基于犹豫模糊集的机器自主及人机联合多属性决策方法

为了充分利用产品评价数据中的信息并结合专家经验选出客观合理的产品方案,将犹豫模糊集理论应用于工业产品评价数据处理,提出一种机器自主决策方法和两种人机联合决策方法。机器自主决策方法通过建立产品评价数据犹豫模糊决策矩阵,使用TOPSIS框架进行方案排序实现了无人参与的自动化决策;按照决策者是否参与隶属度打分,提出两种情况下的人机联合决策方法,构建了人机联合犹豫模糊决策矩阵,实现了人机协同决策。以宝信带钢产品的性能评估与选择为案例,验证了所提方法的实用性。     

模糊综合评判在热管换热器可靠性评估中的应用

运用模糊数学理论对在役热管换热器的可靠性评估技术进行了探讨研究,同时结合具体实例进行验证,该模糊集理论模型的物理意义明确且简单实用。     

一种新的基于直觉模糊集的作战决策算法

针对现有作战决策算法存在的不足,提出了一种新的基于直觉模糊集的作战决策算法.用直觉模糊值表示可行方案指标的不确定信息,综合考虑了方案满足指标的可能性、不满足的可能性和未知的可能性3个方面的因素,给出了直觉模糊决策矩阵的建立方法和可行方案优劣度排序方法.实例及实际应用证明了算法的有效性与可行性.     

水环境污染系统规划的模型非线性规划模型

本文将模型集理论与非线性规划优化方法有机地结合起来，首次提出水环境污染系统规划的模糊非线规划模型，并将它应用于沈阳市南部污水排放系统的最优化处理规划，在满足水质要求的同时，可以显著地降低污水处理的总费用。     

基于模糊控制原理的多目标决策方法

在模糊控制原理的基础上,对于含有定性变量的多目标决策问题提出了一种新的求解方法:先把目标值与权重进行模糊化,再通过模糊推理和反模糊化过程直接得到各方案的评价值,进而进行多目标决策.具体实例的计算结果表明,该方法具有简单、实用、直观的优点.     

一种基于模糊集的医学图像增强方法

鉴于医学超声图像的对比度较差，使得某些图像细节难以辨认，采取基于小波包和模糊集的图像增强方法。结果表明，此增强方法能够增强图像微小细节，提高图像对比度，改善图像的视觉效果，从而提高诊断的准确性。     

基于动态模糊逻辑的高校教师年度量化考核研究

针对高校教师年度考核中动态、模糊数据难以量化问题,文章尝试一种新的方法。首先介绍了动态模糊逻辑理论,提出了基于动态模糊逻辑的高校教师年度量化考核模型,包括动态模糊与/或语义图表示模型,DF命题表示模型等。并以年度考核中的一项指标为例,结果说明具有实用价值。     

一种谱分解降维的模糊有监督局部保持投影策略

提出一种谱分解降维的模糊有监督局部保持投影策略。首先针对监督局部保持投影SLPP存在过学习和不能较好地保持图像空间的差异信息等问题,通过最小化局部离散度和最大化差异离散度准则提取投影方向,找到一种线性鉴别分析的等价形式。其次,通过采用模糊k近邻(FKNN)方法得到相应的样本分布隶属度信息,同时考虑到离群样本对整个分类结果的不利影响,提出一种模糊化方法,根据样本的隶属度对样本分布矩阵重定义所做的贡献,将每个样本的隶属度融入到SLPP特征抽取的过程中,从而得到完整有效的模糊样本特征向量集,有效解决了小样本问题的特征抽取问题。第三,提出一种谱分解的矩阵分析方法,在SLPP投影准则下,对散布矩阵实现降维。在ORL和NUST603人脸库上的实验结果验证了该方法的有效性。