蚁群优化算法中的模糊规则学习问题

本文通过对蚁群优化算法原理及基于模糊规则系统的原理性的介绍,旨在提出一种能够指导应用蚁群优化算法于复杂系统中模糊规则学习的方法性综述。相信在复杂系统的未来发展中,蚁群优化系统必有其一席之地。     

关联规则算法在评价指标体系中的应用研究

列举了当前许多教学质量评价系统存在的一些不足,对于评价结果主要有优秀、良好、中、及格或者差等,透过这个评价结果,教学管理人员很难找到教师的教学水平高低究竞和哪些评价指标有关,探讨运用关联规则算法来解决这些存在的问题。同样的利用关联规则挖掘方法可以计算出分数较高的教师的优点在哪些方面。从而为教学管理人员提供可靠的决策依据。本文以海南软件职业技术学院学生评教的数据为依据,详细介绍了关联规则算法的应用。     

模糊算法在信息查询网页中的应用

在模糊逻辑理论的基础上,将自然语言中的模糊概念用隶属度函数进行描述,介绍了在浏览器/服务器模式下使用模糊词汇对人员信息进行查询的方法,作为精确条件查询的一种补充,更好地反映自然语言的含义,得到更加精确的结果.     

Apriori算法在高校毕业生就业预测中的应用分析

通过对在就业管理中来源多、复杂且庞大的数据中进行有效数据挖掘研究,分析毕业生就业数据中的关联规则,对数据进行有效的整合和数据挖掘,以达到对毕业生就业方向的预测,为就业管理部门在毕业生就业指导过程中提供有效决策性数据依据,同时为毕业生在就业择业时提供有效的引导。     

关联规则算法在图书馆智能OPAC系统设计中的应用研究

当前是知识性、数字化、智能化的社会发展时代,人们对图书馆的信息服务提出了个性化、智能化的服务要求。因而,提供智能OPAC系统的图书馆服务,这是当前各大图书馆满足读者信息消费的有效改革途径。本文将重点分析关联规则算法在图书馆智能OPAC系统设计中的应用。     

ANN与模糊算法在毛精纺织机效率预报中的对比

 介绍了人工神经网络技术和模糊算法在毛精纺面料织造预报过程中的应用,建立人工神经网络BP质量预报模型和模糊算法中模糊评判模型,利用这2种预报技术分别给出了织机效率预报模型,并比较2种预报模型对毛精纺织造质量预报的性能优劣。通过对人工神经网络技术和模糊算法的理论比较及其预报结果的对比分析,得出在毛精纺织造质量的预报中,人工神经网络BP质量预报模型优于模糊算法中的模糊评判模型,2种预报技术在解决非线性问题方面具有各自的适应性。     

FP-Growth关联规则算法在高校排课系统设计中的应用研究

科学合理的完成高效的排课工作一种的教学管理中一项复杂而又繁琐的工作。同时,排课也是教学工作开展的第一步。科学、合理的教学排课表是提高学校教学质量的保障,也有利于维护正常的教学秩序。本文在分析FPGrowth关联规则算法的基础上研究FP-Growth关联规则算法在高校排课系统设计中的应用,通过实践设计证实教务管理系统嵌入FP-Growth关联规则算法可得出一种科学合理的排课系统。     

基于可调整邻域阈值的DBSCAN算法在应急预案分类管理中的应用

针对庞大的预案文本资源分类难的问题,将可调整的邻域阈值Eps取代原有的全局Eps,得到了改进的DBSCAN密度聚类算法.以预案文本间的相似度作为聚类基本的度量属性,将改进的DB-SCAN算法应用于应急预案分类管理,以去除边界.仿真结果证明该方法不仅不影响预案本来的基础分类方式,而且更易于实现,在一定程度上能够缓解噪音点误识别问题,对提高预案文本的重用性和分类的准确率有一定的参考意义.     

Textile supplier selection in sustainable supply chain using a modular fuzzy inference system model

Today’s fashion clothing market is highly competitive and the textile and clothing industry is a significant area of the world’s economy. In addition, the sustainability issues have received a lot of attention in the textile supply chains. Since supplier evaluation and selection is a crucial decision in supply chain management, this paper proposes a framework for textile suppliers’ sustainability evaluation criteria and a new model based on this framework onto ranking a given list of suppliers. The relative importance of criteria and the suppliers’ performance with respect to criteria are considered based on decision-makers’ preferences in the model. To cope with the subjectivity of decision-makers’ opinions, fuzzy set theory has been applied and a modular model on the basis of Fuzzy Inference System is proposed. A real-life supplier selection problem for the textile industry is utilized to show the feasibility of the proposed model. Validation of the proposed model is studied through an existing literature model. The results show the effectiveness of the proposed model.     

基于小波与模糊相融合的苹果分级算法

为了准确获取苹果图像的边缘,实现苹果自动分级,提出一种基于小波与模糊相融合的苹果分级算法。对苹果图像进行全向小波变化,经模糊算法处理,通过自适应阈值,提取出苹果图像的边缘,再利用漫水填充算法,获取苹果图像的面积,根据苹果类圆特性,将面积转换为直径,并根据直径大小,完成苹果分级。仿真试验结果表明,该算法对3个级别苹果的分级正确率均在98%以上,说明该算法能够用于苹果的分级检测。     

模糊权值网络最短路问题的数学模型及算法

模糊权值网络的最短路问题是一类重要的网络优化问题.针对边权值为三角模糊数的模糊权值网络的最短路问题,基于模糊数的结构元加权序,将其模糊线性规划模型等价转化为经典的线性规划模型,并提出一种改进的权矩阵算法来求解该问题,算法证明和应用实例表明新算法的正确性和有效性.此外对于边权值为其他形式模糊数的模糊权值网络的最短路问题,文中模型和算法同样有效.     

模糊推理在纺织专家系统中的应用

将智能技术应用于纺织工艺是我国纺织企业未来发展的必然趋势.专家系统是智能研究的重要领域,专家系统能极大提高企业的工作效率,但纺织工业中的模糊关系很多,工艺设计中存在大量不确定因素.文章介绍了纺织专家系统中的模糊推理部分,并将模糊数学与纺织工艺相结合,用模糊矩阵评判方法设计毛织工艺参数,以解决纺织工业中出现的不确定因素的推理问题.     

一种改进型无刷直流电机控制微粒群优化算法

针对无刷直流电机在基速以下运行时抗干扰能力较弱的特点,设计了一种改进型微粒群优化算法(PSO),即通过改变学习因子和惯性权重来优化模糊控制器的量化因子、比例因子和控制规则.仿真结果表明,运用该算法调节时间短、超调量小、抗干扰能力强,能够实现无刷直流电机在较宽速度范围内的稳定运行.     

模糊逻辑在图像火灾报警系统中的应用

根据火灾发生时火焰面积逐渐增大、火焰边缘抖动等特征,以面积增量和尖角数的绝对变化量为判据,结合模糊控制理论对火灾火焰进行模式识别,做出灾情判断,设计了一种图像火灾报警系统.该系统可提高火灾报警的准确性和可靠性.