基于直觉模糊折扣算子的异类数据融合方法

异类数据作为不确定数据的类型之一,成为模式识别、多属性决策等问题中数据融合的难点.为此,以直觉模糊集为理论基础,本文提出一种异类数据的多属性融合方法.首先,定义一种新的直觉模糊数折扣算子及合成法则,证明了该算子与合成法则的基本性质.其次,定义异类数据之间的距离度量测度,基于灰关联方法,得到用于决策的系数矩阵,通过对备选...     

模糊蕴涵算子的性质和合成推理算法的扩展

讨论34个模糊蕴涵算子是否满足10个性质,得到5个t算则和5个s算则,提出并证明与圈乘算子性质相关的3个命题.通过选用不同的t算则和s算则获得合成推理算法的8种新形式.     

非线性系统基于T-S模型的$H_\infty$控制

将非线性系统用 T-S模糊动态模型描述 ,并将全局模糊系统模型表示成不确定系统形式 .采用鲁棒 $H_\infty$ 控制策略 ,设计出使全局模糊系统模型渐近稳定的控制器 ,并以一级倒立摆的模糊控制器设计实例 ,证明了方案的简洁有效.     

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。     

一种新犹豫模糊符号距离及其应用

研究了属性权重部分已知的犹豫模糊多属性决策问题.针对犹豫模糊元中为便于计算添加的多余数值影响方案排序等问题,提出一种新的犹豫模糊决策方法.首先,提出一种新的犹豫模糊元得分函数与犹豫度.基于此,构造一种新的犹豫模糊符号距离,对犹豫模糊元中添加的多余数值具有很好的鲁棒性.其次,基于max-min算子思想,建立属性权重优化模型.最后,将新的犹豫模糊符号距离应用于求解多属性决策问题中,并通过算例说明所提方法的可行性与有效性.     

基于直觉正态模糊集结算子的多准则决策方法

定义了直觉正态模糊数及其运算法则、Euclidean距离、直觉正态模糊加权算术平均算子和直觉正态模糊加权几何平均算子. 针对准则值为直觉正态模糊数而权重信息不完全的多准则决策问题, 提出了一种基于直觉正态模糊集结算子的决策方法. 该方法首先利用各方案之间的距离和最小化思想建立优化模型求得最优权重, 然后利用集结算子对各准则进行集结, 从而得到各方案的综合评价值, 最后通过比较它们跟正负理想方案间的相对贴近度的大小, 得到方案集的排序. 实例表明该方法的有效性和可行性.     

模糊控制器是泛逼近器的若干充分条件

通过分析模糊控制器的一般算法,发现模糊控制器是否具有泛逼近性,关键取决于模糊蕴涵算子θ(ɑ,0)和θ(ɑ,1)时的表达式或取值.在此基础上给出了模糊控制器具有泛逼近性的若干充分条件.进而,由这些充分条件验证了当规则取并时有29个模糊蕴涵算子构成的模糊控制器具有函数的泛逼近性;当规则取交时有40个模糊蕴涵算子构成的模糊控制器具有函数的泛逼近性.     

基于C-OWA算子的区间信度合成方法

针对经典的区间信度合成方法不满足结合律、计算复杂等问题,构建了一种基于C-OWA算子的区间信度合成方法。该方法通过构造基于C-OWA的区间信度点化算子,将区间信度转化为点信度,同时对不同偏好的区间信度进行调整,并利用点化算子对区间信度的有效性、区间信度分配的风险偏好进行判断,再利用点信度合成方法将点化后的区间信度进行合成。最后,通过一个算例,对比分析该方法的有效性。     

信息集成算子加权向量的对称性研究

对信息集成算子加权向量的对称性进行了研究.提出了升序加权算术平均(AOWAA)算子和语言AOWAA算子,分别给出了降序加权算术平均(DOWAA)算子和升序加权算术平均(AOWAA)算子、降序加权几何平均(DOWGA)算子和升序加权几何平均(AOWGA)算子、以及语言DOWAA算子和语言AOWAA算子的一个等价条件,并证明了在加权向量是对称的情况下:1)利用DOWAA算子对若干个互补判断矩阵进行集成所得到的群判断矩阵仍为互补判断矩阵;2)利用DOWGA算子对若干个互反判断矩阵进行集成所得到的群判断矩阵仍为互反判断矩阵;3)利用语言DOWAA算子对若干个语言互补判断矩阵进行集成所得到的群判断矩阵仍为语言互补判断矩阵.最后探讨了一些常用加权向量的对称性问题.     

基于IOWA算子的模糊语言偏好矩阵排序方法

给出了方案之间比较的一种模糊语言标度及其相应的区间数表示形式。运用模糊语言标度构造出模糊语言偏好矩阵。利用导出的有序加权平均(IOWA)算子对模糊偏好信息进行集结,提出了一种基于IOWA算子的模糊语言偏好矩阵排序方法,并把该方法进一步运用于群体决策中的方案排序和择优。最后通过算例说明了该方法的可行性和实用性。     

三标度法在群体判断和Fuzzy判断中的应用

在 AHP三标度法排序的基础上 ,定义了方案 Ai在第 k位的隶属度 ,给出一种群体排序方法 ,同时利用三标度法也给出一种构造模糊一致性矩阵的方法.     

毕达哥拉斯模糊还原性BM算子及其决策应用

还原性是信息集成算子的一个重要性质.针对毕达哥拉斯模糊加权Bonferroni平均(BM)算子不具有还原性的情况,提出了具有还原性的毕达哥拉斯模糊BM算子,并研究了其决策应用.首先,定义了毕达哥拉斯模糊还原性加权BM算子(PFRWBM)和广义毕达哥拉斯模糊还原性加权BM算子(GPFRWBM),推导出它们的计算公式,证明了它们的性质.随后,定义了毕达哥拉斯模糊还原性加权BGM算子(PFRWGBM)和广义毕达哥拉斯模糊还原性BGM算子(GPFRWBGM),给出它们的计算公式,讨论了它们的性质.最后,提出了基于毕达哥拉斯模糊还原性加权BM算子的多属性决策方法,并通过实例和方法对比说明了所提方法的可行性.     

模糊Bonferroni平均算子及在多准则群决策中的应用

在进行信息集成时,有时需要考虑输入变量之间的相互影响,而Bonferroni平均（Bonferroni mean, BM）算子正好具有这种优点。为了集成三角模糊数,提出模糊Bonferroni平均（fuzzy Bonferroni mean, FBM）算子,讨论它的几种特殊情形。在此基础上,提出模糊加权Bonferroni平均（fuzzy weighted Bonferroni mean, FWBM）算子和组合模糊加权Bonferroni平均（combined fuzzy weighted Bonferroni mean, C-FWBM）算子,同时研究它们的一些性质。针对决策信息以三角模糊数给出的决策问题,提出一种基于FWBM算子和C-FWBM算子的多准则决策方法。最后举例说明其在模糊多准则群决策中的应用,结果表明该方法是可行的。     

公路网规划方案综合评价方法及应用

根据公路网的道路与交通特征参数指标,阐述了评价公路网规划方案优劣的新模型,即多对模糊算子的二级综合评价模型,并结合运用ＡＨＰ法（层次分析法）来确定评价指标权重．用此模型对多个规划方案进行评判和排序,方法科学简便,实用性强.     

基于LMI的模糊控制器设计

对于许多实际的非线性系统,状态变量往往不能获取或难于测量。因此设计模糊状态观测器来估计状态变量是非常必要的。针对T-S模糊模型近似描述的非线性系统,提出了一种基于线性矩阵不等式(LMI)的具有区域极点配置功能的模糊控制器和模糊状态观测器的设计方法。首先利用并行分布补偿(PDC)设计思想和基于线性矩阵不等式(LMI)的极点配置理论,将闭环系统的全局渐进稳定性要求,性能指标及控制量约束条件统一到线性矩阵不等式框架内。然后求解线性矩阵不等式族获得控制器和观测器参数。最后将该设计方法应用于倒立摆的平衡控制中,通过仿真曲线可以看出该方法设计的控制器可使倒立摆稳定并满足指定的性能指标,因此该设计方法是有效的。     

基于模糊C-OWA算子的模糊多属性决策方法

将连续区间数据OWA(C-OWA)算子扩展到模糊环境,提出了一些新的模糊C-OWA(FC-OWA)算子,如加权FC-OWA(WFC-OWA)算子、悲观WFC-OWA(PWFC-OWA)算子和乐观WFC-OWA(OWFC-OWA)算子,并研究了它们的一些性质.基于PWFC-OWA算子和OWFC-OWA算子,提出了属性值和属性权重为梯形模糊数的多属性决策方法.最后通过算例说明了方法的可行性和有效性.     

Study on the control course of ANFIS based aircraft auto-landing

1 .INTRODUCTIONThe fuzzy control is a kind of intelligent control ,whichisi mplemented by means of computers using man’s experi-ences of controlling as knowledge model ,and fuzzy sets,fuzzylinguistic variables and fuzzy logic as mathematicalapproaches of algorithms for controlling. The knowledgemodel consistingof the controllingexperiences and knowl-edge of experts with fuzzy characters as rules are intro-ducedtocontrol systems.The control theoryisintegratedwithtechniques of artificial in…     

毕达哥拉斯模糊Hamacher集成算子及其决策应用

定义了毕达哥拉斯模糊Hamacher运算,包括毕达哥拉斯模糊Hamacher和,积,数乘以及幂等,并研究了这些运算的性质.然后,将毕达哥拉斯模糊Hamacher运算应用到了信息集成之中,提出了毕达哥拉斯模糊Hamacher加权平均算子(PFHWA),毕达哥拉斯模糊Hamacher有序加权平均算子(PFHOWA),毕达哥拉斯模糊Hamacher加权几何算子(PFHWG),以及毕达哥拉斯模糊Hamacher有序加权几何算子(PFHOWG),并分别研究了它们的性质.最后,提出了基于毕达哥拉斯模糊Hamacher集成算子的决策方法,并通过实例说明了决策方法的可行性与有效性.     

直觉模糊幂Heronian平均算子及其在多属性决策中的应用

针对需要同时捕获变量个体间的关联性和整体均衡性的信息融合问题,本文在直觉模糊环境下,将Heronian平均算子和幂平均算子相结合,提出了直觉模糊幂Heronian平均算子和直觉模糊加权幂Heronian平均算子.新算子利用Heronian平均算子的交叉运算来体现变量的关联性,同时引入支撑度系数来挖掘信息的相对贴近度,从而在信息融合过程中体现整体性.此外,还探讨了新算子的一些优良性质和特例,并给出一种多属性决策方法.最后,通过算例验证了该方法的可行性与有效性.