基于模糊模式识别的动态联盟伙伴选择模型

在基于模糊模式识别的伙伴选择方法中,将TOPS IS方法借助于一个多属性决策问题的“理想解”和“负理想解”去排序的思想应用到其伙伴选择过程中,根据贴近度的公理化定义对TOPS IS方法作以修改,构造出“相对”贴近度,以此折衷地衡量动态联盟合作伙伴的优劣。避免了传统模糊模式识别单纯利用“绝对”贴近度所造成的结果均一化、可比性差的现象,从一定程度上减少了因贴近度选用的不同而造成的结果差异。从某种意义上来说,该种方法可以作为TOPS IS方法的拓展,是本文具有新意之处。     

未确知系统的模糊模式识别

本文在文献（１）研究的基础上，对模糊模式识别理论作了进一步研究，定义了三类未确知系统，并针对第三类未确知系统，提出了相应的模糊模式识别方法。最后，以天津医院为例研究了该医院在宁河６．９级地震过程中各层间刚度的动态变化，识别出医院第七层将发生严重破坏。     

数域上的模糊模式识别方法

本文首先指出了现有的模糊模式识别方法「１」的局限性，进而，构造了一种具有数域特点的贴近度公式。文中列举的若干算例表明新理论在数域上明显地优于传统方法，证明本文所提方法是非常合理的。     

监督模糊模式识别交叉迭代模型

从模糊模式识别概念出发，建立一种以决策者经验、偏好为监督，在方案优属等级识别过程中确定最佳目标权重和方案优属度的监督模糊模式识别交叉迭代算法，该算法集成了决策偏好信息完全未知、部分未知、完全已知的主客观权重识别方法。并严格证明了该算法的局部收敛性。     

基于模糊熵的加权可变模糊评价方法及其应用

可变模糊评价的实质是多模型组合评价.在分析了可变模糊评价法的基础上,针对方法存在的不足,提出了一种考虑模型权重的可变模糊评价方法.方法首先利用可变模糊评价模型对样本进行计算,得到各样本在不同模型下的综合相对隶属度;然后基于得到的综合相对隶属度数据,利用模糊熵确定四种模型的重要性排序,结合二元比较模糊决策分析法求得四种模型的权重,进而得到最终综合级别特征值,并以此作为评价依据;最后,以煤与瓦斯突出危险性评价为例进行了方法的验证.结果表明:改进方法可行、有效,评价结果更符合客观实际.     

基于故障诊断专家数据库系统的模糊模式识别

本文分析了模糊逻辑方法进行诊断的不足,提出了基于广义贴近度的模糊模式识别方法,建立并讨论了相应的故障诊断专家数据库系统     

基于模糊熵的加权可变模糊评价方法及其应用北大核心

可变模糊评价的实质是多模型组合评价.在分析了可变模糊评价法的基础上,针对方法存在的不足,提出了一种考虑模型权重的可变模糊评价方法.方法首先利用可变模糊评价模型对样本进行计算,得到各样本在不同模型下的综合相对隶属度;然后基于得到的综合相对隶属度数据,利用模糊熵确定四种模型的重要性排序,结合二元比较模糊决策分析法求得四种模型的权重,进而得到最终综合级别特征值,并以此作为评价依据;最后,以煤与瓦斯突出危险性评价为例进行了方法的验证.结果表明:改进方法可行、有效,评价结果更符合客观实际.     

模糊“储蓄——利率”曲线模型

本利用模糊子集的方法,构造一个恰当的隶属度函数,用以分析“储蓄量－利率”之间的关系,给出了如何调节利率,预测储蓄量的模糊曲线模型。     

基于相对隶属度的织物风格模糊聚类分析

分析比较了统计数学、模糊数学和灰色数学在织物风格分析中的缺陷.特别针对模糊数学需人为确定隶属函数的缺陷提出采用基于相对隶属度的织物风格模糊聚类分析方法.以相对隶属度矩阵和模糊聚类中心矩阵的迭代求解为依据,对苎麻等十种织物的风格测试参数进行了聚类分析.通过聚类计算得到了织物相对类别特征值的聚类结果.经验证认为该结果符合客观实际和人们的感知经验.     

基于随机采样模糊聚类和卡尔曼滤波方法的模糊辨识

提出一种新的基于模糊聚类和卡尔曼滤波方法的模糊辨识算法 .该方法是基于快速模糊聚类 ,计算给定样本在各类中的隶属度 ,并利用卡尔曼滤波方法辨识模糊模型的结论参数 .整个辨识过程与一般的模糊聚类方法 [1 ]相比 ,需要的 CPU时间大大缩短 .最后通过仿真实例验证了该方法的有效性 .     

关于有限论域上模糊度定理的一个注记

设F（U）为有限论域U={u1,u2,…,un}上的模糊幂集.令D：F（U）→[0,1],AaD（A）=g（∑i=1^n ci fi（A（ui）））,其中ci〉0,fi：[0,1]→[0,＋∞）满足（1）fi（x）=fi（1-x）,（2）fi（0）=0,（3）fi在[0,0.5]上严格递增.又设a=∑i=1^n ci fi（0,5）,且g：[0,a]→[0,1]严格递增,g（0）=0,g（a）=1.某教材中的定理断定具有上述性质的映射D为F（U）上的模糊度函数.本文构造出具有上述性质的D,但D不满足模糊度函数定义中的可加性条件,故不为F（U）上的模糊度函数.本文进一步指出,若将g的定义域扩展为[0,2a],并再假定g是可加的,则可使D为F（U）上的模糊度函数.     

求解多层线性规划的模糊规划法

本文用模糊集理论中的隶属函数描述多层线性规划的各层目标,在第一层给定最小满意水平下,通过求解相应层次的模糊规划来确定各层的最小满意度,从而最终得到问题的一个满意解。提出的方法只需求解一系列线性规划问题,具有较好的计算复杂性和可行性,最后的算例进一步验证了方法的有效性。     

基于模糊规划求解旅客列车起讫站设置问题

针对列车起讫站设置中存在的模糊性与不确定性的问题,提出了结合模糊理论与规划理论确定列车起讫站的方法.以客运量、动车布局、路网地位以及社会属性最大为目标函数,以直达列车的最低客流需求、路网中的起讫站需求量为弹性约束,建立了模糊线性规划模型,采用了最大隶属度原则将模糊线性规划模型转化为一般线性规划模型的方法.最后以京沪高铁为案例进行了演算,实验结果证明方法的可行性与有效性.     

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.     

考虑区间值的相对隶属函数与传统模糊分布函数的比较

通过分析比较,揭示了可变集理论中考虑区间值的相对隶属函数与传统的线性模糊分布函数之间的一些区别与联系,即传统的线性模糊分布函数是考虑区间值的相对隶属函数的一些特例,考虑区间值的相对隶属函数在描述模糊现象的模糊性时更具有普适性;同时指出了应用考虑区间值的相对隶属函数时应当注意的问题.     

基于关联度的灰色模糊综合评判

针对被评判对象的特点,根据灰色模糊数学的理论,将隶属度和灰度综合起来表示灰色模糊数,并结合灰色关联度的应用,建立了基于关联度分析的灰色模糊综合评判的数学模型,此方法能使评判结果更加客观可信.     

基于熵权的可变模糊集方法在水质污染评价中的应用

水质污染评价是水环境污染防治的重要基础,针对评价过程中评价指标的不确定性,将可变模糊集理论应用于水质污染评价中,首先,建立合理的指标体系与等级标准,然后,将熵值原理引入该方法中,利用指标实测数据的波动性来计算指标权重,最后,利用模糊可变评价模型对水质污染进行组合评价,并将均值作为最终评价结果,将此方法应用于泰州市新通扬运河水质污染评价中,结果表明,与模糊综合评价相比,基于熵权的可变模糊集方法评价结果合理、客观,具有更好的可靠性与稳定性,为水质污染评价工作提供了一种新的研究方法与思路.     

模糊“储蓄—利率”曲线模型

本文利用模糊子集的方法 ,构造一个恰当的隶属度函数 ,用以分析“储蓄量—利率”之间的关系 ,给出了如何调节利率 ,预测储蓄量的模糊曲线模型 .