模糊贴近度在智能答疑系统中的应用

智能答疑是现代远程教育中一个重要组成部分,但目前网络答疑系统反馈答案的查出率和准确率较低.文章在分析用户问题与标准问题语句的模糊贴近度的基础上,提出了基于阈值的模糊贴近度算法.通过对系统运行情况的分析,证实了该算法能有效地提高答疑系统的智能处理能力.     

氧化物酸碱性的模糊模式识别

通过对氧化物建立模糊集，按照其隶属函数，确定氧化物酸碱性判别参数，根据贴近度确定氧化物的酸碱性。     

O型模糊集的模糊性度量

本文首次给出了Ｏ型模糊集的模糊度和贴近度的定义，并讨论了它们的一些性质。Ｏ型模糊集的模糊度和贴近度在模糊推理和模糊模式识别中有重要应用价值。     

机械设计中模糊因素的决策与评价

文章运用模糊相关原理和贴近度原则，以齿轮传动设计中齿数模糊选择和减速器设计方案的模糊综合评判为例，阐明了机械设计中模糊因素的决策与评价方法。     

模糊模式识别在汽车类型识别中的研究

给出了用模糊技术来识别汽车类型、客车载客量和货车吨位的实用方法．     

模糊综合评判在黄土湿陷性评价中的应用

通过分析影响黄土湿陷性的主要因素，给出了黄土影响湿陷分级的4个定量指标的隶属函数，利用所给隶属函数对黄土湿陷性等级进行模糊综合评判，建立了黄土湿陷等级分类的二级模糊综合评判方法．     

基于模糊统计的隶属函数神经网络实现方法

采用模糊统计方法获得有限对离散的隶属函数关系，并用神经网络将此关系综合成连续函数表达形式。这一方法进一步完善了隶属函数的统计求法，丰富了经典插值方法，有利于模糊数学理论应用于希望实现并行处理的模式识别等研究领域。     

根据Euclid贴近度进行模糊多目标最优决策

介绍模糊多目标最优决策方法，该方法首先通过对决策数据进行最优隶属度处理，确定理想决策，根据各决策方案与理想方案的贴近度大小，得出最优决策。     

基于模糊模式识别的蠓虫分类数学模型

首先在模糊聚类的前提下根据所给的5组蠓虫实际数据将其分为三个类别作为母本库,然后再利用模糊模式识别的贴近度法将待识别的三组数据进行贴近度计算,最后按照最大隶属度原则将它们归类到母体库中,具有很好的应用价值和广阔的使用前景.     

Fuzzy comprehensive evaluation for decision making of water saving irrigation system

ThebenefitofinvestmentforalargerscaleWSISiscloselyrelatedtoreasonableplanninganddesigning ,andtheim portantrequirementforplanninganddesigningistodecidewhichirrigationtechniquewillbeusedforWSISatfirst[1 ] .Manyfac torshavetobeconsideredinthestageofplanning ,andmostofthemarehardtobeanalyzedquantitativelynowadays[2 ,3] ,theexperiencesofexpertsanddecisionmakersplayleadingroles,butthiswoulddeviatefromobjectiverealityowingtothedecisionmakersaredifficulttoavoidasubjectivityandone sidedview[4] .Bec…     

基于多阶段的模糊C-均值算法的模糊聚类分析研究

对模糊聚类分析算法进行研究,在模糊Ｃ－ 均值算法（ＦＣＭ）的基础上加以改进,将聚类过程分为二个阶段,形成多阶段模糊Ｃ－ 均值算法（ＭＦＣＭ）,使其对Ｉｒｉｓ数据聚类．研究表明：多阶段的模糊Ｃ－ 均值算法比模糊Ｃ－ 均值算法性能优越．     

多元模糊模式识别在钢碳化物评级中的应用

应用Ｆｕｚｚｙ集理论研究了如何用隶属函数来描述合金工具钢碳化物的不均匀性，提出一种评定碳化物级别的方法，并进行了计算检验。     

模糊模式识别法在围岩稳定性分类上的应用

地下洞室围岩稳定性分类是多因素识别问题,本文用模糊模式识别直接法,通过导出的多元柯西型隶属函数来识别各段围岩的稳定性等级。这可以避免模糊综合评判法中凭经验确定模糊子集(?)的困难。工程实例计算证明,本方法计算简捷,分类确切;选用的分类指标在工程地质调查中较易获得;与国内外常用的RMR分类和Barton的Q值分类比较,结果相当接近,因而具有实用价值。     

模糊模式识别中隶属函数选取的探讨

通过数值实例,论证了利用最大隶属度原则对三角形类型模糊模式识别时隶属函数选取的优越性,并提出了一种给定阈值且以三角形内角和差关系作为底数变量和指数变量的指数型隶属函数.     

模糊模式识别在蠓的分类上的应用

应用模糊模式识别的方法， 根据已给两类蠓的标本， 通过回归分析建立了两类蠓的标准类型的隶属函数，给出了识别蠓的类型的一个方法     

边坡稳定性评价的多层模糊模式识别方法

鉴于边坡稳定性分析中存在影响因素权重确定困难的问题,在多层模糊优选理论与模型的基础上,提出了多层模糊模式识别评价模型。整个评价系统分为三层,第一层由各影响因素组成,为输入层：第二层由若干子系统组成,每个子系统包括若干影响因素;第三层为输出层,由一个子系统构成。通过比较子系统内各因素的重要性和各子系统的重要性可分别确定子系统内各因素的权重和各子系统的权重,采用这种方式定权比直接对所有影响因素进行比较定权相对容易、合理。第一层和第二层的输出采用二级模糊模式识别模型计算,第三层的输出采用多级模糊模式识别模型计算。实例分析表明,应用该模型进行边坡稳定性评价能取得较好的效果。     

基于模糊模式识别的房地产市场发展评估及预警

在模糊理论的基础上,主要利用相对隶属度原则和各个权重的衡量来建立模糊模式识别模型,结合相关数据应用于房地产市场的研究,分析和评估了我国2005—2009年房地产发展形势,并对2010年的房地产发展趋势进行了评判,结果与实际情况吻合良好.     

8种挺水植物对污染水体的净化效果比较

通过室外盆栽实验,研究了8种挺水植物在不同水力停留时间对污染水体的净化效果。结果表明各实验植物对COD、NH+4 N、TN和TP的去除率随水力停留时间的延长而增加。水力停留时间为5?d时,除三棱草（Sparganium stenophyllum Maxim.）外,其它植物对COD均有明显的去除效果,其中,菖蒲（Acorus calamus L.）、水葱（Scirpus validus Vahl.）、宽叶香蒲（Typha latifolia L.）及黄花鸢尾（Iris wilsonii C. H. Wright）去除COD的效果较好,去除率达到90%左右。水力停留时间为7?d时,与无植物空白相比,各植物其NH+4 N和TN去除率分别提高15.0%～41.8%和6.7%～25.1%,其中宽叶香蒲、茭白和黄花鸢尾对NH+4 N和TN的去除性能尤为突出。8种植物中,茭白（Zizania latifolia Turcz.）和宽叶香蒲TP去除性能较好,其TP去除率分别提高10.8%和11.2%,其余6种植物的TP去除率与对照之间均无显著差异。综合分析,宽叶香蒲、茭白和黄花鸢尾可作为南四湖人工湿地备选植物。