最优分类的模糊划分聚类改进方法

模糊划分模型聚类实质上是一个问题的两个方面。本文阐述了最优模糊聚类方法的理论与模型，指出了目前广泛使用的灵优失过程的缺陷，并提出了改进措施；实例研究表明，改进效果良好。     

势函数自适应加权模糊C-均值聚类方法

提出了一种新的基于势函数自适应加权的模糊 C-均值 ( PAWFCM)聚类算法。该方法以样本的空间势几何结构为基础 ,自适应计算出样本的加权矩阵 ,然后利用加权模糊 C-均值算法对样本集合进行分类。由于自适应地考虑到了不同样本点对分类的影响程度 ,对较复杂的样本集合 ,能明显提高分类的正确性和鲁棒性。算法的几个典型实验也证明了这一点     

基于模糊聚类信源数估计算法的研究、仿真与应用

为了改善在小快拍情况下盖氏圆准则信源数估计算法的估计性能,提出了一种基于模糊聚类的信源数估计算法(Fuzzy Clustering Based Estimator-FCBE)。基于模糊聚类的信源数估计算法使用了待分类对象(特征向量)隶属于信号子空间的隶属函数值作为分类的特征,实际上引入了从对象参数到分类特征的一次映射,符合阵列信号处理中信源数估计的实际情况。通过仿真实验比较了基于模糊聚类的信源数估计算法和盖氏圆准则在小快拍下的估计性能,并且在浅水高分辨率测深侧扫声纳中的实际应用验证了基于模糊聚类的信源数估计算法的有效性。     

模糊聚类中的模糊等价矩阵

在模糊相似关系方程Ｘ２＝Ｘ的分解构造理论基础上,用泛函分析方法证明了与给定的模糊相似阵距离最近的最优模糊等价阵的存在性与局部唯一性;还证明了局部最优模糊等价阵与给定的相似阵之间的数值关系．另外还讨论了传递闭包与最优模糊等价阵之间的关系．最后给出了传递核的概念,并讨论了其基本性质.     

基于退火的状态转移式模糊C-均值聚类算法

传统的模糊C -均值 (FCM)聚类是一种基于梯度下降的优化算法 ,该方法对初始化较敏感 ,且易陷入局部极小。借用模拟退火中系统温度的概念 ,提出基于退火的状态转移式模糊C -均值聚类方法 ,利用温度来控制类别中心的选取概率。实验结果表明 ,该方法可克服系统对数据集及初始解的敏感度 ,且能尽量避免陷入局部极小 ,而获得质量更优的解。     

基于改进的模糊C-均值的分级递减聚类算法

提出了基于改进的模糊C-均值的分级递减聚类算法,利用改进的模糊C-均值聚类算法寻找类中心,再自适应确定该类中心的隶属度阈值,将聚类进行分级处理,实现未知类数数据集的聚类。实验结果表明,本算法对未知类数、具有高斯分布的数据集具有聚类效果好、收敛快的特点,且对于类数较多的数据集,本算法也是一种快速聚类算法。     

具有三角模糊数要素的DEA模型

传统ＤＥＡ模型只讨论了当投入和产出（称要素）为确定性时决策单元的相对有效性．本文将提出具有模糊不确定要素的ＤＥＡ模型，并基于模糊数的排序原理给出了模糊ＤＥＡ的求解方法，从而将传统确定性ＤＥＡ推广到模糊不确定ＤＥＡ．这不仅拓广了ＤＥＡ的适用范围，而且使得对决策单元的相对效率测算、有效性判断以及生产前沿面估计都更符合实际．     

基于遗传算法的区间数核模糊聚类方法

针对现有区间数聚类算法对多种聚类模式以及不对称数据聚类性能不理想的问题,本文提出了一种基于核方法的区间数模糊聚类算法.该方法通过设计合适的核函数,有效地对非对称数据以及混合模式原型的数据结构进行聚类,同时避免了直接在高维特征空间求解聚类问题.本文采用区间数遗传算法来求取高度非凸聚类优化问题得到聚类问题的全局最优解.仿真实例说明了本文算法的有效性.     

基于摄动的模糊聚类算法最优模糊等价矩阵相关性质分析

对基于摄动的模糊聚类算法进行深入研究.给出一个模糊相似矩阵的实例,存在与该矩阵距离相同且都是最小的两个不相等的模糊等价矩阵,从而证明了全局最优模糊等价矩阵不具有唯一性.对基于摄动的模糊聚类算法求出的可行解的不同情况进行分析,给出了每种情况下可行解个数的计算表达式.完善了基于摄动的模糊聚类算法的相关理论.     

基于模糊C-均值聚类与支持向量机的PMV指标预测系统

为了更好地预测室内热舒适度PMV指标,在分析模糊C-均值聚类方法与支持向量机方法的优势和互补性后,探讨了二者的结合方法,提出了一种基于模糊C-均值聚类预处理的支持向量机PMV指标预测系统.该方法把复杂的数据集看作多个群体的混合,每个群体采用单一的回归模型进行描述,使得大规模数据集的回归估计问题变成了一个多模型估计问题.将该系统应用于PMV指标预测中,与标准支持向量机方法相比, 得到了较高的预测精度,从而说明了基于模糊C-均值聚类方法作为信息预处理的支持向量机学习系统的优越性.     

可数Fuzzy基数的运算法则

对可数Fuzzy基数的运算法则进行了研究,使可数Fuzzy基数的运算具备了便利的可操作性,有助于具体运算过程的简化,体现了可数Fuzzy基数在具体可操作性方面的优越性.     

模糊数在系统模糊可靠性分析中的应用

在本文中，我们定义了模糊可靠度为一个模糊数，并用模糊数而不是一个概率值来估计系统的模糊可靠度，同时还在不同的置信水平λ上，用置信区间来确定系统的普通可靠度。     

K-拟可加模糊数值积分的零可加性与绝对连续性

在K-拟可加模糊测度空间的任一子集上,针对给定的某一个μ-可积模糊数值函数,建立所谓的K-拟可加模糊数值积分.进而将这种积分整体看成可测空间上取值于模糊数值的集函数,应用其积分转换定理,讨论它们的零可加性和绝对连续性等.     

基于模糊时间序列预测的二目标区间数折衷规划

用效用函数代替传统投资规划目标函数中的收益率,采用S型隶属函数描述反映投资收益带给投资者的心理满意度水平,利用模糊时间序列的模糊逻辑关系预测满意度水平,建立目标函数为区间收益和区间风险的二目标区间数规划,在引入优化系数的基础上,并采用折衷规划的方法求解.对上证180成分指数进行实证检验表明:所提出的模型对待定参数依赖性小,具有很强的鲁棒性;在参数在标量范围内,所提出的模型具有很好的投资决策效果.     

Fuzzy AHP方法及应用

根据模糊三角数的概念构造判断矩阵，据模糊三角数比较大小的原理进行层次单排序；完善交改进了三角模糊数和ＡＨＰ的理论与方法，最后，介绍了ＦｕｚｚｙＡＨＰ在石油勘探区带评价中的一个应用案例。     

并联式混合动力电动汽车模糊优化控制的仿真研究

采用查表法和解析法建立了并联式混合动力电动汽车的发动机、蓄电池和电动机的模型。提出了基于发动机燃油经济性,并考虑到废气排放,分不同综合工况的目标函数,对发动机的工作点进行优化处理。利用模糊控制技术,实现了蓄电池的荷电状态值、发动机的期望转矩、以及发动机优化转矩三者之间的合理匹配。仿真结果表明,较之传统的并联电气辅助控制,模糊优化能够更好地提高燃油经济性,并且各种排放也得到了很好的抑制。     

柔性空间机械臂的模糊控制及抑振最优控制

讨论了载体位置不受控、姿态受控的情况下,漂浮基柔性空间机械臂系统的轨迹跟踪和振动抑制问题。对系统进行输入输出反馈线性化,并采用奇异摄动理论,得到了慢变子系统和快变子系统。然后,设计了两种时间尺度的模糊逻辑控制器,以控制柔性空间机械臂的载体姿态和机械臂关节铰协调地来完成各自在关节空间的期望运动。慢变子系统用模糊控制来进行轨迹跟踪,而快变子系统用最优线性二次型控制来主动抑制柔性杆的振动。系统仿真结果说明了控制器的可靠性和有效性。     

新型公交网络模型与最优出行路径算法

给出一种标号的二分图公交网络模型,在此模型基础上给出线路换乘与最优出行路径的算法,这种算法充分利用标号信息给出站点网络图的边权函数.基于站点网络图不仅能够搜索换乘线路而且能够找到最短路径.最后利用天津市部分公交系统验证了该模型及方法的有效性.     

BP 神经网络网络结构优化问题的研究

将灰色关联分析法应用到BP神经网络隐层结点数的确定中,实现了BP神经网络网络结构的优化,提高了网络的预测精度.仿真结果表明这种方法非常有效,同时也对BP神经网络的进一步研究提供了一种全新的思路.