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.     

低维空间上分片线性函数的逼近因子与剖分数

引入了分片线性函数及矩阵行列式的解析表示,通过低维欧氏空间几何模型和等距剖分提出逼近因子的概念,并基于差值因式给出对应矩阵行列式的代数余子式和矩阵模的计算方法.依次证明了输入空间的剖分数与1元、2元和3元分片线性函数的逼近因子均无关,但剖分数与分片线性函数及其逼近精度却有关.     

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Bernstein多项式构造前向神经网络的遗传算法

首先,介绍一元Bernstein多项式的逼近定理和基本性质,并引入二元甚至n元Bernstein多项式,从而根据一元Bernstein多项式在相邻等距剖分点的差值为后置连接权构造一个三层前向神经网络;其次,通过编码机制、模拟选择、遗传复制、交叉和变异等操作给出算法运行过程;最后,利用误差函数和适用度函数对前置连接权及阈...     

二层决策问题的灵敏度分析(3)

主要讨论的是上层决策的价值系数含参数的二层决策问题的灵敏度分析,研究了参数在确定方向上连续(或扰动)时最优解的状态,所得到的结果为决策者提供了决策依据.     

一种固体润滑材料的研制与性能研究

以新型耐高温高聚物聚酰亚胺(PI)为成膜材料,添加超细石墨粉体研制出一种固体润滑涂层材料。经测试,该涂层材料具有耐腐蚀、耐高低温、低摩擦的优越性能。     

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。