基于Nie-Tan算法的区间二型模糊集质心计算:改变主变量采样个数

计算区间二型模糊集的质心(也称降型)是区间二型模糊逻辑系统中的一个重要模块。Karnik-Mendel(KM)迭代算法通常被认为是计算区间二型模糊集质心的标准算法。尽管如此,KM算法涉及复杂的计算过程,不利于实时应用。在各种改进类算法中,非迭代的Nie-Tan(NT)算法可节省计算消耗。此外,连续版本NT(CNT,continuous version of NT)算法被证明是计算质心的准确算法。本文比较了离散版本NT算法中求和运算和连续版本NT算法中求积分运算,通过四个计算机仿真例子证实了当适度增加区间二型模糊集主变量采样个数时,NT算法的计算结果可以精确地逼近CNT算法。     

基于二分搜索改进Karnik-Mendel算法的区间二型模糊逻辑系统

作为一种新兴技术,区间二型模糊逻辑系统受到当前学术界广泛关注。本文基于求解区间二型模糊集质心的二分搜索改进Karnik-Mendel(Binary-Search enhanced Karnik-Mendel,BEKM)算法,讨论了区间二型模糊逻辑系统的模糊推理,质心降型和解模糊化等模块。计算机仿真实验阐述和分析了BEKM算法在计算系统解模糊化输出时的表现,与EKM算法相比,BEKM算法有更高的计算效率,给二型模糊逻辑系统设计及应用提供了潜在的价值。     

基于KM算法的区间二型单点TSK模糊逻辑系统

介绍了区间二型模糊集的定义及相关理论,提出一种多输入单输出区间二型单点TSK模糊逻辑系统。在KM算法的理论基础上,讨论了区间二型单点TSK模糊逻辑系统的模糊推理,类型简化,解模糊化等模块。用两个算例验证了设计该模糊逻辑系统的可行性。最后给出了本文的总结和进一步研究问题的展望。     

有关龙贝格求积方法的一点思考

龙贝格求积公式是《数值分析》内容中重要的数值积分方法.复化梯形公式可以通过理查森外推得到复化辛普森公式,复化辛普森公式外推可以得到复化柯特斯公式,因此,学生很自然地想:复化柯特斯公式可以继续外推,得到的会不会就是复化8阶牛顿-柯特斯公式?这里将给出具体的推导证明,从而帮助学生更好地理解龙贝格算法,更好地使用龙贝格算法.     

区间二型单点Mamdani模糊逻辑系统的设计

介绍区间二型模糊集的定义及相关理论,提出一种多重多维区间二型单点Mamdani模糊逻辑系统。在KM算法的理论基础上,设计模糊推理,类型简化,解模糊化等模块。在BP算法的理论基础上,调整区间二型单点Mamdani模糊逻辑系统中前件的参数。最后给出了本文的总结和进一步研究问题的展望。     

基于区间二型梯形模糊集的应急物资储备动态协同决策模型

重大灾害下应急物资储备决策是阻止突发灾难蔓延的有效手段之一。针对救灾信息具备不确定性与复杂性特点,构建基于区间二型梯形模糊集的应急物资储备动态协同决策模型,并给出应急物资储备策略。利用区间二型模糊集理论的决策方案并结合比例分析法(COPRAS),构建常态环境下应急物资供应商选择的群决策模型,解决不相容群决策属性之间的冲突问题;进而,充分考虑“救灾阶段性动态时间因素”对储备决策的影响,构建动态救灾环境下应急物资储备结构模糊优化模型,实现常态决策与非常态应急决策之间的动态协同;最后,以2012年云南丽江“6.14”突发特大山洪灾害为实例进行数值分析,验证该动态协同决策模型的合理性与可行性,能有效解决动态救灾环境下应急物资储备结构优化问题。     

二型模糊集下的推理模型及Mamdani推理算法

在二型模糊集理论的基础上,讨论了二型模糊集下的三种模糊推理模型,研究了模糊推理模型的Mamdani推理算法,证明了Mamdani推理算法具有单调性质.     

区间二型模糊集效用函数和熵在风险决策中的应用

针对以区间二型模糊集(IT2FS)为信息环境的多属性决策(MADM)问题,引入IT2FS效用函数,并提出基于IT2FS效用函数,熵和风险因子的风险决策模型。首先基于截集思想提出两种IT2FS效用函数公式,有效提取了IT2FS全部信息,比以往的序值型公式更加科学有效。其次基于已提出的IT2FS三种不确定度量存在的问题提出三种新型不确定度量,并基于此三种不确定度量提出IT2FS熵公式弥补原有熵度量的不足。再次引入风险偏好因子反映决策者不同的风险态度,并改进风险偏好因子范围。构造基于效用函数,熵和风险偏好因子的风险决策模型。最后利用一个实例分析结果表明,该风险决策模型中决策者风险偏好对属性权重以及方案的排序存在影响,该决策思想对风险投资决策和风险管理决策均有一定的参考作用。     

采样离散EKM算法与连续EKM算法的关系研究

计算区间二型模糊集的质心(也称降型)是二型模糊逻辑系统的核心模块.EKM(enhanced Karnik-Mendel)算法是当前最流行的计算质心的算法.本文首先给出了区间二型模糊集及其质心的相关理论,然后比较和分析了离散版本的EKM算法中求和运算与连续版本的EKM(continuous version of EKM,...     

区间二型模糊集合的表述与应用

通过引入多值映射,本文给出了二型模糊集合的新定义以便其能更好地容易理解,并在修正的不确定覆盖域(footprint of uncertainty,FOU)定义与公式的基础上,提出了FOU划分法来表示连续区间二型模糊集合,最后将该表示方法应用于区间二型模糊集合的词计算及并、交、补运算之中。     

随机值Ⅱ-型模糊集及其不确定性知识表示

针对人工智能中的不确定性问题,在研究了Ⅱ-型模糊集理论的基础上,提出了一种随机值Ⅱ-型模糊集概念,给出了正态随机值Ⅱ-型模糊集数学模型及其生成算法,并对正态随机值Ⅱ-型模糊集的参数及形态特征进行解析.实例证明随机值Ⅱ-型模糊集可以用来处理社会和自然科学中诸多不确定性问题.     

二维区间密度加权算子及其应用

针对不确定多属性决策中的属性信息分布不均匀,且评价信息多数为二维信息的情况,本文提出了二维区间密度加权算子(TDIDW算子)的属性信息集结方法.依据密度算子的集结过程特点,文章首先定义了二维区间密度加权算子及其合成算子,然后介绍了基于灰色区间聚类法的评价信息分组方法以及基于非线性模型的密度加权向量确定方法,最后进行了算例验证.验证结果表明,该方法可以有效地解决由于属性信息分布不均匀而导致评价结果不准确的问题.     

有界变差函数的加权Ostrowski型不等式的改进及其应用(英文)

本文改进了有界变差函数的加权Ostrowski型不等式,并给出了其在求积公式中的应用.     

基于区间值直觉模糊集的TOPSIS多属性决策

基于区间值直觉模糊集,提出了一种新的TOPSIS模糊多属性决策方法。首先介绍区间直觉模糊集的概念,定义了两个区间值直觉模糊集之间的距离;然后根据TOPSIS方法的原理,定义了两个区间值直觉模糊集的接近系数,通过计算备选方案到区间值直觉模糊正理想解和负理想解的距离来确定接近系数,从而判断备选方案的优劣次序。最后,通过一个具体实例来说明这种方法的有效性和具体计算过程。     

基于区间数度量的区间值模糊集合的贴近度和模糊度的关系

给出了基于区间数度量的区间值模糊集合的贴近度和模糊度的概念,详细研究了区间值模糊集合的贴近度和模糊度之间的关系,并基于公理化定义,证明了它们二者之间的相互转化关系,最后,给出了若干公式来计算区间值模糊集合的贴近度和模糊度。     

基于模糊测度与累积前景理论的区间二型模糊多准则决策方法

针对准则值为区间二型模糊数且准则间存在关联关系的风险型多准则决策问题, 本文提出一种基于模糊测度理论与累积前景理论的区间二型模糊多准则决策方法。首先, 为全面反映准则间的关联关系, 本文提出Shapley区间二型模糊Choquet积分算子, 并证明该算子的一些性质。其次, 为反映专家行为偏好, 本文定义区间二型模糊前景效应与前景价值函数, 并提出累积前景Shapley区间二型模糊Choquet积分算子。然后, 为确定准则集的模糊测度, 本文建立基于区间二型模糊双向投影与Shapley函数的权重优化模型。在此基础上, 本文给出一种用于解决准则值为区间二型模糊数, 准则间存在关联关系, 专家存在风险偏好以及准则权重部分未知的多准则决策方法。最后, 通过风险投资实例佐证所提出的方法的适用性与科学性。     

概率区间型决策中求方案期望值极值的简便算法

给出了一个求概率区间型决策中方案的最大期望值和最小期望值的简便算法,证明了该算法的正确性,并举例说明它的应用。     

关于微积分算子的一点注记

引入位移算子、求导算子、积分算子和差分算子等微积分算子的定义及其形式运算,将其应用于近似求导公式;给出牛顿-柯特斯公式和伯恩斯坦定理的算子法表示,并进行形式推导;给出线性常微分方程的算子解法。