基于熵权法和组合隶属函数的雷达质量评估方法研究

为较好地评价雷达质量状况,针对雷达系统的功能特性和评估需求,区分监测数据、履历数据和环境数据,构建了雷达质量评估的三层指标体系。为反映监测数据因素的客观性,采用熵权法确定测试数据指标权重。为避免单一隶属函数可能会出现隶属度突变的问题,运用组合隶属函数的方法进行评价。该方法首先计算各指标在不同隶属函数条件下的评价信息,而后对每种隶属函数的评判情况进行组合优化,以增加评估结果的可信度。通过定性分析和定量计算,对某型雷达的质量状态进行了模糊综合评判,验证了该评估算法的有效性,对雷达系统操作应用和维修保障具有一定的参考价值。     

基于实例的模糊相似性度量模型研究

针对实例检索过程中的模糊信息,提出一个利用包含度概念,为不同类型的模糊语义关系定义了不同的模糊包含度,并由此描述了实例检索中模糊属性间的相似度,从而可以有效地提高基于实例推理系统的性能。     

结合相关反馈技术的冲压件检索方法

为了更好地检索出用户满意的冲压件实例,将相关反馈过程与模块加入冲压件实例检索系统。给出了基于向量空间的冲压件实例相似度计算公式与反馈迭代算法,分两个阶段考察新旧实例间的相似度,其结果由用户判断其相关性,采用Ide-regular算法进行反馈运算,该步骤可以不断循环以逼近较为满意的实例。采用基于离差信息的权重更新算法,综合用户检索偏好和实例自身信息计算其组合权重。结果表明,所提出的反馈计算方法有利于提高冲压件检索准确度。     

基于可拓理论的CBR系统实例检索模型

围绕产品配置设计中实例检索的准确性问题,依据可拓学中关联函数的概念,提出了一种新的实例检索方案。根据客户定制需求和产品实例对属性的描述方式对属性进行分类,在可拓学关联函数的基础上分别定义它们的相似度的计算方法,根据AHP（Analytical Hierarchy Process）计算属性的权重比,给出客户需求与产品实例的相似度计算模型,并通过一个具体例子证明模型的有效性。     

双重特征加权模糊支持向量机

针对当前基于特征加权的模糊支持向量机(FSVM)只考虑特征权重对隶属度函数的影响,而没有考虑在样本训练过程中将特征权重应用到核函数计算中的缺陷,提出了同时考虑特征加权对隶属度函数和核函数计算的影响的模糊支持向量机算法——双重特征加权模糊支持向量机(DFW-FSVM).首先,利用信息增益(IG)计算出每个特征的权重;然后...     

基于案例推理的多故障诊断方法研究*

在分析多故障模式特点的基础上,建立了面向多故障的案例知识库,并提出了一种基于二次检索策略的多故障诊断方法。采用基于权重隶属度的候选案例生成方法对案例库进行初步检索,有效地减少了候选案例的数量;通过灰色关联分析对案例相似度进行计算,获得最有可能发生的故障案例,避免了多故障组合爆炸所带来的大计算量问题。最后通过实例对所提出的方法进行了说明。     

基于可拓模糊层次分析的异构网络选择算法

针对目前异构网络选择算法在确定指标权重存在主观性的问题,提出基于可拓模糊层次分析的异构无线网络选择算法。该算法在分析不同业务类型对网络性能需求的基础上,结合可拓理论,将收集到的性能参数映射到性能标度区间中,通过网络物元模型的建立和相对隶属度的计算,构建了新的判决矩阵,利用模糊层次分析法计算网络性能参数的综合权重。最后,通过对相对隶属度的加权排序,得到最优接入网络。仿真实验证明:该方法能综合考虑不同用户的业务类型和网络的客观性能,提高了异构网络中多模终端选择网络的准确性和有效性。     

船舶电力推进系统仿真可信度FCE评估方法研究

为了提高船舶电力推进系统仿真的可信性分析准确性,提出采用模糊综合评判和基于相似度原理的综合方法对系统仿真进行分析。结合船舶电力推进系统的仿真模型,将影响仿真结果的可信性因素综合起来建立层次结构,并依据专家打分确定各子系统的相对权重。针对基于相似度原理所得的结果,采用自适应神经网络模糊控制系统确定子系统的隶属函数,对结果进行模糊化处理,并最终通过模糊综合评判确定系统的可信度。该方法结合神经网络对系统的隶属度函数进行修正,克服了主观确定隶属度函数的缺点;有效地解决了系统中含有定性定量数据求取可信度难的问题,具有一定的科学性和可信性。     

二型模糊相似度及其应用

二型模糊集可以直接处理高度不确定性,并且具有很强的实际应用背景。基于二型模糊相似度的公理化定义,给出了新的二型模糊相似度计算公式。进一步,将二型模糊相似度与Yang-Shih方法相结合,用于二型模糊数据的聚类分析,聚类结果与Yang-Lin的结果进行了比较,实例表明新的相似度更合理。此外,基于二型模糊相似度,讨论了二型模糊信息系统的属性约简问题,给出了相应约简的分辨函数法,并通过实例说明了该方法的具体计算步骤。     

基于多维加权贴近度方法的方案优选

在决策支持系统中经常遇到从以前的方案库中优选方案进行决策。方案选择会对决策结果影响很大，常常有一定的模糊性。用多维加权贴近度方法可以很好的计算出方案库中的方案与目标方案的相似程度，相似程度最高的方案即为最优方案。此方法分析了三种类型的定量特征以及模糊特征的隶属度函数的设定，两种常用贴近度的使用，用权重分析系统进行特征权重的设置。实例证明该方法比一般加权和方法选出的最优方案更准确、更有效。     

A case retrieval method combined with similarity measurement and multi-criteria decision making for concurrent design

In current practice, the design is still based on the sequential design methodology, which makes the process or manufacture information not considered at the preliminary design stage. In addition, the quality of design and the time to perform them are largely dependent on the experience of the engineers. Case-based design is an intelligent method which involves retrieving the most similar previous cases to provide a solution of a new decision problem. Therefore, case retrieval is the most crucial process in case-based design. However, few studies attempt to research case retrieval in concurrent design. This paper proposes a hybridization of fuzzy similarity measurement (FSM) and fuzzy multi-criteria decision making (FMCDM) for case retrieval from historical cases for concurrent design. In FSM stage, triangular function is used to represent the different fuzzy requirements, respectively, and meanwhile calculate the similarity. Less valuable case is filtered out by defined threshold. Then FMCDM is developed to evaluate the most similar cases in terms of product criteria to pick out the most suitable case. Furthermore, the FSM–FMCDM model is applied to power transformer concurrent design, and the experiment indicates that the FSM–FMCDM retrieval is more reasonable than the prior SM only case retrieval.     

基于模糊区域的CT脑图像检索及关联反馈

基于模糊区域特征的图像检索算法和关联反馈算法是当前图像检索领域的研究热点,由于区域模糊相似度的复杂性,绝大多数关联反馈算法不能应用到基于模糊区域特征的图像检索方法中。为解决这个问题,论文修改了模糊相似度计算方法,并结合经典的基于权重调整的关联反馈算法,提出一种基于模糊区域特征的关联反馈算法。对脑出血CT图像的检索实验结果表明该算法效果较好。     

案例推理变权值引擎模型及权值计算方法

在案例推理（CBR）案例检索匹配中,不同案例通常由不同的特征构成。而传统的CBR引擎模型大多采用固定权值模式,导致系统在匹配精度方面的性能很低。为了解决这一问题,提出一种CBR变权值引擎模型,在其特征权值计算模块引入人机互动机制,基于群决策法计算主观权值,提出依据专家个体和群体决策差异的主观权值调整方法;基于相似粗糙集法计算客观权值。最后设计了一种综合权值调整算法,通过计算主观权值和客观权值间的距离,判断两者的偏离程度,从而推导出权值调整系数,得到最终的权值调整结果。通过网络攻击案例进行的算例分析和仿真实验验证了上述方法的正确性和优越性。     

Hybrid similarity measure for case retrieval in CBR and its application to emergency response towards gas explosion

Case retrieval is a primary step in case-based reasoning (CBR). It is important to measure the similarity between each historical case and the target case during the case retrieval process. In recent years, some methods for similarity measure with multiple formats of attribute values can be found in the practical CBR applications, but the in-depth study is still lacking. The objective of this paper is to develop a new method for hybrid similarity measure with five formats of attribute values: crisp symbols, crisp numbers, interval numbers, fuzzy linguistic variables and random variables. First, for each format of the attribute values, the calculation formula to measure the attribute similarity is presented. Then, the method for measuring hybrid similarity between each historical case and the target case is given by aggregating attribute similarities using the simple additive weighting method, and the proper historical case(s) can be retrieved according to the obtained hybrid similarities afterwards. Finally, a case study in the field of emergency response towards gas explosion is introduced to illustrate the use of the proposed method.     

基于CBR与灰色关联度的财务危机预警

提出一种基于案例推理(CBR)与灰色关联度的企业财务危机预警模型。将灰色关联分析应用于企业财务危机预警的案例推理中,采用特征属性的主客观权重计算案例相似度。根据各特征属性对案例检索的重要程度,通过权重向量排除非关键指标对案例判断的干扰。实验结果表明,该方法得到的案例相似性排序结果符合实际情况,可提高相似企业的检索效率,满足企业财务危机预警的要求。     

快速模糊检索在大型数据库中的实现

模糊检索是以满足汉字字符串的相似程度来实现汉字同音及谐音检索,这种方法区别于传统的同音字典模糊检索法。深入研究了快速模糊检索在大型数据库中的应用。     

基于模糊聚类和直觉模糊推理的合成旅油料需求预测

需求预测是合成旅组织油料保障的基础环节,对合成旅成功遂行军事行动有着比较重要的影响.由于合成旅组成结构的特殊性,传统预测方法存在较大弊端,因此,提出了基于模糊聚类和直觉模糊推理的合成旅油料需求预测方法.首先,通过模糊C均值聚类算法实现对历史案例的初步筛选,以提高案例检索速度.然后,构建了案例特征属性的主客观综合权重模型和基于直觉模糊集的案例检索模型,保证了案例检索的准确度.最后,构建了基于整体数据特征的合成旅油料需求预测模型.通过算例分析验证上述预测方法的可行性和实用性,证明了该方法有助于提高检索速度和预测准确度.     

融合PFS与RS的案例知识供需匹配研究

面对日益丰富的知识资源,对知识供需匹配问题的研究有助于知识资源的有效配置、解决用户“知识迷向”问题,实现知识资源价值最大化,具有重要的理论意义和实践价值。将毕达哥拉斯模糊集（PFS）与模糊粗糙集相结合,建立毕达哥拉斯模糊粗糙集（PFRS）模型,用以处理模糊不确定性知识资源的知识供需匹配问题;通过引入PFS相关测度对属性相似度进行改进,并基于知识属性权重求出用户需求与案例知识之间的视图相似度,确定匹配结果。实证分析验证了所提方法的合理性与可行性,与既有方法相比,通过引入毕达哥拉斯模糊集,对模糊知识的描述更加客观,具备一定的理论优势;同时,用加权相关系数表示视图相似度,使匹配结果更加准确,提高了匹配精度。     

模糊图像检索技术及应用研究

提出了一种基于模糊空间的图像数据模型,给出了模糊相似性度量方法,结合水利工程图像查询的具体应用讨论了在模糊空间中图像的检索过程。     

模糊聚类在信息检索中的应用

信息检索是与数据库系统并行发展了很多年的一个领域,它主要研究大量文本的信息组织和检索。典型的信息检索问题是基于用户的输入来定位相关的文本。而文本的相关性是一个模糊的概念,为了对这个模糊的概念以客观的度量,提出了一种新的文本间相关性的计算方法,该方法利用词频矩阵和模糊相似矩阵,在基于相关性检索的一组文档中,使用模糊聚类中的最大树算法,计算出一组文档间的相关度,最后用一个实例加以说明,得到了比较客观的结果。