由模糊结构元线性生成的模糊数运算

为了解决模糊数计算上的困难,引入了区间[-1,1]上单调函数的某魑同序单调变换,利用模糊结构元理论．将模糊数的四则运算转换为同序单调函数之间的相应运算．由于模糊结构元线性生成的模糊数是一类最简单而实用的模糊数,因此,重点讨论了由模糊结构元线性生成的模糊数的四则运算,以及它们的隶属函数表达式。结果表明。基于结构元方法表示的模糊数运算的隶属函数是容易得到的,这种表达式是基于模糊结构元的隶属函数形式给出的。     

基于区间直觉模糊集的研究型高校可持续发展能力评价

定义了基于Einstein运算规则的区间直觉模糊数运算规则以及区间直觉模糊信息的IIFEWG算子和区间直觉模糊信息的IIFEWA算子.针对准则值为区间直觉模糊数的多准则决策问题,提出一种区间直觉模糊多属性决策方法.该方法利用IIFEWG算子或者IIFEWA算子对准则进行集成,得到各方案的综合区间直觉模糊数,通过比较各方案综合区间直觉模糊数的得分函数值和精确函数值得到方案集的排序.从研究型高校的科研能力、人才培养、财务发展潜力和财务当前水平评价其可持续发展能力,评价过程及结果表明了基于Einstein运算规则的区间直觉模糊信息集成方法的有效性和可行性.     

地下水补给影响下的河流水质模糊模拟对环境空气质量治理的认识和思考

河流水环境系统是一个具有模糊性、不精确性和随机性特征的复杂大系统,因此,可以借助模糊技术进行定量化模拟,本文采用三角模糊数来描述和表征河流水文、水质及水文地质参数。并进一步在根据三角模糊数的现有理论,建立了基于地下水补给影响的一维稳态河流水质模糊模拟模型。计算采用三角模糊数基本原理中相关公式以及Darcy公式等进行运算,得到了各控制断面模糊数形式的污染物浓度值,并将其与确定性模型计算结果进行对比分析。     

正规三角模糊数的一种排序方法

为简化正规三角模糊数的比较.通过分析Tanaka提出的模糊数比较的满意度函数,得到了2个正规三角模糊数比较的简便公式;指出了刘新旺提出的模糊数比较公式的局限性.给出了比较正规三角模糊数大小关系的满意度函数.该公式能够比较正规三角模糊数的大小,而且能够使计算简化.最后,通过数值例子说明了该方法的简洁性与有效性.     

模糊分析中的结构元方法(Ⅰ)

模糊数和模糊值函数是模糊分析中的最基本概念，在模糊分析中模糊数与模糊值函数的运算通常都是基于扩张原理的形式给出的，而模糊值函数的微分和积分也都是基于区间值函数的相应结构利用表现定理形式给出的，它们的共同特点都是对元素遍历某个条件所对应的全体结果进行运算，或取λ遍历[0,1]所对应的全体结果的并运算，这种运算中的遍历过程给模糊分析理论的应用带来了极大的不便，使得操作无法进行。因此，需要寻找模糊数和模糊值函运算的其它有效的表达方式，本文提出了模糊结构元的概念，并研究了模糊结构元的性质，给出了模糊数的结构元表现定理，利用模糊数的结构元表现形式可以使模糊数的运算变成普通实数与模糊结构元之间的运算，使得过去必须领带扩原理和表现定理来刻画的模糊数运算变得更加简单与直观，模糊结构元理论与技术不仅为模糊分析计算的简化提供了工具，同时也为模糊分析理论与应用的开创了一条新的途径。     

排序决策的直觉模糊数方法

为了更细腻地描述作为比较评价的语言信息,用一个直觉模糊数表示两两对象的比较评价,将直觉模糊数表示为由上理想模糊数和下理想模糊数的二元模糊数组,定义了关于直觉模糊数的一种运算并且给出了基于结构元表示的排序比较方法;在排序决策过程中,通过对相对属性判断值的规范化处理完成对一组对象的排序,实现了优选的目的.结果表明:通过下、上理想模糊数将结构元理论应用到直觉模糊数上,简化了计算,同时直觉模糊数在表达信息上考虑人的犹豫度,使得在表达语言信息上较模糊数更贴近现实,排序结果自然更精确.     

基于Fuzzy logic的地下水允许开采量计算

基于地下水系统的随机性、模糊性、不精确性以及水文地质信息较为不足的实际情况,将水文地质参数假设为X-2σ以为模糊数下限,X 2σ为上限,X为最可能值的三角模糊数.在此基础上,通过将确定性模型参数模糊化,建立了地下水补给量、允许开采量计算的模糊模型.根据这一模型,运用三角模糊数的(-截集技术和算术运算性质,计算得到研究区域的地下水允许开采量.实例研究表明,以三角模糊技术定量计算地下水允许开采量,在理论上是可行的、计算结果是可信的.     

模糊数与模糊值函数的结构元线性表示

为使模糊数和模糊函数运算更加简洁,在介绍模糊数与模糊值函数的结构元表示方法的基础上,给出了由模糊结构元任意表示的模糊数和模糊值函数转化为线性生成模糊数和模糊值函数的方法。由于在模糊结构元表示的模糊数和模糊值函数中,线性生成的模糊数和模糊值函数具有形式简单、计算容易的特点,这种方法解决了模糊数与模糊值函数运算的困难问题,具有现实的应用意义。文中还给出了两个计算实例。     

基于Ⅱ型模糊集的工程参数的评判

提出了一种基于Ⅱ型模糊集的工程参数模糊综合评判方法。将单因素评判的隶属度和各因素的权数均视为模糊数,应用模糊数的运算规则,建立了相应的模糊综合评判算法。考虑到模糊数运算后展形大大增加的情况,提出了既节省计算又保证精度的展形截断措施。总评判指标的模糊性,以其隶属度为权数进行加权平均处理,从而得到最终的评判结果。并给出了具体算例。     

q-阶正交区间模糊Einstein集成算子及其应用

基于q-阶正交区间模糊变量和Einstein集成算子的定义,提出了q-阶正交区间模糊Einstein集成算子的具体表达形式,并给出了q-阶正交区间模糊Einstein集成算子的运算规则、期望函数、精确函数以及比较大小的原则.介绍了几种q-阶正交区间模糊Einstein集成算子,如q-阶正交区间模糊Einstein加权算...     

图像识别的最大模糊积分识别法

以两个模糊（Ｆｕｚｚｙ）集的相容度为基础，给出了Ｆｕｚｚｙ识别的最大Ｆｕｚｚｙ积分识别法。该方法计算简单，能体现两个Ｆｕｚｚｙ集的平均相容度、Ｆｕｚｚｙ集的可能度与Ｆｕｚｚｙ积分的一种应用。     

多变量模糊控制系统的前馈解耦

为实现多变量模糊控制系统的动态解耦，基于前馈解耦思想和神经网络理论，提出了一种多变量模糊控制系统解耦的新方法——模糊前馈解耦法,模糊控制器和解耦部分独立设计，解耦由两层神经网络实现，节点少，其活化函数采用分段线性函数．利用简化的学习算法，根据系统输出误差，在线调整网络权值，从而实现动态解耦而无需辨识被控对象的模型，该方法结构简单且计算量小，适于实时多变量过程控制，仿真证明了该方法的有效性。     

基于拓扑结构/自适应模糊决策的地图匹配算法

给出了基于节点信息的路网空间拓扑结构的具体描述形式．引入相关性概念，提出了一种基于道路几何信息的自适应模糊决策地图匹配算法．通过待配路段两两之间隶属度值的比较与模糊排序以及测度因子参数的适应性调整，使算法在道路几何分布复杂，且较为密集的区域，仍具有较强的适应能力．根据模糊决策后各路段隶属度值的分布情况，提出了将拓扑结构匹配算法划分为决策、校验、弃用等3个应用时段的拓扑结构／自适应模糊决策组合匹配算法的整体设计思路．对实际跑车数据的仿真处理结果表明，该算法较好地解决了地图匹配算法中相互矛盾的算法的计算效率与算法的可靠性之间的协调问题．     

模糊网络计划技术在水利工程施工中的应用研究

基于模糊网络时间参数的加法迭代计算形式及模糊方程解的分层线性规划定义,将三角形模糊数引入工期分析中,对蜀河水电站施工网络进度计划进行分析,得出模糊时间参数、模糊关键线路以及模糊完工期。仿真结果表明,该方法可行且有效,比传统的CPM和PERT方法有了更大的改善。     

量子神经计算技术

通过对量子计算与神经计算的对比分析,提出量子神经计算这一全新的计算技术.简要论述了量子Hebb学习规则、基于量子双缝干涉的神经网络模型以及量子Hamming竞争学习算法,揭示了量子神经计算的一些本质特征.     

基于组合模型的三角模糊数预测模型

首先以北京市1994-2006年年平均最低气温、年平均气温、年平均最高气温构建三角模糊数序列的三个界点,出于数据整体性考虑将三角模糊数序列转换成等量信息的三个指标数序列,然后,对三个指标数序列分别构建了时间序列ARIMA模型,灰色预测GM(1,1)模型以及BP神经网络模型,最后在单一模型预测结果的基础上通过引入诱导有序...     

模糊关键路径的近似法

模糊关键路径的近似法刘新旺达庆利（东南大学系统工程研究所，南京２１００１８）网络分析是工程施工和生产企业进行作业计划的一种有效工具，主要方法有关键路径法（ＣＰＭ）和计划评审法（ＰＥＲＴ）．与随机网络技术相比，模糊网络以其较为宽松的前提条件得到迅速发...     

改进型补偿模糊神经网络故障诊断系统

在模糊逻辑与神经网络融合的基础上,引入补偿运算单元,构成补偿模糊神经网络,使网络从初始定义的模糊规则进行训练,再动态的优化模糊规则,提高网络的容错率和稳定性.针对网络训练的不同阶段对学习速率的不同要求,提出一种具有分段可变学习速率的补偿模糊神经系统,可以提高网络的整体性能,实现动态的、全局优化的运算.故障诊断仿真研究表明:模型具有更好的收敛特性,能够大大的缩短训练时间,减少训练步数,提高误差精度.     

贝叶斯模型比较的多模型组合框架在软测量建模中的应用

针对基于单一模型建立的软测量模型存在着预测精度需要进一步提高的问题,在分析目前常用的2种多模型组合框架的基础上,提出了一种基于贝叶斯模型比较的多模型组合框架。该框架以通过模糊c 均值聚类分析获得的生产过程状态变化知识为基础,对每种状态下各子模型的预测性能采用贝叶斯模型比较方法进行比较,并以此为基础在不同状态下采用了不同的子模型加权策略。在进行模型比较时,基于交叉检验分布,使用子模型训练所得采样序列,有效地减少了计算量。将该框架用于工程应用,取得了较好效果。     

Moldability Evaluation for Molded Parts Based on Fuzzy Reasoning

Moldability evaluation for molded parts,which is the basis of concurrent design,is a key design stage in injection molding design.By moldability evaluation the design problems can be found timely and an optimum plastic part design achieved.In this paper,a systematic methodology for moldability evaluation based on fuzzy logic is proposed.Firstly,fuzzy set modeling for six key design attributes of molded parts is carried out respectively.Secondly,on the basis of this,the relationship between fuzzy sets for design attributes and fuzzy sets for moldability is established by fuzzy rules that are based on domain experts‘ experience and knowledge.At last the integral moldability for molded parts is obtained through fuzzy reasoning.The neural network based fuzzy reasoning approach presented in this paper can improve fuzzy reasoning efficiency greatly,especially for system having a large number of rules and complicated membership functions.An example for moldability evaluation is given to show the feasibility of this proposed methodology.