基于加权综合的分类算法

给出一种新的属性依赖性度量,根据这种依赖性度量,给出属性重要性的定义,然后以这种属性重要性为权重,给出一种基于加权综合的样本分类算法。由于属性的重要性是由条件属性相对于决策属性的依赖性决定的,它的数值相对比较客观,这样解决了常用的定权方法的弱点,它们一般是凭经验或由专家给出,具有相当的主观性。     

半群中的粗糙模糊理想及粗糙模糊素理想

将粗糙集的理论方法用于模糊半群的研究。给出上(下)粗模糊子半群及上(下)粗模糊左(右)理想、粗糙模糊素理想等概念,研究它们的有关性质。证明上粗模糊子半群与上粗模糊理想是通常的模糊子半群与模糊理想概念的扩张。     

论域的模糊划分与仿真数据采集

给出一类MIMO模糊系统对紧集上连续函数的万能逼近定理的证明。在此证明基础上分析造成“规则灾难”的原因,提出基于覆盖重叠数的模糊划分方法和基于“线性”划分论域的方法,以及相应仿真数据的采集方法,对实际数据的处理提出不同的聚类处理方法。     

基于三Ι算法的模糊系统及其响应性能

给出了基于三Ⅰ算法和α-三Ⅰ算法的几种典型模糊系统的插值表达式．指出,基于三Ⅰ算法和α-三Ⅰ算法的模糊系统对于某些蕴涵算子具有函数逼近的泛性,而对于不少蕴涵算子只具有阶跃输出能力,而不具有函数逼近的泛性．此外,证明了基于三Ⅰ算法的模糊系统在一定条件下对于模糊逻辑系统中推理与聚合的次序交换无关．     

Fuzzy关系方程保守路径的直接算法

文［１］基于布尔矩阵的保守路径给出Ｆｕｚｚｙ关系方程极小解的准确解法，但该文关于特征矩阵的定义不确切，这导致有例外的例子出现。本文给出了特征矩阵的正确定义，并设计了计算布尔矩阵保守路径个数的直接解法，使得文［１］中的方法完善化。     

干部质量评价的数学模型

如何定量地评价干部质量的优劣,这是干部管理工作的一个十分重要的问题.本文基于“程度分析”与“集值统计”的方法给出干部质量评价的一个数学模型.     

基于摄动的Fuzzy聚类方法

§1 引言目前常用的Fuzzy聚类方法是通过标定得到Fuzzy相似矩阵R,而后求R的传递闭包,从而将R改造成一个Fuzzy等价矩阵R~*=t(R)。最终的聚类是根据R~*而获得的。然而,求传递闭包的过程是经过了一系列的非恒等变换,因此按R~*得到的聚类是否真实地反映了原始问题的聚类,这在理论上还没有得到严格的保证。换言之,这种方法的“失真”问题理论上没有得到解决。“失真”问题引起了有关学者的关注(例如,朱剑英教授,Ruspini,E.,等等),他们先后提出这样一种思想:试图寻找一个与R按某种“距离”最小的Fuzzy等价矩阵R·。     

自治Lienard系统的简化HX方法

应用HX方程逼近方法,具体讨论自治Lienard系统的求解,提出这类系统的简化HX方法.使用此方法求解自治Lienard系统时,逐片HX方程的系数表达式得到简化,能够减少其计算步骤,降低其运算的时间和空间复杂度.最后通过一个仿真实验验证了简化HX解法在求解Lienard系统时,具有较高的逼近精度,同时节约了计算时间.