基于模糊预约时间的多目标LRP模型研究

鉴于传统LRP模型中的时间窗无法准确地反映顾客对运输时间的偏好,本文运用模糊预约时间代替了时间窗,并建立了基于模糊预约时间的多目标LRP模型.此外,本文对聚类分析和遗传算法进行了综合,提出了求解该模型的混合遗传算法.     

基于折衷型模糊决策模型的项目管理模式优选研究

针对建筑业中建设单位存在的项目管理模式选择问题,应用折衷型模糊决策模型进行项目管理模式的优选,对建设单位进行项目管理模式的选择提供了一种参考。     

考虑模糊神经网络和小波变换相结合的实际流量预测算法

针对无线传感器网络流量预测误差较大的问题,基于模糊神经网络和小波变换提出了一种新的预测算法(State Prediction algorithm based on Fuzzy Neural Network,SPFNN).首先该算法利用α-稳定分布对实际流量进行刻画,并给出了满足该分布的判断依据;其次,通过结合模糊神经网络和小波变换来提高实际流量的预测精度;最后,结合OPNET和MATLAB进行联合仿真,深入研究了影响该算法的关键因素,并对比其它算法性能,结果发现SPFNN具有较好的适应性.     

大数据与科技新挑战

本文简述了对大数据引发科技新挑战的一些粗浅认识,这些认识会随着大数据时代的变迁而改变。作者首先描述了大数据时代需要解决的三个技术问题,即将非结构化与半结构化数据转化为可分析的数据形式;大数据复杂性描述与建模;数据异构性与决策异构性。本文还进一步讨论了特定的大数据流以及数据驱动的决策管理等基本的大数据问题。在结论中,本文提出了一些数据科学的公开性研究问题,这些问题日益发展,最终将超越大数据的范畴。     

基于 LR 模糊数据的线性回归模型

LR模糊数据是实践中经常使用的由形状函数L及R、左右扩展及中心构成的模糊数．取值LR模糊数的随机变量称为模糊随机变量,其缺乏适宜的概率分布模型,导致模糊数据的线性回归模型缺乏显著性检验．文章基于Nather模糊随机变量线性回归分析工作,进一步给出LR模糊数据多元线性回归在δ2距离下的系数估计,并通过统计软件给出模型中非确定干扰变量的Bootstrap模拟分布．     

基于模糊BP神经网络的网络化病害诊断系统

农作物的病害诊断的实质是一个故障诊断问题.以Internet网络环境下的农作物病害诊断为研究背景.以辣椒病害诊断为例,分析了辣椒常见病害特征,并运用模糊技术确定辣椒病害特征的隶属度,实现了辣椒病害诊断中的辣椒病害特征模糊化表示,给出了用于农作物病害诊断的模糊BP神经网络.在此基础上,本文进一步研究了基于三层网络应用模型的神经网络智能诊断模型的训练及诊断过程,利用.NET技术实现了以B/S模式作为网络平台的辣椒病害智能诊断系统,为农业生产提供了有力的支持.     

我国专利法运行效益的模糊评估及预测

在"制度效益"概念框架下构建起我国专利法运行效益综合评价指标体系,根据国家统计局发布的98年—2005年统计数据建立模糊数学模型,运用模糊数学评判法和层次分析法对专利法运行的综合效益进行了实证研究并对结果进行了评估和预测。研究结果表明,在这一时期我国专利法的综合效益虽然总体上呈增长趋势,但依据制度效率递减规律,急需对专利法进行第三次修订。     

非对称液压缸模糊自适应PID控制的研究

针对非对称液压缸的所具有的非线性和难以建立精确的模型等特点和性能要求,本文在传统PID控制的基础上,基于模糊控制理论,提出了模糊自适应PID控制算法。该控制器具有较完善的控制性能。同时在MATLAB环境下对非对称液压缸进行了动态仿真,仿真实验的结果表明,模糊自适应PID控制器具有较高的稳定精度,较强的鲁棒性,以及很好的快速响应特性,该仿真结果也表明该算法对非对称液压缸的控制是有根据的,也提供了一定的理论和实验依据。     

基于模糊PID参数自整定的温度系统控制方法

对基于模糊PID参数自整定的温度系统控制方法进行了研究。为了构造生化分析仪,首先必须要建立温度系统模型。然后通过模糊PID参数自整定的方法对温度系统进行控制,最后给出模糊PID自整定控制算法的软件实现。实验结果表明,该方法具有良好的性能。     

电力负荷分类策略的研究

结合西安电网的网架结构及负荷构成情况,从数学建模的思想角度出发,通过层次分析法和模糊数学原理对输电线路按照一定的规则进行综合排序和决策,确定地区电网现有馈路的切负荷策略.选用打破传统的人为性和经验性决策,使切负荷策略的制定更具科学性和实用性.同时也使系统减负荷装置的功能趋于完善,确保系统安全稳定运行。