Fuzzy Consistent Matrix and Its Application

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Fuzzy Interval Value Logic and Fuzzy Distributed Value Logic

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The Reasoning Mechanism Combining Fuzziness and Randomness

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基于模糊的宏观决策支持系统

基于模糊的宏观决策支持系统（ＦＭＤＳＳ）是我们近年来的主要科研方向，它包括：ＦＨＷ决策系统，ＰＣＲ关联系统，ＩＡＤ信息分析决策系统和两个可独立使用的子系统ＷＡＳ和ＭＩＳＳ。     

基于投资者风险偏好的可转换债券转换条件判定

可转换债券赋予投资者在某一时期将债券转换为公司股票的权利。投资者总是以个人利益最大化为目标，根据个人风险偏好采决定是否实施转换权．从而导致不同的转换条件。本文利用投资者要求的转换收益的大小采描述其风险偏好，并将其定义为模糊变量，在自愿转换和强制转换两种情况下，对基于投资者风险偏好的可转换债券转换备件进行了判定。     

遗传算法在模糊系统优化设计中的应用研究

在模糊系统的变节点自适应模糊神经网络实现的基础上,提出一种混合GA优化算法。该算法采用混合编码策略,利用GA对模糊规则和隶属函数同时优化,而对结论参数则用最小二乘法估计。算法综合了GA强大空间搜索能力和传统优化方法的快速收敛和高精度的优点,在保证全局优化能力的条件下,综合考虑了模糊控制器的复杂程度、训练速度和控制精度。仿真结果及应用表明了该算法的有效性。     

模糊理论在雷达故障诊断中的应用研究

根据模糊数学中的可能性理论引入了“故障可能性”的概念。推导了故障可能性分布的模糊数学表达式,并对故障可能性在串联系统模型中的分布情况进行了研究。给出了基于故障可能性分布的模糊综合评判法,以及根据该方法所得出的结果。论述了其如何在雷达接收机故障诊断中获取故障诊断数据,进行故障定位等的过程和方法。     

具有不确定性的多态系统可靠性

在对多态系统进行可靠性分析时,由于很难精确地估算元素各个状态的概率,人们常常利用模糊隶属函数及概率区间来表示这些概率。介绍了用模糊及区间模型估算多态系统可靠性的方法,并介绍了元素不确定性重要度的算法。在LevV.Utkin提出的元素不确定性重要度算法基础之上,提出了不确定性重要度的改进算法。改进算法不仅全面考虑了区间概率的不同含义,而且提高了可靠性分析的精度和可信度。     

用于前向网络的自适应模糊训练算法

在对前向网络的学习机制和寻优机制进行研究的基础上,提出了一种自适应模糊加速训练算法,可在网络学习过程中,通过模糊推理,对网络拓扑结构、学习因子、惯性因子及激励函数进行自适应调整,实例验证表明该算法具有收敛速度快、不易陷入局部极小、网络综合性能好等特点.     

模糊BP神经网络及其在故障诊断中的应用

概括总结了传统故障诊断系统的缺陷,介绍了模糊神经网络技术的优点及其在故障诊断中的优势,简述了采用模糊BP神经网络解决故障诊断