输入变量个数对T-S模糊建模精度的影响

输入变量个数会对模糊建模精度产生影响.对于一个实际的复杂系统,可测的或者需要考虑的输入变量非常多.是不是考虑的影响因素越多,即模糊系统的输入变量越多,则辨识的效果就越好呢?本文基于T-S模糊模型,分别采用对称三角形模糊划分和网格对角线法以及模糊聚类划分提取模糊规则,对Box-Jenkins煤气炉数据和Mackey-Glass混沌时间序列进行建模,得到了模糊模型训练性能指标和检验性能指标随输入变量个数增加时的变化趋势曲线,并给出了结论.     

稳健的模糊回归区间分析

由于传统的回归分析易受到异常值的影响。针对输入变量为实数,输出变量和输入参数为模糊数的情况,给出了一种稳健的模糊回归区间预测模型和算法。该模型基于输出变量的隶属度函数为目标函数,以估计的区间为约束条件。给出的算法具有较强的稳健性,利用该算法估计的区间几乎不受异常值的影响。最后通过一个数值算例,与其他模型算法对比分析,验证了该模型和算法的有效性和稳健性。     

基于广义最大熵的具有模糊输入输出的回归模型的参数估计

模糊回归是在模糊系统中建立因变量与一组自变量之间关系的重要工具,以评估模糊自变量如何影响模糊响应变量的过程。当系统中出现小样本或者非列满秩设计矩阵时,模糊最小二乘法可能得出偏误估计。本文基于文献[13]中的多元线性回归模型,利用广义最大熵方法,针对模糊输入模糊输出数据,给出线性回归模型的参数估计和算法步骤。当输入或输出数据退化为清晰值时,该估计退化为清晰输入模糊输出或者模糊输入清晰输出的回归模型参数估计。本文结合模拟数据和实例数据,将广义最大熵方法与模糊最小二乘方法、岭估计方法进行比较研究,结果显示广义最大熵方法的可行性和有效性。     

含直觉模糊弹性约束的广义模糊变量线性规划

本文基于模糊结构元方法建立并讨论了一类含有直觉模糊弹性约束的广义模糊变量线性 规划问题。首先,简单介绍了结构元方法并对结构元加权排序中权函数表征决策者风险态度进行了深入分析。然后,通过选取风险中立型决策态度来定义序关系并拓展Verdegay模糊线性规划方法,将新型模糊变量线性规划问题转化为两个含一般模糊弹性约束的模糊变量线性规划模型,给出了此类规划最优直觉模糊解的求法。最后,通过数值算例进一步说明该方法的有效性。     

基于模糊模拟的风险投资项目决策

由于风险投资的高不确定性和风险性,使得人们难以准确预测风险投资项目的收益和状态概率,而只能得到其大致的区间范围。鉴于这种情况,本文将投资项目收益和状态概率描述为模糊变量,利用模糊变量的均值和方差建立了模糊风险投资决策模型,并给出利用模糊模拟方法计算的实例。     

基于蚁群算法的模糊分类系统设计

提出了一种基于最大-最小蚁群算法的模糊分类系统设计方法.该方法通过两个阶段来实现:特征变量选择和模型参数优化.首先采用蚁群算法对特征变量进行选择,得到一组具有较高分辩性能的特征变量,提高模型的解释性;在模型结构确定后,蚁群算法从训练样本中提取信息对模型的参数进行优化,在保证模型精确性的前提下,构造具有较少变量数目及规则数目的模糊模型,实现了精确性与解释性的折衷.最后将本方法运用到Iris和Wine数据样本分类问题中,并将结果与其它方法进行比较,仿真结果证明了该方法的有效性.     

基于模糊综合评判的炮阵地评估模型研究

通过对影响选择炮兵群阵地的各项因素进行量化分析,利用模糊综合评判的有关理论,建立炮阵地的模糊评判模型,并举例予以验证.     

模糊蕴涵算子的不确定性特征提取及其应用研究

针对现有模糊蕴涵算子关于不确定性特征的描述均是以实数形式进行,无法体现不确定性,本文基于合成推理规则,首次提出模糊关系区间熵的定义并建立具体的度量形式,然后建立基于区间熵的模糊蕴涵算子排序方法,并利用具体算例对该方法进行实例分析。本文的研究结果为模糊控制器中模糊蕴涵算子的选择提供理论依据。     

基于模糊收益率的组合投资模型

本文考虑了收益率为模糊数的投资组合选择问题,利用模型约束简化方差约束,建立了投资组合选择的模糊线性规划模型,然后引进模糊期望把模糊线性规划问题化为普通参数线性规划问题,最后给出了一个数值算例.     

基于模糊模拟的AHP在风险投资项目评价中的应用

利用基于模糊模拟的层次分析法评价风险投资项目,其中评价因素和评价因素的权重用模糊变量代替,利用模糊模拟技术处理评价模型,计算投资项目的期望值,这样可以弥补传统的层次分析法的缺点。最后,运用基于模糊模拟的层次分析法对三个风险投资项目进行评价。     

基于损耗率和需求不确定情况下的订购批量

库存管理模型在现实生活中有着广泛的运用。然而,在实际生活中,由于种种不确定性原因的影响,使得经典的确定型的EOQ模型的运用越来越不符合现实的需要;本文将需求和损耗率看成模糊数的同时,将物品的销售价格分成两部分来进行处理,即:没有损耗的产品以一种较高价格出售,对于有部分损耗的产品则按较低的价格出售;采用概率论置信区间估计的方法构建模糊变量的波动区间,构建使得总的利润达到最大的模糊库存模型,并利用三角模糊数、符号距离的方法以及最优化理论进行处理,得出满足条件的最优订购批量。最后,给出了模型分析和算例分析;通过分析,我们发现模糊库存模型的优点在于它自生所具有的不确定性;从数据上看,模糊库存模型比经典的库存模型更能反映出实际情况。     

基于贝叶斯法则的空间自相关误差自相关模型变量选择研究

本文将研究贝叶斯法则视角下的空间自相关误差自相关模型(Spatial Autoregressive Model with Autoregressive Disturbances,SARAR模型)变量选择问题。通过将基于BIC准则的子集选择法推广到空间模型,实现SARAR模型的变量选择,并证明在一定条件下,对于SARAR模型的变量选择BIC准则具有良好的渐近性质。同时本文还将利用Monte Carlo模拟验证BIC准则能够很好的实现SARAR模型的变量选择。最后以股票收益率为例,在验证股票收益率具有空间效应的前提下,利用BIC准则对影响股票收益率的众多财务指标进行变量选择。     

基于随机模糊理论的结构可靠性分析

在结构可靠性分析中，由于缺乏足够数据或信息不完整，元件强度和外载的分布参数只能根据已有的实验和专家的经验采用模糊变量进行描述。此时强度和外载是随机模糊变量，基于随机模糊理论，本文提出概率模型的分布参数为模糊变量时的结构可靠性度量指标计算模型。该模型不但可以解决应力和强度服从任意分布时的可靠度问题而且也为计算多变量模型提供了一种计算可靠度的方法。最后通过算例，验证了该方法的有效性和合理性。     

基于模糊不确定性理论的Bernardo方法

Bernardo方法是一种多属性群决策方法。针对Bernardo方法，本文结合模糊不确定性理论，提出“模糊Bernardo”方法；利用模糊变量表示决策者对多方案排序的模糊目标值，给出其Bernardo方法的模糊混合0-1规划模型和模糊机会约束混合0-1规划模型。该方法为群决策提供了一种多方案排序问题的实用且有效的理论依据和计算方法。最后通过实例对此方法予以验证。     

模糊环境下资金预算的期望净现值模型

资金预算问题是指对一项投资机会是否应该付诸实施进行判断.净现值方法(NPV)一直是现代资本预算方法的传统核心内容.将传统的净现值方法扩展到模糊环境下,讨论了当现金流入和现金流出为模糊变量情况下,如何选择最优的项目.建立了模糊环境下的均值NPV模型,并设计了基于模糊模拟的遗传算法,给出了模型问题的一般解决方法.     

基于直觉模糊AWD方法的供应商选择

供应商选择是供应链管理的关键环节之一.运用直觉模糊精确加权(AWD)和复杂比例评价(COPRAS)方法对供应商选择模型进行了研究,构建了基于直觉模糊精确加权的供应商选择的COPRAS模型.模型将供应商评价值的语言变量转化为直觉模糊数,运用直觉模糊的精确加权方法分别确定各个评价指标的精确权重和同一指标下各个供应商的精确权重,极大地提高了指标权重确定的科学性,然后结合COPRAS方法选择供应商.最后将构建的供应商选择模型在实例中进行了应用,并结合各供应商效用度得出了各个供应商的优先顺序,获得了最佳供应商选择方案,验证了所提出方法的可行性和有效性.     

模糊随机环境下的企业综合实力评价模型研究

建立随机环境下的定量指标评价模型、模糊随机环境下的定性指标评价模型和权重为模糊变量的综合评价模型,研究定量评价指标、定性评价指标分别为随机变量和模糊随机变量的企业综合实力评价模型和评价分析方法.最后,以制造业中HX行业的CA企业为例,实证模拟验证了模型的有效性和可操作性.     

证券组合的模糊规划模型

通过结构元方法定义了一种模糊数排序准则,利用模糊约束将Markowitz投资组舍模型转化为模糊线性规划模型,并利用模糊数来描述证券的期望收益率和风险损失率,建立模糊数模糊证券投资组合模型.最后,利用定义的模糊数排序准则把模糊数规划问题转化为经典的线性规划问题,然后再对该模型进行求解,并通过算例阐述了该方法的有效性.     

具有惩罚因子的模糊集约生产计划

研究基于模糊环境下的集约生产计划问题,并设计了带有惩罚因子的模糊优化模型,以实现生产费用和惩罚费用之和最小.通过模糊变量和模糊等式定义的描述,简化了模型,并给出机会约束规划方法进行模型求解的整体步骤.通过仿真结果和灵敏度分析,表明模型和方法的有效性,并为决策者在模糊环境下的决策提供支持.     

动态系统的模糊关系建模算法及实现

模糊集理论是一种研究复杂系统的有效的定性方法，本文研究在动态系统建模中使用模糊集和语言变量的方法。文章首先给出了基于模糊关系的动态系统模型表达形式，进而导出了一种利用牛顿梯度下降的模糊系统建模算法。并就一个简单的例子验证了上述算法的有效性。