规范模糊集的定义、运算及性质

指出了模糊集立论中的不足及模糊集“取大取小”运算的局限性，在测度空间中定义规范模糊集概念、运算，讨论了规范模糊集的性质。     

再论动态模糊集的基本性质

定义了动态模糊集的运算，讨论了动态模糊集的基本性质，给出了动态模糊集的分解定理。     

Vague集的映射定理及其证明

从分析现有模糊集的不足入手,引入Vague集,规定了Vague集之间的运算,依次定义了"广义关系"、"广义关系的投影与截影"、"Vague关系"、"Vague关系的投影与截影"、"Vague映射"等一系列概念,并在此基础上,严格证明了"Vague关系"、"Vague映射"之间一一对应的关系,丰富了模糊集理论,为模糊决策问题提供了初步的理论基础.     

高阶模糊集与半模糊树

引入了高阶模糊集与半模糊树的概念,并给出了二者之间的关系,探讨了高阶模糊集的运算及模糊度的刻划问题,得到了与通常模糊集相类的似结果。     

模糊综合评判改进模型在产品评估中的应用

模糊数学的出现,成为经典数学的一个重要分支,在现代企业中的应用非常广泛。企业中产品的评价受到多种因素的影响,对产品的综合评判需要借助于一定的评价方法。基于模糊数学的模糊综合评判模型,由于模糊集和模糊关系所在的论域不同,他们之间的"取大取小"运算失去意义,导致该模型在评价产品时分辨率差;改进该方法中的隶属度函数产生新的模糊综合评判模型。通过案例分析,论证该模型在评价多指标属性的产品时有简单、适用的特点。     

格区间值模糊集的分解定理和表现定理(Ⅰ)

针对区间值模糊集合,在完备格的基础上建立一种更为广泛的区间值模糊集——格区间值模糊集,构造了8种新的格区间值模糊集截集和相应的一种新的格区间与格区间值模糊集截集的运算,进而根据已有的模糊集合的分解定理和表现定理,给出了格区间值模糊集的两条分解定理和两条表现定理.     

直觉对偶犹豫模糊集的集结算子及其应用

在对偶犹豫模糊集与直觉模糊集的基础上,提出了直觉对偶犹豫模糊集的概念和基本运算,构造了直觉对偶犹豫模糊集的算术加权平均集结算子和几何加权平均算子,并考虑有序和广义的情况,分别给出相对应的公式。同时针对某些算子的特殊性质,给出了详细描述和证明。针对模糊集的多属性群决策问题,提出了一种新的基于直觉对偶犹豫模糊集的集结算子的多属性群决策方法,通过一个实例说明了该方法的实用性和有效性。     

模糊控制器一种改进的设计方法

本文讨论了用模糊集合理论设计模糊控制器时出现的与控制规律相反的问题,分析其产生的原因并提出了模糊集的并、交运算的新定义,从而使这个问题得到解决。     

关于二型模糊集的集合运算

讨论了二型模糊集的集合运算，包括的最小t－范下的并、交运算，在乘积t-范下的并、交运算，最后，给出了补运算，所有这些都是处理二型模糊逻辑系统需要的知识。     

Vague(模糊)线形变换及其"表示"

从分析现有模糊集的不足入手,引入Vague集,规定了Vague集之间的运算,依次定义了"广义关系"、"广义关系的投影与截影"、"Vague关系"、"Vague关系的投影与截影"、"Vague映射"、"Vague线性变换"等一系列概念,并在此基础上,严格证明了"Vague关系"和"Vague线性变换"之间一一对应的关系,为模糊决策问题提供了理论基础.     

完全正则半群的模糊同余对

讨论了一类半群的模糊同余关系的模糊核-迹,即完全正则半群上模糊同余关系的模糊核与模糊迹．并给出这类半群上模糊同余对的概念,构造出完全正则半群上模糊同余与模糊同余对之间的一一对应关系．     

一种基于十八元语言值模糊相似矩阵的聚类方法

基于18元语言值格蕴涵代数,提出了语言值模糊集的语言值模糊相似度概念,给出平均语言值模糊相似度计算公式,并证明了其合理性;然后构建了语言值模糊相似矩阵、语言值模糊等价矩阵及语言值模糊矩阵的λ-截矩阵;最后提出了一种基于语言值模糊相似矩阵的聚类新方法,并给出了实例验证。     

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。     

斜梁内力和挠度的模糊计算

本文定义了具有不同论域的模糊集与通常函数的乘积、乘积的导数积分,给出了具有相同模糊特性的模糊荷载的数学表征。导出斜梁所受模糊外载、模糊内力和模糊挠度之间的基本模糊关系。通过引入不同论域的模糊集的加法,讨论了在不同模糊特性的模糊荷载作用下模糊挠度的计算,并给出两个算例。     

Fuzzy adaptive genetic algorithm based on auto-regulating fuzzy rules

There are defects such as the low convergence rate and premature phenomenon on the performance of simple genetic algorithms (SGA) as the values of crossover probability (P _c) and mutation probability (P _m) are fixed. To solve the problems, the fuzzy control method and the genetic algorithms were systematically integrated to create a kind of improved fuzzy adaptive genetic algorithm (FAGA) based on the auto-regulating fuzzy rules (ARFR-FAGA). By using the fuzzy control method, the values of P _c and P _m were adjusted according to the evolutional process, and the fuzzy rules were optimized by another genetic algorithm. Experimental results in solving the function optimization problems demonstrate that the convergence rate and solution quality of ARFR-FAGA exceed those of SGA, AGA and fuzzy adaptive genetic algorithm based on expertise (EFAGA) obviously in the global search.     

基于模糊控制的智能大厦空调系统设计

研究了一种新型模糊楼宇控制器，以实现智能大厦空调系统的节能控制。采用便宜实用的单片机设计系统的硬件和软件。在传统模糊控制基础上进行改进，将PID控制和模糊控制结合起来，设计了一种复合模糊控制器。它既具有模糊控制灵活、响应快和适应性强的优点，又具有PID控制精度高、克服稳态误差能力强的特点。     

Linearization of T-S fuzzy systems and robust H_∞ control

Takagi-Sugeno (T-S) fuzzy model is difficult to be linearized because of membership functions included. So, novel T-S fuzzy state transformation and T-S fuzzy feedback are proposed for the linearization of T-S fuzzy system. The novel T-S fuzzy state transformation is the fuzzy combination of local linear transformation which transforms local linear models in the T-S fuzzy model into the local linear controllable canonical models. The fuzzy combination of local linear controllable canonical model gives controllable canonical T-S fuzzy model and then nonlinear feedback is obtained easily. After the linearization of T-S fuzzy model, a robust H _∞ controller with the robustness of sliding model control (SMC) is designed. As a result, controlled T-S fuzzy system shows the performance of H _∞ control and the robustness of SMC.     

模糊线性回归及其在模糊可靠性分析中的应用

在T ANAKA提出的模糊线性回归模型的基础上,对其进行了扩展和改进,建立了输入变量和输出变量同为模糊量时的模糊线性回归模型,实现了从输入变量到输出变量之间的模糊性传递,从而使得结构/机构系统基本变量的模糊特性可以通过回归分析传递给响应变量,进而将一个多变量的模糊可靠性问题转化为只有模糊响应量和模糊允许量两个变量的问题,大大简化了模糊可靠性分析问题。最后,应用所提的模型对一个含隐式功能函数的弹性四连杆机构进行了模糊可靠性分析,分析结果表明了该模型的可行性。     

在线学习自适应模糊控制器在水轮机调节中的应用

针对水轮发电机组系统具有时变非线性,传统的控制方法很难达到最优控制的特性,提出采用基于RBF神经网络和遗传算法的自适应模糊控制器来控制水轮发电机组运行.模糊控制器的比例因子、模糊推理规则和隶属函数由遗传算法在线寻优.由RBF神经网络进行被控对象的动态特性模型辨识,以评价模糊控制器控制性能.仿真实验表明,控制效果良好,特别在变工况和扰动情况下优于最优PID控制.     

基于模糊理论的油轮船体纵向强度失效概率分析

从船舶结构可靠性设计中的模糊现象出发,以模糊数学和结构可靠性基本理论为基础,分析了传统随机可靠性理论的不足,并在常规模糊可靠性理论研究的基础上,利用模糊集合与普通集合之间的转换关系,解决了模糊变量组合时的可靠性计算方法,使得模糊可靠性理论设计更加科学,更加符合工程的实际,避免了传统计算方法对变量统计数据不足而导致的偏差.最后,通过对一油轮的纵向强度计算验证了本方法的准确性和实用性.