深入研究模糊逻辑的必要性与紧迫性

因为"取大取小"不是数学计算,所以基于"取大取小"的模糊逻辑不能为数值转换提供算法支撑,使得模糊理论面临无合适模型可用的被动境地.指出,模糊逻辑是逻辑的一个新的近似推理研究方向,它的量化方法是数值计算;目的是支撑隶属度转换,使得由指标隶属度确定的目标隶属度是"真值"在当前条件下的最优近似.模糊逻辑是在隶属度转换条件下对人类近似推理本领规范的一种方法.而进行规范的依据是区分权滤波的冗余理论,实质性计算是由冗余理论导出的、实现隶属度转换的非线性去冗算法;相应的隶属度转换模型是非线性数学模型.     

防空通信系统效能评估的新方法

为了解决从指标隶属度到目标隶属度转换过程中存在的冗余数值问题,通过挖掘隐藏在指标隶属度中关于目标分类的知识信息与空间信息,定义指标区分权重,清除指标隶属度中对目标分类不起作用的冗余数值。建立基于"一滤、二比、三合成"的隶属度转换算法,并用于防空通信系统效能评估。研究结果表明:该算法是多属性、多层次综合评价的一种有效方法。     

基于非线性冗余算法的凝汽器状态评价

凝汽器状态评价指标是具有不同量纲的特征参数,为避免对具有不同量纲的特征空间实施无量纲化变换造成的信息失真,隶属度转换模式成为凝汽器状态评价的基本模式.由于特征参数状态渐变连续,所以表征参数状态的指标隶属度是模糊隶属度.模糊隶属度表征模糊状态,模糊隶属度转换实现模糊状态转换.用冗余理论界定模糊隶属度转换的非线性,用非线性去冗算法实现模糊隶属度转换并建立凝汽器状态评价的非线性评价模型.     

水质评价涉及的因子权重与定权方法

水质评价涉及属性权与熵权两种权重.熵权表征因子的分类能力,由因子的隶属度向量通过计算信息熵确定.属性权表征因子重要性程度的差异,用途是使不同因子的隶属度具有可比性,但定权方法众说不一.指出,因子重要性程度差异源于因子属性与因子取值无关,并且表征这种差异等同于对因子接重要性排序.AHP的比例标度判断矩阵为因子排序提供了合理的数据条件,但基于一致性检验的特征根排序法受到质疑;FAHP也因没有彻底摆脱一致性,所以建立的排序方法有局限性.为此,通过标度变换将比例标度转化为评分标度,利用评分标度的可加性把判断矩阵中由评分标度确定的因子的序关系转化为因子排序.由此建立不受一致性干扰的定权方法.     

滏阳河水质综合评价

本利用未确知测度模型对滏阳河水质污染程度进行综合评价,模型建立在未确知测度空间基础上,根据评价空间的有序性,建立置信度识别准则与评分准则,是水环境质量综合评价的实用模型。     

基于指标区分权重的未确知测度综合评价模型及其应用

分析了指标对区分样本所属类别所作贡献的大小,定义了指标的区分权重.建立基于指标区分权重的未确知综合评价模型,并用于滏阳河水质污染综合评价.     

复盲数的均值及其应用

本文在曲直灰数的概念、运算基础上 ,定义了复盲数的均值概念 ,并介绍了应用方法 .     

AHP多路径排序度量转换中的非线性问题

由于不同测量条件下的测量结果不是线性可加,AHP用矩阵乘法实现多路径序转换值得商榷.自隶属度从只取"1或0"两个值扩展到可取[0,1]区间上一切实数,可表征界于"是"与"不是"之间所有可能"部分是"模糊状态时起,对二值逻辑的研究已拓展到研究近似推理的模糊逻辑.这是逻辑的一个新的研究方向,目的是在隶属度转换过程中,通过对人类近似推理本领进行规范,使得到的目标值是"真值"在当前条件下的最优近似.模糊逻辑的量化方法是数值计算;推理依据是区分权滤波的冗余理论;实质性计算是由冗余理论导出的、实现隶属度转换的非线性去冗算法;所建的隶属度转换模型也是不同测量条件下高维状态空间上测量结果的非线性可加模型.将一维测量数据映射到高维状态空间上表为隶属度向量,可借助隶属度转换模型解决AHP多路径序转换的非线性计算.     

未确知RBF神经网络及其在故障诊断中的应用

建立未确知RBF神经网络.特点是:综合了未确知系统与神经网络的优点,充分利用已知样本所提供的先验信息,给出了期望输出隶属度的计算方法,网络输出合理且具有良好的可解释性.将未确知RBF神经网络应用于故障诊断领域,取得了很好的效果.     

煤矿瓦斯风险评估中的多值逻辑

煤矿瓦斯风险评估中因风险状态渐变连续,所以单风险隶属度是可取[0,1]区间上一切实数,可表征"部分属于"模糊状态的模糊隶属度.因此由单风险隶属度确定多风险隶属度实现的是模糊状态转换,所以支撑隶属度转换的不是二值逻辑而是多值逻辑.在多值逻辑研究中,基于"取大取小"推理的模糊逻辑不是数学逻辑,"加权平均"的模糊综合评判是"假设"不是推理.所以处理模糊信息的多值逻辑尚需深入研究.指出隶属度转换不是线性转换的原因是,单风险模糊隶属度中可能包含对确定多风险隶属度不起作用的非线性冗余值.通过确定冗余值的数学表达式建立冗余理论,用冗余理论界定模糊隶属度转换不是线性转换,并推导去冗算法实现隶属度转换.由此建立处理模糊信息的多值逻辑.