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961.
Fuzzy赋范空间上的Hahn-Banach定理   总被引:1,自引:0,他引:1  
研究以Fuzzy实数作为范数的Fuzzy赋范线性空间上线性泛函的扩张,建立了连续线性泛函的Hahn-Banach定理;并将其应用于通常的赋泛线性空间与概率赋范线性空间,分别得到该定理的经典形式与Menger-PN空间中的表述形式.  相似文献   
962.
对铸件质量管理问题进行了研究,运用数据挖掘技术对铸造生产过程进行分析。按工序将铸造缺陷产生原因进行分类.提出了一种数据模型,可发现容易产生质量问题的工序以及相关的故障因素,向决策提供信息,有利于决策解决生产中薄弱环节存在的问题.  相似文献   
963.
提出了一种基于模糊神经网络(FNN)对心率失常信号进行判别的新方法.首先,根据心电信号特点构建Sugeno型模糊神经网络,然后使用Cam Delta算法对其进行训练,这样可以得到模糊隶属函数,此隶属函数将R-R间期波及QRS波的长度模糊化.随后,用几何法通过计算隶属度实现对心率失常的判别.经MIT-BIH心电数据库和实测数据检验,此方法可有效的对心率失常进行判别.  相似文献   
964.
基于模糊偏好的多目标进化优化算法   总被引:6,自引:0,他引:6  
近年来有关多目标优化方法得到了广泛的关注,但大部分多目标优化算法只是给出了一个优化解集,而没有对这个解集进行分析。这就使得决策者(DM)在决策阶段,无法分辨解的优劣,从而给决策带来困难。本文介绍了一种基于模糊偏好和遗传算法相结合的方法,使决策者在优化的初始阶段根据对不同的目标函数的偏好来决定它们的权重,通过与NSGA-Ⅱ算法所得到的Pareto曲线进行对照,可以为决策者提供更大的帮助。  相似文献   
965.
应用模糊数学分析水质及预测污染负荷   总被引:10,自引:0,他引:10  
提出关于水质和污染负荷的模糊分析方法,采用多因素模糊评判对水质进行单级或多级综合评判,根据最大隶属原理决定其水质好坏;采用模糊关系法预测污染负荷。用两极模糊综合评判,根据三峡库区香溪河长期观察资料进行了水质分析,得到合理的结果,引进工业污染的模糊关系,根据该地区有关资料,首次提出并采用模糊关系法预报了未来的污染负荷。  相似文献   
966.
用湿法抄造出海泡石纤维与其它纤维配比耐高温薄页纸,使特种材料造纸组中义添新族,该文描述了抄造前原材料净化和活化处理抄造中试验数据的提取及注意的问题,列出了不同纤维抄造的配比量和粘合剂的百分比,通过多种试验过程并综合评价分析纸页的经济性、阻燃性和强度等指标,认为海泡石纤维配抄玻璃纤维的量比为80:20,加入粘合剂为2%,对试件纸进行热稳定试验,271~575℃时只是失去结合水,其内部结构无任何变化,其色度也和试验前保持基本一致。  相似文献   
967.
基于粗糙集和模糊集理论的规则提取方法   总被引:9,自引:0,他引:9  
粗糙集理论和模糊集理论都是用来处理不完整和不确定信息的理论,两者都可用来观察、测试数据并进行推理。虽然它们之间有一些重叠,但两者的着眼点和计算方法是不一样的,因此它们不能被相互替代,而且必须结合起来使用。本文结合粗糙集理论和模糊集理论提出一种新的规则提取方法,并给出了一个应用实例。  相似文献   
968.
遗传算法是建立在自然选择和自然遗传学机理上的遗传自适应概率性搜索算法 ,对于多变量寻优问题是一种易于实现的、有效的途径 ,提出了一种基于遗传算法的隶属函数和控制规则的最优设计方法。仿真结果表明 ,用该方法设计的模糊控制器用较少的模糊变量即可获得良好的性能。  相似文献   
969.
首先根据人脑思维的模糊性特点 ,以模糊集合论为基础 ,构造一种用于指导自组织特征映射网络学习过程的模糊熵准则 ,可以在较大范围内有效地解决自组织特征映射网络 (SOFM )的学习问题 .然后提出一种基于模糊自组织特征映射网络的综合评价模型 .该模型通过确定标准对象 ,数据的标准化处理 ,网络自适应学习和评价结果输出等环节 ,可以有效地解决一类综合评价问题 .最后通过一个实例进一步说明其灵活性与实用性 .参 6 .  相似文献   
970.
针对目前深基坑支护结构选型缺乏科学依据 ,仅凭工程经验判定支护方法等存在的问题 ,通过分析深基坑支护工程的主要参数 ,如基坑深度、岩土性质、地下水位以及周围环境等 ,分别研究工程可靠度、工程造价、工期对支护结构选型的影响 .同时运用非结构性决策模糊集分析法 ,计算了深基坑支护结构在考虑工程可靠度、工程造价、工期时对优的相对隶属度 .由于相同的深基坑支护工程 ,不同的支护结构型式对优的相对隶属度不同 ,据此可进行深基坑支护结构选型的判定 .通过工程实例论证 ,该理论方法新颖 ,工程应用可靠 ,且适用于公路、桥梁、水利等工程的方案优化研究 .图 1,表 1,参 5 .  相似文献   
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