模糊控制中隶属度函数的确定方法

本文对模糊控制理论中的隶属度函数的确定方法进行了广泛的探讨 ,对隶属度函数的四种曲线形状进行了详细的分析 ,并对隶属度函数形状对控制特性的影响进行了研究。指出了能达到控制精度高且稳定性好的控制效果的模糊变量隶属度函数的选择原则 ,为模糊控制设计者提供了理论依据     

高斯隶属度函数模糊神经网络在肺癌诊断中的应用

选用隶属度函数为高斯函数的模糊神经网络用于肺癌诊断,尝试提高诊断的正确率.对于非二值输入参数,首先用高斯隶属度函数模糊化,然后与二值参数一起作为BP神经网络的输入参数.所用病例被随机分为训练集和证实集,训练模糊神经网络,用证实集测试该网络区分肺癌与非肺癌的能力.结果表明,用高斯隶属度函数的模糊神经网络比作为对照的三角形隶属度函数模糊神经网络诊断正确率有所提高,而且对病例如何分组不敏感.     

一种相对隶属度新概念下的模糊数排序方法

为了解决防空作战辅助决策中模糊数隶属函数在用于模糊数比较时产生的问题,定义了相对隶属度的概念,并且在此基础上定义了模糊数的期望值以及相对隶属度偏差。提出了一种新的基于相对隶属度的模糊数排序方法,算例表明该方法有效可行。     

定量评价指标隶属度的确定

本文用隶属函数的方法探讨定量评价指标隶属度的确定。并以六家冶金企业为例，说明定量指标的隶属度确定的方法。     

基于改进隶属度函数的电能质量模糊综合评价

通过分析电能质量模糊综合评价中的隶属度函数问题,提出了一种改进的隶属度函数来量化刻画电能质量评价指标各质量等级的模糊特性,从而实现更为细致的电能质量的模糊综合评价,解决了电能评价指标两质量等级之间难以建立联系和量化刻画的问题.文中首先对电能质量指标的权重、确定隶属度函数参数的指标限值及质量等级划分问题进行了分析;然后以传统的岭形函数为基础进行改进,得到基于评价指标质量等级的隶属度函数,并对电能质量的各项评价指标建立了模糊模型;最后运用所设计的算法对某地区的电能质量数据进行评价,结果验证了文中方法的实用性和有效性.     

具有模糊隶属度的模糊支持向量机算法

针对传统支持向量机(SVM)由于样本中存在孤立点数据或噪声而导致的过学习问题,通过分析模糊支持向量机(FSVM)的特点,指出其关键在于如何构建模糊隶属度,为此结合k近邻法思想提出了一种新的隶属度函数构造方法.该方法不仅考虑了样本点到类中心的距离,而且对各样本点排列的紧密程度也进行了估计,与传统SVM相比,它对样本的分类更为清晰和准确.将该方法应用于汽车发动机的实际故障诊断中,结果表明:SVM与普通FSVM的分类正确率较低,而采用新的模糊隶属度的FSVM算法却有较高的识别率,当k为5时分类正确率达到了70.93%,因此验证了该算法的有效性.     

一种基于定性基准变换的模糊隶属度表示法

从基准变换角度,给出了一种基于定性基准变换的模糊隶属度表示法：在性质拓扑空间中进行的基准变换Tij,令区间域R={eik,eik 1],k=0,1,…,n}为（0,1]上的一个划分,设性质Pi(x)的基准域簇为τi={Nik},映射Hλ,τi→R为基准变换的扰动系数映射,在扰动系数映射下可以构成集合套H：（0,1]→Nim,从而可以确定一个模糊集：A＝∪λ∞（0,1]λTijHλ^-1(λ）,最后的隶属度的确定的数学表达为：μ（Pa(t)=sup{λ|Pa(x)→Tij Hλ^-1(λ）,λ∈（0,1]}。     

任意隶属度函数模糊系统的逼近特性

以四边形隶属函数作为一般的隶属函数，利用StoneWeierstrass定理对任意隶属函数的模糊系统任意逼近紧集上的任意连续实函数进行证明，是对基本模糊系统逼近任意连续非线性函数理论的推广，模糊系统对任意非线性函数的逼近性能，是模糊系统用于系统辩识的理论依据。     

一种改进的模糊支持向量机隶属度确定方法

为了克服支持向量机方法对于噪声或异常样本敏感的问题,本文研究基于粗糙集理论的粗糙单类支持向量机,提出一种改进的模糊支持向量机隶属度确定方法.该算法首先利用粗糙集思想构造一个最小粗糙球,分别得到对应粗糙球的上近似、下近似与边界区域,然后依据样本在超球中的位置对分布在下近似、边界域和粗糙球以外的样本,分别采用三种不同的方式...     

隶属函数确定方法模糊决策测度及改善

隶属函数的确定以往主要侧重于对信息自身模糊性的识别和描述,忽视对描述主体的心理测度,存在着不重视主体认识水平的缺陷。本文通过对隶属函数度量方法的分析,来测量人们决策时心理测度上的模糊性,对具体不同情况给出描述函数及改善,可在一定程度上更准确地反映决策心理测度的模糊性,使决策更趋合理性。     

模糊控制器隶属函数曲线的优化方法

应用遗传算法优化隶属函数曲线的疏密分布，阐述了优化的基本原理和具体实施过程，最后将该算法应用于一类对象模糊控制系统的设计中。仿真结果表明：该方法得出的隶属函数具有较为理想的控制效果。     

建筑工程投标报价决策模式的研究

在分析投标报价决策过程的基础上,研究了投标报价决策中主要因子及其特征,提出以报价决策可控因子为基础的报价决策模型,研究了辅助报价决策模式,并给出了应用实例．     

三角模糊数的可能度排序方法与应用

给出了新的三角模糊数相互比较的可能度公式,并与已有结果[1]中的三角模糊数可能度定义进行比较分析,给出了一种基于三角模糊数可能度概念的多属性决策方法,并通过实例说明了该方法的可行性与有效性.     

模糊可靠性分析中基于神经网络技术的隶属函数确定方法

简要介绍了人工神经网络技术的含义,提出了基于神经网络技术的隶属函数求解方法,并用实例证明了该方法的实用性和可靠性.     

基于邻域的隶属度覆盖粗糙集模型

通过覆盖粗隶属函数,将粗糙集理论与模糊集理论联系起来,建立一种粗糙集理论与模糊集理论间的关系.把覆盖粗隶属函数视为论域上的一个特殊模糊集,用它的α-截集和β-强截集的概念,将覆盖粗糙集模型进行推广,提出基于邻域的隶属度的覆盖粗糙集模型,并讨论了其性质.     

模糊线性规划中模糊目标系数的隶属函数的确定

针对模糊线性规划问题中的模糊目标系数的确定,提出了一种两阶段方法.在第一阶段,利用线性插值技术得到一个粗糙的隶属函数;在第二阶段,利用决策者过去的决策来提高所得隶属函数的精确度.     

一种区间二型模糊隶属度函数的构造新方法

针对现有区间二型模糊隶属度函数的构造方法中,存在受试者需为模糊专家,易出现不确定迹(FOU)填满现象(下隶属度函数近似为0),或需预先确定不确定迹的形状的问题,设计受试者不为模糊专家也可正确回答的调查问题,提出一种构造区间二型模糊集隶属度函数的新方法.该法不需预先确定FOU的形状,受试者不必为模糊专家.该法的基本思想是从一组领域专家中收集类属词的上下隶属度区间数据,对所获数据进行数据预处理,最后获得类属词的隶属度函数和FOU.实验结果表明,所提出的新方法可有效构造区间二型模糊隶属度函数,避免出现填满现象.     

Properties of Fuzzy Entropy Based on the Shape Change of Membership Function

Modification of a fuzzy partition often leads to the change of fuzziness of a fuzzy system. Researches on the change of fuzzy entropy of a fuzzy set, responding to shape alteration of membership function, therefore, play a significant role in analysis of the change of fuzziness of a fuzzy system because a fuzzy partition consists of a set of fuzzy sets which satisfy some special constraints. This paper has shown several results about entropy changes of a fuzzy set. First, the entropies of two same type of fuzzy sets have a constant proportional relationship which depends on the ratio of the sizes of their support intervals. Second, as for Triangular Fuzzy Numbers （TFNs）, the entropies of any two TFNs which can not be always the same type, also, have a constant proportional relationship which depends on the ratio of the sizes of their support intervals. Hence, any two TFNs with the same sizes of support intervals have the same entropies. Third, concerning two Triangular Fuzzy Sets （TFSs） with same sizes of support intervals and different heights, the relationship of their entropies lies on their height. Finally, we point it out a mistake that Chen＇s assertion that the entropy of resultant fuzzy set of elevation operation is directly to that of the original one while elevation factor just acts as a propartional factor. These results should contribute to the analysis and design of a fuzzy system.     

基于模糊理想点的模糊多属性决策方法

针对属性权重信息完全未知或只有部分权重信息且属性值为三角模糊数的模糊多属性决策问题,提出3种基于模糊理想点的最优化决策模型.通过对这3种模型的求解,获得属性的权重,给出相应的对方案进行排序和择优的决策方法,从而为解决权重信息不完全的模糊多属性决策问题提供新的途径.