模糊区间数的单机排序问题

该文考虑了以工件的参数为区间数的单机排序问题.提出了可能度排序问题的方法.讨论了模糊排序中的4个问题,前3个问题利用广义Lawler算法可以多项式求解,最后一个问题证明是NP-困难的.     

广义区间灰数关联度模型

针对传统灰色关联度模型只能适用于实数序列而不能应用于区间灰数序列的情况,以区间灰数序列中对应区间灰数的距离之和作为两区间灰数序列的关联度,构造了广义区间灰数关联度模型,包括适用于具有相同量纲的系统行为序列的区间灰数绝对关联度、适用于具有不同量纲的系统行为序列的区间灰数相对关联度,以及综合考虑区间灰数绝对关联度和区间灰数相对关联度的区间灰数综合关联度,并对它们的性质进行了初步研究．最后,通过实例说明了广义区间灰数关联度模型的计算过程与可行性．     

BFRP与CFRP约束混凝土短柱抗震性能计算分析

为分析玄武岩纤维布和碳纤维布约束混凝土短柱的抗震性能,对5根采用了2种纤维布横向包裹约束的混凝土短柱和1根对比混凝土短柱进行了低周反复荷载试验,分析了各试件的延性、刚度和承载力退化规律、等效粘滞阻尼系数,对各试件耗能能力进行了比较.BFRP布和CFRP布约束短柱极限荷载最大提高幅度分别为12.3％和9.7％,极限位移最大提高幅度分别为58.3％和83.3％.同等工况下,2种纤维布约束混凝土短柱的抗震性能相近.试验中,玄武岩纤维布和碳纤维布的抗拉强度均未充分发挥.     

一种新的区间直觉模糊交叉熵及其应用

为了全面反映区间直觉模糊集的不确定性,定义了区间直觉模糊集的3种不确定性因子,即直觉因子、模糊因子和跨度因子;基于这3种不确定性因子,给出了一种新的区间直觉模糊交叉熵,并且证明了交叉熵的相关性质;利用区间直觉模糊集的交叉熵,提出一种确定属性权重的方法,并且根据区间直觉模糊集的加权相关系数,给出了具体的区间直觉模糊多属性决策算法;最后,通过实例分析了方法的可行性和有效性。     

基于约束符号集的条件表达式数据流分析

C程序中的条件表达式是唯一一个由三目运算符构成的表达式,而从语义角度来说是分支语句结构,传统的数据流分析技术难以实现对其精确分析。为实现对条件表达式的精确分析,提出了一种应用区间运算的条件表达式分析方法。首先对条件表达式的语法结构进行分析,以识别不同类型的条件表达式;并采用RSTVL描述程序点上的存储状态;再按照分支语句的语义,通过分析条件表达式中的符号约束集,基于区间运算方法对条件表达式进行数据流分析,得到由RSTVL描述的条件表达式的取值。通过对构造的测试用例与实际工程的测试结果表明,本文方法可以精确的分析C程序中的条件表达式。     

连续区间广义power多重集结算子及在群决策中的应用

针对不确定区间信息的集成问题,提出了连续区间广义power多重平均(C-GPMA)算子和连续区间广义power有序加权多重平均(C-GPOWMA)算子,研究了这些算子的性质,并讨论C-GPMA算子和C-GPOWMA算子的算子族。在此基础上,提出一种属性权重未知且属性值以不确定区间数形式给出的多属性群决策方法。最后,通过算例说明此方法在不确定多属性群决策中的应用,结果表明该方法是有效的、可行的。     

竞争失效场合相似产品可靠性的综合评估

对小样本情形下的联合Ⅱ型截尾寿命试验进行综合分析.针对产品可能存在多种失效模式问题,建立试验数据服从独立指数分布的竞争失效模型.基于极大似然估计,利用条件矩母函数导出参数的精确分布,据此构造参数的精确置信区间.并采用Bootstrap方法给出参数的区间估计.最后,通过Monte-Carlo仿真比较估计的优良性,利用数值算例验证了本文方法的有效性和可行性.     

小净距2扩4隧道变形规律的BP小波神经预测

以泉厦高速扩建工程大帽山隧道为例,通过周边位移和拱顶沉降的监测数据对小净距扩挖隧道的围岩变形规律进行分析.研究表明:小净距2扩4隧道具有和其他隧道不同的变形规律.在此基础上将小波函数引入BP神经网络建立BP小波神经网络模型,对特大断面超小净距隧道2扩4时围岩变形进行预测,并将预测结果与BP神经网络的预测结果进行对比.结果表明:BP小波神经网络模型收敛快、精度高,优于BP神经网络模型,预测的精度达10%以内,满足工程精度要求.     

基于时间区间关系的时态模糊描述逻辑研究

针对传统的模糊描述逻辑对随时间变化的不精确知识缺乏表达能力,运用时态逻辑,结合模糊计算,提出了基于时间区间关系的时态模糊描述逻辑—TFDL(IntervalAllen).引入Allen区间关系用于表示时间区间关系,并给出了TFDL(IntervalAllen)的语法和语义.该逻辑形成的系统增强了不精确知识的时态关系的表达能力.     

显微拉曼光谱法定量检测碳氧血红蛋白饱和度

采用显微拉曼光谱技术对不同饱和度碳氧血红蛋白(HbCO)进行测定,通过偏最小二乘法(PLS)和间隔偏最小二乘法(IPLS)建立模型,得出线性回归方程.结果表明,经过筛选变量信息所建立的间隔偏最小二乘模型(IPLS),当血红蛋白系列样品中碳氧血红蛋白含量为0～100%时,线性相关系数的平方为0.99,检测限为5.37%,完全能满足临床和法医学上CO中毒程度的检测.此方法具有快速、简便、直接、对样品无损等优点,有望成为检测碳氧血红蛋白饱和度的新方法.