径流中长期预报模糊识别优化模型及应用

对水文中长期预报模糊识别方法进一步研究,基于模糊环境下的目标函数,提出了具有主观监督因子和稳定系数的模糊识别预报模型.根据已知样本的最优模糊划分建立预报模型,利用已知样本的指标和样本的最优模糊划分计算预报模型的参数,给定模型的稳定系数,再通过调整主观监督因子对预报模型参数进行优化.径流中长期预报实例的模型检验平均相对误差为7.84%.     

多目标多层次系统多维模糊决策理论模型

分析了模糊优选理论模型,指出了其对大系统决策的局限性,利用模糊模式识别理论与模糊关系优选理论,建立了多目标多层次系统多维模糊决策理论模型,进一步丰富了系统模糊决策理论。     

多目标决策二级模糊优选模型

研究了近年来多目标决策系统模糊优选理论的发展状况,基于一种新的目标函数,给出了求解最优优属度与最优指标权重的模糊迭代算法;依据“数字-信息-知识”的思维,从系统的稳定性和可靠性角度,对原始数据进行信息挖掘,提出了二级模糊优选理论模型,进一步丰富了模糊优选理论模型.将提出的模糊决策模型应用于1 6家电炉炼钢企业的模糊综合评价决策,取得了较为满意的结果.     

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     

基于模糊距离总变差的模糊识别模型及径流预报应用

根据待识别样本的加权广义欧氏权距离,基于模糊距离总变差为最小的目标函数,提出了一种新的计算模糊聚类中心矩阵、模糊模式识别矩阵与目标权重的模糊识别模型.该模型具有较好的稳定性,径流中长期预报实例说明是可行的.     

多目标多维模糊决策模型的模糊交叉算法

对多目标多维模糊决策模型做了进一步研究，提出一种模糊环境下带有目标权重主观监督因子的目标函数，提出了计算模糊决策识别矩阵与目标权重的模糊交叉计算公式。该算法既充分利用了模糊决策中的客观信息，又充分利用了决策专家的知识与经验，将客观定权与主观定权有机结合起来，为求解最优模糊决策识别矩阵和确定目标最优权重提供了一种有效途径，进一步丰富了多目标多维模糊决策理论模型。将本文提出的模糊决策方法应用于16家电炉炼钢企业的模糊综合评价决策，取得了较为满意的效果。     

具有稳定系数的多目标多维模糊决策算法

对多目标多维模糊决策模型的模糊交叉算法做了进一步研究,分析了多目标多维模糊决策模型中主观监督因子在三维以上模糊决策时对目标权重调节不灵敏的原因,提出一种新的模糊环境下带有目标权重主观监督因子和稳定系数的目标函数,给出了具有稳定系数和主观监督因子的目标权重计算公式,并给出了多目标多维模糊决策的算法,实例计算说明了算法的有效性。     

基于熵的多目标多维模糊决策模型

顾及多目标多维决策中存在的模糊性和随机性,基于Jaynes的信息熵最大原理,提出一种模糊环境下带有主观监督因子和信息熵的目标函数,导出了新的计算模糊决策识别矩阵与目标权重的模糊交叉计算公式.该模型将基于目标的客观决策与主观决策有机结合起来,为求解最优模糊决策识别矩阵和确定目标最优权重提供了一种有效途径,并把信息熵作为评价决策优劣的指标,进一步发展了多目标多维模糊决策理论模型.将本文提出的模糊决策方法应用于16家电炉炼钢企业的模糊综合评价,取得了较为满意的效果.     

基于模糊识别的苹果花期冠层钾素含量高光谱估测

依据2008年和2009年2年在栖霞试验区利用地物光谱仪ASD FieldSpec3测定的苹果花期冠层高光谱和实验室内测定的钾素含量数据,以冠层高光谱反射率及其11变换形式与钾素含量分别进行相关分析,以相关系数最大者为自变量,采用模糊识别算法,建立钾素含量估测模型;以2008年的检验样本对模型进行检验,并利用2009的独立试验数据对模型进行验证。结果表明,原始光谱反射率(R)及其倒数(1/R)、对数(lgR)、平方根(R1/2)与钾素含量的相关性较差,但它们的一阶微分和二阶微分与钾素含量之间的相关性明显增强;建立的钾素含量估测模型=11.344 5h+1.309 7的相关系数r为0.985 1,总均方根差RMSE为0.355 7,F统计量为3 085.6;24个检验样本实测值与估测值的平均相对误差为9.8%,估测精度为90.2%;2009年试验验证精度达到了83.3%。表明模型用于苹果花期冠层钾素含量的估测具有较高的稳定性,模型精度能满足生产上对苹果钾素含量估测的要求。     

苹果花期的冠层高光谱特征研究

系统分析苹果花期冠层高光谱特征,探明其敏感光谱波段,为大面积苹果树信息提取与营养状况的遥感反演等提供理论依据.利用ASDField Spec 3便携式地物光谱仪实测的120个苹果花期的冠层高光谱数据,在分析了不同累计样本容量对花期冠层高光谱特征影响的基础上,采用方差分析的方法,明确了苹果花期的冠层高光谱特征及反映花期冠层高光谱的敏感波段.结果表明,随着累计样本容昔的增加,苹果花期的高光谱曲线趋于稳定、平滑.在550 nm绿峰处和760～1 300 nm的反射高原区,反射率随着花量的增多而减小,在670 nm的红谷处,反射率随着花昔的增多而增大;在350～400 nm,400～500 nm,600～680nm,760～1 300 nm波段的方差分析结果极显著,是反映花期冠层光谱的敏感波段;随着花量的增多,红边位置、红边斜率和红边面积有逐渐减小的趋势.