直觉模糊映射的凸分析

介绍了直觉模糊数和直觉模糊映射的凸性、凹性、拟凸性、拟凹性\上半连续性、下半连续性和正齐次性的定义.通过引入一种新的偏序关系来研究凸直觉模糊映射性质,对凸直觉模糊映射和凹直觉模糊映射分别建立了两个刻画定理.讨论了直觉模糊映射的凸性与拟凸性的关系,证明了一个凸直觉模糊映射必是一个拟凸直觉模糊映射和一个凹直觉模糊映射必是一个拟凹直觉模糊映射.考虑了直觉模糊映射的凸性与半连续性的关系,获得了直觉模糊映射的凸性与上半连续性(下半连续性)等价的条件.在直觉模糊算子方面,给出了正齐次直觉模糊映射是凸直觉模糊映射的充要条件及直觉模糊算子是凸直觉模糊映射的判别定理.拓展了经典集合上的凸函数和凸模糊映射的相关理论,使之成为直觉模糊理论的有益补充.     

软件质量方案模糊决策模型的研究

为了解决由于软件质量概念的模糊性而导致的软件质量方案决策困难的难题,从3个方面对软件质量方案模糊决策模型进行了研究.首先,采用L-R模糊数建立模糊权集,解决了经典决策方法存在的精确权集缺陷和模糊综合评价方法存在的伪模糊权集缺陷.其次,采用Bonissone方法简化了模糊运算.再者,采用模糊排序方法进行方案选择.从而全面提高了软件质量方案决策的准确性.最后,以一实例进行了验证.     

Intuitionistic Fuzzy Filters of the BL-Algebras

结合直觉模糊集和滤子理论,对BL-代数上的直觉模糊滤子进行了研究.首先回顾了BL-代数和直觉模糊集的有关基础知识.然后引入BL-代数上的直觉模糊滤子、直觉模糊格滤子、直觉模糊布尔滤子和直觉模糊蕴涵滤子的概念,讨论了它们的一系列重要性质,证明了直觉模糊滤子与直觉模糊格滤子、直觉模糊布尔滤子和直觉模糊蕴涵滤子是等价的,并用实例进行了验证.最后探讨了直觉模糊滤子和模糊滤子的关系.     

模糊数直觉模糊几何集成算子及其在决策中的应用

模糊数直觉模糊集是直觉模糊集的拓展.针对模糊数直觉模糊信息的集成问题,定义了模糊数直觉模糊数的一些运算法则,基于这些法则给出了一些新的几何集成算子,即模糊数直觉模糊加权几何(FIFWG)算子、模糊数直觉模糊有序加权几何(FIFOWG)算子和模糊数直觉模糊混合几何(FIFHG)算子.在此基础上,提出一种属性权重确知且属性值以模糊数直觉模糊数形式给出的多属性群决策方法.最后通过实例分析结果证明了该方法的有效性.     

一种模糊概念格模型及其渐进式构造算法

传统形式概念分析方法无法处理现实中模糊和不确定信息,因此,对模糊概念格及其信息表示的研究具有重要意义.文中提出了一种模糊概念格模型,提出了模糊形式背景中属性隶属度值的窗口截取方法,定义了模糊概念的模糊参数σ和λ,给出了模糊概念格渐进式构造算法,推导出了模糊参数σ和λ的渐进式计算公式.模糊参数σ和λ分别体现了概念外延对于属性的隶属度的均值和发散程度.在模糊概念格渐进式构造算法中引入两个中间参数以实现模糊参数的渐进式计算.最后,进行了算法性能评估实验,结果表明模糊概念格的这种渐进式构造算法在时间上和空间上都具有良好的性能.     

模糊数据库中的语义距离及模糊视图

本文首先提出了一种属性具有加权模糊值的模糊关系数据库模型,引入了语义距离及模糊视图的概念.语义距离为描述模糊查询条件提供了手段.模糊视图为多用户共享模糊数据库和数据保护提供了基础.文章指出了它们的一些应用,特别是在由复杂对象构成的库中检索类似对象的应用,例如建筑设计及案件侦破等.本文提出了工程设计数据库的思想.     

基于一阶模态逻辑的模糊推理

研究基于可信度的模糊一阶模态逻辑,给出了基于常域的模糊一阶模态逻辑语义以及推理形式系统描述.为有效进行模糊断言间的推理,考虑了模糊约束的概念.模糊约束是一个表达式,其中既有语法成分又包含意义信息.模糊推理形式系统中的基本对象是模糊约束,针对模糊约束引进可满足性概念,研究模糊约束可满足性相关性质.利用模糊约束的概念,模糊断言间的推理可以直接在语义环境下加以考虑,因此,以模糊约束为基本元素的模糊推理形式系统随之建立.主要分析新产生断言有效性与模糊约束集可满足性之间的关系,并在此基础上给出了模糊推理形式系统的推理规则.进一步的工作可探讨模糊推理形式系统的可靠性与完全性,建立推理过程的能行机制.研究结果可在人工智能和计算机科学等领域得以应用.     

基于模糊竞争学习的非线性系统自适应模糊建模方法

提出了一种新的基于模糊竞争学习的自调整的模糊建模方法. 基于模糊竞争学习, 模糊系统能够进行自适应模糊推理. 在被调整模糊系统基础上, 提出了一种非线性系统在线估计参数的在线辨识算法. 为了证明提出算法的有效性, 最后给出了几个例子的仿真结果.     

基于MATLAB的石灰窑模糊控制器设计

采用MATLAB的模糊逻辑工具箱,详细介绍了石灰窑模糊控制嚣的设计过程.针对单纯模糊控制存在的问题,在模糊控制器的设计基础上,设计了模糊PID控制器.并对模糊PID控制性能进行了仿真.     

基于T-S模糊模型的混沌系统脉冲控制

给出了一种基于T-S模糊模型的混沌系统模糊脉冲控制方法.首先给出了基于T-S模糊模型对非线性系统精确建模的原理,得到与混沌系统等价的T-S模糊系统.然后根据建模得到的T-S模糊系统,采用模糊脉冲控制技术来实现控制.最后,以控制Ndolschi混沌系统为例,证明了这种方法的有效性.     

粗糙集的构造与公理化方法

本文用构造方法与公理化方法研究了一般模糊关系下的模糊粗糙集系统.通过模糊关系定义了近似算子,又由公理化的近似算子导出了相应的模糊关系.给出了满足不同公理的近似算子与其相应的模糊关系之间的等价刻画.     

一类T-S模糊控制系统的稳定性分析及设计

研究了一类输入采用双交叠模糊分划的T-S模糊控制系统稳定性分析及控制器设计问题.基于分段模糊Lyapunov函数,提出了一个新的判定开环T-S模糊系统稳定性的充分条件,该方法只需在各个模糊区间里满足模糊Lyapunov方法中的条件,其保守性比公共Lyapunov函数法和分段Lyapunov函数法的保守性更低.运用并行分布补偿法(PDC)进一步探讨了闭环T-S模糊控制系统的稳定性分析问题并设计了模糊控制器.最后,一个仿真示例说明了本文方法的有效性.     

区间直觉模糊信息的集成方法及其在决策中的应用

对区间直觉模糊信息的集成方法进行了研究.定义了区间直觉模糊数的一些运算法则,并基于这些运算法则,给出区间直觉模糊数的加权算术和加权几何集成算子.定义了区间直觉模糊数的得分函数和精确函数,进而给出了区间直觉模糊数的一种简单的排序方法.最后提供了一种基于区间直觉模糊信息的决策途径,并进行了实例分析.     

基于熵的模糊信息测度研究

模糊信息测度(Fuzzy Information Measures,FIM)是度量两个模糊集之间相似性大小的一种量度,在模式识别、机器学习、聚类分析等研究中,起着重要的作用.文中对模糊测度进行了分析,研究了基于熵的模糊信息测度理论:首先,概述了模糊测度理论,指出了其优缺点;其次,基于信息熵理论,研究了模糊熵理论,建立了模糊熵公理化体系,讨论了各种模糊熵,在此基础上,提出了模糊绝对熵测度、模糊相对熵测度等模糊熵测度;最后,基于交互熵理论,建立了模糊交互熵理论,进而提出了模糊交互熵测度.这些测度理论,不仅丰富与发展了 FIM理论,而且为模式识别、机器学习、聚类分析等理论与应用研究提供了新的研究方法.     

基于模糊结构元的最小生成树问题的求解算法

针对梯形模糊数,定义了一种梯形模糊结构元.研究了边权值为梯形模糊数的模糊权值网络,建立了其最小生成树问题的数学模型,并利用梯形模糊结构元加权排序思想和Kruskal算法,设计了一种该问题的求解算法,给出了算法的复杂度分析和应用实例.文中的模型和算法对于边权值为其他类型模糊数的模糊权值网络同样有效.     

T-S模糊系统的基于观测器的H∞控制设计

研究了T-S(Takagi-Sugeno)模糊系统H∞控制设计问题.放宽了Kim E等的T-S模糊 系统可二次稳定的条件.给出了T-S模糊系统新的观测器设计方法.然后给出了T-S模糊系统 基于观测器的H∞控制存在的两个新的充分条件.新方法不但简单,而且充分考虑了模糊子系统 间的相互作用.最后通过例子,应用LMI技术,说明了本文给出的T-S模糊系统的基于观测器 的H∞控制器的设计方法简便易行.     

基于模糊遗传算法的模糊调度研究

就模糊调度问题的研究现状、研究方法进行了评述 ,探讨了加工时间与交货期的模糊化操作以及基于模糊遗传算法的模糊调度系统 ,归纳了模糊遗传算法中模糊数的操作和遗传算法的编码 ,并指出了存在的不足 .指出模糊生产环境下模糊加工时间与模糊交货期综合问题的研究是当今全球性市场竞争机制所带来的必然趋势.     

模糊控制在城市公路隧道通风系统中的应用

介绍模糊控制系统的构成,以及模糊控制器的详细设计.将CO浓度值和能见度值(VI)结合考虑,作为模糊控制系统的输入参数,风机启动台数作为模糊控制系统的输出.运用模糊逻辑工具箱设计一个模糊控制器,并由此获得了风机台数输出控制曲面.     

基于直觉模糊熵的目标函数聚类

针时将模糊聚类扩展为直觉模糊聚类具有的重要的理论和应用价值,研究了直觉模糊熵的基础上,提出了一种基于直觉模糊的聚类目标函数的思想.利用拉格朗日定理推导了目标函数参数求解,并给出了基于直觉模糊熵的聚类算法.通过典型试验表明基于直觉模糊熵的目标函数聚类提高了聚类的准确率,性能优于模糊聚类.     

模糊相似关系下变精度模糊粗糙集

经典变精度模糊粗糙集模型是基于模糊等价关系建立的.在实际应用中,模糊等价关系很难直接构造,需要通过求模糊相似关系的传递闭包生成.对模糊关系的这种改造会丢失较多有价值的信息,而且还增大了模糊粗糙集应用的计算复杂度.基于模糊逻辑算子构造2个模糊集的相对错误包含度,构造性地提出基于模糊相似关系的变精度模糊粗糙集模型,研究了该模型的性质.该模型一方面具有变精度粗糙集的优点,对噪声数据具有很好的容错能力,另一方面是基于模糊相似关系建立的,其应用范围更为广泛.