模糊聚类支持向量机的区域空气PM_(2.5)浓度预报

在分析模糊C均值聚类算法与支持向量机回归的特点后,将二者结合,提出了模糊聚类支持向量机回归(FCM-SVR)算法,对空气中颗粒物浓度PM2.5进行预测.该方法首先利用模糊C均值聚类算法把一个复杂的数据集分成多个群体,再在每个群体上建立支持向量机回归(SVR)模型,然后进行集成,对区域空气的PM2.5浓度进行预测.预测结果分别与自组织竞争神经网络支持向量机回归(SOM-SVR)模型和单一的支持向量机回归(SVR)的结果进行比较.结果表明,FCM-SVR模型的预报准确率高于SOM-SVR模型和SVR模型.     

直觉折线模糊数空间的完备可分性和逼近性

折线模糊数可借助一组实数的有序表示确定模糊信息,不仅可以实现一般模糊数之间的近似线性运算,而且克服了基于Zadeh扩展原理的模糊数四则运算复杂问题。基于直觉模糊数和折线模糊数,提出了直觉折线模糊数的概念。通过引入距离公式,证明了直觉折线模糊数可构建完备可分的度量空间,给出了直觉折线模糊数的逼近定理。进一步用实例验证了直觉折线模糊数对直觉模糊数具有逼近性。     

L-模糊度量空间中序列映射的公共不动点定理

最近,Saadati等人提出了L-模糊度量空间的概念,它推广了模糊度量空间和直觉模糊度量空间的概念。本文在L-模糊度量空间上提出相互压缩的概念,并得到模L-糊度量空间上相互压缩且交换的自映射序列的公共不动点定理。这些结论推广了相关文献中的主要定理。     

基于直觉梯形模糊数多因子群决策方法的110 kV智能变电站装配式建筑造价评价简

将直觉梯形模糊数引入110kV智能变电站装配式建筑造价评价中,在识别出智能变电站装配式建筑造价影响因子的基础上利用ITFN对造价影响因子进行了定义和描述,并基于国网智能变电站装配式建筑典型设计方案构造了造价影响因子理想直觉梯形模糊向量,运用Hamming距离测度提出了多因子群决策模式下的专家权重决策向量的求解方法,引入得分函数和精确度函数建立了智能变电站装配式建筑造价评价模型,为科学合理的开展装配式建筑造价评价提供了一条有效途径。最后应用实例分析验证了模型的有效性和可行性。     

K-拟可加模糊测度空间上的广义Sugeno模糊积分

在K-拟可加模糊测度空间上应用已建立的广义Sugeno模糊积分模型,针对一类非负可积函数讨论了这种模糊积分的确界表示形式,进而给出描述拟加法运算与拟乘法运算关系的重要积分不等式及其特性,为进一步研究其收敛定理奠定了基础.     

个人消费贷款信用等级评定的模糊间接识别方法

首先给出了个人消费贷款信用等级中５个相对应的标准模糊状态向量Ａ１，Ａ２，Ａ３，Ａ４，Ａ５然后利用模糊集中格贴近度概念和择近原则，获得了待评个人消费贷款信用等级评定数学模型：从面为个人消费贷款信用等级评定提供了一种新的可行工具。     

基于三角形模糊数的非线性T-S模糊系统的峰值点和分量半径优化

单值模糊器是将高维空间中一个实值点映射成该空间上的一个单值模糊集,在构造非线性T-S模糊系统时不仅可克服输入变量的噪声问题,而且能减少模糊推理机设计中的计算量.首先,基于分片线性函数和单值模糊器给出了非线性T-S模糊系统模型;并依据广义三角形的重心坐标公式,对等距剖分论域中的峰值点和分量半径等参数进行了优化;最后,通过模拟实例对系统进行了验证,得到优化后的非线性T-S模糊系统确实有更好的逼近效果.     

模糊Cut集

基于完备剩余格,本文在模糊完备格中,引入模糊Cut集概念。证明了所有的模糊Cut集构成的模糊集不仅是模糊完备格,而且还是模糊完全分配格。     

基于模糊λ-映射的群的模糊同态

利用新定义的模糊λ—映射对群的模糊同态进行了研究，建立在模糊λ—映射基础上的群的模糊—λ同态，较好地推广了经典群的同态理论，并得到群的模糊—λ同态基本定理。     

利用插入性质刻画模糊domain

基于插入性质,结合某些特定的条件,给出了模糊domain的等价刻画。首先,在模糊dcpo中,定义了模糊定向逼近元,结合插入性质给出模糊domain的等价刻画;然后,利用模糊Scott拓扑,定义了它的模糊基,同样基于插入性质得到模糊domain的另外一个等价刻画。     

基于FOA-FSVM的RF模式台风期阵风精细化预报

For the sake of improving the accuracy of forecasting wind speed during typhoon strike in WRF model forecast, a new method for precision forecasting of typhoon wind speed is proposed by combining the data collected from the WRF model forecast and an automatic observation station. The method incorporates many factors influencing the typhoon wind speed. The wind speed which is obtained using the traditional human prediction produces large error when compared with actual wind speed. To address this issue, a fuzzy support vector regression model for wind forecasting is built. Considering the fact that the fuzzy support vector regression model is not adequately efficient in determining the punishment factor and kernel parameter, the fly optimization algorithm is introduced into optimizing the parameters of the fuzzy support vector machine. According to the characteristics of the wind speed regression, the fruit fly optimization algorithm is developed in three dimensional space, combining with the enhancement factor γ for improving the global optimization ability of traditional fruit fly optimization algorithm. The results show that the forecasting wind speed and the actual one is in good agreement with each other, and the correlation is as high as 99％. The presented method of wind speed prediction provides higher accuracy than that of traditional FOA-FSVM model and FOA-SVM model.     

LF闭包空间的可数紧性

从层次结构人手引入LF闭包空间的可数紧集和可数紧空间的概念，给出了可数紧的等价刻画与可数紧的一些性质，特别是定义了分明闭包空间的可数紧性，并证明了这样定义的可数紧性使得LF闭包空间的可数紧性是一个好的推广。     

FI代数上基于模糊滤子的一致拓扑空间

拓扑结构是逻辑代数领域的重要研究内容之一,为了揭示FI代数上的拓扑结构,基于模糊滤子诱导的同余关系在FI代数上构造一致拓扑空间并讨论其拓扑性质,证明了：（i）一致拓扑空间是非连通、局部紧的完全正则空间;（ii）一致拓扑空间是T₀空间当且仅当是T₁当且仅当是T₂空间;（iii）FI代数中蕴涵算子关于一致拓扑是连续的,从而构成拓扑FI代数.同时,获得了一致拓扑空间是紧空间的充分必要条件.最后,讨论了商空间的性质.该研究对从拓扑层面进一步揭示FI代数内部特征具有一定的促进作用.     

基于模糊集值模糊集的近似推理

通过在单输入单输出（SISO）的近似推理方案（ARS）中，用模糊产生式规则表示知识，以模糊集值模糊集刻划模糊产生式规则中出现的模糊状态，提出了一个基于模糊集值模糊集的近似推理框架，从而使单输入单输出的近似推理方案（ARSFSISO）的推理能力得以增强。     

Fuzzy多胞形及其表示定理

本文首先引进Fuzzy多胞形的概念,建立了Fuzzy多胞形的表示定理,特别地,得到Fuzzy单纯形的表示定理([4]),对于Fuzzy集,引遍了Fuzzy极点的概念,并证明了Fuzzy多胞形是其Fuzzy极点的Fuzzy凸胞。这些定义和结论是普通凸集理论中相应定义和结论的推广。     

以Bernstein多项式为规则后件的模糊系统构造及算法

以多元多项式为规则后件的模糊系统是区别于Mamdani型和T-S型的一类模糊系统,在模糊控制器及其应用中具有重要的理论价值.首先,以Bernstein多项式为规则后件建立了一类新的多输入单输出模糊系统,进而证明了该模糊系统对n维单位正方体上的连续函数具有逼近性.其次,利用随机剖分数所确定的Bernstein多项式给出了这类模糊系统的输出算法,并通过实例说明该算法是有效的.     

模糊神经网络的一种快速学习算法

本文对文献[1]《一种改进的模糊参数神经网络学习算法》中提出的F-BP算法进行分析研究，提出了一种效率更好的快速F—BP学习算法．在此算法中对模糊数的计算方法进行改进，减少了模糊神经网络训练及推理中的运算量，从而提高学习效率．