多输入系统能控规范型的改进算法

分析了求多输入线性系统能控规范型算法的不足,提出了一种新的改进型求解线性定常系统能控规范型的迭代算法.该算法在可控性矩阵中将输入矩阵用其列向量的极大线性无关组代替,并使用矩阵的行初等变换;还能求出系统不可控时的规范表达式.该算法较原算法思路清晰、计算量小,并且容易在计算机上实现.     

基于Ⅱ型模糊集的车辆图像二值化算法

车辆图像二值化是车牌识别系统中一个关键的部分,其性能的好坏直接影响到后续的工作的效果.本文提出了一种新的针对于车辆图像的二值化算法:基于Ⅱ型模糊集的二值化算法,此算法是在Ⅰ型模糊隶属度的基础上,建立了Ⅱ型模糊集,同时基于Ⅰ型隶属度函数的选择,采用灰度遍历搜寻在最小模糊度意义下的最佳灰度值作为分块后的车辆图像的二值化阈值.此算法保持了原有模糊集所具有的鲁棒性,减少了后续工作中图像背景对图像目标的影响,实验结果证明此算法的性能要优于Otsu等二值化算法.     

圆型图像特征点检测算法

为了提高圆型图像特征点检测算法的准确性和稳定性等,提出了一种基于圆型特征图像中心灰度对称的检测算法.先利用Sobel算子进行圆型特征图像边缘检测,然后采用灰度质心法求出圆型特征图像的中心,最后引入灰度对称因子获得圆型图像特征点的亚像素位置坐标.用仿真投影实验和实际实验来评估算法精度,结果表明新算法精度可控制在0.2个像素左右.     

基于改进微粒群算法的K-MEANS聚类和孤立点查找

K均值算法的聚类个数K需指定,聚类结果与数据输入顺序相关,而且易受孤立点影响.针对这些缺陷,首先以实验的方式证明了找到最优的初始质心是K-MEANS算法有效的条件,对局部版的微粒群优化算法(PSO)进行了改进,利用其局部搜索的功能查找到K均值算法的最优初始质心和存在的孤立点,克服了K均值算法的这些缺陷。     

基于区间二型犹豫熵与风险偏好的多属性决策方法

针对以区间二型模糊集(IT2FSs)为信息环境的多属性决策问题,构建了考虑决策者风险偏好的决策模型,解决了区间二型模糊集内在犹豫性难以量化的问题.首先介绍了区间二型模糊集的相关知识,综合考虑两种期望平均提出了区间二型模糊集排序值公式以比较模糊数的优势关系,同时提出使用几何度量刻画模糊性与犹豫性的区间二型犹豫熵来度量区间二型模糊集的不确定性.考虑到决策者的风险态度对决策结果可能的影响,引入决策者风险偏好因子,构造了风险偏好因子与传统的熵权法相结合的新的权重求解模型并给出了决策算法.最后用一个风险投资的实例验证决策者的风险偏好对属性权重以及决策方案的排序所产生的影响.     

一种基于区间二型模糊信息熵的TOPSIS多属性决策方法

针对属性权重未知的语言多属性决策问题,首先通过EKM算法将语言评价信息定量转化为区间二型模糊数,在此基础之上,定义一种区间二型模糊数的信息熵,并讨论其优良性质;基于该信息熵最大化准则构建了优化模型进行求解属性权重,同时提出一种基于区间二型模糊信息熵的TOPSIS多属性决策方法;最后通过实例说明该方法的合理性和有效性。     

二型模糊C均值聚类算法及其应用

提出一种简化的、带有确认程度的隶属度的二型模糊集,利用其设计二型FCM聚类算法,推导出其迭代求解公式。研究发现,二型FCM算法的目标函数和迭代求解公式是原有FCM算法的推广,数学表达简洁。在人工数据集和黄瓜数据集上的应用表明,该算法可以通过确认程度的影响,得到更加精确的FCM算法聚类中心的位置,可有效甄别出异常点,说明算法的有效性。     

近似质心在区间二型模糊聚类中的应用

针对现有质心求解算法仍具有较高计算复杂度,导致区间二型模糊C均值聚类算法(Interval Type-2 Fuzzy C-Means, IT2FCM)运行速度不理想问题,提出了半数迭代法和一次迭代法两种近似质心求解算法。首先,在直接求解转换点问题质心求解算法(A Direct Approach for Determining the Switch Points in the Karnik–Mendel Algorithm, DA)的基础上,借助二分查找思想,构造出基于二分查找的质心求解算法;接着,以该算法为基础,通过限制查找范围,考虑两个转换点之间关系的性质和计算差值的技巧得到半数迭代法;最后,考虑只进行一次查找得到一次迭代法。在UCI上的5个数据集上(IRIS、SEEDS、WINE、WIFI＿LOCALIZATION和HTRU2)验证了两种算法的聚类性能并没有因为求解的是近似质心而降低;进一步在ANURAN CALLS数据集上构造了8组数据量递增数据用于验证基于不同质心求解算法的IT2FCM和基于提出的近似质心求解算法的IT2FCM运行速度,实验结果表明：基于近似质心求解算法的IT2...     

一种处理边缘不连续图像的雷达算法

提出了一种处理边缘不连续图像的雷达算法.该算法的主要思想是,用统计学的方法判断一个像素属于一个区域的概率,从而把感兴趣的图像区域分割出来,即先记录像素点,包括点的颜色、坐标,再按一定的角度递增扫描图像边缘点以寻找边缘像素,其次把这些边缘点距扫描中心点的长度进行低通滤波以形成一个完整的边界,最后求出边缘线的质心,记录质心位置,并将这些数据作为自组织特征映射的输入且进行分类,由此完成区域的分割.该算法的时间复杂度为90×O(n3),较Hough变换的复杂度及鲁棒性更好.实验结果表明,所提算法在非规则区域分割上优于Hough变换,其运算效率高于视觉模型算法.     

基于孤立点和初始质心选择的k均值算法的改进与应用

针对聚类中广泛应用的经典k均值算法随机选择初始质心和易受孤立点影响的不足,给出了二次改进的k均值算法.首先使用距离法移除孤立点,然后采用邻近吸收法对初始聚类中心的选择进行改进,并做了改进前后的对比实验.结果表明,改进后的算法比较稳定、准确,受孤立点和随机选择质心的影响也有所降低.     

区间Ⅱ型变论域自适应模糊逻辑控制器

在变论域自适应模糊控制方法的基础上,结合Ⅱ型模糊集较强的鲁棒性和处理不确定性问题的能力,设计了一种区间Ⅱ型变论域自适应模糊逻辑控制器.为了使控制器保持在最优状态,采用粒子群优化算法来优化隶属度函数;然后由Lyapunov方法证明了区间Ⅱ型变论域自适应模糊逻辑控制器的稳定性.对Duffing系统和1维6卷混沌系统的仿真表明,区间Ⅱ型变论域自适应模糊逻辑控制器可以很好地跟踪参考信号,较之变论域模糊逻辑控制器,其可以有效地防止抖震且控制量较小.     

几种L-模糊集之间的关系

研究了区间值模糊集，直觉模糊集，模糊值模糊集和二型模糊集之问的关系，指出直觉模糊集与区间值模糊集是等价的；在一定条件下，模糊值模糊集可由区间值模糊集生成；每一个二型模糊集可转化成一个区问值模糊集且每个区间值模糊集可看做一个二型模糊集．     

基于二型模糊逻辑的交通流量预测

提出了一种改进的模糊c均值聚类算法,该算法将模糊聚类的对象从单值扩展到区间,在构造二型模糊系统时,通过对历史数据的学习提取二型模糊规则,克服了专家方法不能对未知领域提取规则的不足.在此基础上,针对智能交通系统,提出一种新的基于二型模糊逻辑的交通流量预测方法.该方法应用区间型二型模糊集具有上下限隶属度函数的性质构造预测区间,适合于处理具有复杂不确定性的情况.通过隶属度函数可以反映出该区间中预测值的可靠性,从而克服了其他预测方法仅给出单值且稳定性不高的缺点.仿真结果表明,基于二型模糊逻辑的流量预测区间具有较高的准确度,其平均相对误差低于6%.     

一种新的区间二型模糊集排序方法

区间二型模糊集排序是模糊决策领域中的一个重要内容,然而文献中排序方法在某些情形下无法区分区间二型模糊集的排序顺序.针对这一问题,给出了一种新的基于模糊集内心的排序方法,依据排序值的大小来确定区间二型模糊集的排序顺序.与已有排序方法相比较,所给方法能够有效区分区间二型模糊集的排序顺序.     

基于QPSO算法优化的区间二型模糊逻辑系统预测

设计了一类区间二型模糊逻辑系统,研究基于历史数据的预测问题.在区间二型模糊逻辑系统设计中,前件、后件、输入测量区间二型模糊的主隶属函数均选择成具有不确定标准偏差的高斯型二型隶属函数.量子粒子群优化(QPSO)算法用来调整所设计的区间二型模糊逻辑系统参数.部分欧洲智能技术网络(EUNITE)的负荷竞赛数据和美国田纳西州(WTI)原油价格数据用来测试所提出的模糊逻辑系统预测方法.定义综合评价误差和作为模糊逻辑系统的预测性能指标.仿真研究表明,所提出的区间二型模糊逻辑系统预测方法在收敛性和稳定性上均优于相应的一型模糊逻辑系统.     

一种区间二型模糊隶属度函数的构造新方法

针对现有区间二型模糊隶属度函数的构造方法中,存在受试者需为模糊专家,易出现不确定迹(FOU)填满现象(下隶属度函数近似为0),或需预先确定不确定迹的形状的问题,设计受试者不为模糊专家也可正确回答的调查问题,提出一种构造区间二型模糊集隶属度函数的新方法.该法不需预先确定FOU的形状,受试者不必为模糊专家.该法的基本思想是从一组领域专家中收集类属词的上下隶属度区间数据,对所获数据进行数据预处理,最后获得类属词的隶属度函数和FOU.实验结果表明,所提出的新方法可有效构造区间二型模糊隶属度函数,避免出现填满现象.     

Order Relation for Type-2 Fuzzy Values

In this paper an order relation and a ranking method for type-2 fuzzy values are proposed. In order to compare type-2 fuzzy sets, the concepts of satisfaction function for continuous fuzzy values, h-level type-2 fuzzy values and strong order relation are introduced. The proposed method is an approach based on the possibility theory, and it generates a ranking sequence with the greatest possibility. Some properties of the proposed method are also analyzed.     

分布式环境下全局模糊频繁项目集的快速挖掘

为了解决模糊关联规则挖掘算法需要用户事先给定模糊集和相应隶属度函数的问题,提出基于分布式聚类自动生成模糊集及隶属度函数的算法GFAM.该算法利用分布式K-Means聚类算法对每个数值型属性进行聚类,求得聚类中心,由此构造全局模糊集,定义全局隶属度函数.DFAR算法根据构造的全局模糊集及隶属度函数进行分布式模糊频繁项目集的快速挖掘,采用全局-局部站点模式,其中包括局部模糊频繁项目集产生算法FLF和全局模糊频繁项目集产生算法FGF.实验结果表明,该算法能准确地生成全局模糊频繁项目集,在求解全局模糊频繁项目集过程中,传送局部模糊候选项目集支持数的通信量为O(n),提高了算法的挖掘效率.     

犹豫模糊熵生成算法及在后勤补给基地选址评估中的应用

为了定量地刻画犹豫模糊信息的不确定性程度,将犹豫模糊元和区间值犹豫模糊元的熵推广成了犹豫模糊集和区间值犹豫模糊集的熵。首先给出了犹豫模糊集和区间值犹豫模糊集的熵与相似度的公理化定义,在此基础上提出了犹豫模糊集熵和相似度的一般公式,给出了犹豫模糊集的熵和相似度的生成算法。然后研究了犹豫模糊集的熵与相似度间的关系,提出了基于相似度的熵的一般公式。进一步把犹豫模糊集的熵与相似度的关系的有关结论及各自的一般公式和生成算法推广到区间值犹豫模糊集。最后给出了基于犹豫模糊集熵和相似度的后勤补给基地选址方案可靠性分析的数值例子。