平滑转移模型线性检验的可靠性研究

提出了将自助法(bootstrap)的不同变体应用于平滑转移自回归模型的线性检验,并通过蒙特卡罗实验分别考察其在误差项独立同分布和存在序列相关时的有限样本性质.重点研究了非线性参数和序列相关系数对检验水平和功效的影响.实验结果表明,基于自助法的线性检验在各样本容量下都具有更高的功效,并且可以很好地纠正基于极限分布理论的LST统计量的水平扭曲.本文还详细介绍快速了两阶段自助法(FDB)的基本思想和实现方法,模拟实验证明它比基本自助法具有更好的稳健性和收敛性.     

不确定性矩阵对策解的确定

本文研究了五个问题：１．具有精确策略和模糊值对策矩阵的对策解的确定；２．具有模糊策略和经典对策矩阵的对策解的确定；３．具有模糊策略和函数值对策矩阵对策解的确定；４．具有模糊随机策略和经典对策矩阵对策解的确定；５．具有模糊随机策略和函数值对策矩阵对策解的确定。     

功能替代模型的模糊可靠性分析

针对功能替代模型的定义 ,分析了原有的可靠性评估方法存在的不足 .应用模糊数学的原理和方法 ,在模糊可靠性理论的基础上 ,对功能替代模型进行模糊可靠性评估 ,得出了该模型模糊可靠度和模糊平均寿命的计算公式 .最后 ,给出一个示例 .     

基于神经网络再建模的模糊PID控制器精简化研究

针对模糊控制算法的计算复杂性和实时性能差的问题,以模糊PID控制器为研究对象,利用神经网络的万能函数逼近能力,通过神经网络二次建模,精确的逼近已知的模糊PID控制器,从而减少运算量,实现实时控制.然后,给定不同的输入信号,分别用模糊控制器和等效神经网络模型控制同一个被控对象.结果表明,控制效果非常相似.因此,用精简的神经网络模型来代替模糊控制器,可减少计算的复杂性,避免维度灾难,提高实时性能.     

基于目标函数的直觉模糊集合数据的聚类方法

针对直觉模糊集合数据的聚类问题,提出了一种基于目标函数的聚类方法。该方法定义了直觉模糊集合间的加权相似性准则,解决了数据聚类过程中各维特征分配不均匀的问题。通过增加非隶属度参数对模糊c〖CD*2〗均值(fuzzy c means, FCM)聚类算法中的模糊划分矩阵〖WTHX〗U〖WTBZ〗和目标函数进行改造,进而给出迭代推导公式和算法描述,把聚类归结为一个带约束的线性规划问题,适用于大数据量的情况。最后通过典型实例验证了该方法的有效性和优越性。     

一种模糊小脑模型神经网络

为了简化网络、提高网络的学习能力、便于对一些系统的建模,本文提出了一种小脑模型神经网络,将模糊逻辑的推理过程用小脑模型神经网络表示出来,其输入层采用模糊化的感受野,能有效地减少输入层的容量,提高逼迫能力。由于采用系统的模糊信息,可以按实际问题的性质初始化网络的结构与参数,有利于提高学习的收敛速度。学习结果能更真实地描述问题的实质。     

系统模糊可靠度四种计算方法之间的关系

讨论了系统模糊可靠度四种计算方法之间的关系。     

模糊合作对策上的Banzhaf函数

通过对经典合作对策上Banzhaf函数的描述,给出了模糊合作对策上Banzhaf函数的定义.讨论了两类模糊合作对策上Banzhaf函数的存在性和唯一性,并给出了它们的具体表达形式.探讨了所给Banzhaf函数的模糊零元,个人理性,单调性,非负性.研究了模糊联盟与其模糊支撑关于Banzhaf函数之间的关系,最后通过算例来说明所给模糊合作对策上的Banzhaf指标.     

基于分段模糊Lyapunov方法的离散模糊控制系统设计

针对应用公共Lyapunov函数方法和模糊Lyapunov函数方法判定离散T-S模糊控制系统稳定性存在的保守性和难度，在定义离散型分段模糊Lyapunov函数的基础上，应用并行分布补偿方法（PDC）设计出使模糊系统全局渐近稳定的拉制器，并提出和证明了一个新的判定用环离散T-S模糊系统稳定的充分条件，该条件降低了上述方法的保守性和难度。通过一个仿真例子验证了方法的有效性。     

基于模糊随机概率的电子产品寿命分析方法

电子产品失效过程是一种兼有随机性和模糊性的模糊随机现象,电子产品的寿命应为一个模糊随机变量。应用模糊随机概率的相关理论,对传统随机概率寿命分析进行改进,建立了一种模糊随机概率寿命分布函数,并且根据寿命的特点提出了选择模糊变量隶属函数的标准。在此基础上,研究了产品失效的可能性分布,以确定产品在某一时刻可能失效的可能性大小。通过实例分析对比,新的寿命分布函数能够反映出更多的寿命信息,且表达更为直观具体,所建立的可能性分布能够真实地反映实际产品失效的可能性大小。     

基于Chebyshev基函数模糊神经网络的快速辨识方法

神经网络的非线性逼近能力的研究是神经网络成为辨识模型的理论基础。首先研究了基于正交多项式函数的神经网络逼近理论和方法,并在此基础上证明了新型Chebyshev神经网络具有良好的非线性并研究了它的全局最优逼近性质。然后提出了一种用于复杂非线性系统辨识的基于Chebyshev基函数的模糊神经网络模型和学习算法。该模型以Chebyshev基函数为隶属函数,规则后件采用输入变量的线性函数,无需调整隶属函数的参数,只是采用BP学习算法学习后件参数,因而大大减少了模型算法的计算量,学习算法简单,加快了学习收敛速度,而且不使网络结构复杂,设计简单。仿真结果表明所提模型和方法的有效性。     

一种基于支持向量机的模糊分类器

提出了一种基于支持向量机学习的模糊分类器(FCBSVM).介绍了FCBSVM的基本思想及其结构,分析了隶属函数参数和惩罚参数C对分类规则的产生以及分类性能的影响,并提出了参数确定方法.构建这种分类器时,先选用适当的隶属函数,构造核函数.然后,以训练模式作为中心,进行模糊划分,对每个模糊划分建立一条模糊IF-THEN分类规则.最后,利用支持向量机学习方法,求出支持向量和规则的参数.这种分类器将支持向量机和模糊集合理论的优点结合起来,实现了模糊划分和模糊分类规则的自动产生.用双螺旋线数据和典型的数据集对分类器的性能进行了实验评测,验证了分类器的有效性.     

基于直方图指数平滑的模糊散度图像分割

当图像灰度直方图具有多峰时,模糊散度图像分割方法的参数初始化有困难。针对这一问题,基于直方图指数平滑峰点自动检测原理,提出了一种自适应的模糊散度图像分割算法。该算法首先利用直方图指数平滑峰点自动检测原理,检测出直方图合理的波峰点和波谷点,并统计波峰的个数。然后利用检测到的波谷值初始化目标平均灰度等级搜索区间,利用波峰值初始化散度函数搜索区间,分类数由检测到的峰点个数来确定。实验结果表明,该方法更具有普遍性和适应性。     

关于灰色关联度量化模型的理论研究和评论

讨论了灰色关联度的规范性以及初值化、标准化对关联度序集的影响等问题，发现现有的关联度量化模型均存在一些缺陷，并进一步探讨了存在缺陷的原因，从而基本上解决了灰关联度在这方面的理论问题，同时也作出了一些相应的评论。     

基于相关性函数和模糊综合函数的多传感器数据融合

针对多传感器数据融合过程中,各传感器可靠度估计的困难和如何对不同类型的传感器数据进行融合,提出了一种基于相关性函数和模糊综合函数的多传感器数据融合方法。该方法首先利用相关性函数计算多传感器的相互支持程度,然后由隶属函数得到每个传感器提供信息的可信度,最后用模糊综合函数获得多传感器对目标属性的融合结果。该方法计算简单,客观地反映了各传感器的可靠程度及相互关系。将该方法用于一个目标识别任务的仿真实验,结果表明应用该方法能确定地识别出目标,是一种有效可行的多传感器数据融合方法。     

一种求解二阶锥规划问题的新算法

为了提高求解二阶锥规划问题的效率,提出一种新的求解二阶锥规划问题的非单调信赖域算法.基于Fischer-Burmeister光滑函数,对二阶锥规划问题的最优性条件进行转化,得到与其等价的无约束优化问题的非线性可微的光滑方程组,构造信赖域子问题,利用非单调信赖域算法求解.算法在求解信赖域子问题时,提出了一个新的自适应选取信赖域半径机制,搜索到全局最优解.数值实验结果表明,该算法运行速度快、迭代次数少,比内点算法和不可行内点算法优越.     

结构元线性生成的模糊线性微分系统

主要目的是利用模糊结构元方法来解决模糊线性微分系统的模糊初值问题.首先，简单地介绍了模糊结构元方法，根据该方法定义了线性生成的模糊线性微分系统.其次，利用由模糊结构元线性表示的模糊值函数和模糊值函数的导数，研究了模糊线性微分系统的求解问题，给出了系统解存在的充要条件.最后，将给出一个实际例子，进一步表明了该方法的有效性.     

基于FANP模型的建设项目选择方法与应用

考虑到评价过程中的不确定性和信息的不精确性, 建立了基于模糊网络分析法的建设项目评价选择模型. 考虑到指标之间的相互影响和反馈关系, 构建了评价指标体系. 根据模糊优先规划方法确定了各指标的权重, 包括准则层指标的权重、子指标的独立权重和相互影响权重. 同时, 对具有相互影响和制约关系的指标, 根据其网络结构建立了未加权超矩阵, 进行随机化处理后, 计算出了收敛的极限超矩阵. 据此汇总各指标的综合权重, 并计算各候选方案的综合得分, 以选择最佳行动方案. 利用Matlab软件进行求解. 最后以某建设项目选择决策为例, 对提出的方法进行了应用, 结果表明该方法能较好地处理此类问题.     

线性生成的完全模糊线性微分系统

基于模糊结构元方法, 定义了模糊数和模糊值函数的乘法运算, 研究了由对称模糊结构元线性生成的完全模糊线性微分系统的求解问题, 给出了系统解存在的充要条件, 得到了结构元线性生成的齐次、 非齐次的完全模糊线性微分系统求解方法．同时, 给出了这类模糊线性微分系统在经济、军事领域的实际应用．     

AN EXTENSION OF TOPSIS FOR FUZZY MCDM BASED ON VAGUE SET THEORY

1.Introduction The multicriteria decision-making problem(Kickert1978)is a kind of problem that all the alternatives in the choice set can be evaluated according to a number of criteria.A MCDM problem can be concisely expressed in matrix format as C1C2C n11112122122212nnm m m mnA x x xMA x x xA x x x=W={w1,w2,,wn}where A1,A2,,Am are possible alternatives among which decision-makers have to choose,C1,C2,,C n are the criteria with which alternative performance are measured,xi j is the rati…