$M$-半群的直觉$(S,T)$-模糊$M$-子半群的性质

K.T.Atanassov在1986年首先引入直觉模糊集的概念,本文利用s-范数和t-范数,引入M-半群的直觉(S,T)-模糊M-子半群的概念,刻画其性质和特征,我们再进一步给出了直觉(S,T)-直积的概念,并由此探讨了一些有意义的相关结论。     

单件小批生产系统下模糊优化的动态随机投入产出模型

本文针对单件小批量生产系统 ,建立了模糊优化的动态随机投入产出模型 ,同时给出了该模型的递推解法 ,并用此模型对某单件小批企业在生产计划期的商品量进行了规划     

细胞神经网络的数学理论(Ⅰ)

重新系统地研究了细胞神经网络的数学理论,涉及该网络的耗散性、平衡位置的数目及表示、平衡态的全局稳定性等。     

模糊逻辑函数中短语的可消性

设Ｆ＝ａＰ＋ａ＿１Ｐ＿１＋……＋ａ＿ｍＰ＿ｍ是非冗余析取范式，本文获得了当ａ＞０．５时，ａＰ可消当且仅当ａＰ是冗余项，当ａ≤０．５时，给出了ａＰ可消的一个判别准则，然后归纳出短语可消性的判定法则。     

偏最小二乘回归的贝叶斯正则化神经网络集成模型在证券分析预测中的应用

神经网络集成技术能有效地提高神经网络的预测精度和泛化能力,已经成为机器学习和神经计算领域的一个研究热点.利用Bagging技术和不同的神经网络算法生成集成个体,并用偏最小二乘回归方法从中提取集成因子,再利用贝叶斯正则化神经网络对其集成,以此建立上证指数预测模型.通过上证指数开、收盘价进行实例分析,计算结果表明该方法预测精度高、稳定性好.     

模糊事件贝叶斯公式

讨论了模糊事件的概率及其基本性质 ,并通过对经典贝叶斯公式的推广 ,提出了模糊事件的贝叶斯公式 .     

基于BP神经网络的企业未来获利能力智能综合评价

分析了相关分析——多指标综合评价法在确定企业未来获利能力方面的优点和不足 ;并在其基础上提出了基于 BP神经网络的多指标综合评价法 ;仿真试验证明了基于 BP神经网络的多指标综合评价法的有效性     

多元模糊数据的假设检验方法

模糊假设检验对处理模糊概念进行决策分析是很重要的。本文给出了一个模糊多元数据的假设检验方法。因为数据是模糊的,不能在一个清晰的置信水平上接受或拒绝原假设,故本文提出了一个与结果相关联的可信度的概念。为了能应用清晰数据的假设检验,本文引入了模糊数的δ-截概念。     

电力市场中合同电量与竞争电量交易比例的研究

在单边开放的区域电力市场中,合理的合同电量与竞争电量交易比例是保证电力市场有效运行的一个重要环节。竞争电量所占的比例将主要取决于当前发电公司的市场行为。首先使用BP神经网络对电力需求弹性系数进行了预测,然后以长期电力市场均衡为目标函数,考虑贵州电网发电机组的可用容量与负荷预测的误差,以及贵州输电线路的可靠性诸因素,推导出合同电量与竞争电量交易比例,经过与南方区域电力市场目前运营规则规定的交易比例比较,该比例是合理的,可以规避电力市场价格波动等带来的风险。     

含语言评价信息的一种模糊多属性群决策方法

对于多属性群决策问题的处理,有时需要采用先决策、后综合的处理方法,而含有语言评价信息的多属性群决策问题,定性目标一般用语言评价信息描述,由决策人给出定性目标和权系数的语言变量评价,用梯形模糊数表示,对定量目标进行无量纲化处理;将决策人对于单一目标的评价指标聚合成多个目标的评价模糊数,采用Bass-Kw akernaak模糊数排序方法对方案进行排序;群体的评价通过Borda函数来集结方案集的群体排序.