基于区间值直觉模糊集的距离测度

区间值直觉模糊集是直觉模糊集的进一步推广,具有比直觉模糊集更强大的模糊信息表达能力.基于区间值直觉模糊集理论,给出了三种基于海明距离、规范化海明距离、欧氏距离、规范化欧氏距离的扩展区间值直觉模糊集距离测度公式,对它们进行了比较分析,并给出了相应的定理和证明.     

基于区间值2型模糊集的伪装入侵检测算法

由于正常用户的行为本身是变化的,且伪装用户的行为可能看起来是正常的,这种不确定性使得现有的伪装检测算法很难正确判断用户身份的真实性,从而限制了现有算法的实际应用推广.本文合理地选择用户的行为特征,并建立相应的用户可信度计算方法,采用区间值模糊集对多个特征进行可信度综合计算得到用户的最终可信度,将该值与设定的阈值比较从而判断用户是否属于伪装.理论分析及实验结果显示,与普通模糊计算相比,区间值模糊计算能有效表示及处理伪装检测中的不确定性,因而能得到比较理想的检测效果.     

基于模糊相似关系的区间值系统的不确定性度量

针对区间值信息系统,对基于模糊相似关系的不确定性度量问题进行了研究.首先,构造了一种模糊粗糙集模型,其中包括基于一种模糊相似度定义模糊关系矩阵以及模糊相似类,并通过实例说明;接着在此基础上,引入两种指定的逻辑算子推广模糊上下近似的定义;最后,扩展精度、粗糙度、近似精度等定义来研究区间值信息系统的不确定性度量问题.同时,...     

基于区间值模糊逻辑神经元的区间值模糊C-均值聚类神经网络

本文提出了一种基于区间值模糊逻辑神经元的三层前馈自组织学网络模型，用来实现区间值模糊Ｃ－均值聚类分析，网络第一，二层神经元的输入，输出和权连续取值属于区间值模糊集Ｉ（０，１）第一层神经元为区间值线性神经元；第二层为区间值模糊相等神经元，其功能是实现输入样本与各类的匹配运算，本文采用区间值模糊相等关系作为匹配的指标，为了定义区间值模糊相等神经元，本文在点值模糊相等关系的基础上推导了区间值模糊相等关系     

基于模糊粗糙依赖度的区间值系统特征选择

针对区间值决策系统,提出一种基于模糊粗糙依赖度的特征选择方法,其中使用了一种综合考虑相关度和冗余度的特征选择标准来评价特征的重要性.相关度和冗余度使用模糊粗糙依赖度分别度量条件特征与决策特征之间的依赖和条件特征与条件特征之间的依赖.实验数据显示,对于扩展的分类算法,大多数据集在使用该特征方法得到的特征选择子集表征数据时...     

基于区间值相似度的模糊推理算法

模糊推理最基本的模型是模糊假言推理和模糊反驳推理.本文是在区间值模糊集层面解决区间值模糊假言推理和区间值模糊反驳推理问题,给出基于区间值相似度的模糊推理算法.首先,基于区间值t-可表示三角范数诱导的区间值剩余蕴涵,给出一种区间值相似度;其次,研究基于区间值相似度的模糊推理算法,给出算法解的表示形式;证明基于区间值相似度的模糊推理算法具有还原性;最后,研究基于区间值相似度的广义模糊推理算法.本文提出的基于区间值相似度的模糊推理算法可应用于模式识别与多属性决策等领域.     

基于区间值犹豫模糊形式背景的信息提取方法研究

目前,网络上的图书信息数据往往具有容量大、不完备、不精确、不一致等特点,如何从这些图书数据中获取人们所需要的图书信息知识,已成为信息研究的一热点.文章主要研究基于区间值犹豫模糊形式背景的网络图书信息提取方法.具体来说,首先定义区间值犹豫模糊形式背景;其次提出基于区间值犹豫模糊形式背景的概念格信息提取方法;最后将这方法应...     

一种不确定区域的扩展蛋黄模型

空间区域的拓扑关系建模是空间推理、地理信息系统(GIS)和计算机视觉等领域一个重要的研究内容,近年来不确定区域间的拓扑关系建模受到相关领域研究者的极大关注.基于三元组谓词给出了一种不确定区域的扩展蛋黄模型,该模型具有较高的认知合理性,将分明区域作为特例统一处理,分别基于RCC5和RCC8关系进行了扩展,能够实现多层次上的拓扑关系分析.     

J_(rv)粗糙Vague区域关系的10种蕴涵式的研究

Jrv类粗糙Vague区域关系的表示和推理技术是不确定区域关系研究领域的一个重要问题。为了提升空间数据库对不确定区域关系的推理能力,针对已有研究成果的不足,文中对Jrv类粗糙Vague区域关系的可能蕴涵式进行了进一步研究,给出了新的10种可能蕴涵式。理论研究和性能分析表明,进行粗糙Vague区域关系的推理时,利用给出的可能蕴涵式可较大程度地减少筛选判断的次数。     

基于区间值模糊集的学习空间描述及其模糊归纳学习算法研究

本文基于区间值模糊集理论，将归纳学习空间予以模糊化，使其更具有普遍性。为了度量概念的可学习性能，新定义了区分区间概念。运用对基本事件空间划分的加细操作，来改进要学习的概念之区分区间值，并进而改进其归纳学习效果。据此，本文提出了模糊归纳学习问题的模糊学习算法ＩＬＡ。算法ＩＬＡ能根据专家提供的有关概念实例集，学习出关于概念的模糊推理规则。文中最后还对ＩＬＡ的算法复杂度进行了分析。     

三个简单区域间的拓扑关系的推理及应用模型简

 本文通过将经典4-交集模型扩展得到8-交集体模型,对三个简单区域间的关系进行表示,并具体得到了三个简单区域间实际存在的109种拓扑关系图.通过对三个简单区域间的109种拓扑关系进行研究,建立了拓扑关系的推理系统,给出了拓扑关系复合表,进而给出了109种拓扑关系的概念邻域图.本文所建立的拓扑关系模型,可用于对机器人与两个指定障碍物间的拓扑关系进行定性模拟,对制定机器人的避障机制具有一定的指导意义.     

基于草图的空间数据检索研究

 空间数据库中蕴含了大量拓扑和方向关系语义,但传统的空间数据检索方法没有很好地利用这些高层语义,针对这一局限性,本文提出了一种基于草图的空间数据检索方法,将九交集拓扑模型和深度方向矩阵引入空间数据检索,给出了一种结合拓扑与方向关系并支持地理数据库中所有数据类型的草图检索方法,基于二元约束满足问题的求解给出了检索算法,并针对实际应用给出了该算法的优化算法.最后通过开发系统原型及实际应用对本文提出的方法进行了验证.     

A Model for Representing and Reasoning of Topological Relations of Multiple Simple Regions

There are representative models for spatial topological relations of Region connection calculus and intersections model.The purpose of this paper is to study the topological relations of multiple simple regions.In this paper,the 4-intersection matrix model is extended into a 2n-intersection representative function model to represent the spatial relations of multiple simple regions.The exclusiveness and the completeness of these topological relations are proved.Moreover,this paper also gives detailed discussion on the properties and applications of this model from a special and new perspective.And the topological relations among three simple regions in this paper are applied to forecast the impact of typhoon on the specified target areas.Compared with the extended 4-intersection model,8-intersection cube model is more elaborate in representing the topological relations among the three simple regions.     

基于区间二型T S模糊系统的压电迟滞特性建模

为了辨识压电驱动器中固有的迟滞特性,提出了一种基于区间二型Takagi Sugeno(T S)模糊系统的建模方案。首先,引用垂直距离公式替换传统的误差计算公式,使聚类算法与所辨识的超平面结果直接相关联,并提出了改进的区间二型模糊C回归模型(FCRM)聚类算法用于模糊空间的划分,提高了区间划分精度。其次,针对超球型高斯隶属度函数与超平面型聚类算法结构不匹配的问题,引入了与超平面相匹配的超平面隶属度函数完成模糊前件参数的辨识,并利用最小二乘法完成模糊后件参数的辨识。最后,利用上述方案完成了压电驱动器迟滞特性的建模。实验结果证明该方案是有效的。     

基于不完备信息系统的粗模糊属性值的知识获取

研究了一类基于粗集属性取模糊值的不完备信息系统的知识获取方法.给出粗模糊属性值信息系统的一种表示方法,采用模糊集思想,构造这类系统的模糊不可分辨关系,并研究这类信息系统的知识获取算法,并以一个实例,说明这种算法的有效性.     

基于粗糙模糊集理论的医学体数据场模糊增强算法

提出了一种基于粗糙模糊集理论的医学体数据场模糊增强算法.该算法首先应用粗糙集理论对医学体数据场进行分类,在分类的同时,去除了噪声.然后针对不同的子数据场采用不同的方法进行处理,其中对于体数据场的前景部分采用迭代的模糊集理论方法进行增强.实验结果表明此算法不仅能够有效提高体数据场中感兴趣物体的信息显示度,而且在去除体数场中噪声的同时,也避免了感兴趣物体在绘制显示时背景的"遮挡"现象.     

基于模糊集和指纹特征的辐射源识别

针对辐射源识别率较低的问题,提出一种基于模糊集和指纹特征的特定辐射源分布式传感器信息融合识别算法。利用特定辐射源脉冲上升沿和下降沿作为指纹特征,借助模糊集理论构造基本概率赋值函数,然后由分布式传感器进行时域、空域融合,最后基于基本概率赋值函数的决策规则和专家经验知识完成特定辐射源识别。实验结果表明,利用该算法搭建的识别系统实用有效。     

正则模糊神经网络对一类连续模糊值函数的普遍近似性

本文讨论了正则模糊神经网络于对定义于区间［０，Ｔ０］上连续可减模糊值函数的普遍近似性，在此基础上，证明了［０，Ｔ０］上取值为三角形模糊连续递增函数可用正则模糊神经网络逼近到任意精度。     

一种改进的模糊边缘检测快速算法

比较全面的分析了Pal.King模糊边缘检测算法的缺陷,提出了一种新的快速模糊边缘检测算法.该算法不仅克服了Pal.King模糊检测算法定义的不足,简化了复杂的变换和逆变换运算,而且针对Pal.King算法中对隶属度阈值设置为固定值的不足,提出了确定模糊增强变换中最佳隶属度阈值的自动算法;并在此基础上实现模糊增强函数中增强阈值的自动获取.仿真结果证明,该算法效率高、提取边缘精细、适用面广,是一种很有实用价值的图像处理算法.