基础J^＊系统的一种扩张—Lukasiewicz系统

研究模糊命题演算的形式演绎系统J^*和Lukasiewicz命题演算系统Lu,提出基础系统J^*-BJ^*系统，证明BJ^*系统的一种扩张与Lukasiewicz系统之间的等价性，从而为J^*系统和BJ^*系统提供了一个应用实例。     

有关Fuzzy命题否定的数学表示

本文在[1]的基础上,对Fuzzy命题的否定形式的数学表示做了更进一步的研究,使其更符合自然语言(汉语)的规律。     

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。     

模糊神经网络在复合地基沉降量预测中的应用

复合地基后期沉降变形对于建筑物设计及安全具有重要意义,针对通过长期沉降观测以得到复合地基的最终沉降需要耗费较多资源的问题,提出了一种基于模糊神经网络的预测方法.该方法考虑沉降变化过程有较大的随机性和模糊性,直接将样本数据进行模糊化,所得的模糊数代表了样本点集与控制点集中各分量之间的相关度,并依此建立模糊BP神经网络进行学习和估算.实验结果表明了该方法对沉降进行预测是可行与有效的,且在相对误差的有效控制方面优于BP网络方法与灰色方法.     

用模糊综合评价值作为单纯形优化指标

本文介绍了一个模糊综合评价方法,讨论了模糊运算方法对运算结果即综合评价值的影响,并将模糊综合评价值用作单纯形优化指标。     

模糊正交法用于石墨炉探针原子化测定铋条件的研究

模糊正交法是通过把正交试验结果模糊化,然后用模糊数学的理论和方法来处理实验数据。与常规正交设计相比,能在同样实验工作量的情况下获得更多的信息。本文采用模糊正交法对元素Bi的测定条件进行优化,并将其同常规正交设计方差分析的结果进行了比较,并提出一个综合评价参数,对建立的分析方法进行了综合评价。     

色谱技术在中药指纹图谱研究中的应用

 介绍了气相色谱、高效液相色谱、超临界流体色谱和高速逆流色谱等几种色谱技术在中药指纹图谱研究中的应用现状,以及使用模糊聚类分析和人工神经网络分析指纹图谱对中药进行模式识别和质量鉴定的方法。     

基于H_(∞)优化控制的多机电力系统稳定性研究北大核心

针对提高电力系统静态稳定性从而解决分布式电网并网后产生具有不确定性和偶然性的小干扰问题,本文采用多机电力系统模型的稳定性判据和H_(∞)优化控制问题进行研究,利用T-S模糊模型对多机电力系统模型进行建模,根据李雅普诺夫稳定性理论及H_(∞)优化控制理论,基于线性矩阵不等式(LMI),利用并行分布补偿(PDC)控制器的设计方法,证明了保证多机电力系统稳定的充分条件并实现电力系统的H_(∞)优化控制,给出这类非线性电力系统控制器的设计方法。最后采用MATLAB仿真软件对所求得稳定性判据进行验证,证实该结论的有效性。     

基于模糊神经网络的动车组转向架健康评估

动车组转向架的健康状态直接关系到到动车组的行车安全,基于健康评估方法获取其健康状态及时制定维护计划可以有效降低其维护费用.动车组转向架健康状态评估时应用了模糊层次分析法以及BP神经网络,其模糊矩阵的特征向量用遗传算法进行求解,获取动车组转向架系统关键部件健康状态的权重,以及基于转向架系统评价指标的健康状态样本数据.构建BP神经网络,用转向架健康状态样本数据作为神经网络训练集,优化神经网络结构参数.通过实际测试数据对神经网络评估效果进行检验,完成了动车组转向架健康评估方法的智能化,支持了动车组转向架的维护决策.     

分子的模糊对称性

将模糊数学方法引入对分子对称点群的研究,建立描述具有不完整分子对称性的模糊点对称群(集合).建立具有模糊对称性分子轨道的模糊表示及其模糊特征标(模糊广义宇称).通过对典型的线状分子、平面分子以及非平面的立体分子等进行分析,展示了一个新的理论化学园地.初步探讨了具有模糊对称性的动态反应体系.从模糊对称性出发,探讨了分子轨道对称守恒原理的半定量特征.