加权抽取模糊算法及其应用

本文提出了一种新型的加权抽取模糊逻辑推理模型;旨在既克服运用“ｍａｘ－ｍｉｎ”算子带来的信息丢失、封闭性、二义失效和全同失效而难于获得合理的结果的缺陷,又克服了传统加权模糊逻辑扬弃子结论之间逻辑关系的缺陷;达到了既考虑子结论的逻辑关系,又考虑了结论的相对重要程度且不丢失过多信息的目的。文中还给出了较详细的实验结果。     

模糊群的模糊同态

引进模糊群的模糊同态概念，给出模糊同态下子模糊群(正规子模糊群)间的对应关系’建立模糊群的模糊同态基本定理，同时讨论模糊群的若干性质，得到一系列等价条件。     

混沌时间序列的模糊神经网络预测

设计一种新型混合模糊神经推理系统，该系统仅从期望输入输出数据集即可达到获取知识、确定模糊初始规则基的目的.再利用神经网络学习能力便不难修改规则库中的模糊规则以及隶属函数和网络权值等参数，这样大大减少了规则匹配过程，加快了推理速度，从而极大程度地提高了系统的自适应能力.用它对Mackey-Glass混沌时间序列进行预测试验,结果表明利用该网络模型无论离线还是在线学习均能对Mackey-Glass混沌时间序列进行准确的预测，证明了该系统的有效性. 关键词： 神经网络模型 模糊逻辑 混合推理系统 混沌时间序列     

多重水印技术的模糊关系与应用

应用带参数整数小波变换,提出了一种多重水印技术。在图像中同时嵌入半透明数字水印和脆弱水印来达到良好的保护效果。通过构造模糊关系矩阵,实现了半透明水印的安全嵌入。引入R ijndae l加密算法,构造出H ash函数,实现了一种具有高敏感性能的脆弱水印。该技术在图像保护领域有广阔的应用前景。     

再扩充模糊逻辑中逻辑程序的模型论语义和不动点语义研究

模糊逻辑及其扩充是处理不确定性与模糊性信息的重要数学工具,在近似推理、人工智能等领域有着广泛的应用。而逻辑程序也已经成为人工智能的研究热点之一。本文是在再扩充模糊逻辑中,对逻辑程序进行了语义的研究。给出了其语法和语义描述,并且将逻辑程序的许多主要结论推广到再扩充模糊逻辑中。首先,得到了关于模糊逻辑推论的充分必要条件以及模型交与强模型交性质。然后,通过引入一个H erbrand解释算子Pτ:LBp→LBp,给出了确定性程序P的H erbrand模型的充分条件和强H erbrand模型的充分必要条件。最后,建立了确定性程序的最小强H erbrand模型的不动点刻画定理。     

k-控制阵

给出k-控制阵的定义,讨论k-控制阵与k-圈控制阵的关系,指出k-控制阵的周期是k的一个因子,指数不大于(n-1)k m.     

模糊随机变量值凸函数的性质及判定

定义了模糊随机变量值凸函数概念,讨论了它的基本性质。此外,给出了判定模糊随机变量值函数凸性的充分必要条件。     

基于Choquet模糊积分的非线性组合预测及其应用

预测模型有多种,各种预测模型有其特点和优势,我们需要建立一种博采众长的组合预测模型。本文利用Choquet模糊积分作为组合算子,给出一种基于模糊积分的非线性组合预测模型,该模型既能反映各种预测模型的“重要性”,又能反映各个预测模型之间的交互作用,并用此模型给出中国卫生总费用的预测。     

一种遗传模糊神经网络数据挖掘算法

数据挖掘是近年来信息处理领域出现的新的研究方向。本文探讨了扩展型TS模糊神经网络和遗传算法在数据挖掘中的应用,并提出了一种把模糊神经网络与遗传算法相结合的数据挖掘方法。在该方法中由遗传算法自适应地构造和优化TS模型,TS模型完成预测,这种预测是建立在遗传算法的聚类结果之上的。二者的结合,提高数据挖掘的应用效果。文章最后给出该方法的应用实例。     

检测模糊控制器是否有隐匿缺陷的一种方法

目的:检测模糊控制系统中的模糊控制器是否有隐匿的缺陷。方法:通过分析Zadeh算子与Einstain算子及2种广义算子之间的内在联系,给出了Zadeh算子与Einstain算子及2种广义算子之间的隶属关系,分别用各类算子检测模糊控制系统中的模糊控制器。结果:在检测模糊控制系统中的模糊控制器是否有隐匿的缺陷时,广义算子(如Einstain算子)是一种非常有效的工具。结论:广义算子(如Einstain算子)能检测出模糊控制系统中的模糊控制器是否有隐匿缺陷。