模糊聚类最优划分判定的一种新模型

针对聚类分析的模糊模式未解决的问题:模糊划分空间中模糊最优划分的判定问题,提出一个新的判定模型。给出基于新的最优划分判定模型的应用例子,验证了模型算法应用的可行性。     

基于模糊覆盖的模糊聚类

提出了ε水平最优模糊覆盖的新思想,结合推广的价关系概念,通过三角模糊算子（本文简称为Ｔ算子）,研究了一种 模糊聚类方法,不仅能够充分利用已有数据信息,而且解决了聚类的评价性问题。     

基于随机采样模糊聚类和卡尔曼滤波方法的模糊辨识

提出一种新的基于模糊聚类和卡尔曼滤波方法的模糊辨识算法 .该方法是基于快速模糊聚类 ,计算给定样本在各类中的隶属度 ,并利用卡尔曼滤波方法辨识模糊模型的结论参数 .整个辨识过程与一般的模糊聚类方法 [1 ]相比 ,需要的 CPU时间大大缩短 .最后通过仿真实例验证了该方法的有效性 .     

模糊聚类与模糊识别理论模型研究

指出文 [1]模糊聚类与模糊识别模型的局限性 ,进一步研究模糊环境下的目标函数 ,修改模糊聚类中心的计算公式 ,提出计算权重的一个公式 ,拓广模糊聚类与模糊识别理论模型的应用范围     

模糊Hopfield网络及其模糊聚类功能研究

本文提出了一种能进行模糊逻辑计算的Ｈｏｐｆｉｌｅｄ型人工神经元网络，ＦｕｚｚｙＨＮ的神经元对应模式集合中的元素，模式间的模糊相似关系作为联结神经元的权值矩阵被存储在ＦｕｚｚｙＨＮ中。本文对ＦｕｚｚｙＨＮ的稳定性及模糊聚类功能进行研究，获得了良好的理论分析结果和实验研究结果。     

关于聚类有效性函数熵公式HP(u,c)

对文[1]提出的聚类有效性函数HP(u,c）作了一定的理论分析,并就文[1]使用的数据及其他数据进行了计算机模拟。模拟结果显示：HP（u,c) 作为FCM算法的聚类有效性函数是不合适的。     

基于自适应模糊聚类的T-S模糊辨识方法

针对模糊建模在进行结构辨识时需事先设定聚类数的问题,本文在改进模糊分割聚类算法的基础上,对算法中聚类数c给出优选方法,提出了参数自适应模糊聚类算法,并结合递推最小二乘法构建T-S模糊辨识算法。为了验证本文提出的模糊辨识方法的有效性,采用该算法对熟知的Box-Jenkins煤气炉数据和实际的电液位置伺服系统数据进行建模,结果显示该辨识方法具有较高的逼近精度和较好的泛化能力。     

基于混合型模糊聚类分析的降水区域分类法

在混合型模糊聚类分析的基础上,先用传递闭包法得出动态聚类结果,然后引用F统计量找到最佳分类,针对此最佳分类给出具体算法求得初始分类矩阵,然后利用模糊C-均值算法对初始分类矩阵进行迭代计算,对原分类结果进行软划分修正从而得出最终聚类结果.方法减少了两次人为因素对聚类结果的干扰.将其应用于降水区域划分的实证分析表明,可以对降水区域进行更为有效的划分.     

基于改进目标函数聚类法的模糊最优划分判定模型

针对聚类分析的Fuzzy模式未解决的问题:模糊划分空间中模糊最优划分的判定问题,以改进的目标函数聚类法为基础,建立与定义指标集对应的模糊最优划分判定模型,求解最优划分矩阵.     

离差最大化特征加权模糊c-划分的聚类分析

聚类分析中每个样本用一个m维向量来表征,每个分量描述样本的一个特征,由于对特征的提取不够完善,使得m维向量的每个分量对聚类贡献不均.基于此本文利用向量间离差最大化对样本的每个分量即特征进行加权,提出一种新的加权模糊c-划分的聚类分析法,一定程度上克服了模糊c-划分的聚类分析对每个特征等同对待不足,又保持其算法的收敛性,最后给出一个算例说明此算法的优越性.     

Cluster validity for fuzzy clustering algorithms

The proportion exponent is introduced as a measure of the validity of the clustering obtained for a data set using a fuzzy clustering algorithm. It is assumed that the output of an algorithm includes a fuzzy nembership function for each data point. We show how to compute the proportion of possible memberships whose maximum entry exceeds the maximum entry of a given membership function, and use these proportions to define the proportion exponent. Its use as a validity functional is illustrated with four numerical examples and its effectiveness compared to other validity functionals, namely, classification entropy and partition coefficient.     

基于极大模糊熵原理的模糊推理三I算法

用模糊熵来度量模糊推理结果的模糊程度，并用本文给出的极大模糊熵原理对王国俊先生提出的模糊推理三Ⅰ算法做进一步的解释和改进，提出基于极大模糊熵原理的模糊推理三Ⅰ算法，证明这几种算法在一定条件下是关系再现算法。     

基于模糊数的模糊事件概率的结构元表示

Zadeh[1]定义了在概率清晰和事件模糊条件下,模糊事件的概率表示.不过,用[1]表示概率,求解繁杂且困难.为此,利用结构元理论,定义了模糊数事件概率的表达式.不仅证明其与经典定义等价,且证明了模糊数事件复合表达形式.最后,给出了关于模糊数不等式的概率的表达式.通过算倒可看出,运用本方法求解模糊数事件概率比较简捷.     

Vague集上模糊熵的几点注记

V ague集上的不确定性度量有两种途径,一种是度量V ague集是模糊集的程度,一种是度量V ague集具有的模糊性的程度。后者将模糊集的模糊熵作为特例。本文基于“投票模型”分析了V ague集的熵应具有的特征,对国内作者提出的V ague集上的模糊熵进行了评述。     

论域的模糊划分与仿真数据采集

给出一类MIMO模糊系统对紧集上连续函数的万能逼近定理的证明。在此证明基础上分析造成“规则灾难”的原因,提出基于覆盖重叠数的模糊划分方法和基于“线性”划分论域的方法,以及相应仿真数据的采集方法,对实际数据的处理提出不同的聚类处理方法。     

Fuzzy集的偏熵与关联熵

在文献[1]的基础上,推广模糊熵的概念。首次定义Fuzzy集的偏熵、关联熵和关联熵系数等新概念。对其主要性质进行讨论,并与模糊散度建立联系．得到一些重要结果。     

直觉模糊集的广义模糊熵

利用模糊补定义了直觉模糊集的广义补集,并讨论了直觉模糊集广义补集的一些性质。在此基础上,给出了直觉模糊集广义模糊熵的公理化定义及几个直觉模糊集广义模糊熵的具体计算公式。此外,本文还研究了直觉模糊集的广义模糊熵与相似性测度之间的关系。     

高层建筑火灾安全评价的模糊最优归类模型

将模糊数学中的综合评判模型、最优归类模型与高层建筑中对火灾风险有影响的因子相结合,建立了高层建筑火灾风险评价的模糊最优归类模型。并对高层建筑火灾风险评价进行了实例分析。