改进模糊评价法在企业经济效益中的应用

针对某企业实际调查数据,采用定量与定性相结合的改进模糊评价法,建立企业经济效益综合评价指标体系,并得到了科学结果.首先结合AHP法得到各层次的权重,并对其进行一致性检验;其次,用模糊理论进行评定,最终得出结论.结果表明,该模型科学合理,在企业经济效益的评价中有一定的指导意义.     

基于模糊C均值聚类的工业企业经济效益评价

基于模糊C均值聚类算法,以安徽省的16个城市为研究对象,通过Matlab软件进行求解分析,对安徽省工业企业的经济效益进行了评价.得出的结论是:合肥市和芜湖市企业经济效益较好,滁州市和安庆市企业经济效益属于中等水平,其余城市属于较差水平.同时,对评价结果进行了分析,在此基础上提出了合理的政策性建议.最后,对模糊C均值聚类算法提出了不断优化和拓展应用到其它领域的设想.     

一种新的T-S模糊模型数学建模方法

T-S模糊系统被广泛应用于基于数据的建模应用中,T-S模糊系统的建模问题在非线性系统的分析与设计中一直是个很重要的问题.在常见的T-S模糊系统建模方法的基础上,提出一种新的建模方法.该方法利用泰勒级数和麦克劳林级数展开式将非线性项进行分解,相对于现有的建模方法来讲,在一定程度上提高了建模精度.     

国际物流企业经营风险评价研究

通过分析国际物流企业经营风险的影响因素,构建出国际物流企业经营风险评价指标体系,利用层次分析法加权计算和模糊判别的方法来综合评价国际物流企业的经营风险指数,对于国际物流企业加强经营风险控制具有一定的可操作性和应用价值。     

基于缓冲算子的高速公路经济效益后评价模型研究

直接应用GM(1,1)模型对高速公路的经济效益进行后评价可能得到病态的评价结论;本文通过缓冲算子技术对建模原始数据进行预处理,消除冲击扰动对GM(1,1)模型预测结果的影响,在此基础上构建了高速公路经济效益后评价模型^s(1)(k+1)=(s(0)(1)-b/a)×e-ak+b/a;将该模型应用于渝长高速公路经济效益的后评价,得到了高速公路的修建对地方经济发展具有拉动效应的合理结论;研究成果对丰富与完善后评价建模方法,促进灰色模型与实际问题的有效对接具有重要作用。     

物流企业经济效益的综合评价

客观地评价物流企业的经济效益,对推动物流企业发展,提高企业经营管理水平有重要作用。本文对物流企业的经济效益评价指标体系进行设计并运用模糊综合评判方法进行综合评判。     

矿井通风方案比较的模糊灰色信息理论评价法

为保证煤矿安全生产和提高企业经济效益必须科学评价矿井通风系统。因影响其质量优劣的因素既有模糊性,又有灰色特征,为此多应用模糊综合评判法评价。然而因定性因素差异甚微,此方法影响了评价效果和准确性,为克服评价效果受信息差异性较小的影响,在应用模糊综合评判法评价矿井通风系统质量优劣时,引进灰色理论信息差异原理扩大信息的差异性。通过实例分析,灰色差异理论的引进提高了模糊综合评判评价矿井通风系统方案评价效果的可靠性和准确性。     

基于模糊层次分析与模糊综合评价的课堂教学质量评价体系研究——以西北民族大学为例

由于课堂教学活动具有形式多样、内容复杂,使得其教学质量评价易受到主观与客观因素的影响,本文在常规模糊层次分析法的基础上,引入模糊综合评价法,尝试构建一种包含综合评价的模糊层次分析法的教学质量评价模型,并给出了具体算例.通过多组数据的测试和对结果的比对,应用表明这种包含综合评价的模糊层次分析法的教学质量评价模型能对教师课堂教学活动进行科学、合理的教学质量评价,具有一定的实用价值.     

基于机制建模与模糊建模相结合的聚丙烯熔融指数软测量方法

针对聚丙烯熔融指数软测量建模问题,提出一种基于机制建模与模糊建模相结合的建模方法.从聚合反应机制出发,得到熔融指数软测量模型的机理结构框架,将其作为Takagi-Sugeno(T-S)模糊模型的后件部分,然后用加强型模糊聚类算法辨识T-S模型的前件参数.应用结果表明,将机制建模与模糊建模相结合的方法保留了模型参数的物理意义,提高了建模精度,所建软测量模型具有较好的预测性能.     

基于AHP-模糊综合评价法的生鲜农产品企业物流绩效评价研究

以冷供应链能力、服务质量、经济效益、信息化程度以及发展能力五个方面,构建生鲜农产品企业的评价指标体系;基于层次分析法(AHP)确定指标权重,并建立模糊综合评价模型对其评价.实证研究证明,该方法能有效地对生鲜农产品企业进行绩效评价,为生鲜农产品企业的物流管理提供一定的理论依据.     

燃料电池的模糊神经网络辨识建模与电压控制

针对直接甲醇燃料电池(DMFC)输出电压易受电池负载变化影响的问题,提出了利用模糊神经网络辨识技术建立DMFC的电特性模型.基于该辨识模型,设计了一个自适应模糊神经电压控制器,其参数采用改进的BP算法进行在线修正.仿真结果表明,对DMFC采用辨识建模的方法是有效的,建立的模型精度较高,所设计的自适应模糊神经电压控制器性能优越.     

神经网络自适应模糊控制器设计与应用

把神经网与模糊系统相结合，提出一种基于神经网络的自适应模糊控制器，这种控制系统由模糊神经网络控制器和模糊网络组成，具有自适应学习能力，仿真结果以及应用于温度控制系统中，其鲁棒性明显优于一般Ｆｕｚｚｙ控制。     

模糊神经网络的非线性辨识理论及应用

论述了模糊系统和神经网络相结合的非线性系统辨识理论．通过分析模糊系统规则之间的隐含关系，给出具有非线性模糊关系的模糊神经网络非线性系统辨识方法，并用仿真方法进行了验证．最后讨论了网络的稳定性和收敛性．     

基于T-S模糊神经网络的柔性评价专家系统

基于T-S模糊模型提出了一种易于推理的神经网络结构,通过神经网络的自适应模糊控制简化了系统的有效辨识,讨论了其自学习算法,给出了用于模糊推理的估值算法和3级知识表示法,并分析和构造了MIMO型教学柔性评价专家系统的模糊建模技术,实现了自动评价的柔性专家系统。     

Neural—networks—based Modelling and a Fuzzy Neural Networks Controller of MCFC

Molten Carbonate Fuel Cells(MCFC) are produced with a highly efficient and clean power generation technology which will soon be widely utilized.The temperature characters of MCFC stack are briefly analyzed.A radial basis function (RBF) neural networks identification technology is applied to set up the temperature nonlinear model of MCFC stack,and the identification structure,algorithm and modeling training process are given in detail.A fuzzy controllery of MCFC stack is designed.In order to improve its online control ability,a neural network trained by the I/O data of a fuzzy controller is designed.The neural networks can memorize and expand the inference rules of the fuzzy controller and substitute for the fuzzy controller to control MCFC stack online,A detailed design of the controller is given,The validity of MCFC stack modilling based on neural networks and the superior performance of the fuzzy neural networks controller are proved by Simulations.     

模糊集合论和神经网络在油井测试中的应用方法研究

提出了一种基于模糊集合论和人工神经网络处理油井测量问题的方法，首先利用模糊集合论中的模糊聚类方法，将所使用的各种传感器灵敏度特性曲线进行分档归类，然后利用人工神经网络对各档次的传感器进行非线性估计，并在此基础上形成了一套寒带的算法，对于油井测试中测量精度的提高具有一定的实用意义。     

补偿模糊神经网络在故障树分析中的应用研究

将补偿模糊神经网络用于故障树分析中的研究,建立了故障树顶事件失效模糊概率计算的补偿模糊神经网络模型,给出了应用实例.结果表明,将补偿模糊神经网络用于故障树分析是可行的,其计算更为方便,结果更为精确.     

一种利用模糊神经网络对癌症进行分类的方法

讨论了一类首先利用神经网络对各个特征进行学习，得到它们对癌症的隶属函数，然后再利用模糊神经网络对癌症进行分类的方法。实现了癌症检测和分类的自动化，使癌症检测和分类的正确率得到很大提高。     

基于模糊神经网络的地图匹配算法

提出了基于模糊神经网络的新的地图匹配算法.该算法综合了数字道路信息和GPS/DR定位信息,提取两个重要参数作为输入变量,即定位点到候选路段的投影距离及定位航向与候选路段方位角差.设计出了四层模糊神经网络及改进的收敛学习规则.实验结果表明所提出的算法能很好地匹配车辆行驶路段位置.     

神经网络与模糊故障诊断专家系统结合的应用研究

讨论基于模糊产生式规则的故障诊断专家系统与神经网络相结合的问题,把推理网络同神经网络联系起来,使它能转换成神经网络。结论经实例验证,该方法可靠有效。利用神经网络的并行处理和自学习能力,能避免传统模糊推理的冲突,低效率和知识获取的瓶颈问题。