基于遗传算法的直觉模糊C均值聚类算法

 针对一般直觉模糊C均值聚类算法在寻优过程中易陷入局部最优解的问题,利用遗传算法具备全局寻优的优点,提出了一种基于遗传算法的直觉模糊C均值聚类算法。在该算法中聚类中心为直觉模糊数,这使得遗传过程中个体信息变得复杂,进而增大了约束问题的处理难度。本文对产生的个体采用适时分段的归一化方法,很好地解决了该问题。仿真结果表明该算法所得聚类结果不仅准确而且更为细致。     

配电系统可靠性评价的可变模糊集方法

 随着用户对供电质量要求的提高,配电系统的可靠性评价问题也越来越受到人们的重视。在分析配电系统可靠性问题的基础上,提出了配电系统可靠性评价的可变模糊方法。该方法首先根据指标特征值、指标评价区间矩阵、可变范围评价区间矩阵及点值矩阵确定相对隶属度矩阵,然后利用可变模糊评价模型对样本进行综合评价,得到样本在各级别下的综合相对隶属度,进而计算级别特征值,并以此为依据进行评价。可变模糊方法可以科学地确定样本指标对各级指标标准区间的相对隶属度,并且能够通过变化模型及其参数,合理地确定出样本的评价等级,提高对样本等级评价的可靠度。通过对某地区配电系统进行评价,得出其级别特征值比较稳定,总体评价结果为合格。结果表明,可变模糊评价方法可靠,可用于配电系统可靠性评价。     

模糊数值函数的统计收敛,一致统计收敛及等度统计收敛

 在引入模糊数值函数统计收敛,一致统计收敛,等度统计收敛等概念的基础上,讨论了它们之间的相互关系以及其水平截函数之间的关系.在测度有限的情况下,得到了模糊数值函数统计收敛的Egorov定理和勒贝格定理.     

基于质量功能配置和欧氏范数的产品方案评价

为建立面向顾客满意的贯穿产品全生命周期的方案评价模型,对传统质量功能配置进行了改进,实现了产品全生命周期的瀑布式分解.由于方案中属性权重的确定对后续评价起着至关重要的作用,利用I-QFD-E(improved qualityfunction deployment and entropy)方法获取指标权重值,达到了主客观相结合的目的.由于备选方案存在模糊性,所以采用模糊理论中的欧氏范数对备选方案进行排序.实例结果表明,基于I-QFD-E和欧氏范数的产品方案评价方法能够得到面向顾客满意的最优方案.     

Hilbert空间中一类包含集值随机模糊映射的变分包含问题

作者构造了一个迭代算法,解决了Hilbert空间内一类包含H(·,·)-单调集值映射和随机模糊映射的变分包含问题.作者给出了这个解存在的一个充分必要条件,并且证明出这个迭代序列刚好收敛到这个变分包含的解.     

基于相似度测量法的模糊最短路径问题

提供了一种基于相似度测量法处理模糊最短路径问题的算法,通过计算各路径的相似度找到模糊最短路径长度,并获得相应的模糊最短路径.     

模糊数值直觉模糊群的性质及一个重要结论

定义了模糊数值直觉模糊群,讨论它的一些运算,研究它的一些性质并加以证明.最后在两个非空有限经典群同态意义下,证明了这种模糊数值直觉模糊群的像仍是模糊数值直觉模糊群.     

基于数据融合的回热系统故障诊断方法研究

作者在火电机组回热系统常见故障的故障集、征兆集及故障树理论基础之上,利用模糊数学知识和相关理论,针对回热系统故障征兆参数的变化特征,采用不同的变化等级和阈值,建立了回热系统典型故障样本模式知识库及实时故障模式集。同时利用模糊推理和RBF神经网络,分别建立了回热系统故障诊断模型,在诊断结果层面上用数据融合算法进行适当的融合,将模糊理论与人工神经网络有机地结合起来,进行了优势互补。通过仿真典型故障数据和部分实测数据的验证表明,该方法提高了诊断的可靠性。     

解决Ad Hoc网络广播冗余竞争冲突的高效广播算法

针对盲目广播带来的广播风暴问题,提出了一种适用于Ad Hoc网络的跨层模糊逻辑广播算法(cross-layer fuzzy logic broadcasting algorithm,CLFBA).该算法应用跨层设计的方法,在保持原有介质访问控制层(medium access control,MAC)和路由层严格分离的基础上,允许路由层共享MAC的接收信号强度信息.采用模糊控制获得节点重播分组的概率,赋予增加通信面积大的节点和剩余能量高的节点较高的转发概率.CLFBA减少了广播过程中产生的冗余、竞争和冲突,均衡了网络中节点的能量消耗.仿真结果表明,与路由层应用泛洪和概率泛洪算法、MAC层应用IEEE802.11协议相比,CLFBA提高了转播节省率,延长了网络生命周期,降低了平均节点丢包率和平均端对端延迟.     

基于模糊支持向量的多标签分类方法

单实例多标签分类是指一个样本拥有多个标签的分类问题,对此提出了一种基于半模糊核聚类和模糊支持向量机的多标签分类算法.该算法采用一对一分解策略将多类多标签数据集分解为多个两类双标签数据子集,在每个子集上训练两类双标签模糊支持向量机.为提高分类器的性能引入了半模糊核聚类技术.实验结果表明,与现有的一些算法相比新算法具有其优...