基于犹豫直觉模糊数的多属性决策方法

综合犹豫模糊集和直觉模糊集,提出犹豫直觉模糊集。针对犹豫直觉模糊集中不同元素对应的犹豫直觉模糊数,定义其基本运算法则。基于运算法则,设计犹豫直觉模糊数的加权几何和加权算术集成算子。构建犹豫直觉模糊数的得分函数和精确函数,实现不同犹豫直觉模糊数间的比较。考虑犹豫直觉模糊数的集成算子和比较方法,提出相应的多属性决策方法,并将此方法应用于混合云存储服务供应商的选择,阐释方法的应用性与有效性。     

三参数区间值模糊集上的TOPSIS决策方法

考虑到区间值模糊集中代表元在决策分析中的重要作用,提出三参数区间值模糊集和三参数区间值模糊值的概念,给出了三参数区间值模糊值之间的运算关系,定义了三参数区间值模糊值之间一种新的距离. 基于这种距离, 针对三参数区间值模糊集上的一个多属性决策模型, 提出了一种TOPSIS决策方法.最后以实例说明该方法的有效性.     

粗糙度量和模糊信息颗粒化

信息是由对象、属性、值组成的三元组,当对属性值用较粗的标度去度量时就得到了其论域上的粗糙度量。据此构造了模糊集合理论的基础概念,即模糊集合是不确定标度下的粗糙度量,隶属函数是粗糙程度不同的度量间的转换函数,模糊集合将信息模糊颗粒化,这些信息颗粒之间的相互关系就是模糊映或模糊计算,基于这些概念的模糊系统具有可理解性。     

基于直觉模糊优选模型的混合型多属性决策

根据区间值模糊集和直觉模糊集可以互相转化,而且语言变量和标准化后的实数变量也可以用直觉模糊数的形式来表示,将规范化处理后的混合型决策矩阵转化为直觉模糊决策矩阵,并建立了直觉模糊优选模型,从而得出各个方案的直觉模糊评价值。基于直觉模糊点运算引入了一种新的得分函数,对直觉模糊数进行排序。算例结果表明了该决策方法是实用和可行的。     

基于模糊时间窗的车辆调度干扰管理研究

为解决由顾客需求变动引发的物流配送干扰问题,最大化满足顾客需求并兼顾企业利益,提出基于模糊时间窗的车辆调度干扰管理方法.采用干扰管理思想对由客户需求变动引起的实时车辆调度问题进行研究,在深入分析现实中客户服务时间要求特征的基础上,把客户满意度水平定义为模糊时间窗的隶属度函数,并提出了车辆调度干扰恢复问题转换策略,构建了基于模糊时间窗的客户需求变动干扰管理救援模型,实现从顾客、驾驶员和供应商3方面对干扰影响程度的度量.为寻求最优解,设计模糊遗传算法,并改进了基于客户点的编码方式.在算法中用模糊优化程序处理问题的模糊特征,通过对客户服务时间的局部调整来确定最佳服务时间.实例结果表明了时间窗模糊化处理、扰动恢复模型及算法在应用中的有效性.     

基于三角模糊数犹豫直觉模糊集的多属性智能决策

通过剖析现实生活中数据对象复杂性以及决策人思考的犹豫模糊性,提出了基于三角模糊数的犹豫直觉模糊集决策方法。首先,给出了三角模糊数犹豫直觉模糊集的定义,构建并证明了三角犹豫直觉模糊元及模糊数的基本运算法则和集成算子。其次,通过对三角犹豫直觉模糊元的得分函数和精确函数的定义,实现了三角犹豫直觉模糊数下的对象间的取值比较,针对三角犹豫直觉模糊数下多属性决策分析中的不确定性权重求解难题,提出了一种基于得分函数和最大熵理论的最优权重求解模型,并构建遗传算法模型实施最优化求解。最后,给出了三角犹豫直觉模糊数下的多属性智能决策算法,并以算例证明了所提方法的可行性和有效性。     

应用多元隶属函数对厅堂测量点的音质效果进行分类

应用模糊集理论 ,将测量点听音效果作为全体测量点这一论域 U上的模糊子集 ,介绍了一种构造多元隶属函数的方法 ,并且把它用于对 2 0个测量点的音质效果进行分类 ,其判别的正确率为90 % .可以作为一种有效的方法应用于厅堂音质的判别过程.     

分布式异类传感器网异步采样下的航迹起始算法

为解决分布式异类传感器网异步采样下的航迹起始问题,基于模糊集理论,定义了测量集与目标间的模糊综合贴近度。基于模糊综合贴近度提出了分布式异类传感器网航迹起始算法。该算法通过模糊综合贴近度函数全局极值点的检测实现目标的检测,用与目标相关联的测量估计目标的初始状态。算法的特点是不需要掌握目标探测概率、虚警率、杂波密度等诸多信息。仿真实验验证了算法的有效性。     

基于直觉模糊推理的直觉模糊时间序列模型

由于受到模糊集理论的限制,模糊时间序列预测理论在不确定数据集的描述上有失客观,针对这种局限性,提出一种直觉模糊时间序列预测模型。应用模糊聚类算法实现论域的非等分划分;针对直觉模糊时间序列的数据特性,提出一种更具客观性的隶属度和非隶属度函数的确定方法;提出一种基于直觉模糊近似推理的模型预测规则。在Alabama大学入学人数和中国社会消费品零售总额数据集两组数据集上分别与典型方法进行对比实验,结果表明该模型有效提高了预测精度,证明了模型的有效性和优越性。     

基于模糊理论的机械系统模糊可靠性数字仿真

论文基于模糊集合的交集与并集算子，给出了机械串联系统与并联系统的模糊可靠性数字仿真模型；讨论了模糊安全事件的隶属函数的建立方法，主要研究了基于模糊概率理论，从模糊强度的隶属函数获得模糊安全事件的隶属函数的方法，为确定机械系统模糊安全事件的隶属度提供了依据，使对复杂机械系统的模糊可靠性分析成为可能。算例表明了文中所讨论的方法的可行性。     

基于模糊理论与D-S证据理论的FMEA方法

针对传统故障模式及影响分析(failure mode and effect analysis, FMEA)中主观性较强以及权重分配不够合理的问题,提出基于模糊理论与Dempster-Shafer (D-S)证据理论的FMEA方法。首先,参考软件FMEA方法,将故障被检测度引入到硬件FMEA方法中,并应用模糊理论建立模糊评定等级及对应模糊数。其次,提出基于D-S证据理论的专家赋权法合理分配权重。最后,基于风险优先数(risk priority number, RPN)得出各故障模式的风险排序。案例分析表明该方法可以根据评估偏差量来科学地分配权重,使得评估结果更合理、RPN值更准确、故障模式风险排序更客观。该方法能够满足实际需要,在工程实践中值得推广应用。     

Fault tolerant control based on stochastic distribution via RBF neural networks

A new fault tolerant control (FTC) via a controller reconfiguration approach for general stochastic nonlinear systems is studied. Different from the formulation of classical FTC methods, it is supposed that the measured information for the FTC is the probability density functions (PDFs) of the system output rather than its measured value. A radial basis functions (RBFs) neural network technique is proposed so that the output PDFs can be formulated in terms of the dynamic weighings of the RBFs neural network. As a result, the nonlinear FTC problem subject to dynamic relation between the input and the output PDFs can be transformed into a nonlinear FTC problem subject to dynamic relation between the control input and the weights of the RBFs neural network approximation to the output PDFs. The FTC design consists of two steps. The first step is fault detection and diagnosis (FDD), which can produce an alarm when there is a fault in the system and also locate which component has a fault. The second step is to adapt the controller to the faulty case so that the system is able to achieve its target. A linear matrix inequality (LMI) based feasible FTC method is applied such that the fault can be detected and diagnosed. An illustrated example is included to demonstrate the efficiency of the proposed algorithm, and satisfactory results have been obtained.     

高斯杂波中距离扩展目标的模糊CFAR检测

为提高高分辨雷达的检测性能,提出了一种高斯杂波背景下距离扩展目标的模糊检测方法。该方法采用模糊恒虚警率(constant false alarm rate, CFAR)检测器代替传统的二进制CFAR检测器,将距离单元值转换成映射到虚警空间的模糊隶属函数值,然后采用模糊积累准则进行积累,得到检测统计量。研究了模糊代数积、模糊代数和两种积累准则,推导出这两种方法虚警概率的数学解析式。仿真结果表明,高斯杂波背景下模糊代数积积累较双门限二进制积累可获得近2 dB的性能改善。同时,模糊检测方法只采用单个检测门限,具有易于调节的优点。     

Vague集在多传感器目标识别中的应用

针对具有多个特征指标的多目标识别问题,提出了一种基于Vague集的多传感器信息融合方法。该方法定义熵权客观地得到了特征的权重,将目标的各特征值转化为Vague值表达,根据Vague值的距离,给出目标识别方法。工件识别实例验证了算法的有效性和实用性。     

基于前景理论的区间直觉模糊多准则决策方法

针对准则值为区间直觉模糊数, 准则权重分别为完全未知和部分已知的多准则决策问题, 提出一种基于前景理论的决策分析方法. 该方法给出一种新的记分函数(P-记分函数), 据此可将区间直觉模糊数转化为实数. 利用前景理论, 以零点为参考点计算前景值, 构建前景决策矩阵. 建立以综合前景值最大化为目标, 以权重取值允许范围和决策者主观偏好为约束的优化模型, 计算准则权重. 结合前景决策矩阵及准则权重, 计算各方案的综合前景值, 并以此对方案进行排序. 最后通过实例验证了该方法的有效性.     

区间三角模糊软集及其动态决策方法

为完善模糊软集理论,提出区间三角模糊软集的概念,并讨论其相关运算及性质。建立基于区间三角模糊软集的动态决策模型,其中,时间权重采用指数衰减方法进行确定,利用集成的思想定义了区间三角模糊软集算术加权平均算子,将不同时刻的区间三角模糊软集集成为综合区间三角模糊软集。给出不同对象选择值和决策值的求解公式,根据决策值大小来实现最优决策。最后总结出方法的具体步骤,并通过实例说明具体应用。     

无人机系统健康状态评估方法研究

提出了一种新的无人机系统健康状态评估方法,对某型无人机部分分系统发生故障及采取修复措施后的健康状态分别进行了评估。当关键分系统出现灾难性故障时,引入惩罚函数机制,对无人机的健康指数进行了修正;对传统以概率为主的故障模式、影响及危害分析进行了改进,提出了以故障发生后的严酷度级别进行危害分析的新方法,并应用于分系统健康状态的评估;考虑到专家判断的模糊性,把三角模糊数和层次分析法相结合,用于计算分系统的权值,并在计算过程中提出了首先把三角模糊正互反判断矩阵转换为三角模糊正互补判断矩阵的思路,便于理解与计算。仿真结果表明,本文提出的评价方法可操作性强,便于工程实现,能够直观地给出无人机的健康指数值。     

基于相关矩阵与概率模型的故障模糊诊断

针对复杂系统故障快速模糊诊断问题,提出了一种基于相关矩阵和概率模型的故障模糊诊断方法。通过建立故障测试相关矩阵,在概率空间中获取故障判据,并考察非理想测试条件下故障出现某种征兆的概率值,继而利用概率最值原则推理故障、利用最小模原则进行故障筛选以降低虚警,实现了对复杂系统故障的高效便捷诊断。以阿波罗飞船发射前测试数据为对象对该方法进行了验证。实验结果表明,该方法具有足够的诊断精度,以及较低的运算复杂度,并且支持图形化快速诊断、便于现场应急使用。     

基于新直觉模糊距离的随机决策方法

针对指标权重未知,方案的指标值为直觉模糊数的随机直觉模糊决策问题,提出了一种基于前景理论和新的直觉模糊距离的随机决策方法. 首先提出一种新的直觉模糊相似度公式,在此基础上构建了一种以直觉模糊数形式表征的直觉模糊距离公式以减少在运算中信息的丢失,运用直觉模糊熵方法确定指标权重,通过前景理论对方案进行对比和排序.最后,算例分析说明了该方法的合理性和可行性.