基于三角形模糊数的非线性T-S模糊系统的峰值点和分量半径优化

单值模糊器是将高维空间中一个实值点映射成该空间上的一个单值模糊集,在构造非线性T-S模糊系统时不仅可克服输入变量的噪声问题,而且能减少模糊推理机设计中的计算量.首先,基于分片线性函数和单值模糊器给出了非线性T-S模糊系统模型;并依据广义三角形的重心坐标公式,对等距剖分论域中的峰值点和分量半径等参数进行了优化;最后,通过模拟实例对系统进行了验证,得到优化后的非线性T-S模糊系统确实有更好的逼近效果.     

二层决策问题的灵敏度分析(2)

二层决策系统包含着两个最优化决策问题,其中上层决策问题的目标值是由下层决策的解所隐含地确定的.本文研究了二层决策问题的另一方面的灵敏度分析问题,讨论了上层决策者的价值系数发生变化而二层决策问题的最优解不变所产生的灵敏度分析问题.为了确定二层决策问题价值系数发生变化的范围,首先我们给出了灵敏度分析的基本方法,结合“k th-best”算法我们又给出了灵敏度分析的操作步骤.在所确定的变化范围内,价值系数的变化,不会引起二层决策问题的全局最优解的变化,从而为决策者提供了相对稳定的决策方案.最后我们给出了数值实例,它表明本文所给出的灵敏度分析的方法是正确的.     

基于曲边梯形面积刻画毕达哥拉斯模糊数的排序方法

毕达哥拉斯模糊集（Pythagorean fuzzy set,PFS）是传统直觉模糊集（intuitionistic fuzzy set,IFS）的扩展,能在更广泛区域处理多属性信息决策问题。首先,针对某文献毕达哥拉斯模糊数（Pythagorean fuzzy number,PFN）排序方法存在的错误,分析了其产生原因。其次,在毕达哥拉斯模糊环境下,基于可靠信息量所对应的曲边梯形面积（curved trapezoidal area,CTA）提出了新的得分函数公式,进而给出了PFN的排序准则,并讨论了该得分函数的基本性质。最后, 用实例说明给出的排序方法克服了其他方法的某些缺陷,具有一定优势。