮箱状态在线评估云模型

为预防风机齿轮箱严重故障的发生,提出了一种结合正态云模型和趋势状态分析法的齿轮箱状态评估模型.首先,基于数据采集与监控(SCADA)系统的历史数据,采用支持向量机方法建立齿轮箱运行温度预测模型,对齿轮箱不同状态下的趋势预测特征进行分析,求取正常和异常状态时预测值的相对误差序列.然后,采用改进无确定度逆向正态云发生器,利用所求取的相对误差序列提取正常云和异常云的数字特征,构建齿轮箱状态评估云模型.该模型能够根据风机SCADA系统的实测数据,求取齿轮箱当前状态对正常云和异常云的贴近度,并采用最大贴近度原则确定齿轮箱状态.最后,利用辽宁某风机齿轮箱的实测数据对所提模型进行验证.结果表明:该模型能够对齿轮箱的早期缺陷及时预警,达到实时监测的目的.     

一种新的FART分类器

提出了一类基于贴近度理论的模糊ART神经网络模型，简称为CBFART（Closeness Based Fuzzy ART）模型，将模糊数学中的贴近度（Closeness)和择近原则（Closest Principle)概念与自适应共振理论（ART）相结合，形成了一种新的网络模型。该模型的学习以匹配－委托循环为特点，网络分类遵循择近原则，补码编码、匹配－委托和快速委托－慢性重编码方案相结合，保证了网络学习的收敛性和稳定性，并可以做到一次性学习、提高了学习速度。文中对高维样本进行分类仿真，给出了仿真结果，分析表明该模型具有良好的聚类特性，能够稳定地对高维样本进行分类。