基于模糊综合评价的全球恐怖袭击事件风险评估及空间特征分析

基于全球恐怖主义数据库,采用模糊综合评价方法对1998—2017年全球恐怖袭击事件的社会危害程度进行风险评估,并利用核密度和标准差椭圆方法对评估结果的空间分布特征进行可视化分析.结果表明,随着危害等级的增加,全球恐怖袭击事件数量逐级降低,Ⅰ ～ Ⅴ级恐怖袭击事件分别占总事件的51.21％,37.99％,9.76％,0....     

基于遗传优化的图像增强模糊算法

将协同进化遗传算法(CGA)应用于图像增强的模糊算法优化,以优化模糊逻辑处理效果.在CGA算法中,同时优化选择了模糊逻辑规则、最佳隶属度函数和优化了隶属度函数的参数.通过具体图像处理实验,在客观评价上证明了本方案的有效性.     

水工建筑物对生态环境影响的模糊综合评判

针对水利项目的复杂性及负面环境影响,分析、归纳水工建筑物建后对生态环境影响的因素,建立了模糊综合评价模型.运用层次分析法确立各因素的权重,得到了评价矩阵,并通过工程实例运算得到综合评价结果.     

基于SLIC和马氏距离混合核函数聚类的脑肿瘤图像分割算法

针对脑核磁共振图像边界不清晰、灰度不均匀和无法准确进行图像分割的问题,提出了一种基于简单线性迭代聚类(SLIC)和马氏距离混合核函数聚类的脑肿瘤图像分割方法.首先,采用各向异性滤波去除脑肿瘤MRI图像中的噪声,并运用SLIC算法对图像进行预分割;其次,对预分割图像使用粒子群算法初始化聚类中心;最后,将传统核模糊C均值聚...     

离散时间T-S模糊奇异时滞系统的广义耗散控制

针对一类带有时变时滞和外部干扰的复杂非线性奇异系统,利用离散时间T-S模糊模型对其建模。基于李雅普诺夫稳定性理论,研究了离散时间T-S模糊奇异时滞系统的广义耗散容许性问题。首先,通过设计新的李雅普诺夫泛函,在证明过程中考虑以往常被忽略的时滞项交叉项,并利用改进的互凸组合方法和最新的矩阵不等式,引进不依赖于系统状态和李雅普诺夫函数矩阵的自由权值矩阵变量来界定三重、二重差分求和项,从而得到了保守性较小的离散时间T-S模糊奇异时滞系统的广义耗散容许性充分条件;其次,由于奇异系统的特殊性,为了确保定理的条件能用MATLAB软件实现,定理的条件可转化为平方和形式;最后,通过数值仿真算例验证了本文所得结论和方法的正确性和有效性。     

质量功能展开中自相关关系确定的粗糙集方法

针对质量功能展开中各项工程特性之间的自相关关系具有模糊、不确定和不分明等特质,提出了自相关关系确定的粗糙集方法.对于每一项顾客需求,由每一项工程特性组成相应的决策属性集,并由其它工程特性组成相应的条件属性集,分别构造了相应于该决策属性集的决策系统.基于粗糙集中相对约简和相对核等方法,分别建立了其相应的修正决策系统.利用信息熵和等价类的集成方法,获取了修正决策系统中各条件属性的重要度.引入了自相关关系的比例因子概念,确定了各项工程特性之间的自相关关系.以洗衣机的产品研发为例,说明了方法的应用.     

基于模糊-粗糙模型的逼近精度分类规则提取策略

为了处理具有连续属性的决策系统,利用模糊理论与粗糙理论在处理不确定性问题方面的差异性,提出一种基于模糊-粗糙模型的逼近精度分类规则提取策略.首先利用模糊π函数对决策系统中的连续属性构造三个模糊参数进行模糊化,从而确定条件属性的模糊区域;再根据模糊相似关系构造模糊相似矩阵,然后基于模糊等价类划分的概念,提出了利用逼近精度近似度量的数据挖掘方法进行属性约减,最后应用实例说明如何在决策表中发现分类规则.实验结果表明此方法挖掘出的规则简练且合理可靠.     

基于动态贝叶斯网络的动态故障树分析

针对传统的动态故障树Markov链分析方法的不足,研究了优先或门、顺序相关门、功能相关门、存在公共备件的备件门和层叠功能相关门向动态贝叶斯网络的转化方法以及基于动态贝叶斯网络的顶事件概率、重要度等计算方法.用该方法对心脏辅助装置进行了分析,通过与Markov链、离散时间贝叶斯网络分析的结果比较表明,基于动态贝叶斯网络的建模分析方法可以有效地避免组合爆炸,而且能够保证较高的求解精度.     

基于精简模糊分类关联规则的分组模糊判断方法

为提高土地评价知识表达的简易性和可解释性,提出利用精简模糊分类关联规则和模糊判决进行土地评价的方法.为了降低土地评价模型的复杂程度,提高模糊关联规则分类的有效性和可解释性,本文通过精简模糊分类关联规则,去除了冗余规则,并针对了模糊判决中难以判决的问题,提出分组模糊判决算法进行迭代.实验表明,在采用32条精简规则的情况下,结合精简模糊分类关联规则和分组模糊判决进行土地评价方法获得准确率为92.2835%,比精简前在最小支持度为0.005的情况下得到的32条模糊分类关联规则准确率提高了5.0039%.     

基于CBR的水库洪水调度模式

由于水库洪水调度问题的复杂性和不确定性,单纯利用调度模型进行洪水调度在实际应用中往往存在一些问题.为了使理论研究尽可能与实际应用相结合,将人工智能中的基于事例推理(CBR)技术引入到水库洪水调度中,将以往的洪水调度事例作为历史事例以一定的结构和方式存储在事例库中,对于新的洪水调度问题,从事例库中寻找相似的事例,并根据其调度方案,确定新问题的解决方案.实际算例表明,对于水库洪水调度问题,基于事例推理的水库洪水调度能充分的将以往的调度经验和调度模型结合起来,使得调度结果更合理、可行, 具有较强的实用性.