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51.
给出了模糊多目标线性规划模型的一种有效算法,其中目标函数和约束条件中的系数都是区间型三角模糊数.首先,通过引入区间型三角模糊数的截集,将模糊多目标函数转化成单目标函数.其次,引入用于比较两个三角模糊数的强占优可能性准则,将模型中的模糊约束条件转化为经典不等式组.然后,利用Matlab软件编程求解转化的经典单目标线性规划...  相似文献   
52.
王中宇  王倩  孟浩  王雪 《应用光学》2011,32(5):909-912
 激光三角法是表面形貌非接触测量中的一种常用方法,在几何测量领域应用广泛。传统的激光三角法采用高斯光束作为指示光源,在机械扫描机构的配合下,通过对被测表面逐点扫描完成表面形貌的测量。采用新型的无衍射光替代传统激光光源,解决了普通高斯光束存在的“焦深”问题,简化了机械结构。并采用基于灰色系统理论的灰色滤波进行表面形貌的分离与评定,克服了原有方法对测量数据样本量和统计特性的依赖,并通过实验表明该系统能够准确地完成表面形貌的三维测量,所提出的灰色评定方法能够比较有效地进行表面形貌的分离与评定。  相似文献   
53.
Song和Chisson于1993年提出模糊时间序列预测理论.虽然至今已经提出许多模糊时间序列预测模型,但是迄今为止尚未给出预测未知年数据的模糊时间序列预测模型.提出基于逆模糊数的模糊时间序列预测的新方法该模型对广西大学已知的2001-2012年的注册数进行预测分析,平均预报误差率比相关文献的方法有所改善.还对广西大学未知的2013年和2014年注册数进行预测研究.方法是短期预测的一种模糊时间序列预测方法.  相似文献   
54.
介绍了区间二型模糊集的定义及相关理论,提出一种多输入单输出区间二型单点TSK模糊逻辑系统。在KM算法的理论基础上,讨论了区间二型单点TSK模糊逻辑系统的模糊推理,类型简化,解模糊化等模块。用两个算例验证了设计该模糊逻辑系统的可行性。最后给出了本文的总结和进一步研究问题的展望。  相似文献   
55.
在已有的n维模糊集和n维模糊集截集的概念基础上,发展出一种新的n维模糊集截集定义及其表示方法,并研究了n维模糊集截集的基本性质;同时结合模糊集的分解定理和表现定理,建立了n维模糊集的分解定理和表现定理。最后,应用该理论对n维模糊集的凸性问题进行了初步的研究和讨论。  相似文献   
56.
针对权重信息不完全的语言多属性决策问题,提出一种基于可变模糊集理论的决策分析方法。首先将语言评价值转化为三角模糊数,计算各方案到正负理想点的加权广义欧式权距离,构建非线性规划模型,可同时得到属性权重和各方案的相对优属度,并按照相对优属度的大小将方案排序,选出最优方案;最后是一个实例分析,将该方法所得结果与现有方法的计算结果进行了比较。  相似文献   
57.
把粗糙集理论和区间值模糊集理论结合起来,利用粗糙集理论的构造性方法,提出了一种广义区间值模糊粗糙集理论模型。首先,利用区间值模糊剩余蕴含算子和它的对偶算子,定义了一种广义上下区间值模糊粗糙集近似算子。然后,利用该蕴含算子的性质,讨论了该模型上下近似算子的一系列性质。最后,确立了一些特殊的区间值模糊关系和区间值模糊粗糙集近似算子的联系。  相似文献   
58.
由于职业选择受多种因素的影响,且许多因素又具有模糊不确定性,单纯地从定性的角度无法准确清晰地进行选择判断.为解决这一问题,本文运用模糊TOPSIS法对职业选择问题进行定量分析.首先,从个人兴趣爱好、单位的工资收入水平、地理位置、单位性质、发展前景、继续深造的条件和机会、发展机会等,建立职业选择的评价指标体系;然后,采用模糊集理论与专家综合评判相结合的方法求出模糊评价指标的概率并给出所有评价指标的权数;接着,以模糊数学和传统TOPSIS(逼近理想解的排序法)法为基础,建立职业选择评价方法;最后,以某大学生职业选择为例,验证该评价方法的有效性.结果表明,运用模糊TOPSIS法对职业选择定量分析是可行的.  相似文献   
59.
针对不确定多属性决策中的属性信息分布不均匀,且评价信息多数为二维信息的情况,本文提出了二维区间密度加权算子(TDIDW算子)的属性信息集结方法.依据密度算子的集结过程特点,文章首先定义了二维区间密度加权算子及其合成算子,然后介绍了基于灰色区间聚类法的评价信息分组方法以及基于非线性模型的密度加权向量确定方法,最后进行了算例验证.验证结果表明,该方法可以有效地解决由于属性信息分布不均匀而导致评价结果不准确的问题.  相似文献   
60.
定义了区间数核、区间直觉模糊数核的概念.并以此为基础,提出了区间直觉模糊数表示的模糊信息的几个集成算子:IIFKWA,IIFKWG,IIFKOWA IIFKOWG,IIFKHA,IIFKHG,研究了算子性质.探讨了集成算子在多属性决策中的应用,算例分析表明其具有可行性与有效性.  相似文献   
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