可变模糊集理论研究进展及其在水科学中的应用

介绍了可变模糊集理论的哲学基础及工程背景,简要描述了其相关概念及其理论方面的突破与进展,重点阐述了唯物辩证法三大基本规律——对立统一、质量互变与否定之否定定理的数学表达的研究情况。以此理论为基础建立的可变模糊聚类、模式识别、优选、评价的理论与模型,是可变模糊集通向实际应用的桥梁,详细评述了其在水资源评价、水质评价、水库调度与防洪、灾情评价、径流预报、农业水利工程等领域的应用。     

基于可变集聚类理论的年径流聚类新方法

将可变集中的聚类理论与年径流分类研究相结合,提出了年径流量聚类新方法。新方法考虑了汛期径流量、汛期向枯水期过渡的中介期径流量、枯水期径流量等因子或指标对年径流量分类的不同影响。通过实例分析,比较了新方法与常规方法（均值标准差法）和集对分析分类法的异同,表明新方法在理论与实际应用上的合理性与科学性,可应用于水文水资源系统年径流丰枯分类;最后分析了常规法、集对分析分类法在年径流分类中存在的问题及其理论根源。     

松花江水环境质量评价模糊可变集合工程方法

为对松花江哈尔滨江段的水质进行科学准确的评价,首先证明该江段水环境质量评价物元分析法关联函数基本公式的错误,然后在工程可变模糊集理论的基础上,提出以相对差异函数表示的模糊可变集合工程方法,对该江段水环境质量进行评价.通过实例,将结果与物元分析法进行比较,验证模型与方法的合理性.同时分析物元分析法对松花江哈尔滨江段的水质评价成果的逻辑错误,指出物元分析法不能用于水环境质量评价等领域.     

多目标规划模糊优化原理与模型

本文根据模糊集理论,提出多目标规划模糊优化原理与模型.通过理论分析与论证,表明模糊优化模型比模糊综合评判模型更为通用与有效。本文为求解多目标规划优化提供了一条新的途径.     

径流的模糊模式预报

径流的状态取决于径流成因的状态,在选定预报因子的条件下,每一个径流样本对应着一个因子向量。应用模糊划分聚类分析法,从历史资料中提取数个径流成因模式,它们和各自的径流状态对应,建立起径流状态和成因状态的普遍联系。预报时预报样本的成因状态也构成一个向量,计算它和各成因模式的贴近度。预报样本的径流状态将和贴近度最大的成因模式的径流状态一致,据此作出径流的状态预报。文中给出一个实例,对其他类似问题,该方法也基本适用。     

一种新的模糊聚类神经网络及其在水资源评价中的应用

本文在工程模糊集理论的基础上,融合香努(Kohonen)聚类网络与自适应谐振理论(Adaptive Resonance Theory, ART)的优点给出了一种新的模糊聚类神经网络,并将其应用于区域水资源评价中。网络模型融入模糊识别理论,增强了处理复杂水资源问题的能力,同时模糊竞争的学习算法改善了Kohonen网络学习效果。结合ART理论使得网络模糊类别数可以增加,因此具有较强的可塑性。最后,通过水资源丰富度评价与水资源承载能力评价实例验证了本文提出的模型与方法的可行性与有效性。     

梯级水电站工作深度优选的模糊非线性规划模型

本文提出确定梯级水电站最优工作深度(死水位)的模糊非线性规划模型。这是水资源系统最优化问题研究中的一个新课题,它能使水能规划工作带来显著的经济效益,得到更优的梯级电站总保证出力。     

基于模糊识别人工神经网络的冰凌预报模型

黄河内蒙古段地处黄河流域最北端,由于它的特殊地理位置、水文气象条件、河道特性,几乎每年产生凌汛。在分析影响凌汛成因因素的基础上,选取合适的预报因子,基于模糊识别人工神经网络BP模型,提出冰凌预报方法,应用于黄河内蒙段封河、开河日期的预报。结果表明,计算简便,精度良好。     

冰凌预报模糊优选神经网络BP方法

黄河内蒙段地处黄河流域最北端，由于它的特殊地理位置、水文气象条件、河道特性，几乎每年产生凌汛。本文在分析影响凌汛成因因素的基础上，选取合适的预报因子，基于模糊优选神经网络BP模型，提出冰凌预报方法，应用于黄河内蒙段封河、开河日期的预报。结果表明，计算简便，精度良好。     

权敏感全局估计及其在水电方案计算中的应用

基于陈守煜提出的多目标模糊优选决策理论与模型 ,分析该模型对于权变化的敏感性质 ,给出了权扰动的转移方程 .进而得到几个权扰动量的估计不等式 .这些不等式反映了权扰动量与决策相对优属度扰动量之间的全局制约关系 .从而为多目标决策系统目标权重变动对决策的影响提供理论依据