基于多Agent技术的服装合体性智能评价系统

针对服装网络营销过程中合体性评价个性化服务缺乏的问题,基于层次分析法(AHP)、模糊集合理论和人工心理理论提出了服装合体性智能评价模型,并阐述了模型各部分实现过程.同时,提出了基于多Agent技术的服装合体性智能评价系统实现框架,详细叙述了系统中各Agent的角色职能以及系统操作流程.该系统能较好地改善在线服装购物环境和为顾客提供实用的购物决策参考,具有一定的通用性和广泛的应用前景.     

模糊熵、贴近度与距离测度及其内在联系探讨

给出了模糊熵的结构表达式,在介绍模糊贴近度与距离测度概念的基础上,对其性质进行了探讨,揭示了模糊度、贴近度和距离测度三者之间的内在联系。     

双向S-粗糙模糊集及其应用

利用模糊元素迁移的概念,将静态的模糊集推广到动态的模糊集,得到双向S-模糊集。以此为基础,提出了双向S-粗糙模糊集,给出了双向S-粗糙模糊集的结构。分析了双向S-粗糙模糊集与Z.Pawlak 粗集、Dubois粗糙模糊集以及双向S-粗集之间的关系。给出了双向S-粗糙模糊集的应用。     

基于Ⅱ型模糊集的车辆图像二值化算法

车辆图像二值化是车牌识别系统中一个关键的部分,其性能的好坏直接影响到后续的工作的效果.本文提出了一种新的针对于车辆图像的二值化算法:基于Ⅱ型模糊集的二值化算法,此算法是在Ⅰ型模糊隶属度的基础上,建立了Ⅱ型模糊集,同时基于Ⅰ型隶属度函数的选择,采用灰度遍历搜寻在最小模糊度意义下的最佳灰度值作为分块后的车辆图像的二值化阈值.此算法保持了原有模糊集所具有的鲁棒性,减少了后续工作中图像背景对图像目标的影响,实验结果证明此算法的性能要优于Otsu等二值化算法.     

基于模糊集理论的胸片图像分割研究

肺部轮廓提取是计算机辅助诊断的关键之一,并且能为医生提供可靠的诊断依据。由于图像天生具有模糊性,而模糊集合论具有描述不良问题的能力,因此应用于图像分割是解决图像模糊性比较好的方法。本文应用模糊C-均值聚类算法对胸片图像进行分割,并与传统的区域生长法做对比。通过实验表明模糊C-均值聚类算法效果更好。     

基于区间值模糊集的水质综合评价方法

为更准确地评价某地区全年地表水环境质量,将区间值模糊集理论引入到水质综合评价中.以山东省聊城市东昌湖为例,建立地表水标准中不同类别的隶属函数,进而确定区间值模糊综合评判矩阵,给出区间数排序方法,实现对水环境的综合评价.给出新的可信度的定义,使之更符合实际应用的需要.并且讨论两种不同权重、两种不同的区间数排序方法下模型的...     

一种新的区间二型模糊集排序方法

区间二型模糊集排序是模糊决策领域中的一个重要内容,然而文献中排序方法在某些情形下无法区分区间二型模糊集的排序顺序.针对这一问题,给出了一种新的基于模糊集内心的排序方法,依据排序值的大小来确定区间二型模糊集的排序顺序.与已有排序方法相比较,所给方法能够有效区分区间二型模糊集的排序顺序.     

直觉I-Fuzzy拓扑空间中分离性的研究

首先给出直觉I-Fuzzy拓扑空间是a-T_i,a~*-T_i(=0,1,2)分离的概念,接着定义直觉I-Fuzzy拓扑空间是T_i分离的,最后讨论了两种分离性的关系。     

基于组合权重的模糊可变模型及在防洪风险评价中应用

针对以往防洪工程体系风险评价中多采用主观权重法确定各评价指标权重的不足,提出基于主客观组合权重的模糊可变模式识别模型.模型采用投影寻踪法计算客观权重,在投影目标函数中引入信息熵,投影值计算采用可变模糊集模型,从而增加了模型的可靠性.对于主客观权重的组合方法,模型采用最小鉴别信息原理推导出主客观权重组合公式.计算实例表明,该模型能较好地考虑评价指标的主客观权重,模型识别结果稳定、有效.     

基于模糊前沿面的分类方法

首先考虑基于输入且产出单一C²R的模型,根据n个给定的决策单元,构建生产可能集.之后,把可能集由和形式转换为由线性不等式表示的交形式.当各个决策单元的属性值不确定时,可以通过对前沿面进行模糊化处理以确保有效性分类结论更加精准.最后通过比较其他DEA模型,发现无论输入型还是输出型,基于模糊前沿面的分类方法本质上形式相同.