星图识别的剖分算法

为了提高星敏感器的测量速度和精度,在星图识别中首次采用了在地球物理地质建模中有着广泛应用的剖分算法。利用这一算法进行星图的匹配识别,仿真实验结果表明与现有的星图识别算法相比,此算法具有高的识别率,良好的实时性和鲁棒性,且所需导航星库的容量小,检索速度快。     

基于模糊区间分和模糊重心的决策方法

首先分析了传统的模糊决策理论的不足，提出了一种基于模糊重心的多目标方案决策方法，该方法能利用评测专家所给的模糊区间分，从而既方便了评测专家表达其评测意见，又充分利用了专家的评测意见，因而有利于提高决策的准确性.     

基于模糊聚类的竞争者识别

从企业战略的角度确定识别竞争者的指标，并采用AHP方法确定权重，在此基础上应用模糊聚类分析法对同一行业的企业进行分类，进而识别企业的竞争者，最后对某企业的竞争者进行了实例分析。     

全天时多视场星图仿真的设计与实现

为了对大气层内全天时短波红外三视场天文导航系统的软件开发及功能和性能测试,提出了一种全天时三视场星图仿真算法.该算法为本天文导航系统提供任一时刻、任一指向下的仿真星图.短波红外2MASS星表数据量巨大,为此,采取了分区检索视场恒星的方法.为了使仿真星图更接近真实情况,研究并分析三视场天空背景辐射及三视场恒星——背景对比度;建立了星点成像模型和系统噪声模型.充分考虑了同一时刻、不同视场间背景辐射的变化情况,采用蒙特卡罗方法随机产生平台姿态,以便更好的测试恒星检测与识别算法的鲁棒性.     

基于反馈外延的电网规划模糊决策方法

利用基于反馈外延的模糊决策方法,对电网规划的决策问题中涉及到的模糊问题进行了处理．文中考虑了投资费用、系统可靠性和对环境影响等三方面因素,认为各个因素的权系数是可变的,并应用变权分析方法对此进行了处理．讨论是在ＩＥＥＥ－６样本网络上进行的,文中对多个候选方案进行决策分析,结果表明该模糊决策方法能很好地解决电网规划中遇到的模糊问题．     

基于直觉模糊相似度的直觉模糊三支决策方法

针对现有直觉模糊相似度未考虑其隶属度和非隶属度的实践语义且在一些情形下可能出现“违反直觉”等问题,本文提出一种新直觉模糊相似测度,并将其引入直觉模糊决策系统中,定义了直觉模糊相似度下(α,β)-水平截集等概念,并给出相关性质.以粗糙隶属度为评价函数导出目标集的(α,β)-下、上近似集及其三个域.考虑到决策者不同风险态度,基于贝叶斯理论构建一种具有多风险偏好的直觉模糊三支决策模型,并获得决策规则,进而提出一种基于直觉模糊相似度的直觉模糊三支决策方法.最后,通过算例说明该方法的可行性和有效性.     

具有模糊报酬的马氏决策规划

本文将模糊概念引入马氏决策规划，定义了一种具有模糊报酬函数的马氏决策规划，并解决了其求解及判断问题。     

三字词声调的模糊识别方法

汉语是音节声调语言,在连续语音合成和识别中加入声调信息有重要意义。对三字词声调按首字、中字和尾字音节进行特征提取,并结合声调的特点选取相应的隶属函数进行模糊化处理,综合运用了决策树分类、模糊决策和基于知识的规则推理等技术,提出了一种模糊决策树声调识别方法,具有简便、实时性、顽健性和识别率高等特点。此方法对孤立字和二字词同样有效,并可应用于汉语连续语音。     

模糊决策方法研究

模糊决策是模糊集合论与决策理论相结合的产物．本文概要讨论模糊决策方法的若干基本问题,包括模糊一致关系,模糊一致矩阵及其应用,广义去模糊机制等．     

基于直觉模糊集的多属性模糊决策方法

针对模糊条件下的多属性决策问题,提出了一种新的基于直觉模糊集的多属性模糊决策方法。首先,给出了直觉模糊集的几何解释,定义了两个直觉模糊集之间的距离,确定了各候选方案指标值在直觉模糊集中的表示形式。其次,针对在信息不完全确定的模糊环境下,建立了基于直觉模糊集的多属性模糊决策模型,给出了适合这种模型的相应定义,提出了理想方案和负理想方案的概念,并结合信息不完全确定性处理来保证方案的唯一性。最后,通过比较各方案的直觉模糊集与理想和负理想方案的距离来确定方案集的排序。通过实例验证了方法的正确性和有效性。     

基于直觉模糊聚类的目标识别

空中目标的正确识别对防空作战具有重要的意义。针对目标识别的特点,提出了基于直觉模糊聚类的识别方法。首先,给出了直觉模糊相似度和相异度的度量方法,并利用目标特征信息计算直觉模糊相似度和相异度。然后,在分析了现有的几种直觉模糊相似矩阵构造方法的基础上,提出了一种新的直觉模糊相似矩阵的构造方法,并给出了直觉模糊相似矩阵转化为直觉模糊等价矩阵的途径;此外,定义了直觉模糊等价矩阵的（α,β）截矩阵,进而实现直觉模糊集的聚类。最后,运用该方法对给定特征的空中目标进行了聚类分析,实验结果表明,提出的方法是可行、有效的。     

基于模糊专家系统与IDE算法的UCAV逃逸机动决策

针对现有研究中无人作战飞机(unmanned combat air vehicle, UCAV)近距逃逸机动的自适应性不足和战术性匮乏问题,提出一种将模糊专家系统与双策略竞争的可选外部存档差分进化算法(external archiving differential evolution algorithm with dual strategy competition, DSC-JADE)相结合的逃逸机动决策算法。通过对战术知识的学习,建立模糊专家系统,将逃逸决策过程通过滚动时域划分为离散片段,根据模糊专家系统决策得到机动动作,在其控制量对应的可行域内,采用改进差分进化算法(improved differential evolution, IDE)进行寻优得到最优控制量,完成逃逸机动决策。在UCAV处于劣势的初始条件下进行仿真验证,证明DSC-JADE算法相较原始差分进化以及其他传统群智能算法搜索能力更强,采用专家系统相较不采用专家系统逃逸决策能力更优。     

基于K近邻决策分布图的决策层融合目标识别

决策模板法是一种直观的决策层融合目标识别方法。该方法实质上是将目标的决策分布图作为特征矢量,将其和每类目标的决策模板进行匹配以实现融合识别。由于每类目标的决策模板是该类目标所有训练样本决策分布图的平均,因此它不能反映训练样本决策分布图的分布情况。为减少目标决策分布图散布对融合识别效果的影响,提出采用K近邻方法对目标的决策分布图进行分类,以实现融合识别。仿真实验结果表明所提方法的平均融合识别率优于决策模板法。     

基于模糊认知图的物流需求预测模型研究

准确地预测社会物流需求,在政府对物流行业政策制定、企业物流活动规划中有着重要意义.本文提出一种基于模糊认知图的物流需求预测模型构建方法,综合考虑国内生产总值、进出口总额等五个经济要素与物流需求之间的相互影响关系,通过对历史数据机器学习获得相互影响权重,构建了物流需求预测模型,可对未来物流需求进行推算和预测.实验证明,该模型对物流需求的预测精度较高,效果较好.     

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。     

基于直觉模糊优选模型的混合型多属性决策

根据区间值模糊集和直觉模糊集可以互相转化,而且语言变量和标准化后的实数变量也可以用直觉模糊数的形式来表示,将规范化处理后的混合型决策矩阵转化为直觉模糊决策矩阵,并建立了直觉模糊优选模型,从而得出各个方案的直觉模糊评价值。基于直觉模糊点运算引入了一种新的得分函数,对直觉模糊数进行排序。算例结果表明了该决策方法是实用和可行的。     

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.