模糊综合评判中非线性隶属函数的确定

分析了目前隶属函数确定方法中的缺陷,构造了具有非线性性质的隶属函数,将其划分为成本型、效益型和适中型指标.最后,应用于五所高校实验室评估,验证了隶属函数构造的科学性和有效性.     

带模糊参数的系统模糊可靠度分析

含模糊参数系统的可靠性理论研究具有广泛的实际应用背景,但由于模糊数运算的隶属函数表达困难,影响和制约着模糊参数系统的模糊可靠性理论与应用的研究。本文利用模糊数的结构元表示,给出了模糊表达式隶属函数确定的两种方法,进而得到了具有模糊参数的不可修复串联和并联系统模糊可靠度的隶属函数表达式。     

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.     

基于模糊隶属函数无损可见数字水印

设计了一种基于模糊隶属函数的可见水印算法.该方法通过定义隶属度函数建立起和遮蔽图像相关的融合系数,每种像素的融合系数不相同,克服了单一融合系数易非法消除的问题.该方法可以无损恢复载体图像.其具有自恢复性,可以在限制非法用户使用图像的同时,为合法用户提供和原始图像完全一致的信息.通过对遮蔽子图像RH加密运用,将一位错扩散到整个图像中.非法用户在没有密钥的情况下,无法恢复出载体图像,安全性高,具有广阔的应用前景.     

单调关联系统模糊可靠度函数的性质

应用可靠性和模糊数的基本理论,给出了单调关联系统的模糊可靠度的定义,并讨论了单调关联系统的模糊可靠度函数的性质。     

模糊保并、保交映射的隶属函数

模糊关系与算子合成构成了模糊映射，即将模糊集映射为模糊集。本文证明了模糊保并、保交映射的隶属函数可以表示为模糊关系与算子的合成。     

典型模糊控制器的隶属函数设计及分析

基于一类sum-product模糊推理算子、重心解模糊化法和单点输出的典型模糊控制器的解析结构推导,深入分析了输入隶属函数对模糊控制系统性能的影响,提出了隶属函数的系统化设计方法.并在此基础上,设计了一种具有等差间距因子的三角形隶属函数并推导了其模糊控制器的解析结构,仿真结果证明了该设计的有效性.     

基于概率统计的模糊隶属函数计算研究

应用模糊数学方法解决实际问题的关键在于建立符合实际情况的隶属函数.常用计算模糊隶属函数的模糊统计法建立在大量调查数据和函数图形分析法的基础上,巨大的运算量和复杂的过程限制了模糊技术的实际应用.本文从统计学的角度提出了一种基于概率统计的模糊隶属函数计算方法,该方法相对简单并且能适应多种情况的隶属函数计算.最后通过实际算例对两种算法得到的隶属函数曲线进行了比对,验证了本文的方法具有较好的精度.     

基于率模可靠性的客观确定非对称概型功能函数隶属函数的方法

摒弃目前以主观方法给出功能函数对结构安全模糊集隶属函数的做法,提出并从理论上证明了：当功能函数具有非对称概型时,将功能函数的线性函数假想为集值统计的随机集边界点,通过定积分运算获得隶属函数的方法。算例充分说明文中方法的科学性和客观性。     

运用隶属函数对毕业生水平的模糊综合评价

本文提出了运用隶属函数对毕业生水平进行计算机模糊综合评判的一种方法。计算结果表明，这种方法更能客观地反映学生的实际水平与能力     

基于粗糙隶属函数的强粗糙模糊近似算子

在Pawlak近似空间中,针对模糊目标概念,假设在信息粒度不变的情况下,试图寻求模糊目标集合更好的近似集.为此将粗糙隶属函数看成一个模糊集,利用其介于普通粗糙模糊下近似与上近似之间的特点,对现有的粗糙模糊集模型进行改进.建立模糊目标概念新的下近似集与上近似集,使其与已有的粗糙模糊集模型相比,对近似空间有更高的精度,对目标集合有更好的贴近度.并讨论新的近似集的一些基本性质,最后通过数值算例进一步说明新提出的下近似与上近似算子的优越性.即可以从已知的数据集中获得更准确的知识,因此这是一种更精确的知识发现方法.     

基于三角隶属函数和模糊熵的图像增强方法及其相关应用研究

鉴于图像增强技术在生活应用中的重要性,模糊技术在图像应用中的实用性和广泛性,提出了一种基于三角隶属函数和模糊熵的新的图像增强算法(T-FE增强算法),使用三角函数作为隶属函数,重构参数型对比增强算子,运用模糊熵最大原则选取阈值,计算快速,简单.并且将T-FE算法运用于图像分割,边缘检测.通过实验仿真表明,T-FE算法在进行图像处理时有较好效果.     

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.     

通用系统模糊可靠度计算模型

对系统组成单元的含义作了新的定义,建立了单元模糊可靠度及其置信区间的估计模型;建立了常见通用系统的模糊可靠度估计模型;通过对单元模糊可靠度的直接估计,利用所建立的估计模型可以快速方便地预测出系统的模糊可靠度.实例分析给出了估计模型的使用方法,并显示了模型的有效性.     

基于可靠度确定属性权重的三角模糊数多属性决策方法

针对三角模糊数多属性决策中的属性权重确定问题,从属性维度和方案维度分别考量决策信息的相似度差异指标和不确定性指标,提出了一种基于可靠度确定属性权重的方法。并结合三角模糊数可能度比较关系理论给出了完整的决策步骤,最后通过实例应用和对比分析,验证了所提方法的有效性和可行性,为此类问题的科学决策拓展了思路。     

带积分环节的隶属度函数中心自适应模糊控制器设计

自适应变论域模糊控制是改变模糊控制性能的主要方法之一,针对自适应变论域模糊控制器的稳定性设计这一难题,将输入和输出的隶属度函数分别用论域值表示成解析形式;针对典型模糊控制系统没有考虑积分环节带来的稳态误差问题,设计一种积分器,并从减小控制规则数目的角度出发设计了针对积分环节的控制规则库;引进Lyapunov函数,设计了输入隶属度函数论域值的自适应律和输出隶属度函数中心取值的自适应律,最后针对Duffing非线性系统仿真,结果表明设计的变论域模糊控制器是可行的。     

基于隶属模糊二元语义的群决策方法

提出(隶属)模糊二元语义的描述方法,并建立其与区间模糊数之间的联系,从而构造区间偏好关系矩阵用于解决群决策问题.这种方法结合了模糊二元语义描述和区间计算的优点.最后给出具体实例予以说明.     

基于贝塞尔曲线理论的备件需求模糊隶属度函数构建模型

用模糊理论描述备件需求是一种科学适用的方法,针对现有模糊变量隶属度函数构建方法的不足, 设计了基于贝塞尔曲线理论的备件需求模糊隶属度函数构建方法,给出了隶属度求解算法,分析了使拟合误差最小的控制点选择方法.同时通过实例验证以及与最小二乘法的对比分析,验证了贝塞尔曲线方法在构建备件需求模糊隶属度函数方面的有效性.此方法无需事先假设隶属度函数的形态,简单易用、使用灵活并且精度较高.     

输入采用广义梯形隶属函数的最简模糊控制器结构分析

总结了应用最为广泛的三角形和梯形隶属函数的共同特点,明确定义了一种将以上两种隶属函数作为特例的广义梯形（GTS）隶属函数,推导了输入空间采用一致GTS（CGTS）模糊分划的两维最简模糊控制器的解析表达式。在此基础上,深入研究了CGTS模糊控制器的解析结构,证明了该模糊控制器等价于一种变结构的线性PI控制器与相应的定常控制偏置之和,并且在其输入论域上是单调递增、连续且有界的,同时揭示了此类控制器是一种更一般化的模糊控制器。     

基于S型隶属度函数的模糊网络计划关键线路分析

在众多研究三角或梯形模糊网络计划的基础上,分析了S型隶属函数下模糊网络计划的可行性.针对在模糊网络计划中以总时差为零来判断关键线路可能遇到的问题,引出相关面积的概念,以最接近总工期的线路对工程工期影响最大的原则,得出关键线路的求法.