相对隶属度理论及其在地下水水质评价中应用

论述了相对隶属度理论及该理论应用于模糊评价的基本原理和方法，包括相对隶属度函数的建立；模糊识别目标函数的建立和由该目标函数进行的模糊模式识别模型推导：模糊评价矩阵生成以及级别特征值评价法。结合地下水水质评价应用实例，分析了该理论用于模糊评价的特点和实用性，结论是用该理论求得的相对隶属度使评价对象因素之间具有很好的可比性，其模糊识别模型具有清晰的数学和物理意义，所使用的级别特征值评价法能更好的反映评价对象的特征。因此，用相对隶属度理论进行模糊评价更具实用性。     

W值水质评价法的改进与应用

W值水质评价法是一种计算简单、实用性强的水质评价方法,但存在一些不合理之处,针对这些不足之处提出改进的方法,使W值水质评价法与模糊数学隶属度相结合.用W值水质评价法、改进的W值水质评价法分别评价三峡库区主要城市江段的水质,并与模糊数学综合评价方法所得结果进行对比分析,结果表明改进的W值水质评价法是一种有实用价值的水质评价方法.     

基于隶属度的概率数据关联算法

分析了点迹-航迹关联中常用的概率数据关联算法,针对此算法在密集目标环境下,尤其是当多个目标的关联波门相交且相交区域存在有效测量时易发生误跟和跟丢的问题,对算法进行了改进,引入了测量隶属度的概念,通过计算各个有效测量与所对应目标之间的统计距离,进而求出各有效测量的隶属度,将相交的关联波门进行拆分,然后对拆分后的各个独立的关联波门分别使用概率数据关联算法进行数据关联,并采用卡尔曼滤波算法对目标进行状态估计.仿真结果表明:改进的数据关联算法相比JPDA算法,正确关联概率下降约3％,计算时间缩短38％.     

基于隶属度函数的BP人工神经网络改进算法

为了实现基于BP人工神经网络的短期电力负荷预测,提出了一种基于隶属度函数的BP神经网络改进算法.算法是在学习率自适应调节算法的基础上,引入模糊数学中的隶属度函数的概念,根据不同的误差E,来确定不同的改变学习率的α和β,进而使BP神经网络的学习过程具有更好的自适应性,提高网络的学习速度.仿真试验结果表明,在预测精度不变的情况下,收敛性明显加快.由此证明.提出的基于隶属度函数的BP神经网络改进算法是快速和有效的,可用于短期电力负荷预测和各种类似的应用.     

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.     

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.     

防空信息战效能模糊评估的一种新算法

为了实现防空信息战效能的模糊评价,清除指标隶属度中对目标分类不起作用的冗余值,用基于熵的数据挖掘方法,通过挖掘隐藏在各指标隶属度中关于目标分类的知识信息,理清目标分类与指标隶属度之间的关系,定义区分权清除指标隶属度中对目标分类不起作用的冗余值,并提取有效值计算目标隶属度.防空信息战效能模糊评价的事例分析表明:具有多指标属性的决策问题,为了排除冗余值的干扰,则隶属度转换模型可作为有效的方法.基于熵的数据挖掘方法有效解决了模糊评价中冗余数据的干扰,从而解决了一大批多指标的决策问题.     

一种基于 Pareto 云隶属度的 MOPSO 算法

为定量解决非支配解排序问题,并兼顾多目标粒子群优化算法（multi-objective particle swarm optimization,MOPSO）的收敛性和多样性,提出了一种基于 Pareto 云隶属度的 MOPSO 算法。利用 Logistic 混沌映射优化种群的初始空间分布并融合布谷鸟搜索（cuckoo search,CS）指导粒子跳出局部陷阱,以增强算法的全局寻优能力。首次提出云向量评价 Pareto 最优解集方法,采用云隶属度评价准则对粒子适应度值进行量化评价。依据云隶属度选取个体最优和群体最优,平衡全局开发与开采,进而实现外部档案维护。测试函数集 ZDT 的实验结果表明,改进算法在收敛性和多样性方面较 MOPSO 和 NSGA-Ⅱ有一定优势。     

基于局部密度比的模糊隶属度设置算法

基于知识发现中的局部异常因子思想, 提出一种基于局部密度比的模糊隶属度设置算法, 该算法根据样本的邻域密度比设置样本的隶属度, 并采用一种单参数选择策略. 数值实验表明, 所提出的算法在带噪声的非线性函数估计方面具有很好的鲁棒性, 有效地解决了模糊支持向量机中的模糊隶属度设置问题, 对处理带噪声的分类和非线性函数估计问题具有重要的意义.     

区域自然环境质量评价的一种新方法

区域自然环境质量评价的两个评价层次涉及隶属度的两种不同转换算法;但是,现有环评方法的隶属度转换算法值得商榷,主要表现为冗余数据被用于计算合成隶属度．为此,从一般的指标隶属度到目标隶属度转换入手,设计一种滤波器,能识别隶属度转换过程中的冗余数据;并从指标隶属度中提取对目标分类起作用的“有效值”;有效值转化为“可比值”并生成“可比和”;由可比和定义目标隶属度．由此建立隶属度转换的一般算法．区域自然环境在两个评价层次上的隶属度转换则是一般算法在不同信息条件下的实现．用一例说明评价全过程．     

河流健康复杂系统评价的IFMMAAM

在模糊物元分析原理的基础上,对隶属度函数进行分析,建立了基于改进隶属度函数的模糊物元多属性评价模型(IFMMAAM).给出了不同标准评价等级的改进隶属度函数的构造方法,把河流健康复杂系统评价的等级作为物元的事物,以各项评价指标及其相应的模糊量值构造复合模糊物元,通过计算与理想模糊物元之间的加权海明贴近度构造综合评价等级.澜沧江应用结果表明,运用IFMMAAM评价河流复杂系统健康是可行的,结论是合理的,IFMMAAM不仅能较好地处理多等级评价各等级之间的过渡问题,而且对于各种极端值问题也适用.     

数据质量多属性加权评价算法

考虑各属性和各质量特性在实际问题中重要性的不同,提出了一种基于加权的数据质量评价算法,突出了重要属性和质量特性对于系统整体质量的影响,可以更科学的对现有系统的数据质量进行评价。该算法在实际系统的数据质量评价中得到了应用,结果表明所提出的算法能够提高评价的准确性。     

相对隶属度与两级模糊识别模型及其在水工评价中应用

根据辩证唯物论关于差异与共维、中介和两极的观点,详细论述了模糊性、模糊概念、相对隶属度、相对隶属度函敬等相对隶属度理论。以该理论为基础建立了两级模糊模式识别模型,讨论了该模型的3个性质,水工坝体实测性态评价的具体应用实例证明,该模型有清晰的物理意义。     

基于模糊物元分析原理的区域生态环境评价

基于生态环境质量概念的模糊性和评价指标的不相容性,在模糊物元分析的基础上,结合模糊集理论和欧氏贴近度概念,建立了区域生态环境评价的模糊物元模型。实例研究中,待评样本与评价等级看作是物元的事物,以各评价指标及其相应的模糊量值构造复合模糊物元,通过计算与标准模糊物元之间的欧氏贴近度值,实现待评样本生态环境质量状况的识别和排序。研究结果表明,运用模糊物元模型评价区域生态环境质量状况,其方法是可行的,结论是可靠的,从而为区域(或流域)生态环境评价提供了一种新方法。     

基于模糊聚类分析的地下水环境质量评价

针对阜新新邱露天煤矿排土场淋溶水对附近于家沟地区地下水环境质量的影响所存在的问题,采用理论分析和实验的方法,对研究区内的17眼水井分别采样,进行水质分析,识别出总硬度、硫酸盐、硝酸盐、氯化物、溶解性总固体、高锰酸盐指数、Na、浊度等主要污染因子,进而采用模糊聚类分析方法对影响区地下水质量进行了评价。研究结果表明,该地区的大面积地下水已受到严重污染,不可以饮用。根据研究结论可确定出该区域地下水污染范围,为地下水管理提供了科学依据。     

潭江浮游植物调查及水质监测

2011年3月和7月对潭江浮游植物样品进行了采集,共鉴定出202种浮游植物,隶属于7门86个属,其中以绿藻门和硅藻门种数最多,各占据了种类总数的36.14%和43.56%,说明了绿藻和硅藻为优势类群(优势类群是按照生物密度确定的).依据Shannon-Wiener多样性指数、Margalef种类丰富度指数和Pielou均匀度指数判断潭江春季水体总体为轻度污染水体.     

基于理想解的区间数多属性决策的相对隶属度法

针对区间数的多属性决策问题,首先将决策者的主观偏好信息所隐含的属性权重通过一个线性规划模型计算出来;其次基于模糊集理论,借助每一方案与理想和劣等方案的综合加权距离,求得每个方案相对于优等方案的相对隶属度,提出了基于理想解的区间数多属性决策的相对隶属度法对方案进行择优和排序,从而较好地确定了属性的权重,且所提出的方法具有更强的排列能力.最后通过算例说明方法的可行性和实用性.     

基于变权重的水质综合评价体系

提出一套全新的水质综合评价体系——变权重水质综合评价体系。该变权重水质综合评价体系包括基于百分制的单因子评价方法、基于水质数据的动态因子权重确定方法以及两者结合形成的综合水质评价法。采用该评价体系对江苏中部某湖泊自动化水质监测站的水质监测数据进行单因子评价、因子权重计算以及综合评价,并对评价结果进行相关性分析。结果表明,变权重综合水质评价体系既可以突出某因子剧烈变化对评价结果的直接影响,又能全面反映综合水质状况,适用于评价高频率水质监测数据样本。     

二龙湖水库浮游动物调查与水质评价

通过调查二龙湖不同样站浮游动物的生态状况,对二龙湖的水质污染进行评价,结果表明：二龙湖水库浮游动物的种类组成以轮虫为主;浮游动物平均数量为１７８１８个／Ｌ;浮游动物平均生物量为９．５３ｍｇ／Ｌ;Ｍａｒｇａｌｅｆ多样性指数为１．９９－４．９８各项浮游动物指数显示湖心及出水口处水质较好,东辽河及北大河入湖口处水质较差,说是二龙湖水库已受污染,水体属β－中污带类型。