模糊数学方法在图书收藏、分类和采购工作中的应用

本文利用模糊数学方法,对图书馆工作的几个主要环节,提供了一个比较合理而实用的数学模型。主要的做法是,首先根据教学与科研工作两个中心任务,确定图书建设的指标,然后用[0.1]中的一个非负实数,賦予权数,构造典藏结构表。然后按降半正态分布,给出图书分类的隶属函数,并利用最大隶属原则,确定图书编目的类目。最后定义采购函数为:     

基于距离的区间值Vague集的多准则决策方法

研究将实数型Vague集的距离方法扩展成为区间值Vague集的距离度量方法. 给出区间值Vague集的模糊度定义和Hausdorff距离,建立基于距离的区间值Vague集多准则决策的相对优属度法,并通过例子说明实施方法的步骤.     

一个新的基于Vague集的近似推理方法

对于模糊概念(用Vague集表示)的隶属函数为连续的情况,将规则前件中模糊概念的论域与后件中模糊概念的论域作一一映射,给出基于Vague集的隶属函数为连续情况下的近似推理方法;对于Vague集的隶属函数为离散的情况,在作上述相同的映射后,再将规则前件中的Vague集和事实中的Vague集的真/假隶属函数分别进行线性插值,使它们都成为连续函数,然后给出基于Vague集的隶属函数为离散情况下的近似推理方法.     

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.     

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。     

Vague ALC(D):一种基于vague集的模糊描述逻辑

针对普通的模糊描述逻辑使用单个隶属度无法准确表示不精确知识,而且描述逻辑是在抽象层次上描述知识,对实体的数值信息缺乏强有力的表达手段的问题,提出了一种基于vague集并结合具体域的模糊描述逻辑——vague ALC(D).介绍了用隶属度区间来表示模糊知识的vague集,给出了vague ALC(D)的语法和语义,指出了它的推理问题,同时也给出了相应的tableaux算法.vague ALC(D)能够更准确地表示和推理含有数值信息的模糊知识,增强了模糊描述逻辑的表达能力和推理能力.     

基于Fuzzy集的插值模糊推理

对于模糊概念 (用Fuzzy集表示 )的隶属函数为连续的情况 ,将规则前件中的模糊概念的论域与后件的模糊概念的论域作一一映射 ,然后给出基于Fuzzy集的隶属函数为连续情况下的插值模糊推理方法 ;对于Fuzzy集的隶属函数为离散的情况 ,在作上述相同的映射后 ,再将规则前件中的Fuzzy集与事实中的Fuzzy集的隶属函数分别进行线性插值 ,使它们都成为连续函数 ,然后给出基于Fuzzy集的隶属函数为离散情况下的插值模糊推理方法 .     

普通二型模糊相似度与包含度及其关系

针对现有的二型模糊系统规则库精简方法不能有效地消除冗余模糊集合的问题,提出了新的普通二型模糊相似度与包含度.首先,基于2种模糊性测度的公理化定义,提出了计算公式;然后,讨论了普通二型模糊包含度的性质,并提出了2种测度的相互转换定理;最后,通过实例验证了2种新测度的性能,并将提出的普通二型模糊相似度用于高斯普通二型模糊集合的聚类分析,聚类结果由不同α-水平上的层次聚类树组成,可以合理地区分这些集合.     

关于模糊粗糙集的一个注记

指出文献[6]中定义的模糊粗糙集的补集不再是模糊粗糙集.为了克服原定义中的缺陷,给出了关于模糊粗糙集的新的补集定义,讨论了相应的运算性质.同时还证明:模糊粗糙集其实就是定义在F格L上的L-模糊集.     

粗糙集理论在模糊隶属函数辩识中的应用

提出应用粗糙集理论辩识模糊隶属函数的可行性 .它对机械化立窑水泥煅烧过程操作工的经验知识和专家知识进行综合考虑 ,归纳为知识系统决策表 .根据粗糙集理论 ,求出决策表的最小约简算法 .依此属性 ,重新划分模糊空间 ,并定义边界以确定隶属函数 .经模型有效性确认 ,表明该方法是有效的 .     

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.     

基于区间数的多级模糊优选模型

以区间数表示模糊集的相对隶属度,引入相对优势度对区间数的大小进行比较,建立一个多级模糊优选模型,解决了由于相对隶属度求解方法不同而导致方案优选中评价结果不一致的问题．     

基于犹豫模糊集的古籍汉字图像切分方法

针对古籍文献版面图像切分中存在的过切分和粘连等问题,提出基于犹豫模糊集的古籍汉字图像切分方法。首先,对古籍汉字版面图像进行连通区域搜索,获取版面中的笔画部件,实现古籍汉字的初切分;然后,对过切分汉字进行特征分析,提取过切分区域的特征,利用犹豫模糊集在处理多属性决策问题方面的优势,通过建立犹豫模糊集来判断过切分区域归属同一古籍汉字的隶属度,并据此进行过切分区域的合并;最后,对存在粘连和重叠的汉字采用分段像素跳跃数突变分析方法进行分割。在28 886个古籍汉字上的实验结果显示,可以达到92. 3%的切分准确率和85. 7%的过切分合并准确率。     

基于SOFM网络的多层模糊关联规则挖掘算法

为了表示复杂庞大的概念层次树,文中提出了一种更加通用的编码方案,将概念分层应用于模糊关联规则的挖掘.此外,为解决隶属度函数难以主观确定的问题,引入一种SOFM网络来确定样本数据的隶属度函数.基于改进的概念层次树的编码方案和SOFM网络,将模糊集引入关联规则挖掘中,设计了一种新的多层模糊关联规则挖掘算法.实验结果表明,该算法可以有效地挖掘出易于理解的、有意义的多层次模糊关联规则,具有很好的效率和伸缩性.     

基于集对联系数和可变模糊集的起重机金属结构安全评价

针对起重机金属结构安全评价时确定相对隶属度的不足和最大隶属度原则不适用的问题,提出了以组合赋权法和可变模糊集理论相结合的评价方法。该方法将评价指标的评分结果转化为评价向量,依据可变模糊集理论中的相对差异度函数确定相邻两级指标的相对差异度;利用层次分析法和信息熵法分别确定起重机金属结构的主观和客观权重,运用集对联系数融合主客观权重;由组合权重和相对差异度矩阵确定综合相对隶属度,并通过变换组合参数进行综合评价,同时经计算得到评价对象的安全等级;最后,以某造船门式起重机金属结构变形缺陷的评价为例,验证了该模型的合理性和可行性。     

基于改进相关系数的犹豫模糊集聚类分析

针对犹豫模糊集相关系数计算公式中可能存在分母为0的特殊情况,对相关系数公式重新定义,并对犹豫模糊集之间的隶属度差异和犹豫度差异2个部分进行综合考虑,进一步将其推广至区间值犹豫模糊集上,同时弥补了需要对数据进行主观填充这一不足之处,最后证明其良好性质,并应用于数值算例中说明合理有效性。     

Zadeh模糊集合理论的缺陷及其改进:C*-模糊集合理论

分析和证明了Zadeh模糊集合理论的三个缺点和两个错误,提出了一个考虑模糊集合之间关系,并且用相关系数来刻画这种关系的程度的新模糊集合理论(系统)--C*-模糊集合理论(系统).新理论(系统)能克服Zadeh模糊集合理论的三个缺点和两个错误;能正确地描绘客观世界的全部模糊现象;有补集;隶属度有统一的计算公式;并且是经典集合系统的特例,能满足全部经典集合的公式,与正常思维、逻辑和概念一致.     

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     

关系数据库的SQL模糊扩展及模糊数据存储

介绍了基于关系模型模糊扩展3个研究方向的工作成果,给出了基于关系模型模糊数据库的模糊数据划分方法和模糊关系数据库的SQL模糊扩展,依据模糊集合理论中隶属函数和隶属度的概念,运用模糊数据的划分方法得到了模糊数据的数据类型,实现了模糊数据在关系数据库中的存储.     

区间值fuzzy集的隶属原则及其应用

讨论了区间值ｆｕｚｙ集的模型识别问题．首先,引入了区间数的两种排序方法;并以此给出了区间值ｆｕｚｚｙ集的隶属原则;其次,给出了区间值ｆｕｚｚｙ集的模型识别的两个具体实例;最后,为了度量所得结论的可靠程度,引进了可信度的概念;并提出了可信度的计算公式．