基于模糊数学的区域环境质量评价模型的应用研究

应用模糊数学方法,在单环境因素模糊综合评价的基础上,进行了总体环境质量模糊综合评价的探讨,结合天水市环境实例,对其总体环境质量进行了模糊综合评价.     

一类Hamilton系统的多解问题

利用下降流不变集方法和极小对偶作用原理,证明了一类自治Hamilton系统4个周期解的存在性定理．     

基于直方图局部信息和Gath-Geva模糊聚类的彩色图像分割方法

针对Gath-Geva模糊聚类算法对初始给定的聚类中心等先验信息较敏感,提出了一种基于直方图局部信息的模糊Gath-Geva聚类新算法.实验结果表明,新算法在彩色图像分割方面,与传统模糊C-Means算法相比,具有较强的分割精度.     

WEKA环境下基于模糊理论的聚类算法

因特网上的数据规模大、动态性强,通常发现的知识或规则很可能是不精确和不完备的。为了克服以上不足,引入模糊理论,通过寻找模糊相似上近似集进行合理聚类,在确定聚类数目的过程中,利用平均信息熵进行最佳聚类。同时将模糊聚类算法嵌入WEKA平台,利用WEKA中的类和可视化功能,扩充了WEKA中的聚类算法。实验表明,算法对含有噪声的、分布不规则的大数据集具有很高的精度和收敛速度。     

模糊语言在广告中的交际功能

模糊语言因其独到的魅力而被广泛应用于广告语体中,其应用范围越来越广,这种现象表明模糊语言能够取得精确语言难以达到的交际效果。本文从语用角度出发,以广告实例为切入点分析模糊语言的交际功能。现代广告中,模糊语言的交际功能主要体现在以下三个方面:使用独白中的模糊量词增强说服力,精选模糊形容词吸引公众注意力,利用模糊语音营造滑稽氛围。通过本文研究,得出结论:广告中的模糊语言能够促销产品或某种服务。     

基于灰色PSO-ANFIS模型的船舶横摇运动预报分析

为了准确高效的预测船舶在波浪中的航行状态以保证人员、货物和船舶的安全,提出了一种基于灰色模型粒子群优化算法的自适应神经模糊推理系统(Grey Particle Swarm Optimization-Adaptive Neural-fuzzy Inference System, GPSO -ANFIS)。GPSO-ANFIS预测模型使用模糊C均值聚类算法对输入样本进行聚类分析,得到模糊规则数量并建立神经模糊推理系统,再使用粒子群优化算法对建立的预测系统进行优化训练,从而得到最优的预测系统模型。其中灰色模型用于横摇数据的预处理,以便削弱横摇状态中的非线性影响因素。最后通过实船“育鲲”轮的横摇数据进行仿真实验,实验结果验证了GPSO-ANFIS模型的实用性和可行性,具有较高的预测精度。并为船舶航行智能化提供了一种有价值的理论依据。     

基于模糊逻辑的产生式规则拓展

在CAPP系统中,工艺知识通常采用产生式规则来表达.由于工艺知识具有模糊性和不确定性,而传统的产生式规则又难以表示和处理这类带有模糊性和不确定性的工艺知识,所以必须使用一些模糊的语言来描述这些知识并以此来进行推理.针对这一问题,提出了一个基于模糊逻辑的产生式规则模型,给出了模糊规则的产生式规则表达式以及模糊规则中各命题之间的逻辑关系,同时也指出了模糊规则的模糊匹配方式.     

基于粗糙决策模型和蚁群算法的故障诊断

粗糙集理论是一种新型的处理模糊和不确定知识的数学工具,它能在保持信息系统分类能力不变的前提下,有效地进行知识约简;决策树算法可对约简后的决策表进行规则提取,有着直观、能定量分析的优点.提出一种变化趋势关联度来评价条件属性的重要性,建立粗糙决策树故障诊断模型,并在诊断推理中引入一种新的人工智能方法——蚁群算法,来确定决策树的最优检测次序.将其应用于工业精对苯二甲酸(purified terephthalic acid,PTA)生产过程中的对二甲苯氧化反应温度的诊断结果表明了提出方法的有效性.     

基于熵权的模糊层次分析法在雷达情报质量评估系统中的应用

本文提出一种基于熵权的模糊层次分析法，该方法综合模糊数学、熵权概念与层次分析法等新兴学科的精华，有机地结合而成。它能有效地确定雷达情报质量评估准则。结果表明：这种方法简便可行，易于在计算机上实现，具有较高的应用价值。     

直觉模糊正规子群与它的同态像特征

在K.Atanassov引进直觉模糊集概念的基础上,首先给出了直觉模糊正规子群的定义及直觉模糊集的扩展原理,并获得一些基本运算性质;其次在两个经典群同态与同构意义下,研究了这种直觉模糊正规子群的像、原像及逆映射等问题,从而丰富并拓广了模糊集的理论与应用.