基于模糊邻近关系的结构聚类

在有序粒度空间理论的基础上,提出了基于模糊邻近关系的结构聚类分析理论和方法.首先,给出了依据距离的一致聚类的概念,提出了模糊粒度空间的一致聚类特征;其次,给出了模糊邻近关系结构聚类的粒度表示,并获得了基于模糊邻近关系结构聚类的快速算法;进而,提出了获取最佳聚类的新方法,并且这一方法是全局最优的;最后,给出了通过两个模糊邻近关系的交运算获取结构聚类融合的方法.为复杂系统结构分析研究提供了一整套理论工具和方法.     

On the axioms of revealed preference in fuzzy consumer theory

The revealed preference is a central subject in classical consumer theory.Authors likeSamuelson,Arrow,Richter,Sen,Uzawa and others have proposed an axiomatic setting of revealedpreference theory.Consequently revealed preference axioms WARP and SARP and congruence axioms WCA andSCA have been considered.An important theorem of Sen establishes the equivalence between these axioms provided thefamily of budgets includes all non-empty finite sets of bundles.Fuzzy consumer theory(＝fuzzy choice functions)is a topic that appears in a lot of papers.Particularly,Banerjee studies in fuzzy context axioms of revealed preference and congruenceextending some results of Arrow and Sen.In this paper we modify the Banerjee definition of a fuzzy choice function(＝fuzzy consumer)and we study some fuzzy versions of the axioms of revealed preference and congruence.Banerjeefuzzifies only the range of a consumer;we use a fuzzification of both the domain and the range of aconsumer.The axioms WAFRP,SAFRP,WFCA,SFCA generalize to fu     

冲突多目标相容预测控制

两层结构的相容控制框架可以解决复杂冲突多目标控制问题,但其需要克服的困难是多目标直接优化、第一层所选区间目标的实现和在线实时优化控制。采用多目标遗传进化算法解决了直接优化多目标的工具问题。为能实现第一层中所选择的控制目标,第二层中设计了不同于第一层中形式的指标,并加入选择函数以反映实际系统的需要。结合预测控制思想的特点,提出了在线迭代遗传算法,解决了在线优化速度问题。以预测控制动态过程中误差、能耗两个目标为例对相容预测算法进行了说明。     

New approach to determine the priorities from interval fuzzy preference relations

An approach is proposed to solve the problem how to obtain the priorities from interval fuzzy preference relations. Firstly, another expression of interval numbers is given. Then, some basic definitions on consistency and weak transitivity of real and interval fuzzy preference relations are described. Based on these definitions, a two-phase process for determining the priorities from interval fuzzy preference relations is presented. Finally, two exam- ples are used to illustrate the use of the proposed approach.     

An approach to group decision making based on interval fuzzy preference relations

In this paper, we investigate group decision making problems where the decision information given by decision makers takes the form of interval fuzzy preference relations. We first give an index to measure the similarity degree of two interval fuzzy preference relations, and utilize the similarity index to check the consistency degree of group opinion. Furthermore, we use the error-propagation principle to determine the priority vector of the aggregated matrix, and then develop an approach to group decision making based on interval fuzzy preference relations. Finally, we give an example to illustrate the developed approach.     

多智能自主体企业供应链系统的构建及激励机制研究

首先建立基于多智能自主体的顺序型企业供应链系统 ,给出了通用的智能自主体结构和各类智能自主体的本体论定义 ,并描述了系统的通讯和协调机制 .在此基础上 ,考察了协议支付对企业供应链整体效益的影响 .     

直觉模糊关系再研究

对直觉模糊关系进行了再研究, 提出了直觉模糊关系的核与闭包的概念,得到了直觉模糊关系的十四集定理. 首先,利用直觉模糊逆自反关系、对称关系以及自反关系给出了直觉模糊关系的逆自反核、对称核、自反闭包以及对称闭包的概念.其次,利用直觉模糊关系的若干性质分别得到它们的精确计算公式以及若干性质. 最后,利用这些性质证明了从一个直觉模糊关系出发,用对称核算子、对称闭包算子和补算子作用, 最多只能得到14个彼此不同的直觉模糊关系.     

拓展模糊集之间的若干等价变换

系统研究了模糊知识处理技术发展引起的各种模糊集拓展理论及其等价变换问题。首先给出了模糊集理论的各种拓展,如直觉模糊集、L 模糊集与L 直觉模糊集、区间值模糊集与区间值直觉模糊、Vague集等的定义与描述。重点研究了直觉模糊集到一般模糊集的变换,直觉模糊集与Vague集的等价关系,证明了利用D K算子可实现L 直觉模糊集到L 模糊集,区间值直觉模糊集到L 模糊集,区间值直觉模糊集到直觉模糊集,直觉模糊集到区间值直觉模糊集的等价变换。最后,给出了各种模糊集理论拓展形式之间联系的图示。     

不完备信息系统中的特征关系进一步研究

以同时具有遗漏型和丢失型未知属性值的不完备信息系统为研究对象,深入分析了其中的特征关系并讨论了特征类中的两种不合理情形,进而提出了一种新的特征关系.根据新建立的特征关系,构建了论域上的完全覆盖,形成了两种不同类型的知识表达系统,并进行了一些重要性质的研究.最后用一实例分析以验证新的特征关系的有效性.     

On Methodology of Fuzzy Systems

1.INTRODUCTIONFuzzinessisoneoftheuniversalattributesofhumanthinkingandobjectivethings.Fuzzysystemsaretheproductsoffuzzysetstheoryandinformationtechniques.Fuzzysystemsgenerallyincludeseveralimportantlinkssuchasfuzzification,fuzzytransformation,defuzzificationandsoon.Whilefuzzyknowledgebaseisanimportantcomponentinfuzzysystems.Inordertoconstructpracticalfuzzysystemssuchasfuzzytemperatureregulatorsystem,fuzzydecisionmakingsupportsystem,fuzzydatabasesystem,fuzzyearthquakeforecastingsystem,many…     

基于模糊偏序关系的混合型多属性决策方法

针对权重已知且属性值为精确实数型、区间型和模糊型的混合型多属性决策问题,提出了一种基于模糊偏序关系的混合型多属性决策方法。该方法利用混合型评估值模型来描述多属性决策问题;在对属性值预处理后,通过构建混合型模糊偏序关系模型,将决策问题转化为评估关系模型;然后对偏序关系进行集结,得到全序关系,从而获取所有方案的优劣排序。算例验证了方法的有效性。计算过程表明,该方法计算简单,且避免了逼近理想解的排序方法(technique for order preference by similarity to ideal solution,TOPSIS)难以合理定义距离函数的局限性。     

具有模糊关系约束的线性规划的解法

研究了具有模糊关系方程约束的线性规划问题.由于此类规划的非空可行集一般是一个非凸集,传统的求解线性规划的方法不适合求解此类规划问题,因此有必要提出一个求解此类规划问题的有效算法,本文首先刻画了该类规划可行集的结构,基于该可行集的结构,应用惩罚函数和遗传算法给出了该类规划问题的一个具体求解方法,得到了近似最优解.为了说明该方法的有效性,最后给出了具体的算例.     

Fuzzy Extensive Economical Control

ＦｕｚｚｙＥｘｔｅｎｓｉｖｅＥｃｏｎｏｍｉｃａｌＣｏｎｔｒｏｌＨｅＺｈｏｎｇｘｉｏｎｇ＆ＨｕＷａｎｊｕｎＡｕｔｏｍａｔｉｏｎＳｙｓｔｅｍｌｎｓｔｉｔｕｔｅ，ＮｏｒｔｈｅｒｎＪｉａｏｔｏｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１０００４４，Ｐ．Ｒ．Ｃｈ...     

基于广义Fuzzy偏好关系的决策方法探讨

提出了广义模糊偏好关系的概念.设计了互补化排序和加性一致化排序两种排序方法,讨论了两种排序方法的相关性质.基于这两种排序方法,定义了冗余一致性指标和加性一致性指标,并讨论了采用加权算术平均算子(WAA 算子)或有序加权平均算子(OWA 算子)对广义模糊偏好关系进行集结,其群体偏好一致性(包括冗余一致性和加性一致性)的相关性质.对进一步完善基于模糊偏好关系的群决策模型具有理论和现实意义.     

模糊等价关系基础上的粗集分解

介绍了模糊相似关系和模糊等价关系的有关性质,根据这些性质建立了在模糊等价关系基础上的λ-等价类,并在λ-等价类基础上建立了λ-粗集;给出了λ-等价类分解和λ-粗集分解的定义,最后给出了λ-等价类和λ-粗集的一般性质,可知λ-粗集是Z.Pawlak粗集的推广得出了等价类和粗集在模糊等价关系基础上的分解结构——分解链。     

模糊可拓经济控制理论及其应用

模糊可拓经济控制理论以经济空间为基础,从宏观上研究经济调控以及从经济实体或区域的自我发展的思想方法,并定量分析了这些思想方法的具体实现办法。本文进一步讨论了经济空间和FEEC控制器,并分析了FEEC理论中各数据成员和规则成员的表示,以及控制器所涉及的各种算法的解决办法。     

本体关系学习方法研究——概念特征词法

针对领域本体构建过程中获取概念间语义关系的困难, 提出了一种新的本体关系学习方法——概念特征词法, 支持自动化地构建领域概念间的关系集合. 该方法首先基于语境将领域概念表示为特征词向量模型, 然后通过计算向量的相似度来确定两个概念之间是否存在语义关系. 依据领域专家定义的金标准, 对概念特征词法的学习结果做了详细的性能分析. 结果表明: 相较于已有方法, 本文方法的准确率和召回率更令人满意. 概念特征词法可广泛应用于本体构建、文本挖掘和语义检索等领域.     

Hybrid approach for fuzzy system design

A hybrid approach for fuzzy system design based on clustering and a kind of neurofuzzy networks is proposed. An unsupervised clustering technique is firstly used to determine the number of if-then fuzzy rules and generate an initial fuzzy rule base from the given input-output data. Then, a class of neurofuzzy networks is constructed and its weights are tuned so that the obtained fuzzy rule base has a high accuracy. Finally, two examples of function approximation problems are given to illustrate the effectiveness of the proposed approach.     

A TWO-PHASE APPROACH TO FUZZY SYSTEM IDENTIFICATION

A two-phase approach to fuzzy system identification is proposed. The first phase produces a baseline design to identify a prototype fuzzy system for a target system from a collection of input-output data pairs. It uses two easily implemented clustering techniques: the subtractive clustering method and the fuzzy c-means (FCM) clustering algorithm. The second phase (fine tuning) is executed to adjust the parameters identified in the baseline design. This phase uses the steepest descent and recursive least-squares estimation methods. The proposed approach is validated by applying it to both a function approximation type of problem and a classification type of problem. An analysis of the learning behavior of the proposed approach for the two test problems is conducted for further confirmation.     

含直觉模糊弹性约束的模糊线性规划求解

本文基于模糊结构元方法构建并讨论了一类含有直觉模糊弹性约束的新型模糊线性规划问题. 通过引入模糊数的加权特征数, 定义了一种序关系并拓展了Verdegay的模糊线性规划方法, 将新型模糊线性规划问题转化成两个等价的含参数约束条件的清晰线性规划模型, 给出了此类线性规划模型对比最优可行解的求法. 最后通过一个数值实例来说明此类问题的一般求解方法.