一种基于模糊聚类的隶属函数定义方法

隶属函数的确定是模糊集合理论及其应用的基本而关键的问题。本文提出了一种基于模糊聚类的、以训练样本数据为依据的、自动地确定模糊集合隶属函数的方法,为开发模糊系统节省了大量的时间和精力。     

一种层级模糊隶属度的X射线医学图像增强算法

X射线医学图像存在不同程度的边缘模糊以及对比度低等缺点,严重影响了医学图像细节质量,亦常导致医生对病灶的误判与漏判。传统的医学图像增强算法主要针对单一尺度下的边缘消噪增强以及对比度增强而展开,在抑制噪声的同时也削弱了图像的细节部分。针对这一问题,提出一种层级模糊隶属度的X射线医学图像增强算法。所提算法首先采用拉普拉斯金字塔方法将图像分解为多尺度下的子图像,然后对其分层计算模糊隶属度并实现多尺度下的图像加权增强与重构,最后利用双边滤波器对图像实施保边去噪,实现对X射线医学图像的有效增强。与传统方法的实验对比结果表明,所提算法对X射线医学图像具有较强的增强效果,具有一定的理论和实际应用价值。     

基于图像分割及模糊隶属度的PCA人脸识别

提出一种新的图像分割方法应用于PCA中,将包含人脸特征最为明显的额头、左眼、右眼、鼻子、嘴巴等五部分从图像中分割出来,而舍弃双耳以及脸部其余部分等只包含很少特征的部位。在分类识别中引入模糊隶属方法,提出一个新的隶属度函数并加权融合上述五部分的识别结果。基于ORL人脸库的实验表明,所提出的新分割和隶属度函数结合的方法具有很好的分类效果,提高了识别率和执行效率。     

AUTOMATICALLY CONSTRUCTING MEMBERSHIP FUNCTIONS AND GENERATING FUZZY RULES USING GENETIC ALGORITHMS

The most important task in designing a fuzzy classification system is to find a set of fuzzy rules from training data to deal with a specific classification problem. In recent years, many methods have been proposed to construct membership functions and generate fuzzy rules from training data for handling fuzzy classification problems. We propose a new method to generate fuzzy rules from training data by using genetic algorithms (GAs). First, we divide the training data into several clusters by using the weighted distance clustering method and generate a fuzzy rule for each cluster. Then, we use GAs to tune the membership functions of the generated fuzzy rules. The proposed method attains a higher average classification accuracy rate than the existing methods.     

一种保证隶属度函数完备性和模糊集合语义一致性的学习方法

文中首先对模糊系统的两类主要的学习算法：梯度下降和遗传算法方法进行了深入分析,并指出了存在的问题．然后,在此基础上提出了一种针对半梯形和三角形隶属度函数的保证隶属度函数ε完备性和模糊集语义一致性的参数调整方法．并基于上述方法实现了一种新的基于遗传算法并利用梯度下降的快速模糊系统学习算法．最后通过实例进行了模拟,验证了该方法的高效性,以及保证隶属度函数完备性和模糊集合语义一致性的优点     

MEMBERSHIP FUNCTIONS SHAPE AND ITS INFLUENCE ON THE STABILITY OF FUZZY CONTROL SYSTEMS

In the present paper the investigation of the influence of nonlinearities in membership functions shape on stability of the system linear object-nonlinear fuzzy logic controller is carried out by means of the second Lyapunov's method. The extension of the circle stability criterion for the transformed in the space of error and its derivative system is derived. Simulation investigations with a simple linear object that prove the obtained theoretical results are carried out.     

递归复合型模糊神经网络结构研究

针对一类能够有效引入过程先验知识的复合型模糊神经网络，研究了其动态结构． 通过对复合型模糊神经网络的函数网络的第二层引入动态递归环节，使其具有动态映射能力 ，实现了对动态系统的良好响应．本文采用了动态非线性模型对其进行仿真研究，结果 表明，对于处理动态非线性系统，此动态复合模糊神经网络较之静态网络在收敛速度、预测 精度和网络规模等方面都有较大的改善．     

MEMBERSHIP FUNCTIONS SHAPE AND ITS INFLUENCE ON THE DYNAMICAL BEHAVIOUR OF FUZZY LOGIC CONTROLLER

In the present paper, the influence of membership functions shape on the fuzzy logic controller output surface is investigated and discussed. Bell-shaped membership functions with two parameters are used. An example with linear object under control is shown. The results are presented graphically and can serve to determine two parameters with respect to the desired action of fuzzy controller.     

现实世界中的主体的一种复合式结构*

多主体系统试图用主体来模拟人的理性行为．生存在现实世界中的主体，面对不断变化的环境，要保持对紧急情况的及时反应，并为实现自己的目标表现出智能的行为．本文提出一种复合式的结构，即在一个主体中有机地组合了多种并行执行、相对独立但又相互作用的智能形态，以使现实世界中的主体在各种情况下作出合理行动．这些智能形态包括对紧急情况的反射、对中短期行为的规划、对世界的建模分析和短期预测、与其他主体的通讯以及决策生成等．使用本文设计的MAPE环境和基于主体内核的插件式的主体构造方法，复合式结构的主体可以方便地实现．为多主体系统建模和推理，本文还研究了模态逻辑并提出一种新的语义．最后，将这种复合式的结构和其它一些主体结构进行简要的比较．     

AGGREGATION OF FUZZY NUMBERS IN A DECISION-MAKING SITUATION

The fuzzy logic operators are used to decide the following multicriteria decision-making problem. A finite set of alternatives is evaluated by a set of fuzzy criteria, i.e., the alternatives' estimations are fuzzy numbers. An aggregation procedure mapping each m -tuple of fuzzy numbers into one fuzzy number, which represents the alternative according to the whole set of criteria, is presented. As functions of this mapping some known fuzzy logic operators are used. A method for comparison of ordinary fuzzy numbers, based on f -level subareas, is proposed. This method gives a possibility to decide ranking or choice problem. A numerical example is given as well.     

隶属云和隶属云发生器

本文针对模糊集理论基石的隶属函数，提出了隶属云的新思想，给出了用数学特征描述隶属云的方法和正态隶属云的数学模型，探讨了隶属云发生器的实现技术及应用场合，从而为社会和自然科学中的诸多问题用定性和定量相结合的处理方法奠定了基础。     

FCM聚类算法中模糊加权指数m的优化

研究模糊加权指数m对FCM(Fuzzy c-means)算法的聚类性能的影响,从划分熵入手提出了变权划分熵的概念,并基于模糊决策理论提出了一种最优加权指数m*的选取方法.该方法利用小的目标函数值和小的变权划分熵对应好的数据分类结果这一特性,将m的确定转化为一个带约束的非线性规划问题,从而确定最佳取值m*.实验结果表明该方法是非常有效和灵敏的.     

基于鱼群算法的复合电源模糊能量管理策略

针对电动车复合电源能量管理中传统模糊控制器设计主要依靠专家先验知识、主观性较大的缺点,提出一种基于鱼群算法优化的模糊能量管理策略,采用鱼群算法对模糊控制器的隶属度函数进行寻优.在MATLAB/Simulink环境下搭建仿真策略模型并导入到Advisor中联合仿真.结果表明,该控制策略能够合理分配蓄电池与超级电容的功率,且优化后的控制策略降低了整车功耗,提升了车辆性能.     

FUZZY SYSTEMS IN BIOMEDICAL SCIENCE

The most attractive feature of the fuzzy theory to biological science researchers is the simplicity of fuzzy mathematical expression, which is extremely useful for reasoning the problem and for controlling the process in biological areas where precise mathematical models can hardly be developed. In this review, recent progress of fuzzy theory in biomedical science is illustrated in four areas: device control, biological control, classification and pattern recognition, and prediction and association.     

容忍噪音的特征子集选择算法研究

特征子集选择问题一直是人工智能领域研究的重要内容，特别是近几年来，特征子集选择算法研究已经成为机器学习和数据挖掘等领域的研究热点，提出了一个新的特征子集选择算法－容忍噪音的特征子集选择算法（NFS），该算法将聚类的思想引入到噪音的处理，并将Gini系数和墨西哥帽函数应用于特征选取，实现对偏吸噪音数据集的特征子集选择，实际领域的实验结果表明，NFS算法具有噪音容忍度高，选择特征代表性强和求解速度快的优点，因此能够有效地应用于实际领域。     

FUZZY LOGIC OPERATORS IN DECISION-MAKING

The fuzzy logic operators are used to decide the following multicriteria decision-making problem. A finite set of alternatives is evaluated by a set of fuzzy criteria, i.e., fuzzy relations, which may be either fuzzy preference, or similarity, or likeness relations. The problem is to construct an evaluation procedure to compare the set of alternatives according to the whole set of criteria, i.e., to aggregate the private fuzzy relations in order to get the union relation as a fuzzy one, enhancing to solve the ranking, choice, or cluster problem. Some properties of these operators, required to decide the ranking, choice, or cluster problems and depending on the properties of the private relations, are proved. A numerical example is given as well.     

基于最优模糊聚类的模糊推理系统及其在产品质量估计中的应用

研究以输入空间模糊聚类为基础的模糊推理模 型,通过模型结构奇异值分解与模糊统计信息准则相结合方法实现输入空间的最优模糊聚类 ,从而获得最优模糊推理模型．这一方法成功地应用于加氢裂化装置分馏塔航空煤油干点估 计器的建模．     

模糊知识中不同否定的一种新集合基础

对于模糊知识及其否定关系,潘建立了一种具有三种否定的模糊集FScom;张给出一种改进的模糊集IFScom。然而,模糊集FScom及其改进模糊集IFScom存在着不足。基于此认识,提出一种基于FScom、IFScom改进的模糊集MScom,并讨论它的特征及相关的性质。MScom克服了新模糊集FScom及IFScom的缺陷。     

模糊极大极小神经网络新的并集学习算法

提出了模糊极大极小神经网络新的隶属函数及新的并集学习算法.算法不受形状因子的影响且与学习顺序无关,各模糊子集的等λ截集中不存在异类训练样本,学习后的隐层节点数较扩充-收缩算法更少,对训练集和检测集的正确识别率更高.     

一种新聚类算法在模糊神经网络中的应用

本文介绍一种新的聚类方法，不需预先知道聚类数目，通过迭代运算使训练样本收敛 到聚类中心，进而实现对样本的聚类，并给出了算法的理论证明．将该算法应用到模糊神经 网络中去，根据聚类结果建立一阶TSK模糊神经网络，然后使用混合算法训练网络参数，分 别用梯度下降法调整前提参数，递推最小二乘法调整结论参数．最后，列举实例证明该算法 的有效性．