一种可能性测度的模糊支持向量机

支持向量机能够成功的解决分类和回归问题,但是训练数据都是精确的。如果支持向量机的训练集中含有模糊信息,即训练集中的输入训练样本点为模糊数,那么支持向量机将无能为力。基于此,在可能性测度理论和模糊机会约束规划的基础上,建立了模糊v-支持向量机模型,并将该方法应用于某病的诊断中,实验结果验证了该方法的有效性。     

带有顶点权重约束的图划分问题研究

研究了带有顶点权重约束的图划分问题.首先基于矩阵的提升将原问题转化为半定规划松弛模型，利用半定规划内点法求解该模型，并在求解过程中给出了具体的初始点选取策略和步长选取策略.随后利用改进的随机超平面舍入算法和2opt启发式算法求得原问题的近似最优解.数值实验表明该文的算法可有效求解带有顶点权重约束的图划分问题，且对于稀疏图的求解表现出了良好的性能.     

基于鞍点规划及遗传算法的空间直线度误差优化评定

建立起了空间直线误差评定的非线性鞍点规划模型，给出了“最小条件”判据，提出了直接求解鞍点规划模型的遗传算法，最后对实际测量数据进行了误差评定。     

模糊矩阵模糊测度与积分

多点多元化综合分析评价问题,一直备受人们的关注,矩阵大大的提高了这方面的分析处理水平,尤其是模糊矩阵的给出,将多点多元化问题中的模糊问题得到了很好的解决,但是如何来对多点多元化问题进行最后综合评价成为了研究的重点,文章在模糊矩阵的基础之上给出了模糊矩阵模糊测度,研究了其性质,并且最后给出了基于模糊矩阵模糊测度的积分,为多点多元化问题的有效综合评价奠定了一定的基础。     

基于模糊认知图的变电站巡检机器人的行为规划研究

提出了一种基于模糊认知图的移动机器人行为规划方法。针对变电站设备巡检机器人智能化的高级应用问题,提出了一种分层式混合复杂系统机器人任务规划的逻辑结构,介绍了任务分解和任务规划的工作原理。以巡检作业过程中的相关事件为概念节点,给出节点之间的连接权值,建立任务行为规划的模糊认知图模型,实现了任务分解和生成行为动作逻辑序列。同时,结合机器人导航定位等传感器实时信息,自动调整机器人巡检实时动作序列。该方法不需要复杂的计算和大量的训练,实验验证了其可行性和有效性。     

基于ANP的盾构施工风险模糊综合评判

针对盾构施工风险评估中客观存在的评价指标相互影响问题,构建了基于网络层次分析法(ANP)的模糊综合评判模型(ANP-FCE模型),采用工程案例并结合专家调查阐述了模型的算法,旨在解决评价指标之间相互依存和反馈问题。运用模型对成都地铁4号线凤溪-南熏区间的盾构施工风险进行评价,结果与工程实际状况吻合。研究结果表明:基于ANP的风险模糊评估模型较其他风险评估方法更科学、更合理,可为其他类似工程制定风险防控措施提供依据。     

基于相似关系的不完备模糊决策信息系统知识约简

在不完备信息系统和模糊决策信息系统及其粗糙集模型的基础上,提出了不完备模糊决策信息系统的概念,并基于相似关系及其粗糙集模型,给出了不完备模糊决策信息系统的粗糙集模型.该模型是不完备信息系统,完备模糊决策信息系统和经典决策信息系统粗糙集模型的推广.还给出了该系统的知识约简及其算法.     

融资租赁合同风险评估的模型和算法

基于融资租赁合同的基本特征，运用模糊层次分析法和模糊综合评判法，建立了融资租赁合同风险的综合评估模型。     

基于人工神经网络的组合预报模型与应用

在研究铜锍吹炼实际生产过程的基础上，综合运用两种结构不同的BP神经网络与经验估算方法，建立了铜锍吹炼造铜期终点的组合预报模型；并采用模糊聚类分析法对神经网络隐含层节点数进行模糊确定，经实践证明，预报结果具有较高精度．能有效地指导生产实践．     

无穷区间上模糊(H)积分及数值积分:分式与误差

基于计算模糊随机变量期望的需要,定义了无穷区间上的模糊Henstock积分,讨论了其求积规则;得到了中点、梯形及Simpson求积公式,并给出了误差估计.     

一种新的模糊数排序方法及其在模糊线性规划问题中的应用

讨论了一类在约束条件中系数为模糊数的模糊线性规划问题.由于系数是模糊数,必须考虑模数的排序。给出一种新的排序方法,基于各种不同的排序方法,模糊线性规划问题得到了解决.     

模糊优选动态规划在二维资源分配中的应用

针对量纲不一既有定量指标又有定性指标的二维资源分配问题,引入了指标的相对优属度矩阵并建立数学模型;提出用拉格朗日乘子法降维,再通过多目标模糊优选动态规划分析法进行求解这一算法;最后给出一个具体应用算例,并取得了满意的结果.     

机械系统可靠性模糊多目标优化设计的综合协调法

针对用常规优化方法难以处理具有相互矛盾属性的机械系统可靠性多目标优化设计问题，提出了一种基于模糊优化决策的综合协调函数法。该方法利用模糊集隶属函数的特性将各子目标函数模糊化处理为能够反映各子目标相对重要程度，具有加权指数的协调满意度函数形式；通过动态时变的协调校正加权函数再将各子目标的协调满意度函数综合成统一的单目标优化模型，然后用常规优化方法即可求出原多目标优化模型的满意解。最后给出一个实例以验证该方法的有效性。     

基于k-可加模糊测度的变权多属性决策分析

k-可加模糊测度具有很好的柔性,本文采用k-可加模糊测度对基于关联的变权多属性决策(Multi-Criteria Decision Making, MCDM)中属性和属性集的重要程度建模;依据模糊测度理论和属性间独立情形下的变权理论定义基于k-可加模糊测度的变权和状态变权的公理体系;依据Marichal熵理论讨论基于关联的变权MCDM问题的k-可加模糊测度的求解,依据模糊积分计算决策方案的综合评价值,以此对方案进行排序并选择最优方案;最后以某煤炭企业选择接替资源为例验证了理论和模型的合理性和可行性.     

关于模糊微分方程初值问题解的一些研究

介绍具有紧支撑且严格模糊凸的模糊数,给出了模糊数的参数表示。利用参数表示模糊数是2中的有界连续曲线,此外,用与实分析类似的方法讨论模糊函数的微分和积分,并且研究了模糊微分方程的初值问题的解的存在性与唯一性。     

基于RBF神经网络重构模糊PID控制器的研究

尽管模糊PID控制器具有良好的控制品质,但存在计算复杂和实时性差的问题,为了解决这个问题.利用1LBF神经网络逼近能力重构模糊PID控制器,由于重构的RBF神经网络的并行计算能力,这简化了计算复杂性并提高实时性.通过选择不同的给定信号,比较模糊PID控制器和重构的RBF神经网络的控制性能.得到两者的控制效果是相当的.说明重构的RBF神经网络可以取代模糊PID控制器,从而减少了计算复杂性.避免维度灾难并改善控制实时性.     

模糊线性规划的一个简单算法

模糊线性规划的一般解法归结为解三个普通线性规划问题,或用迭代法进行,计算都比较复杂,本文指出,在一定的条件下,只要解了第一个普通线性规划,便可较容易地获得模糊线性规划的最佳点,从而简化了计算过程。     

模糊优化问题的确定性方法

讨论从赋范线性空间中的开集到一维模糊数集的模糊映射的微分.在研究模糊微分的领域中已有许多丰富的结果,如,Puri-Ralescu,Goestchel-Voxman,Dubois-Prade以及Furukawa等的有关结果.介绍了相应于Furukawa导数的模糊微分,并用确定性方法研究了基于Furukawa微分的一类模糊优化问题.     

考虑SVC影响的电力系统多目标交易计划

提出一种基于最优潮流、计及SVC影响，同时考虑经济效益和环境效益的电力系统多目标交易计划模型．首先对各单目标确定性模型求解，得到目标函数值，其次对目标值进行一定程度的伸缩，并定义目标隶属度函数，将确定性问题模糊化．接着采用最大满意度法将多目标问题转化为单目标问题，然后采用非线性规划方法求解，得到新的潮流结果．仿真结果验证了算法的有效性．