时序模糊多指标决策的模糊关联分析法

提出了时序模糊多指标决策问题 ,基于模糊关联分析给出了一种新的决策方法 .运用模糊集理论构建各时段的模糊加权决策矩阵 ,应用一种对模糊数排序的方法找出各时段的正、负理想方案 ,并通过所有时段各方案与正理想方案的相对模糊关联度的模糊加权和来确定最优方案 .最后给出了一个数值例子.     

Mamdani型概率模糊系统建模方法

针对模糊系统不能有效表示系统中的随机性,给出了一种Mamdani型概率模糊系统的建模方法。该模型不需要领域专家的知识,可以直接从已有数据生成概率模糊规则。相应地给出了一种概率模糊推理方法。概率模糊系统综合了模糊系统的易理解性和概率系统的统计特性,能够对数据中的随机性进行更好地表示和处理。以概率模糊系统在时间序列分析中的应用为例,通过与“查表法”(table look-up scheme) 的比较,说明了所提方法的有效性。     

直觉梯形模糊群决策的可能性均值方差方法

研究方案属性值为直觉梯形模糊数(ITFN)多属性决策群问题,提出了一种基于可能性均值-方差的决策方法.首先定义了ITFN新的合理运算法则,引入了ITFN的可能性均值、方差及其指标值的概念,根据可能性均值和方差指标给出了ITFN新的排序方法.通过构建线性目标规划模型求解得到方案的群体综合属性值,进而给出群决策结果.实例分析验证了方法的有效性.     

模糊数比较与排序的结构元方法

利用有界模糊实数集与[-1, 1]上同序标准单调函数类的同胚的性质,将模糊数的比较 转换为[-1, 1]上同序单调函数的比较问题,在此基础上,借助模糊结构元的方法定义了模糊数空间上的几种序关系,并证明了它们的一些性质.利用结构元方法定义的序关系,计算上简捷方便,为依赖模糊数排序的模糊决策问题提供了快捷的分析工具.     

模糊时间序列建模及应用

在许多实际问题中，观测得到的数据序列既具有随机性，也含有模糊性，我们称其为模糊时间序列（FTS）。本文提出FTS分析的新方法，并研究它的参数估计和模糊型定价。实际表明FTS分析方法具有广泛的应用价值。     

基于模糊比例指标的模糊线性规划求解方法

定义了一种模糊数之间的模糊比例指标，并利用模糊比例指标提出了约束条件中含有三角模糊数的模糊线性规划转化为经典的线性规划的方法。实例表明，与其他方法相比，该方法得到的解优于其它解，且约束条件个数保存不变。因此，本文方法是可行和有效的。     

一种新的模糊线性规划方法

本文详细研究了约束带有模糊系数型线性规划的模糊约束集的定义方法，给出了其隶属函数的规定原则和应满足的条件，并建议了两种具体的定义形式，从而得到了求解这种规划的新方法。     

基于灵敏性分析的模糊非线性规划方法

在求解含不确定性模型参数的模糊非线性规划问题时,一般会使用模糊区间较大的模糊参数,然而,这将会影响目标所能达到的满意度水平. 为此,论文提出采用灵敏性分析的方法研究模糊参数对目标的影响程度,找出严重制约优化目标满意度的模糊参数,通过减小其模糊区间而使问题的结果更加合理. 给出一种简单搜索算法确定模糊数的最佳取值区间,帮助决策者深入了解不确定性模型参数的性质. 通过一个数值实例详细阐述所提方法,验证了其有效性.     

一种具有三角模糊系数的线性规划方法

针对模糊系数的线性规划,提出了一种将三角模糊系数的线性规划转化为常规线性规划的方法,同时给出几个定理和命题以及相应的算法。该方法与常规方法的不同之处在于目标函数和限制条件中模糊系数的隶属度可以取不同的值。因此提出的方法取得的规划结果更加满足决策者的需要。最后通过实例说明该方法的有效性,并且表明该方法在某些条件下与一些常规方法是一致的。     

模糊支持向量机与模糊模拟

研究当训练点的输出为模糊数时，支持向量机的构建问题。首先将模糊分类问题转化为求解带有模糊决策的机会约束规划问题。利用模糊模拟和基于模糊模拟的遗传算法，求解带有模糊决策的机会约束规划。在此基础上，构造模糊支持向量机(算法)。最后，给出显示模糊支持向量机特点的模糊支持向量集的定义。     

模糊系统的递阶遗传算法设计新方法

针对模糊系统的特点和根据输入-输出数据,应用递阶遗传算法设计模糊系统。现有的模糊系统设计方法大多只能训练模糊系统的模糊集的中心参数、高斯隶属度函数的系数、中心参数和扩展参数,系统的模糊规则得预先用某种方法确定。利用很好设计的递阶遗传算法能够把模糊系统的模糊规则数目和参数同时通过训练确定。通过对混沌时间序列进行预测仿真,结果证明用该方法设计的模糊系统预测的精确度是令人满意的,文中提出的方法是可行的。     

收益率为模糊数的加权证券组合选择模型

Markowitz基于概率理论建立了有名的均值方差证券组合模型，文章则基于模糊理论建立了一类具有权系数的均值方差证券组合模型，首先对证券市场上的收益与风险特性重新进行度量和刻画，提出了一类新的具有加权的可能性均值、方差及协方差的概念，类似于概率论中均值方差的分析讨论了这些概念的性质．其次基于该文定义的均值方差，建立了以收益率为模糊数的加权可能性证券组合投资模型，并给出了相应的加权可能性有效证券组合及有效前沿概念，通过求解两个相对应的优化模型得到了一个具有带状投资区域的有效前沿．尤其当资产收益率具有线性或分段线性隶属函数的模糊数时，该证券组合选择模型实质上为一个线性规划问题，因此有效前沿可化为一个具有折线段的带状投资区域。     

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.     

一种区间灰色模糊多准则决策方法

针对准则值和准则权系数为区间灰色模糊数的信息不完全的多准则决策问题,提出了一种灰色模糊多准则决策方法。该方法利用OWA算子对各个方案的准则值进行集结,并对灰色模糊数进行运算,计算各个方案的综合准则值,进而得到各方案的排序。最后,实例说明了该方法的可行性和有效性。     

模糊指派问题求解方法研究

讨论了模糊指派问题的求解方法 ,并给出了求解两模糊数差值的模糊方程解的定义 .基于此定义将传统指派问题的匈牙利法进行了推广 .并结合一算例进行了说明 .本文所讨论的模糊方程解 ,可用于确定模糊工序时间的工程项目网络计划计划问题中的关键路线 .     

基于熵权的鱼雷系统模糊层次分析与评判

给出了一种基于熵权的鱼雷系统模糊层次分析与评判方法 .该方法通过两两元素相对比较技术 ,采用三角模糊数来建立判断矩阵 ,改善了 AHP方法所给出判断矩阵的不平衡问题 .根据水平截集和乐观指标 ,进行模糊区间运算 ,从而得出熵权 ,再根据熵权的大小对鱼雷系统进行分析与评判 .最后通过一个鱼雷系统评估和选择的实例来应用和检验这种系统综合评判方法.     

基于可能性理论的模糊运输规划研究

鉴于运输问题模型的参数确定上通常包含不确定性, 因此, 将运输问题的参数单位运价、供应量及需求量均作为 模糊变量, 从而建立起了模糊运输问题模型. 在模型求解过程中, 结合到决策者的实际要求, 利用可能性理论将目标函数和约束条件进行清晰化处理, 进而通过线性规划方法求解. 最后, 通过现实案例说明了模糊运输规划的应用, 并检验了本文所提出的方法的有效性.     

模糊辨识理论与应用研究发展

从模糊系统处理不确定、非线性、复杂系统出发,分析国内外模糊辨识理论与应用情况,介绍目前常用的几种方法以及它们的优缺点。在此基础上,系统地综述模糊辨识领域存在的理论与实际问题,并探讨了今后的研究方向。     

基于模糊概率的多状态贝叶斯网络可靠性分析

利用贝叶斯网络对多状态系统进行可靠性分析时,各根节点不同状态的精确概率难以获得。因此提出了把模糊理论与贝叶斯网络方法相结合,将不同专家给出的根节点各状态发生概率的语言变量转化为三角模糊数,并经过均值化、解模糊和归一化得到不同状态的发生概率的精确值。将其代入多状态贝叶斯网络中,计算叶节点不同状态的发生概率,进而计算各根节点的后验概率及风险增加当量重要度。通过实例分析验证了该方法的可行性。应用该方法能够提高贝叶斯网络处理不确定性问题的能力,使其在解决多状态不确定性系统可靠性和安全性问题时发挥更大的作用。     

一类模糊线性规划的求解方法及应用

利用一种新的模糊数排序准则,提出了约束条件中含有三角模糊数的模糊线性规划转化为经典的线性规划的方法。与其他方法相比,该方法从理论上证明了得到的解优于其它解,约束条件个数少。用该方法求解了具有模糊等式约束的运输问题。通过数值算例,进一步表明了提出方法的有效性和应用的广泛性。