基于自适应混合变异进化策略的神经模糊系统及应用研究

针对现存神经模糊系统中存在的问题,提出了基于自适应混合变异进化策略的神经模糊系统采用改进的最近邻域聚类算法对输入空间进行模糊聚类,确定模糊规则数以及模糊规则前件,这样做精简了模糊规则,不会因输入变量的增加而造成"维数灾难”;采用自适应混合进化策略确定模糊规则的后件,明显提高了算法的收敛速度和精度.将本文提出的基于自适应进化策略的神经模糊系统用于某炼油厂航煤干点的软测量建模,结果表明,该系统具有结构简单、建模精度高、泛化能力强等优点.     

拟阵交约束分划

给出了用求量大重量拟阵交算法来求定形拟阵交２－分划问题的最优解的一个充分条件。     

步数可变循环图中生成树的计数

生成树的个数是评估图(网络)可靠性的一个重要且被广泛研究的量.一般的图还无简单有效的算法计算生成树的个数,利用切比雪夫多项式的性质推出了步数可变循环图中生成树计数的在线性时间内即可实现的算法,并应用于具体的图中.     

数据融合技术在公路隧道火灾探测中的应用

在分析公路隧道火灾特点的基础上,依据数据融合的基本原理,充分利用多个传感器资源,把多个传感器在空间和时间上的冗余或互补信息依据某种准则来进行组合,以获得被测对象的一致性解释或描述。提出了一种基于数据融合技术的隧道火灾探测算法,以感烟、感温和感光传感器的模拟量为输入,利用人工神经网络和模糊逻辑技术对多传感器信号进行融合,设计出一种快速、准确和有效的隧道火灾自动探测融合系统,可缩短报警时间,降低误报警率。克服了火灾探测算法单一使用固定阈值的弊端。     

基于数字图像处理中的复原技术在教务综合管理系统的应用

利用数字图像处理中的改进的Wiener滤波图像复原原理,来对模糊图像进行复原.此算法避免了一般复原算法中的迭代运算过程,减少运算时间,在教务综合管理信息系统中对学生的模糊相片进行复原取到满意效果.     

基于半模糊核聚类的模糊超球支持向量机多类分类方法

针对支持向量机(SVM)在大类别模式分类中存在的问题,提出了一种基于半模糊核聚类的超球SVM分类方法.该方法基于半模糊核聚类生成模糊类,利用模糊类提供的边缘样本信息,利用超球SVM进行多类分类,从而有效提高分类器的性能.实验表明,该方法比传统方法具有更高的速度和精度.     

基于理想点的三角模糊数多指标决策法

研究了属性权重和属性值均以三角模糊数形式给出的模糊多指标决策问题,定义了三角模糊数正理想方案和负理想方案,由此给出了三角模糊数多指标决策问题的理想点法。该方法简单实用,所需信息小.最后用该方法分析了一个实际问题。     

对偶直觉非下模糊选择函数拟传递合理性的刻画

给出一个新的模糊选择函数的合理性条件，证明了它是刻画对偶直觉非下模糊选择函数拟传递合理性的充要条件，从而将普通情形下Nehring的结论推广到了模糊情形。     

RNA二级结构预测的模糊模型

基于模糊集合理论，提出了RNA二级结构预测的模糊模型．该模型通过状态空间的模糊分割以及模糊目标的引入等，可有效利用模糊动态规划算法给出该模糊模型的最优决策序列，并进而获得待预测RNA最优与次优的二级结构．基于模糊模型的方法具有许多优点，如计算复杂性的降低，最优与多个次优二级结构的一并获得，以及定性先验知识的有效融入等．完整地给出了RNA二级结构的模糊模型及其计算方法，并进行了具体的实现．将一个具体的BJK模糊模型结构实际应用于tRNA及tmRNA的数据集中，并与基于最小自由能的mfold工具以及基于SCFG的BJK文法模型进行了比较研究．实验结果表明该模型的有效性，相应的预测精度得到了进一步的提高．     

钢铁企业合作创新项目选择的模糊聚类分析

在合作创新过程中,针对区间数的评价信息,提出一种基于遗传算法的模糊聚类方法.考虑方案各准则的权重、准则值为区间数,同时要求对聚类中心各准则值有严格序关系.然后结合隶属度变量构建优化模型,利用具有动态惩罚函数的遗传算法求解,计算得到各方案的所属类别.实例证明了该方法的有效性和可靠性.