n阶线性模糊微分方程的结构元解法

研究了n阶线性模糊微分方程的模糊初值问题,将n阶线性模糊微分方程转化成一阶线性模糊微分方程组,利用结构元方法将模糊线性微分方程组转化成两个分明的线性微分方程组,通过分明的线性微分方程组的解构造出原n阶线性模糊微分方程的解.最后,给出了具体的算例.     

一阶线性模糊微分方程的解

利用文[8]中的扩展原理求解了一阶线性模糊微分方程,给出了解可表示的条件,讨论了同其他求解方法之间的关系,最后给出了具体算例。     

一阶多参数模糊微分方程及定解问题

在单参数模糊微分方程基础上研究了一阶多参数模糊微分方程和模糊初值问题,利用刻画方程的解与刻画参数的关系给出了多参数模糊微分方程解存在的条件,最后给出了具体算例.表明,多参数模糊微分方程具有广泛的工程应用背景.     

随机分数阶微分方程初值问题基于模拟方程法的数值求解

基于模拟方程法,提出了一种求解随机分数阶微分方程初值问题的数值方法.考虑含两个分数阶导数项的微分方程,引入两个线性的、非耦合的随机模拟方程,利用它们解构原方程,借助Laplace变换及逆变换,得到方程解的积分表达式,同时建立起两个模拟方程之间的联系,结合初始状态,得到求解随机微分方程初值问题的数值迭代算法.作为特例,对于含两个分数阶导数项线性常微分方程的初值问题,给出了基于模拟方程法的数值解法的显式结果.该方法是稳定的,它的误差仅存在于积分近似时的截断误差和计算软件的舍入误差.应用实例说明了数值方法在确定和随机情形的有效性和准确性.     

二阶模糊微分方程的Adomian解法

在一阶广义Hukuhara导数的基础上定义了模糊值函数的二阶广义Hukuhara导数,利用该导数研究了二阶模糊微分方程的模糊初值问题,将二阶模糊微分方程转化成4个等价的常微分方程组,给出了模糊初值问题近似解析解的Adomian解法,文中给出了具体算例.     

线性四步法的最优系数

线性四步法是求解一阶常微分方程初值问题:     

一类分数阶中立型延迟微分方程的渐近稳定性

本文讨论了一类分数阶线性中立型延迟微分方程初值问题的解渐近稳定的充分必要条件.另外,本文还设计了数值求解这类分数阶中立型延迟微分方程初值问题的Hermite三次样条配置方法,并获得了局部截断误差结果.数值结果也验证了本文的理论结果.     

分数阶延迟微分方程的样条配置方法

首次利用三次样条配置方法采用直接法求解了一类非线性分数阶延迟微分方程初值问题,并给出了方法的局部截断误差和若干数值算例.数值结果表明方法求解分数阶延迟微分方程初值问题是非常有效的,结果对于未来研究分数阶延迟微分方程的数值方法具有重要的意义.     

n阶模糊微分方程的一种新解法

研究了具有Seikkala导数的n阶模糊微分方程的模糊初值问题,通过1-水平截集方程和左、右扩展方程的解构造出原模糊微分方程的解,给出了具体的算例.     

分数阶比例延迟微分方程的三次样条配置方法

本文利用三次样条配置方法采用直接法求解一类非线性分数阶比例延迟微分方程初值问题,并得到方法的局部截断误差.通过若干数值算例表明该方法求解分数阶比例延迟微分方程初值问题是非常有效的,本文的结果对于未来研究分数阶比例延迟微分方程的数值方法提供新的思路.     

F初始状态下一阶微分方程组的数值解法

本运用模糊数的扩展运算,给出了一阶微分方程组（常系数或变系数,线性或非线性系）当其初始状态具有模糊不确定性,用模糊仿真原理求数值解的方法。     

二阶微分方程第二边值问题模糊状态的数值求解

本讨论二阶微分方程的第二边值问题具有模糊不确定性时，运用模糊仿真原理和差分方法，求其边值问题的数值解法。     

Periodic boundary value problems for impulsive fuzzy differential equations

The peculiarity of the Hukuhara derivative makes it impossible to find periodic solutions for fuzzy differential equations with the exception of very restrictive situations. In this work, we consider a boundary value problem associated with an impulsive fuzzy differential equation and approximate the extremal solutions in a fuzzy functional interval using the monotone method. Fuzzy comparison results are useful in our procedure and the expression of the solution for some impulsive periodic ‘linear’ differential problems is also provided.     

Modelling on fuzzy control systems

A kind of modelling method for fuzzy control systems is first proposed here, which is called modelling method based on fuzzy inference (MMFI). It should be regarded as the third modelling method that is different from two well-known modelling methods, that is, the first modelling method, mechanism modelling method (MMM), and the second modelling method, system identification modelling method (SIMM). This method can, based on the interpolation mechanism on fuzzy logic system, transfer a group of fuzzy inference rules describing a practice system into a kind of nonlinear differential equation with variable coefficients, called HX equations, so that the mathematical model of the system can be obtained. This means that we solve the difficult problem of how to get a model represented as differential equations on a complicated or fuzzy control system.     

基于Choquet积分形式的模糊联盟核心

在具有联盟结构的合作对策中,针对局中人以某种程度参与到合作中的情况,研究了模糊联盟结构的合作对策的收益分配问题。首先,定义了具有模糊联盟结构的合作对策及相关概念。其次,定义了Choquet积分形式的模糊联盟核心,提出了该核心与联盟核心之间的关系,对于强凸联盟对策,证明Choquet积分形式的模糊Owen值属于其所对应的模糊联盟核心。最后通过算例,对该分配模型的可行性进行分析。     

基于直觉模糊熵权和CC-OWA算子的雷达目标识别模型

为更完整的描述和表达雷达目标类型识别中的目标特征和目标类型之间的关系复杂性和知识缺乏性,通过直觉模糊关系描述,进而将目标识别特征信息转化为直觉模糊集信息.分析了基于直觉模糊集理论的雷达目标类型识别知识建模,揭示了直觉模糊信息的价值可以通过直觉模糊熵刻画,进而提出应用直觉模糊集的熵构造特征直觉模糊信息的权重(直觉模糊熵权),充分利用了目标类型识别知识中隐含的权重信息,并结合CC-OWA算子建立雷达目标类型识别模型与识别步骤,利用一个雷达目标识别实例说明了模型的有效性.