基于模糊满意度的水火电力系统多目标短期优化调度

针对水火电力系统短期经济环境负荷调度多目标优化问题,构建了一种基于粒子群算法的交互式模糊满意度决策方法。通过定义每个目标函数的隶属度函数,把多目标问题模糊化;决策者依据自己的主观意愿来设定每个目标的参考隶属度值;利用参考隶属度值与目标隶属度值之差的绝对值最大最小化的方法,将多目标问题转换为单目标问题;采用粒子群算法求解此单目标优化问题。在决策过程中,决策者对当前解不满意,可应用交互式的方法再次设定参考隶属度值,重新进行求解,直到找到决策者满意的方案为止。算例计算验证了交互式模糊满意度决策方法的有效性和可行性,不仅避免了多目标问题向单目标问题转换过程中目标权重选取的人为任意性,而且能充分体现决策者的主观意愿,便于实际应用操作。     

视频监控中基于颜色特征的运动目标匹配研究

提出了一种基于颜色特征的运动目标匹配方法。通过颜色直方图定义了运动目标的主颜色区域,并依据最大隶属度原则建立RGB三维彩色空间主颜色区域信息的模糊子集,最后采用模糊相似匹配原理对匹配目标与待匹配目标模糊集的模糊隶属度函数和贴近度函数进行比较,得出匹配结果。实验结果表明,该方法在解决视频监控中运动目标匹配问题时是可行且可靠的。     

基于相对隶属度的模糊信息的多目标决策法

针对模糊信息的多目标决策问题，基于模糊集理论，首先，将决策者的主观偏好信息所隐含的目标权重通过一个线性规划模型计算出来。其次，借助每一方案与最优、最劣方案的综合加权距离，求得每个方案相对与最优方案的相对隶属度，提出了基于相对隶属度的模糊信息的多目标决策的相对隶属度法对方案进行择优和排序。最后，通过算例说明方法的可行性和实用性。     

模糊数学存在的问题及解决方法

指出模糊数学的问题是没有计算,因为支撑模糊集合转换的不是数学计算而是基于“取大取小”和“If…then”型模糊逻辑的专家系统。解决模糊数学问题的途径是,不借用“取大取小”和“模糊逻辑”等辅助性支撑条件来实现模糊集合转换,而是直接研究基于隶属函数的“不确定性转换”。做法是,用构造隶属函数的方法确定目标在单指标下具有某种状态程度的不确定性,进而用隶属度向量表征目标在单指标下的不确定性状态,并把确定目标在多指标下的不确定状态具体化为实现“指标隶属度到目标隶属度转换”。从分析指标隶属度中包含对目标分类的冗余值入手,通过建立一系列定理、推论揭示隶属度转换的非线性转换机理,由此构建实现隶属度转换的非线性计算方法。     

基于隶属度转换算法的矿业投资决策模糊评价

矿业投资是一种风险投资,评价过程中存在很多不确定性和模糊性。采用基于熵的数据挖掘方法,通过挖掘隐藏在各指标隶属度中关于目标分类的知识信息,厘清目标分类与指标隶属度之间的关系,通过定义指标区分权清除指标隶属度中对目标分类的冗余值,提取有效值计算目标隶属度。新的隶属度转换算法经过"一有效、二可比、三合成"三个计算步骤,简记为M(1,2,3),由此构建隶属度转换新算法并用于矿业投资决策模糊评价中。实例分析表明,判定结果较为理想,具有较高的置信度。     

物流系统模糊综合评估的新算法

企业物流系统综合评价是考核和提升物流系统运行效果的重要方法。物流系统模糊综合评判的实质性计算环节是实现指标隶属度到目标隶属度的转换,但是,在现有的模糊综合评价方法中,对目标分类不起作用的冗余数值也被用于计算目标隶属度。为此,本文从目标分类角度定义指标区分权重、指标关于样本的有效值、可比值概念,由此建立单指标测度向多指标综合测度转换的"一滤、二比、三合成"方法,在无冗余数据条件下实现隶属度转换,并用于物流系统综合评价。     

模糊神经网络在雷达网数据融合中的研究

根据数据融合的原理,对雷达网数据融合问题提出了一种模糊神经网络模型,讨论了神经元感应场内模糊隶属度函数最大的WTA竞争机制和目标数据的重复融合问题。通过三目标数据关联的仿真实验,证明了该方法的有效性。     

基于模糊择近原则的容差稳健优化设计

以双目标离散容差-成本模型为基础,通过引入模糊数学中的隶属度函数和贴近度,提出了一种模糊容差稳健优化设计方法。该方法将模糊数学的择近原则和试验设计方法结合起来,较好地解决了双目标离散容差设计的全局最优问题。最后通过一个实例验证了该方法的合理、有效性。     

模糊决策在工程投标中的应用

文章针对工程投标的多样性、可变性、不确定性等特点,提出用模糊多目标系统最优决策法—最小隶属度偏差法,建立了提高工程投标评标的科学适用的数学模型,最后结合实例,对方法的适用性进行了分析验证。     

最优决策模型及应用

文章针对多层决策问题提出了模糊多目标系统最优决策法一最小隶属度偏差法,建立了科学适用的多层决策数学模型,并且将该方法结合最小生成树来求解,最后结合实例,对方法的适用性进行了分析验证。     

节水灌溉相对隶属度综合评价研究

为了排除节水灌溉方式、方法及设计参数等问题上的主观性,提出了一个需要多方面决策人员参加的多目标的决策化方案,即通过建立指标隶属度矩阵,将用最小二乘法求得的相对(绝对)优属度公式进一步简化,得出一种评价大型节水灌溉工程方案的简单而又具可操作性的方法.     

确定隶属函数的统计分析法

梯形隶属函数形式简单 ,对数据信息要求低 ,因此被广泛使用 ,但是它的缺点是不能较好地反映客观实际 .在含有数据信息的基础上 ,用统计方法给出一种隶属函数 ,弥补了梯形隶属函数的不足 ,并致梯形隶属函数为此隶属函数的特例 .算例表明 ,此隶属函数较好地反映了客观实际 .     

基于FDP的建筑施工进度调整方法

建筑工程施工阶段进度计划调整的难点是目标的多样性和输入因素的多样性,为了科学的对进度计划进行调整,提出了一种模糊优选理论与动态规划法相结合的进度调整方法.该方法结合动态规划的基本思想,运用决策序列相对优属度总和最大法,求解进度调整中的最优化方案.在计算中,采用模糊决策集优越性对比矩阵结合语气算子的方法,把定性指标的相对优属度用定量化手段给予确定,利用两级模糊优选模型并借鉴管理人员的经验,综合计算定性与定量指标的方案相对优属度,从而得出最优方案.     

多目标模糊优选理论在水利工程评标中的应用

将层次分析法 (AHP)和多目标模糊优选理论相结合 ,建立水利工程评标模型 .运用层次分析法建立指标层次模型 ,确定指标权重 ,并在此基础上 ,使用多目标模糊优选理论 ,引入相对隶属度概念 ,求解各方案最优相对隶属度 ,以确定最佳方案 ,并通过具体实例说明了该模型的实际应用     

基于区间数的模糊隶属函数构建

针对当前基于统计方法构造模糊隶属函数中存在的不足,提出一种基于区间数的方法来确定模糊隶属函数。采用区间数描述"青年人"的概念;基于区间数和模糊数的知识,将区间数据转化成有界闭模糊数;经过加权计算得到一个正态模糊数的α-水平截集,并扩展成模糊隶属函数。试验结果表明:该方法简单、精度高,基于该方法确定的隶属函数曲线更连续、客观,更符合人的主观意识。     

加权空间函数优化FCM的SAR图像分割

传统模糊c-均值聚类算法没有考虑图像像素空间信息特征,在应用于合成孔径雷达图像分割时,由于合成孔径雷达图像中斑点噪声的影响,通常不能得到正确的分割结果.基于此问题提出加权空间隶属度和加权空间函数并应用于c-均值聚类算法,加权空间隶属度是多尺度条件下空间各相邻像素的位置和强度信息的加权隶属度值,加权空间函数中各加权空间隶属度的影响系数由自适应遗传算法优化,最终的隶属度值由加权空间函数修正.由于在这种聚类过程中融入了优化的空间信息,因此弱化了斑点噪声的影响,提高了分割精度.这种算法应用于实际合成孔径雷达图像分割实验,结果表明此算法对初始分类结果不敏感,具有较强的抗噪性能,改善了SAR图像的分割结果.     

基于隶属度的数据库模糊结果排序方法

数据库模糊查询会产生很多查询结果,因此有必要将查询结果按照用户需求进行排序。首先给出了模糊查询定义,然后根据模糊集理论提出了基于隶属度的模糊查询结果排序方法,该方法综合考虑了查询指定的属性权重和查询结果对模糊查询的隶属度。实验及分析证明,提出的模糊查询结果排序算法能够较好地满足用户需求,具有较高的排序质量。     

基于模糊聚类建立模糊模型的新方法

为了实现自动建立Mamdani模糊模型,提出了一种基于局部数据密度的新方法.该方法采用局部近似隶属函数的模糊聚类算法对数据进行学习,从而挖掘出潜在的模糊规则集和隶属函数的参数,实现自动建立Mamdani模糊模型.在聚类时,不需要事先指定类的数目,确定类中心的同时能自动识别噪声,因此在建模时不需要做额外的去噪声处理.使用该方法对交通信息预测进行了仿真实验,结果表明本文提出的模糊建模方法行之有效.