直觉模糊熵与加权决策算法

直觉模糊熵是直觉模糊集理论中的一个重要概念,反映了直觉模糊集的模糊程度和不确定程度.首先给出一种新的直觉模糊熵,并运用到多属性直觉模糊决策问题中.决策时根据直觉模糊熵计算属性权重,再综合决策者的偏好对各属性权重进行修正,然后使用直觉模糊集结算子和得分函数对方案进行排序,从而获得最优方案.     

不完备直觉模糊信息系统的属性约简

利用优势关系,可对完备直觉模糊信息系统与决策信息表进行属性约简.将优势关系改进为广义优势关系,在此基础上构建了不完备直觉模糊信息系统与决策信息表的辨识矩阵,得到了求解属性约简与相对约简的具体方法.     

基于Fuzzy-Rough-TOPSIS的工程项目投标风险评价模型研究

在工程项目招投标阶段,项目风险评价是建筑施工企业进行投标决策和作出项目选择的重要依据.基于理想化与主客观相结合的思想,提出了一种确定风险评价指标综合权重的方法;采用梯形模糊数处理模糊性信息,并将其与粗集理论和TOPSIS(a technique for order preference by similarity to ideal solution)方法相融合,建立了工程项目风险评价的Fuzzy-Rough-TOPSIS模型.实例运行表明,模型可操作性强,适用于多个项目的风险分析和比较,并能够在一定程度上克服以往模型存在的主观性强、应用条件限制严格等不足.     

基于模糊理论的产后大出血风险预测

运用模糊综合评判的方法对孕产妇产后大出血的风险进行预测评估.依据大量产后出血的医学资料,建立了合适的评价指标体系,利用改进的层次分析法确定权重集,构造出隶属函数,得到单因素评判矩阵.依据产后大出血的临床医学特点,设计了一个动态的评判系统,根据每个病人的个体情况进行综合评判,预测出发生产后出血的风险等级,并给出引起出血的可能原因.通过对大量病例测试表明,该系统评判结果与临床诊断相一致,从而验证了理论的正确性和实用性.     

基于模糊决策模型的高速公路环境风险评价

本文构建了非常规突发事件下的高速公路环境风险评价的目标体系,将模糊逻辑与多目标决策、层次分析法相结合,提出一种基于模糊多目标决策模型。它与传统的多目标决策模型相比,将输入参量转化为语言变量后,获得一个集专家知识、系统变量间关系为基础的优势得分排序规则,可对不确定环境下的多目标及其子目标进行决策评价。通过设计一个高速公路路段环境评价的算例,并对其目标及子目标进行敏感性分析,验证这种决策方法在评价高速公路环境风险上的科学性。     

基于随机模糊投资乘数的离散CPPI资产配置研究

以传统CPPI投资策略的分析框架为基础,在风险资产为连续价格波动的条件下,构建离散投资决策时点的CPPI投资策略。引入模糊决策的分析方法度量投资决策者的心理预期,将传统CPPI投资策略中的投资乘数修正为随机模糊投资乘数,采用马尔科夫链蒙特卡洛模拟风险资产未来市场价格,利用模糊隶属函数描述投资决策者对未来市场运行状况预期的不确定性,保证即使投资决策者预期不精确的条件下,也能保证离散CPPI投资策略获得相对稳定的投资效果。利用中国证券市场上的真实数据进行实证检验,认为:随机模糊投资乘数最大限度地涵盖了投资决策者主观预测的不确定性;基于随机模糊投资乘数的离散CPPI投资策略在不同的市场运行状况中,较传统的CPPI投资策略更具投资的灵活性,可以在保证投资保险的前提下,追求较高的投资收益。     

带有控制输入扰动和死区的混沌系统自适应模糊控制

针对带有非线性输入和控制增益矩阵扰动的未知时变时滞混沌系统,提出了一种自适应模糊变结构控制方法.设计的控制器可以保证跟踪误差收敛到原点的可调邻域内,并且闭环系统所有信号有界.该方法对系统扰动的变化能保持较好的鲁棒性.最后以多卷波混沌系统为例的仿真实验进一步验证了该方法的有效性.     

支持向量机回归在电子器件易损性评估中的应用

针对现有的以概率统计理论为基础的方法和模糊神经网络法必须建立在大量统计数据基础之上,以及模糊信息扩散估计法可能对器件失效阈值估计过高的问题,提出将模糊信息处理技术用于对原始实验数据的处理,得到训练样本,在此基础上利用支持向量机回归预测一定功率的高功率微波辐照条件下电子器件的损伤概率。仿真结果表明:该方法与模糊神经网络法都较好地给出了预测结果,但该方法具有更高的精度（均方根误差为7.40610-5）,并且克服了在样本数据减半的小样本情况下模糊神经网络法可能出现野值的缺陷。     

模糊自整定比例积分控制在空间三维纳米定位台的应用

介绍了一种空间三自由度纳米定位平台,其应用背景为光刻投影物镜波像差检测系统的精密对准,因此对定位精度和定位速度都提出了很高的要求。首先简要介绍了空间三维纳米定位台;然后将模糊控制同传统PI(比例积分)控制相结合,利用定位偏差和偏差变化率信息,通过模糊推理实时调整PI控制参数,并在VC++环境下实现了模糊自整定PI参数的控制算法。实验结果表明,该控制方法较常规PI控制器能够有效地提高响应速度,减小阶跃响应超调量,保证了控制的实时性。     

A new method for solving linear multi-objective transportation problems with fuzzy parameters

There are several methods in the literature for solving transportation problems by representing the parameters as normal fuzzy numbers. Chiang [J. Chiang, The optimal solution of the transportation problem with fuzzy demand and fuzzy product, J. Inform. Sci. Eng. 21 (2005) 439-451] pointed out that it is better to represent the parameters as (λ, ρ) interval-valued fuzzy numbers instead of normal fuzzy numbers and proposed a method to find the optimal solution of single objective transportation problems by representing the availability and demand as (λ, ρ) interval-valued fuzzy numbers. In this paper, the shortcomings of the existing method are pointed out and to overcome these shortcomings, a new method is proposed to find solution of a linear multi-objective transportation problem by representing all the parameters as (λ, ρ) interval-valued fuzzy numbers. To illustrate the proposed method a numerical example is solved. The advantages of the proposed method over existing method are also discussed.