模糊聚类分析的两种方法

主要介绍了模糊聚类方法,并各用一算例来解释本文介绍的两种模糊聚类方法。     

模糊聚类分析的两种方法

主要介绍了模糊聚类方法,并各用一算例来解释本文介绍的两种模糊聚类方法.     

模糊聚类分析的两种方法

主要介绍了模糊聚类方法,并各用一算例来解释本文介绍的两种模糊聚类方法.     

模糊信息下的不确定性决策问题

讨论了一类具有模糊概率和模糊属性评价值的不确定性决策问题。分析了模糊概率评价的一致性，给出了一种在模糊信息下求各策略模糊期望值的方法，并通过对各模糊期望值的比较来确定最优策略。最后，给出了一个数值计算的例子，结果表明，方法简单、合理，易于实现，具有实际应用价值。     

现代通信网管性能的模糊评估

运用模糊树法，对通信网管的性能进行模糊评判，根据模糊树方法的基本思想，确定影响通信网管不同性能级别的因素事件及各因素的分级表，再利用统计法算出各因素的权，评估出通信网管性能指标。     

机械系统模糊可靠性随机模拟

基于单个失效模式机械零件模糊可靠性随机模拟,利用模糊集合交与并运算算子,对机械系统模糊可靠性进行随机模拟,这种方法考虑了失效模式的模糊性对系统模糊可靠性的影响,但在随机模拟过程中又可不考虑各失效模式间的相关性,具有操作简单的特点。     

基于改进TFN-AHP的微博用户属性特征向量提取算法研究

在对传统TFN-AHP算法进行研究的基础上,针对其中判断矩阵标度选择不合理、计算过程中会出现错误以及各属性评价指标权重差异小不易区分和排序的问题,提出了改进的TFNAHP算法,该算法通过构造模糊精度矩阵和采用闭区间[0,1]的实数作为模糊判断矩阵标度值,避免了传统TFN-AHP算法中将某一属性特征权重武断判定为0的错误,同时使用可控迭代精度的迭代方法计算特征向量,使各属性权重间有较好的区分性,有利于各属性的重要性排序,并基于该算法提取了微博用户属性特征向量.     

基于混合遗传算法的模糊Job Shop调度研究

就随机制造系统的核心问题——模糊Job Shop调度问题的研究现状和研究方法进行评述,介绍模糊Job Shop调度问题中的混合遗传算法的混合策略,对混合遗传算法中顺序混合策略使用时遇到的问题及解决方法进行讨论,同时就并行混合策略的使用中各算法之间的协同和相互之间的信息交换方法进行了探讨。     

神经模糊网络自适应模糊控制研究

提出了一种由样品辨识、模糊推理和控制处理 3个子网模块构成的基于知识的多层神经网络 .这种网络由各子网分别构成并按照最初的模糊控制结构适当连接而建立 ,具有明确区分各组成子网功能及其知识流结构 .由于综合了模糊逻辑的推理过程及神经网络的学习能力 ,使它能够在其结构中以模糊规则的形式引入语言知识并通过网络的训练及自学习对这些知识进行加工 ,从而实现了真正意义上的自适应模糊控制器 .最后还讨论了这种 NFN网络在动态过程控制中的应用     

高校学生思想品德模糊评价初探

本文运用模糊数学理论对学生思想品德进行综合评判,将各因素量化,建立各因素权重评价的模糊矩阵。     

基于三角模糊数的仿真模型验证方法

为了保证仿真模型可信度量化结果的准确性,同时便于验证方法的实际应用,既需要充分考虑各种专家意见带来的不确定性,且需要采用统一的形式对专家意见进行刻画。由此提出基于三角模糊数的验证方法。首先分析专家意见的特点,并采用三角模糊数进行描述;然后将仿真输出分为静态、缓变和速变三类数据,并分别采用相应的图形将各自特征直观地呈现给专家,进而评定得到每个仿真输出分量的符合度;再者基于三角模糊数层次分析法得到各仿真输出变量的权重;最后基于模糊综合评判法综合各仿真输出分量的符合度,得到仿真模型的可信度。在实例应用中,该方法有效地对某导弹导引系统仿真模型进行验证。     

基于模糊层次分析法的工业机器人可靠性分配

可靠性分配是分解工业机器人系统可靠性要求、保障其稳定可靠运行的重要手段.建立工业机器人可靠性分配的层次结构,利用三角模糊数作为判断矩阵的标度,运用约束模糊运算改进的几何权重法求解模糊权重,在去模糊化后综合各层级影响因素权重,最后获得各子系统的可靠性分配方案.结果 表明,工业机器人子系统中伺服电机、减速器和驱动器是影响整机可靠性的关键部件.     

基于模糊状态的可修表决系统可靠性分析

首先ａｒｋｏｖ链对可修表决系统的各个状态进行分析,得出了系统各状态的概率,然后对可修表决系统的故障进行分析,通过定义系统各养育地模糊成功隶属函数,利用基于模糊状态的可靠性理论对可修表决系统进行可靠性分析,并比较其结果与传统可靠性理论的不同之处,可以看出模糊可靠度不仅反映故障类别对系统的影响程度,而且直接反映故障状态概率的变化,模糊可靠度全面刻划了系统的可靠性行为,最后给出了表决系统的计算示例。     

基于模糊神经网络的太湖富营养化评价应用

根据湖泊营养化程度影响因素多,评价因素与富营养化等级间的关系复杂且是非线性的.而神经网络和模糊系统各有优点,研究者将二者结合建立模糊神经网络模型用于太湖营养化评价,当固定学习速率η大于0—1内某一值,将导致网络算法不收敛,因此文中采用自适应调整学习速率,实验表明,该模型具有较快的训练速度和较高的精度.     

模糊评价数学模型在钢铁厂总平面布置安全评价中的应用

结合钢铁厂总平面布置安全评价特点,应用模糊评价数学模型对攀枝花某钢铁厂的总平面布置进行了安全评价。综合考虑影响钢铁厂总平面布置的安全性的各种因素,确定了钢铁厂总平面布置安全评价体系和各评价指标的隶属度,通过矩阵计算得出钢铁厂总平面布置安全评价结果。     

模糊层次分析法在多目标运输指派问题中的应用

首先运用模糊数学,将多目标指派问题转化为模糊指派问题,然后应用模糊层次分析法（FAHP）,确定多目标指派问题中各指标的权重值,并运用传统的匈牙利法求解,最后给出一个应用实例。     

梯形模糊理论在配送中心选址中的应用研究

该研究利用模糊线性规划的综合评价方法及算法将物流配送中心选址的单目标模糊规划模型转化为多目标决策问题.利用相关系数法,用梯形模糊数评估各待选址方案的选择标准和评价指标权重,并基于优属度系数,将约束条件中含有梯形模糊数的模糊线性规划转化为经典的线性规划进行求解,并以实例进行说明.     

模糊多目标可靠性优化设计的遗传算法

给出模糊多目标可靠性优化设计的一个遗传算法.该方法利用模糊集隶属函数的特性将各子目标函数模糊化处理为能够反映各子目标相对重要程度,具有加权指数的协调满意度函数形式;通过加权函数将各子目标的协调满意度函数综合成统一的单目标优化模型,用遗传算法求解模型.通过实例验证该方法的有效性.     

多目标模糊指派问题的解法

针对目标系数为模糊数的多目标指派问题,首先将其目标系数进行规范化处理,其次对各目标函数进行归一化处理,根据各目标函数的系数确定各目标函数的权重,最后,将多目标模糊指派问题转化为单目标经典指派问题进行求解。     

基于模糊聚类和形态学的轮胎断面特征提取

针对轮胎断面图像中胶料之间灰度相差小,边界模糊性强,传统的边缘提取方法难以实现断面特征提取的问题,提出了1种将多层次模糊增强、模糊C均值聚类以及形态学等方法有机结合,用于轮胎断面特征提取的算法.该算法先将钢丝区域去除并对图像整体进行灰度变换,然后通过多层次模糊增强,增加胶料之间的对比度,再运用模糊C均值聚类分割出各胶料区域,并对各区域进行形态学处理并提取边界,最后将各区域边界叠加,加入钢丝区域,得到轮胎断面的特征.对不同光照条件下的轮胎断面图像进行试验.结果表明:该算法可以解决轮胎断面图像中胶料之间灰度差小的问题,并有效提取了轮胎断面中的胶料边界和钢丝特征,且对光照条件具有一定的适应性.