基于目标函数的直觉模糊集合数据的聚类方法

针对直觉模糊集合数据的聚类问题,提出了一种基于目标函数的聚类方法。该方法定义了直觉模糊集合间的加权相似性准则,解决了数据聚类过程中各维特征分配不均匀的问题。通过增加非隶属度参数对模糊c〖CD*2〗均值(fuzzy c means, FCM)聚类算法中的模糊划分矩阵〖WTHX〗U〖WTBZ〗和目标函数进行改造,进而给出迭代推导公式和算法描述,把聚类归结为一个带约束的线性规划问题,适用于大数据量的情况。最后通过典型实例验证了该方法的有效性和优越性。     

基于自适应直觉模糊推理的目标识别方法

将自适应神经网络--直觉模糊推理系统(adaptive neuro intuitionistic fuzzy inference system, ANIFIS)引入信息融合领域,提出一种基于自适应直觉模糊推理的目标识别方法。首先,分析了现有目标识别方法的特点与局限性,建立了基于ANIFIS的Takagi Sugeno型目标识别模型。其次,设计了系统变量属性函数和推理规则,确定了各层输入输出计算关系及合成计算表达式。再次,设计了学习算法对网络和规则进行训练修改。最后,以20批典型目标的类型识别为例,分析比较基于直觉模糊推理及ANIFIS推理的输出结果与识别精度。仿真结果表明该方法是一种比较实用、有效的决策融合方法.     

建筑装饰工程施工质量的管理与控制

一、加强项目管理 落实管理目标责任制、要求强化职能部门的指导监督作用.在项目施工前期,工程部对各工种进行必须的培训,培训即包括技能也包括文明施工细则的培训,从而保证施工技术人员对管理制度贯彻的连续性及准确性,对工程项目进行不定期检查,从体制上保证施工质量的稳定性.     

基于加权Minkowski距离的IFS相异度度量方法

针对现有直觉模糊集合间距离度量的局限性,提出一种基于加权Minkowski距离的相异度度量方法。该度量方法适合于连续论域中集合间距离的测量,而且通过引入加权参数解决了各个属性具有不同权重的实际问题,同时克服了现有IFS距离度量的缺陷,进而解决了几个特殊直觉模糊集合之间距离度量问题。通过算例分析比较,证明了该方法在现存的距离度量方法中是比较优越的。