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。     

一种模糊模式识别新方法及其在脑电图信号识别中的应用

本文给出一种确定模糊子集隶属函数的新方法——STF 隶属函数确定法.该法将随机性与模糊性联系起来,使得对相当广泛的一类问题,可借助数理统计方法确定模糊概念的隶属函数.本文还给出一种从一个模糊概念的不同方面综合考察该模糊概念的方法.提出了隶属优势的概念,在此基础上给出了一种模糊模式识别的新方法——最大隶属优势准则模式识别法.应用这种方法对137例脑电图进行了计算机识别,得到了较好的效果.     

D.C.隶属函数模糊集及其应用(II)——D.C.隶属函数模糊集的万能逼近性

本文是D.C.隶属函数模糊集及其应用系列研究的第二部分。指出在实际问题中普遍选用的三角形、半三角形、梯形、半梯形、高斯型、柯西型、S形、Z形、π形隶属函数模糊集等均为D.C.隶属函数模糊集,建立了D.C.隶属函数模糊集对模糊集的万有逼近性。探讨了D.C.隶属函数模糊集与模糊数之间的关系,给出了用D.C.隶属函数模糊集逼近模糊数的-εC e llina逼近形式,得到模糊数与D.C.函数之间的一个对应算子,指出了用模糊数表示D.C.函数的问题。     

模糊合作博弈Shapley值的模糊结构元表示

将模糊数学理论应用到合作博弈中,用精确的数学表达式来表示实际生活中的模糊事件,又将模糊结构元理论应用到模糊合作博弈中,将模型中的模糊数用模糊结构元表示,以往基于扩张原理的模糊Shapley值的隶属函数非常复杂,本文给出其求解方法,使其得到解析表达.通过一个算例,来说明该模型的具体应用,与支付函数用区间数表示等研究方法相比较,该模型不仅保证了隶属函数的连续性,还给出区间上每个取值的隶属度,可以为管理者提供更精确的信息.     

模糊参数系统可靠度隶属函数的确定方法

利用模糊数与模糊值函数的结构元计算方法研究一类具有单元模糊失效率的系统,分析和讨论模糊参数系统的可靠性计算。本文提出求解系统模糊可靠度及其隶属函数表达形式的三种方法,并给出并联系统、串联系统、串-并联系统、并-串联系统的模糊可靠度及其隶属函数,利用这些方法也可以类似地解决其他具有模糊失效率的较复杂的系统可靠度计算问题。     

D.C.隶属函数模糊集及其应用(Ⅱ)--D.C.隶属函数模糊集的万能逼近性

本文是D．C．隶属函数模糊集及其应用系列研究的第二部分。指出在实际问题中普遍选用的三角形、半三角形、梯形、半梯形、高斯型、柯西型、S形、Z形、π形隶属函数模糊集等均为D．C．隶属函数模糊集，建立了D．C．隶属函数模糊集对模糊集的万有逼近性。探讨了D．C．隶属函数模糊集与模糊数之间的关系，给出了用D．C．隶属函数模糊集逼近模糊数的e-Cellina逼近形式，得到模糊数与D．C．函数之间的一个对应算子，指出了用模糊数表示D．C．函数的问题。     

基于可变模糊集理论的城市用地适用性评估

依据可变模糊集理论,构造了城市用地适用性评估的相对差异函数模型和相对隶属函数模型,建立了求解综合相对隶属度的可变模糊评估模型,并应用该模型对2组待开发利用用地适用性进行了评估.研究表明:可变模糊评估是依据对立相对隶属函数来描述模糊概念,通过参数的可变性,自我验证可变模糊评估方法的可靠性,并通过级别特征值表达了评估对象属于某级别的程度,使评估结果更为精细,从而为城市用地适用性评估提供了一种有效的新方法.     

基于灰色关联分析的模糊支持向量机中隶属度的确定

本文用灰色关联分析来替代模糊隶属度的求解,提出了一种新的有效地刻画样本不确定性的隶属度计算方法,理论上表明它是解决模糊支持向量机方法中一般使用特征空间中样本与类中心之间的距离关系构建隶属度函数的不足的方法之一,在一些特定条件下分类性能要强一些.     

模糊值函数分析学的结构元方法简介(Ⅰ)——结构元与模糊数运算

简述了模糊值函数分析学在具体工程实践应用中存在的困难和障碍,系统地介绍了模糊结构元方法在模糊值函数分析学中的应用,包括模糊结构元的概念、模糊数的模糊结构元表示形式、基于结构元表达形式的模糊数运算与隶属函数确定.模糊结构元方法将复杂的模糊数运算转化为一类单调有界函数的运算,不仅仅为模糊分析计算的简化提供了工具,同时也为模糊值函数分析学应用的研究开创了一条新的途径.     

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.     

模糊优选模型及其应用

模糊综合评判在经济中应用十分广泛,然而由于传统的模糊综合评判模型依赖于隶属函数的确定,并往往带有较强的“主观任意性”,且不同的函数组合对评判结果的影响较大,故评判结果有时难以令人信服.本文对适度型指标的相对隶属函数———优属度的计算提出了具体方法,使模糊优选模型更具有实用性.这一新的模糊优选途径,具有理论严谨,概念明确,计算简便实用的特点,是解决大系统模糊优选问题的有效方法.文中还结合港口类上市公司绩效的综合评价进行了实证分析,获得了理想的效果.     

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.     

基于Vague集的模糊多目标决策方法及应用

针对目前基于Vague集多目标决策中Vague值计算困难以及确定目标满意度的下界和不满意度的上界存在主观随意性问题.提出了一种基于Vague集的模糊多目标决策方法.利用属性数学中的属性集和属性测度理论构造目标的真隶属度函数、假隶属度函数和犹豫度函数,从而可计算出目标的Vague值;采用记分函数计算方案的多目标评分值,从而可以对方案进行排序并选择出最优方案.应用实例验证了该方法的有效性和实用性.     

基于偏好关系的制造工艺资源评价与选择的模糊决策方法

制造工艺资源的评价和选择是实现资源优化配置的关键技术.本文分析了协同工艺设计中制造工艺资源选择决策研究状况,应用模糊数和模糊决策理论,建立基于偏好关系的制造工艺资源模糊评价模型,研究一种基于偏好关系的隶属度函数求解算法和基于偏序关系的多方案制造工艺资源排序决策方法,最后给出一个算例验证本文提出的资源评价方法的合理性和有效性.     

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.     

应用模糊支持向量机进行英文情感分类

针对英文情感分类问题,对不同样本采用不同权重,通过引入模糊隶属度函数,通过计算样本模糊隶属度确定样本隶属某一类程度的模糊支持向量机分类算法,通过对比选取不同核函数和不同惩罚系数的结果.仿真实验结果表明应用模糊支持向量机进行英文情感分类具有较好的分类能力和较高的识别能力.     

毕达哥拉斯模糊软集的相似性测度及其应用

直觉模糊软集不能处理隶属度与非隶属度之和大于1的情况,且现有的直觉模糊软集的相似性测度只考虑了隶属度与非隶属度,忽视了犹豫度。针对以上问题,本文提出了一种基于隶属度、非隶属度以及犹豫度三个参数的毕达哥拉斯模糊软集的相似性测度和加权相似性测度。在为加权相似性测度的权重取值时,本文基于现有文献中直觉模糊熵存在的缺陷建立一种改进的直觉模糊熵,利用熵权法计算权重。分别讨论两相似性测度公式的性质,最后将两相似性侧度公式应用在建筑材料的模式识别问题中。     

基于结构元理论的模糊数的贴近度

现有的计算贴近度的方法,都是建立在模糊集合的隶属函数基础之上的.在很多情况下,当隶属函数很难解析表达时,这时就很难用这些方法计算贴近度.为此,在结构元理论的基础上,提出并构造了模糊数的贴近度(称之为元贴近度).当隶属函数很难解析表达时,用其他方法无法得到的贴近度,此时,用元贴近度的方法往往可以得到,并且计算非常简捷.最后,通过一个模式识别例子,表明该方法的有效性.     

卫生系统的评价模型

构造了一个模糊数学模型和一个灰色系统预测模型来评估卫生系统的好坏并预测其发展趋势.在第一个模型中,我们通过作用于隶属向量上的灵敏度创造出一种计算权重的特殊方法.从本质上讲,作用于隶属向量上的灵敏可以通过作用于隶属函数上的灵敏度求得.基于上述基本思想,我们创造出两种计算作用于隶属向量上的灵敏度的方法.     

典型非线性模型的模糊辨识逼近精度分析

人们根据非线性系统的复杂特性归结了几种具有代表性的非线性模型.而模糊辨识方法是辨识非线性系统的有力工具,本文采用T-S模糊模型对三种常见的非线性模型:Hammerstein模型,Wiener模型和双线性模型进行逼近,并根据仿真数据研究不同的非线性结构对模糊模型逼近精度的影响.仿真实例是在训练和检验数据组数、模型阶数相同的情况下,采用三角形隶属函数,聚类型隶属函数和高斯型隶属函数分别对这三种非线性模型进行逼近能力的研究.