学生综合素质综合评价的多层次Fuzzy综合评价模型

在学生综合素质的综合评价中，众多的因素在不同的层次中对学生的素质起综合的影响作用，它们往往带有Ｆｕｚｚｙ性．本文在［１］的基础上采用Ｆｕｚｙ数学对其诸因素进行多层次Ｆｕｚｚｙ综合评价，得出学生的综合素质的综合评价值，能较客观地反映学生的综合素质．     

一种基于区间数多指标信息的FCM聚类算法

针对一类具有不确定性区间数多指标信息的聚类分析问题，依据传统的基于数值信息的FCM聚类算法的思路，提出了一种新的聚类分析算法。章首先描述了具有区间数多指标信息的聚类分析问题；其次给出了基于区间数多指标信息的关于最优划分和最优聚类中心确定的两个定理；然后给出了基于区间数多指标信息的FCM聚类算法的计算步骤。该算法的特点是聚类中心的表现形式为精确的数值，给出的两个定理说明了该聚类算法的收敛性。最后，通过给出一个算例说明了本给出的聚类算法。     

一种改进的Fuzzy-HMMS算法及其收敛性

对D at T ran和M ichae lW agner等人提出的FCM-FE-HMM S算法作了进一步的补充和改进,提出了改进的FCM-FE-HMM S算法,并给出了算法收敛性分析,得出在给定初值的情况下该算法将收敛到一个局部最优解。     

模糊集合的模糊度的一种表示形式

给出了当论域是有界区间时,模糊度的表示形式的一个定理,利用这个定理可以得到用熵函数和距离函数所表示的模糊度的具体形式.     

基于Fuzzy理论的数据挖掘算法研究Ⅱ

"数据挖掘"是数据处理的一个新领域.支持向量机是数据挖掘的一种新方法,该技术在很多领域得到了成功的应用.但是,支持向量机目前还存在许多局限,当支持向量机的训练集中含有模糊信息时,支持向量机将无能为力.为解决一般情况下支持向量机中含有模糊信息(模糊参数)问题,研究了模糊机会约束规划、模糊分类中的模糊特征及其表示方法,建立了模糊支持向量分类机理论,给出了模糊线性可分的模糊支持向量分类机算法.     

模糊线性规划问题的一种新的单纯形算法

提出求解模糊线性规划问题的一种新的思路 ,就是应用单纯形法先求解与 (FLP)相应的普通线性规划问题 ,通过模糊约束集与模糊目标集的隶属度的比较 ,获得两个集合交集的最优隶属度 ,将此最优隶属度代入最优单纯形表中 ,即可求得 (FLP)的解。本算法只需在一张适当的迭代表台上执行单纯形迭代过程 ,简捷方便适用     

Fuzzy双线性方程最大解的一种简便算法

引进Fuzzy双线性方程A·X=B·X中间矩阵的概念, 并利用此概念得出了这类方程最大解的一种快速算法.最后通过实例说明了该算法的优越性.     

基于Fuzzy理论的数据挖掘算法研究(Ⅰ)

“数据挖掘”是数据处理的一个新领域.支持向量机是数据挖掘的一种新方法,该技术在很多领域得到了成功的应用.但是,支持向量机目前还存在许多局限,当支持向量机的训练集中含有模糊信息时,支持向量机将无能为力.为解决一般情况下支持向量机中含有模糊信息(模糊参数)问题,研究了模糊机会约束规划、模糊分类中的模糊特征及其表示方法,建立了模糊支持向量分类机理论,给出了模糊线性可分的模糊支持向量分类机算法.     

基于非线性冗余算法的凝汽器状态评价

凝汽器状态评价指标是具有不同量纲的特征参数,为避免对具有不同量纲的特征空间实施无量纲化变换造成的信息失真,隶属度转换模式成为凝汽器状态评价的基本模式.由于特征参数状态渐变连续,所以表征参数状态的指标隶属度是模糊隶属度.模糊隶属度表征模糊状态,模糊隶属度转换实现模糊状态转换.用冗余理论界定模糊隶属度转换的非线性,用非线性去冗算法实现模糊隶属度转换并建立凝汽器状态评价的非线性评价模型.     

一种新的有杆抽油泵功图诊断模型及计算方法

通过对多级杆柱上的微元体进行动力学分析,对现有的Gibbs模型进行了改进,建立了一个新的有杆抽油泵功图诊断数学模型.采用隐式差分格式和变步长有限差分格式对模型进行求解,得到了接箍上、下分界面处和抽油杆均质段任意位置处的位移及载荷表达式,推导了等效阻尼系数的计算公式,建立了相应的迭代算法来计算井下泵功图.以某油井地面示功图为例,利用该模型进行了实例计算,与Gibbs方法对比结果表明,该模型及算法得到的泵功图更接近实际.     

基于模糊集理论的承包商资格预审模型

招标方在对承包商的资格预审过程中,需要对承包商的财务状况、技术能力、施工经验、社会信誉等方面进行评审,以确定有资格参加投标的承包商,针对有些评审指标难以量化以及评审过程中决策者主观判断影响最终结果的情况,提出了基于模糊集的资格预审模型,并通过算例验证了该模型的可行性。     

基于模糊理论的机动车辆风险评估

对机动车辆风险进行评估是车险费率厘定的一个重要环节.提出一种基于模糊理论的机动车辆风险评估方法(The Risk Assess of Motor Vehicle Based on Fuzzy Theory,简称RMFT),应用表明该方法在风险评估的精度上取得较好效果.     

基于熵的投资组合模糊优化模型

本文对基于信息熵的证券投资组合模型，根据模糊决策理论，在模糊环境下对模型进行求解，将投资者的主观意见反映在模糊情况的组合投资模型中，并通过实例，验证了该模型解法的可行性和有效性。     

基于可变模糊集理论的城市用地适用性评估

依据可变模糊集理论,构造了城市用地适用性评估的相对差异函数模型和相对隶属函数模型,建立了求解综合相对隶属度的可变模糊评估模型,并应用该模型对2组待开发利用用地适用性进行了评估.研究表明:可变模糊评估是依据对立相对隶属函数来描述模糊概念,通过参数的可变性,自我验证可变模糊评估方法的可靠性,并通过级别特征值表达了评估对象属于某级别的程度,使评估结果更为精细,从而为城市用地适用性评估提供了一种有效的新方法.     

模糊概率神经网络水质评价模型及其应用

鉴于水质类型和分级标准存在模糊性,将模糊数学中的相对隶属度理论和概率神经网络和相结合,构建了模糊概率神经网络水质评价模型(FPNN).阐明了该模型的构建方法,提出了基于指标相对隶属度矩阵插值构建学习样本的方法,并将该模型应用于实际水质评价.通过与综合评判法、属性识别法和BP网络法的比较,验证了该模型操作简便,评价结果客观可靠.     

基于可信性理论的模糊离差MADM模型研究

针对属性值以模糊变量形式给出的特点,运用2004年基础数学领域完成的研究模糊现象数量规律的一个新的数学分支——可信性理论的原理,我们做了以下三点研究:(i)结合模糊变量之间的距离,定义模糊离差,构造了模糊属性值之间离差最大化的算子;(ii)得到了计算属性权重值的模糊规划期望值模型(EVM);(iii)考虑到属性的重要性程度不同,利用信息熵最大化原理,构造了具有平衡能力的权重计算模型,从而得到基于可信性理论的模糊离差多属性决策(FD-MADM)模型.最后结合实例进行分析和计算,显示该模型的可行性和有效性.     

基于三角模糊数序列的灰色预测模型

以GM(1,1)模型为代表的灰色预测模型是以精确数序列为基础,难以满足实际需要.为了使灰色模型适应于模糊数序列,具体给出了一种基于三角模糊数序列的建模方法,这种方法也可以实现对二元区间模糊数和梯形模糊数序列的建模.首先由三角模糊数序列得出三个含有等量信息的精确数序列:重心序列、隶属函数的覆盖面积序列和中界点序列,对这三个序列分别建模后,再导出原始三角模糊数序列的三个界点的预测模型.这种建模方法既保持了模糊数的整体性又提高了建模序列的光滑度,提高了预测精度.最后进行了多组随机三角模糊数序列的数据模拟,验证了模型的有效性.     

基于灰色关联分析的模糊支持向量机中隶属度的确定

本文用灰色关联分析来替代模糊隶属度的求解,提出了一种新的有效地刻画样本不确定性的隶属度计算方法,理论上表明它是解决模糊支持向量机方法中一般使用特征空间中样本与类中心之间的距离关系构建隶属度函数的不足的方法之一,在一些特定条件下分类性能要强一些.     

基于模糊GM(1,1)模型的时间序列预测

提出了一种模糊GM(1,1)预测模型,即FGM(1,1)模型,该方法是在GM(1,1)模型中引入模糊成员函数,通过模糊成员函数对时间序列数据进行模糊化,达到数据优化选择,实现历史数据"重近轻远"的预测效果.仿真结果表明所提出的预测方法有效可靠,为提高预测精度提供了新的途径.     

基于因素空间理论的故障诊断数学模型及其应用

本文利用汪培庄教授提出的因素空间理论,为诊断问题下了一个新的数学定义,以此为基础,给出了故障诊断的数学模型。最后讨论了故障诊断专家系统的构建方法及其应用。