钢铁企业产成品出厂计划模型与优化方法

以某钢铁企业产成品出厂计划为背景,建立了产成品出厂计划多目标01规划模型,采用Bellman和Zadeh模糊决策方法对多目标函数进行了处理,并针对问题特点设计了改进的遗传算法对模型进行求解·通过对实际应用中一些问题求解,验证了模型、算法的有效性,得到了令人满意的结论·     

多级生产监控系统及模糊决策分析

研究了生产系统中故障的监控问题,提出了建立多级生产监控系统的方法,并利用模糊理论提出了处理多级生产监控的模糊决策分析方法,有效地解决了大规模生产系统的监控问题.文末举例说明了模糊决策系统的应用.     

基于Zadeh蕴涵的重心法模糊系统

研究了基于Zadeh蕴涵的重心法模糊系统及其泛逼近性问题.对于Zadeh蕴涵来说,用通常的＂单点模糊化＂方法所构造的模糊系统不具有泛逼近性.针对这一问题,应用＂参数单点模糊化＂方法,重新构造了基于Zadeh蕴涵的重心法模糊系统.证明了该重心法模糊系统具有泛逼近性,并给出了这种模糊系统具有泛逼近性的充分条件.     

基于多源信息融合技术的煤矿作业环境参数分析

本文针对煤矿生产作业环境中的危险因素,提出对基于无线传感器网络的煤矿作业环境参数进行分析。根据动态限幅滤波、最优加权、灰色关联分析和模糊粗糙集理论,以煤矿井下环境监测数据为依据论证了多级信息融合算法及实现过程,形成了基于模糊粗糙-灰色关联的两级决策融合算法,来实现对煤矿作业环境状态的评估。通过模糊粗糙集和灰色关联分析的结合,为综合评价煤矿作业环境提供了一个新思路。     

随机经济系统分析

本文提出了随机经济系统模式,研究了随机经济系统状态的最优估计与控制问题。利用Kalman现代滤波理论导出了随机线性经济系统状态的最优估计,由Bellman动态规划原理导出了线性二次经济系统的最优控制规律。由估计定理和最优控制规律给出了随机经济系统分析的一整套算法。     

乏晰决策系统的研究

本文研究的是:模拟人对事物信息和对策信息进行分类组合、分析判断、匹配决策等“思维”功能的一种系统.定义了一种新的隶属度,即最佳准则下的局势隶属度.并通过信息组合的方式,构造了模糊对策阵,提出了最佳决策定理和决策智能度的概念,从而发展了Zadeh提出的隶属度概念与条件语句的控制思想.     

基于逐点优化模糊推理的模糊系统的概率表示

揭示了基于逐点优化模糊推理的模糊系统的概率论意义,给出了几种典型的概率分布,如Mamdani分布、Larsen分布、Zadeh分布、Lukasiewicz分布、Goguen分布等,指出了在概率意义下,上述几种典型分布对应的模糊系统与由CRI算法构造的模糊系统是等效的.     

求解一类模糊线性方程系统的迭代算法

主要讨论了模糊线性方程组X=AX+U解的状态和它的重复算法,其中A为n×n实数矩阵,未知量X和常量U都是由n个模糊数组成的向量,并且其加法和数量乘法均由Zadeh的扩展原理定义.在模糊向量引入距离之后证明了如果‖A‖∞<1,该方程组就有唯一1组解.最后又引入了简单重复序列和连续重复序列并给出了其收敛性和误差估计.     

混合决策信息系统的模糊效用三支决策模型

在混合决策系统中提出模糊效用三支决策模型和两种启发式算法。在模糊效用三支决策模型中提出正域分布保持属性约简算法,扩展了效用三支决策模型的属性约简算法研究。首先结合混合距离概念与高斯核模糊T-等价关系,构造相应的模糊条件概率,然后使用效用函数为不同决策类生成概率阈值划分论域,最后提出最大效用启发式属性约简算法和正域分布保持的启发式属性约简算法。     

多级模糊神经网络在故障诊断中的应用

提出一种基于模糊神经网络的多级故障诊断系统,根据多级的需要,除了建立故障谱和识库外,还分别建立了频谱特征知识库、振动变化特征知识库和故障位置特征知识库,并对其主要功能做了比较细致和论述。文中特别对第1,3级采用的基于模糊组织径向基函数神经网络及第2级采用的模糊逻辑神经网络的学习算法做了较全面的论述,同时解决了模糊神经网络随着输入变量的增加,模糊规则呈指数增长带来网络训练的困难。通过试验,研究了该系统在某炼油厂重催化机组故障诊断中的具体应用。     

第二类模糊可靠度的一种算法

基于L.A.Zadeh的语言概率（即模糊概率）场中模糊概率运算的思想，研究工程结构／系统的第二类模糊可靠度的具体算法。用模糊集扩展原因给出第二类模糊可靠性问题中模糊概率的计算公式，并给出和证明了满足概率运算封闭性的模糊集分解定理。研究了当工程结构／系统的抗力和荷载效应具有模糊概率时工程结构／系统模糊可靠度的的计算方法。分析表明：工程结构／系统的第二类模糊可靠度的计算可转化为求解一系列最优化问题，算例结果表明了所给算法的合理性。     

一种状态集结因子化SARSA（λ）强化学习算法

提出了一种自适应状态集结因子化SARSA（λ）强化学习算法,在学习的过程中利用Bellman余留数进行状态集结,通过集结,大大减少了状态空间搜索与计算的复杂度,有利于求解大状态空间的MDPs问题,而且,本算法不需要有关状态特征的先验知识,有很好的通用性。     

面向并行工程的产品设计综合评价及决策

依据动态规划原理和模糊理论,建立了面向并行工程的产品设计多级模糊决策模型,对决策过程中各设计方案的模糊评价作了分析讨论,为产品并行设计的决策提供了理论依据,增加了并行设计的可操作性．利用所提出的方法,可有效地解决产品并行设计的决策问题．     

一类多级系统的多目标多准则决策

本文以吸收制冷系统的方案优选为例,首先建立了系统的热力学双目标优化模型,用多目标方法求解,生成系统的非劣方案集;然后综合考虑影响系统优劣的更多可定量和不可定量因素以及决策者的偏好等,应用模糊决策方法选出最佳权衡方案。本文的决策思想和方法对于其他类型多级系统的决策具有一定的普遍意义。     

基于直觉模糊熵的直觉模糊聚类

Atanassov直觉模糊集合是对Zadeh模糊集合最有影响的一种扩充和发展,将模糊聚类扩展为直觉模糊聚类,具有重要的应用价值。在研究将模糊聚类扩展为直觉模糊聚类时,提出了一种基于熵最大的直觉模糊聚类,并推导了迭代求解的算法。典型实验表明,直觉模糊聚类的性能优于模糊聚类,提高了聚类的正确率。     

多级广义模糊综合评判在高校人才评价中的应用

研究了多级广义模糊综合评判算法,运用B/S与C/S相结合的系统结构及先进的计算机技术满足了高校中各类用户的使用需求,提出了基于模糊综合评判理论的高校人才评价系统的算法模型及解决方案.实用结果表明了算法模型的有效性、准确性和解决方案的科学性、合理性.     

基于模糊物元分析的变桨系统状态评估方法

针对现有风电机组状态评估方法实时可靠性差和过多人为因素影响的问题,提出了模糊物元分析评估方法,以实现对机组状态的准确评估.选择故障率较高的变桨系统为研究对象,分两步构建了变桨系统状态评估模型:1)分别以3σ准则和四分位分析法对变桨参数分类处理,避免对参数分布的主观评判;用ANFIS算法对数据进行训练来减小极端值影响,获得多特征参数故障检测结果.2)基于模糊物元分析理论,将上一步多特征参数检测结果作为模糊量值代入物元评估模型中,实现了检测结果模糊值与等级评价指标的统一.应用该方法对风电机组实际运行状态进行了测试,结果表明:与传统二元决策方法相比,能够明显反映变桨系统的运行状态,具有更好的评估效果.从定性角度对比分析,该方法较模糊综合评判方法、传统物元分析方法在变桨系统状态评估方面更有优势.     

多智能体系统中具有先验知识的Q学习算法

为了提高多智能体系统中的典型的强化学习——Q学习的学习效率和收敛速度,充分利用环境信息和相关的专家经验,提出了具有先验知识的Q学习算法。利用模糊综合决策方法处理专家经验和环境信息得到Q学习的先验知识,对Q学习的初始状态进行优化。典型的足球机器人系统中的仿真实验结果表明:该算法使学习过程建立在较好的学习基础上,从而更快地趋近于最优状态,其学习效率和收敛速度明显优于普通的Q学习。     

自学习的诊断决策信息融合系统

研究了应用模糊测度理论融合诊断信息的方法,给出了一种基于模糊积分学习的模糊测度构造算法,并以其为核心实现了一种自学习的诊断决策信息融合系统。     

自学习的诊断决策信息融合系统

研究了应用模糊测度理论融合诊断信息的方法 ,给出了一种基于模糊积分学习的模糊测度构造算法 ,并以其为核心实现了一种自学习的诊断决策信息融合系统 .