(β,α)-模糊子群

通过应用模糊点与模糊集之间的邻属关系，给出了(^-β,^-α）-模糊子群的定义。并得到了一种称之为(^-∈^，-∈∨^-q)模糊子群的新模糊子群。     

用遗传算法解决一类模糊流水车间调度问题

对同时考虑模糊加工时间和模糊交货期的模糊流水车间调度问题进行了研究 ,模糊加工时间用三角模糊数来表示 ,模糊交货期用梯形模糊数来表示。应用遗传算法搜索最优排序 ,在适应度函数处理中引入模糊数处理方法 ,以平均满意度最大作为优化目标。最后给出了实验结果和结论     

具有(F(V×V),R,→,■)模糊逻辑模型的稳定性结构

本文利用多边矩阵理论定义的正交性及对称性,给出了一种具有两种因果关系的模糊稳定性逻辑分析模型,这种稳定的逻辑分析模型结构清晰、简单,并且可用于解决许多复杂问题.     

一种基于通行需求度的单交叉口模糊控制算法

针对城市交通拥挤问题，提出一种根据通行需求度确定通行相位和通行时间的、可变相序的单交叉口模糊控制算法。仿真结果表明，在不同交叉口结构形式、不同相位构成和不同车流量组合的各种情况下，该方法均表现出良好的控制效果，是解决城市交通拥挤问题的有效途径。     

基于D-S推理的模糊模式识别方法

针对战场环境下数据融合系统的ESM设备获得的辐射源信息在时间上的冗余性,提出了一种基于D-S证据推理的模糊模式识别方法。该方法通过对观测样本信任度(模糊隶属度)的重新分配,有效地解决了辐射源信息不确定性问题,提高了辐射源的正确识别率。最后通过单一的模糊识别和D-S证据组合的模糊识别两种方法的仿真对比实验验证了后者的有效性。     

基于截断正态概率模型的改进目标跟踪算法

在应用NIFPAT算法对机动目标跟踪时存在计算量大和要求网络训练两个弱点。分析了截断正态概率模型和NIFPAT算法后 ,把截断正态概率模型与NIFPAT算法思想相结合 ,提出了基于截断正态概率模型的改进目标跟踪算法。该算法根据目标机动情况自动调整系统方差 ,在附加较小计算量的情况下 ,能取得较好的跟踪效果。仿真实验表明 ,该算法能有效地提高对机动目标的跟踪精度。     

粗可能性测度

给定模糊可测空间(X，A)及(X，A)上的可能性测度，通过应用粗集理论，将可能性测度Ⅱ和模糊糊积分分别扩充至P(X)和F(X)上，从而引入粗可能性测度的概念。     

L-smooth s-远域及网的s-收敛性

在L-smooth拓扑空间中借助于L-smooth半闭集给出了L-smooth s-远域、s-附着点、s-聚点等概念,进一步讨论了网的s收-敛,并研究了它们的一些基本性质.从而,丰富了已有的结果.