模糊随机变量的数字特征

本文给出了模糊随机变量的方差这一概念,并讨论了它的一些性质及计算方法。     

模糊密度随机变量的数学描述

研究了由于概率密度函数的模糊性而引起的模糊概率随机变量问题。给出了区间密度函数、模糊密度函数、模糊密度随机变量及其分布函数和模糊密度随机变量的模糊数学期望、模糊方差等基本概念及定义和计算方法,并证明了有关定理。     

混合型随机变量数字特征的计算

利用分布函数的广义反函数,将随机变量表示为均匀分布随机变量的函数,然后用随机变量函数的数学期望公式可计算原随机变量的数字特征,该方法适用于所有类型的随机变量.最后,利用四种不同方法计算了一个混合型随机变量的数字特征,说明了这些方法的异同.     

模糊数直觉模糊集运算的模糊结构元表示

在文[4]提出的模糊数直觉模糊集定义的基础上,将文[2]和[7]定义的区间值直觉模糊集运算推广到模糊数直觉模糊集中.利用模糊数的结构元表示方法,得到了模糊数直觉模糊集运算的简便的结构元表示形式,同时给出这些运算的相关性质及证明.     

模糊概率随机变量

研究了第二类模糊随机变量——具有清晰事件、模糊概率的随机变量的数学描述。在区间概率的基础上,利用模糊分解定理给出了概率模糊数集是可行的条件,进一步给出了具有模糊概率的随机变量及模糊概率随机变量的模糊分布函数和模糊分布列的定义和性质。提出并证明了具有模糊概率运算封闭性的模糊概率分解定理。研究了模糊概率随机变量的模糊数学期望和模糊方差的定义和性质。所有关于模糊概率随机变量的数学描述都具有模糊概率运算的封闭性,这为完善模糊概率的运算方法打下了基础。     

模糊线性方程的结构元求解方法

基于模糊结构元方法,通过单调函数的自反单调变换全面系统的给出了在实数域和复数域上模糊线性方程求解的具体方法,并讨论了方程解存在的条件.同时,将这种求解方法应用到求解双重模糊线性方程.     

离散型区间概率随机变量和模糊概率随机变量的数学期望

研究离散型区间概率随机变量和离散型第二类模糊概率随机变量数学期望的性质及求解方法．利用模糊分解定理,把求模糊概率随机变量的数学期望问题化为求一系列区间概率随机变量的数学期望．求区间概率随机变量的数学期望是一个典型的线性规划问题,用单纯形方法推导了求区间概率随机变量数学期望的一个很实用的计算公式．算例表明,用该计算公式得到的结果和用数学规划方法得到的结果完全吻合,但计算过程相对简单．     

模糊数双指标排序的结构元方法

针对现有模糊数排序存在的一些问题,提出了双指标的模糊数排序方法。给出了模糊数隶属函数与其单调变换函数相互转化方法。定义波动数与特征数两个指标,利用这两个指标对模糊数进行排序,并给出了排序原则。该方法可以对各种模糊数进行排序,通过该排序原则常能够简化计算,同时,一定程度上能够弥补一些排序方法不能反映模糊数"波动"情况的问题。通过算例对比分析,本文的方法求解简单,并具有广泛适用性。     

模糊多属性决策的三种结构元方法

将结构元理论引入到模糊多属性决策中,按照经典多属性决策的乐观型准则、悲观型准则和乐观-悲观结合型准则,对应地建立了基于模糊结构元理论的模糊乐观型、模糊悲观型、模糊乐观-悲观结合型决策方法。借助一个实例,本文运用这三种算法进行了决策,得出了和传统决策算法一致的结论。本文提出的算法不仅易于理解,而且计算的速度也远比传统算法要快,对于进一步研究模糊多属性决策问题有很好的参考作用。     

模糊排队隶属函数的模糊结构元法

应用模糊结构元原理,研究了到达率和服务率均为模糊数的单列模糊排队问题,给出了系统特征值隶属函数的求解方法,避免了利用a-截集的定义和Zadeh的扩展原理方法带来的运算困难.实例分析了某售票系统的模糊排队问题,其中,顾客的平均到达率和系统的平均服务率均用模糊结构元表示,求解出了顾客平均等待时间的隶属函数的解析表示,说明了模糊结构元方法的优越性,同时为决策者提供了更加丰富的信息.     

幂模糊数方程和二次模糊方程的结构元求解方法

定义了幂模糊数和幂模糊数方程,基于结构元方法研究了幂模糊数运算和幂模糊数方程的求解,给出了隶属函数的表达式.同时,利用区间[-1,1]上的单调函数将二次模糊方程的求解问题转化为经典参数方程组的求解问题,给出了二次模糊方程解存在的充要条件,并辅以数值例子.     

O型模糊数及其结构元表示方法

为研究平面或空间模糊几何问题的需要,在平面或空间模糊点的背景下,给出了O型模糊数的概念,它是一类二维实数域上的模糊集,同时给出了O型模糊数的二维模糊结构元表示方法.二维模糊数的结构元方法,可以使O型模糊数的运算变成普通实数与模糊结构元之间的运算,使得过去必须依赖扩张原理和表现定理来刻画的模糊数运算变得更加简单与直观,不仅仅为模糊分析计算的简化提供了工具,也为二维实数域上模糊分析理论与应用的研究开创了一条新的途径.     

模糊分析计算中的结构元方法

提出模糊结构元的概念，研究模糊结构元的性质，给出模糊数和模糊值函数的结构元表现定理。利用模糊数和模糊值函数的结构元表现形式，使得过去必须依赖扩张原理和表现定理来刻画的模糊数运算、模糊值函数的微积分运算等变得更加简单与直观。     

基于模糊数的模糊事件概率的结构元表示

Zadeh[1]定义了在概率清晰和事件模糊条件下,模糊事件的概率表示.不过,用[1]表示概率,求解繁杂且困难.为此,利用结构元理论,定义了模糊数事件概率的表达式.不仅证明其与经典定义等价,且证明了模糊数事件复合表达形式.最后,给出了关于模糊数不等式的概率的表达式.通过算倒可看出,运用本方法求解模糊数事件概率比较简捷.     

求解一类模糊线性微分系统的结构元方法

基于模糊结构元方法,研究了由对称模糊结构元线性生成的一般模糊线性微分系统和双重的一般模糊线性微分系统,给出了模糊线性微分系统解存在的充要条件,得到了结构元线性生成的齐次、非齐次以及双重一般模糊线性微分系统求解方法。最后,给出了这类系统的实际应用。     

基于结构元的复模糊数及其序列极限

复模糊数是模糊复分析中的基本概念,在模糊复分析中,它的运算是基于扩张原理的形式给出的,是对元素遍历某个条件所对应的结果进行运算,这种遍历过程给实际操作带来了很多的不便,因此,在一定程度上也阻碍了模糊复分析理论的应用.对此,本文基于模糊结构元的理论基础,探讨了复模糊数运算的另一种新的途径,这种方法简化了复模糊数的运算,也...     

基于模糊结构元表述的模糊数排序

讨论了如何利用结构元理论来解决模糊数的排序问题.首先,给出了四种经典的模糊数排序方法,并证明了这四种方法都可以利用结构元理记来表述;进而,提出了一种基于结构元理论的排序方法,给出了该方法的性质,并同传统方法进行了比较.     

模糊随机变量的大数定律

给出模糊随机变量的Chebyshev不等式,在此基础上证明模糊随机变量的Chebyshev大数定律,并将经典的XИHЧИH大数定律推广到模糊随机变量。     

模糊数非单调变换下的结构元表示

在模糊数的结构元表示B~=f(E)中,要求f(x)在[-1,1]上单调,将f(x)扩展为[-1,1]上的连续函数,在证明f(E)是有界模糊数的基础上,给出了相应模糊数的隶属函数表达形式。由于单调性质在模糊数的运算表示中具有重要作用,还得出非单调连续函数f(x)的E-等价函数概念,并给出了E-等价函数的求法。对于算例,用结构元理论是无法求解的,用本文的方法给出解答。