一种基于证据修正的一致性模糊Petri网模型

针对传统的基于模糊Petri网模型的形式化推理算法不能很好地求解含闭环结构的模糊Petri网,提出了一种基于证据修正的一致性模糊Petri网模型。该模型通过引入证据修正因子,把多规则情形退化为一定置信度的带复合证据的单规则情形进行处理,有效简化了模型中的闭环结构。该模型还充分利用模糊“与”规则和模糊“或”规则的内部逻辑关系,对产生式规则中逻辑“与”和逻辑“或”两种组合关系进行了区分,克服了传统的“累加型”加权模糊逻辑方法的缺点,降低了算法推理的复杂度。最后通过实例证明了该模型的有效性,而且易于编程实现,尤其适合应用于较复杂的模糊Petri网推理。     

一种模糊判断矩阵的互补一致性修正方法

引入度量矩阵大小的lp范数来刻画关于模糊判断矩阵的相似性条件、互补性条件以及一致性条件的满足程度。通过将三个极小化问题转化为一个目的规划问题对模糊判断矩阵进行了互补一致性修正。使用控制参数A将p=1和p=∞两类极小化偏差量的方法结合起来得到了一种更加灵活且适用范围更广的模糊判断矩阵的互补一致性修正方法。最后，用一个数值例子进行说明。     

基于熵的模糊群体评价合成方法

研究了模糊决策环境下群体评价意见的合成问题。应用距离函数来计算两个梯形模糊数之间的相似性函数,使得相似性函数的应用范围得到拓展。基于熵来度量个体与群体的一致性,建立了群体决策的熵模型,减少了群体的不确定性。利用此模型对专家的初始主观权重进行迭代运算得到修正权重,再把初始主观权重和修正权重线性合成作为专家的综合权重。最后,通过算例说明了该方法的可行性和有效性。     

最优化模型的修正

最优化模型的修正（MOM：Modification of Optimization Models）是指：修正某最优化模型，使得修正后模型的解是给定的点。本文首先提出MOM问题，在说明了MOM问题的一般特点后，证明对一般最优化模型的可行域进行一次修正就可使修正后的模型的解是给定的点，当最优化模型是凸规划时，修正后的可行域仍是凸集，最后说明MOM方法在经济决策中的应用。     

模糊模型辨识中模糊聚类方法应用分析

模糊聚类算法已广泛应用于模式识别、数据聚类以及从数据中提取模糊规则的过程。介绍了基于模糊聚类的非线性系统模糊辨识方法 ,并通过著名的Box和Jenkins煤气炉数据仿真实例详细研究了模型性能指标与输入变量及模糊聚类数之间的关系 ,指出了应用模糊聚类方法的优势与不足。对于模糊建模中正确应用模糊聚类方法具有重要指导意义     

基于离散化修正模糊算子的模糊故障树新析

针对不同类型隶属函数的模糊概率耦合计算的模糊故障树分析瓶颈问题尚未解决,提出了一种新的离散化方法,该算法通过先分割概率后规划隶属度的方式将模糊概率的隶属函数离散化,并由扩展原理修正与、或门模糊算子得到一组新的模糊算子,用新算子进行模糊故障树实例分析表明,新方法不但较好地解决了上述难点,并具有一定理论和工程实践价值。     

基于TS模糊模型的热工过程建模方法

热工过程对象通常具有复杂的动态特性和非线性、强耦合、不确定性等特征,从而使得常规建模方法难以取得满意的效果,因此提出一种改进型TS模糊模型在线建模方法。此建模方法基于以下思想,首先提出基于中心粒群算法的截集模糊C-均值聚类算法并对TS模糊模型进行模型结构离线辨识,确定模型的结构和前件部分参数的初始值;然后应用解耦扩展卡尔曼滤波算法进行后件参数在线辨识,同时对前件辨识结果进行精确修正。最后,对煤气炉、500MW机组及气化炉等热工过程进行仿真计算表明本方法具有精度高、计算量小等优点。     

混沌系统基于T-S模糊模型的控制方法

将模糊控制技术应用于混沌控制中，可以克服反馈线性化等传统方法对参数完全精确已知的限制；用T-S模糊系统来逼近非线性系统，它的IF-THEN规则后件由线性状态空间子系统构成，进而可以应用模糊系统的控制理论求得模糊控制器，用此非线性控制器来控制非线性系统，以求良好的控制效果；模糊规则后件部分以局部线性方程形式给出的T-S模糊模型可以通过调整相关参数很好地逼近混沌系统，基于该模型采用平行分散补偿技术设计出具有相同规则数目的模糊控制器，控制器所有参数可以通过求解一组线性矩阵不等式一次性得到。仿真结果验证了该方法的有效性。     

一种模糊神经系统的修正学习算法

本文在深入分析模糊神经系统的基本结构和学习算法的基础上,指出基于梯度下降的学习算法的不足,并提出一种模糊神经系统的修正学习算法。分析表明,该算法具有能够确保模糊语义和模糊空间一致划分的优点。     

一类具有模糊补偿期限和降价周期的革新性产品EOQ模型

介绍了一类革新性产品,讨论了在确定的补偿期限、降价周期和降价幅度情况下的区域代理商的EOQ模型,在此基础上,重点分析了该类产品在具有模糊的补偿期限、降价周期和降价幅度时的EOQ模型,阐述了在补偿期限的影响下,模型的分段描述形成,并对模型的求解方法进行了论述.     

两阶段功能检查模型研究

许多产品在功能故障发生前具有潜在故障期,选择合适的时机进行功能检查,是减少功能故障造成的安全、任务或经济影响的有效措施。现有的模型多数是单一检查周期策略,而实践中常采用不等周期检测,特别是两阶段功能检查更为普遍。运用延迟时间的概念,建立了产品两阶段功能检查模型,以单位时间的平均费用最小为目标,确定最佳的潜在故障检查间隔期,并给出了该模型的应用示例。     

新产品开发经济效益的评价

综合运用层次分析法和模糊综合评价法（多层次模糊综合评价法）对新产品开发经济效益进行研究．并使评价结果定量化。结合某种新产品开发的实际，对其经济效益评价指标体系进行实例分析．结果充分证明了此方法的可行性和正确性。有助于决策者正确地决定新产品开发的继续或中止。     

经常购买模型及其参数的极大似然估计

在分析巴斯模型和重复购买的产品生命周期模型等的基础上，提出经常购买模型，详细讨论该模型的参数的极大似然估计法，并采用实例检验模型及参数估计方法，分析模型的参数估计结果，在此基础上使用模型做产品销量预测，表明模型的参数估计方法及预测方法的有效性。     

基于设计者智能主体模型的产品开发过程仿真

产品开发过程仿真是对产品开发过程进行预测、管理、评价和改进的有效手段.为了对产品开发过程中的人与组织因素进行仿真,提出了一种设计者驱动的产品开发过程仿真原理.重点对设计者智能主体模型进行了研究,采用INTERRAP混合结构建立了设计者智能主体结构模型,用分层有色随机Petri网描述了设计者的个体行为过程与协作行为过程.最后进行了系列仿真实验,初步证明了模型的有效性.基于设计者智能主体模型的过程仿真可在过程预测与评价、人因及组织分析、设计过程改进等方面发挥重要作用.     

D-FNN模型对中国FDI的预测

建立了动态模糊神经网络模型,并运用此模型对中国经济产生深远影响的FDI进行了预测。结果表明D-FNN在预测精度上表现优异,具有一定的实用性。     

人口—经济仿真系统中的对话式模糊综合评价模型

本文描述了人口－经济仿真系统的工作机理，提出了一种对话式多层次目标模糊综合评价模型，并对该模计算机实现的算法步骤作了讨论。该模型，决策者可对人口－经济信真系统的多个仿真方案进行综合评价并选取处自己满意的仿真方案。实践表明，应用该模型可将因素对仿真方案的影响通过不同层交，不同阶段较为直观地表现出来，从而较好地保证了仿真客观性。     

消费者偏好不确定下的双寡头企业竞争策略

在具有Stackelberg博弈均衡的Hotelling模型中,本文引入消费者偏好不确定性,研究其对企业竞争策略的影响.博弈的均衡结果表明:在消费者偏好不确定下,市场先进入者比后进入者获得更高的市场价格和利润;企业产品的均衡价格、利润、差异性和社会福利都随不确定性的增大而增大;在Stackelberg博弈均衡中获得的市场价格、利润、产品差异性和社会福利都大于在Nash博弈均衡中所获得的结果.     

复杂产品虚拟样机描述中的多粒度建模方法

多粒度建模是支持虚拟样机可扩展、可演化建模的一种新方法.为支持从不同层次、不同粒度上进行复杂产品虚拟样机模型的描述,提出了多粒度建模框架,研究了多粒度建模的通用方法,多粒度模型的形式化表示及数据描述格式,在此基础上,给出了多粒度模型的建立过程及关键技术.     

具有Stackelberg博弈和网络外部性的扩展Hotelling模型

在具有不对称网络外部性的Hotelling模型中,引入Stackelberg博弈价格均衡.在放松厂商定位必须局限于消费者分布空间的假设后,相比较于传统的Nash博弈价格均衡结果,厂商通过Stackelberg价格博弈中可以选择更大的产品差异性,市场先进入者在均衡价格、市场份额和利润方面比后进入者具有先动优势.当网络效用系数相同时,市场先进入者所获得价格、市场份额和利润都大于其Nash均衡时所获得结果,市场后进入者所获得市场份额小于其Nash均衡的结果,但其价格和利润刖根据网络效用系数的不同而变化.