基于T-S模糊模型的隶属度函数学习算法

模糊规则的提取和模糊隶属度函数的学习是模糊系统设计中重要而困难的问题。文中探讨了Ｔａｋａｇｉ－Ｓｕｇｅｎｏ模糊模型的隶属度函数学习问题,建立了基于模拟退火的模糊隶属度函数学习算法,给出了用于验证该算法有效性的仿真实例。     

基于隶属度转换算法的绿色供应链绩效评价

为了改进绿色供应链中的不足,提高绩效水平,采用隶属度转换算法进行评价。在构建绿色供应链绩效评价指标体系的基础上,利用已知的一级指标、二级指标的重要性权重和隶属度向量,通过信息熵对各指标隶属度进行数据挖掘,并引入有效值和可比值实现不同指标的可比性,完成二级指标到一级指标、一级指标到绿色供应链绩效评价总目标的绩效评价。对广州市某电子产品企业的绿色供应链进行评价,结果表明其绩效水平达到第二等级＂良＂,另外通过置信度识别准别发现其供应链管理水平和信息技术水平对整体绩效的贡献率较低,还有待提高。     

基于隶属度转换的第三方逆向物流服务商评价

从客户企业的角度选取市场竞争力、服务能力、协调能力、信息化水平、安全性和兼容性等六个方面构建了第三方逆向物流外包服务商评价指标体系。引入基于M（1,2,3）的隶属度转换算法,通过信息熵定义指标区分权,清除指标隶属度中对目标分类的冗余值并提取有效值,逐级实现隶属度的转换,最终实现对第三方逆向物流服务商综合实力总目标的评价。对邯郸某一服务商综合实力进行评价,结果表明,整体实力达到客户企业要求的满意级别,但协调性和安全性有待进一步加强。     

基于隶属度的数据库模糊结果排序方法

数据库模糊查询会产生很多查询结果,因此有必要将查询结果按照用户需求进行排序。首先给出了模糊查询定义,然后根据模糊集理论提出了基于隶属度的模糊查询结果排序方法,该方法综合考虑了查询指定的属性权重和查询结果对模糊查询的隶属度。实验及分析证明,提出的模糊查询结果排序算法能够较好地满足用户需求,具有较高的排序质量。     

节水灌溉相对隶属度综合评价研究

为了排除节水灌溉方式、方法及设计参数等问题上的主观性,提出了一个需要多方面决策人员参加的多目标的决策化方案,即通过建立指标隶属度矩阵,将用最小二乘法求得的相对(绝对)优属度公式进一步简化,得出一种评价大型节水灌溉工程方案的简单而又具可操作性的方法.     

模糊隶属度函数的遗传优化

模糊控制的成功应用依赖于一系列参数,例如隶属度函数,这些参数通常是主观设定的。该文提出了一种基于RGA的遗传优化算法来实现隶属度函数的生成和优化,克服了输入和输出变量隶属度函数参数设计的主观性和盲目性。通过在模糊控制器进行仿真比较研究,结果表明模糊控制器经过优化后控制品质有较大的改善和提高。     

基于模糊隶属度的加权广义不定核判别分析

对线性不可分的问题,已有许多基于正定核的降维方法,Fisher判别分析法是其中常用的方法。本研究对此类方法进行了改进和推广,首先将正定核推广到不定核,然后提出了基于模糊隶属度的不定核判别分析,最后结合权函数提出了加权广义不定核判别分析。实验结果表明,所提算法不仅有很好的分类效果,而且权函数的选择对分类结果有比较明显的影响。     

模糊数的隶属度区间分布函数

定义了关于模糊集合的隶属度区间分布函数的概念,用L-R梯形模糊数的隶属度区间分布函数等例子,说明了所引入的概念具备重要的实际背景,是合理的。进一步澄清了模糊数的隶属度函数、隶属度区间分布函数和随机变量的概率密度函数的关系,以及模糊数的隶属度区间分布函数和随机变量的概率分布函数的异同。     

一种基于DCT域的数字图像置乱程度衡量方法

图像的置乱变换在图像加密和信息隐藏中有广泛地应用。对置乱程度进行衡量,能够指导我们设计具有更高置乱程度的置乱算法。在考虑置乱图像的纹理细节特征的基础上,利用DCT变换的能量集中特性,提出了一种基于DCT域的图像置乱程度定义。由Matlab实验结果表明,所给的定义能较好地描述图像的置乱程度。它既能较好地衡量同一种置乱算法置乱次数与置乱效果的关系,也能较好地比较不同置乱算法之间的置乱效果,而且和人的主观评价基本一致。     

基于合群度-隶属度噪声检测及动态特征选择的改进AdaBoost算法

为了提高AdaBoost集成学习算法的数据分类性能,提出基于合群度-隶属度噪声检测及动态特征选择的改进AdaBoost算法. 综合考虑待检测样本与邻居样本的相似度及与不同类别样本集的隶属关系,引入合群度和隶属度的概念,提出新的噪声检测方法. 在此基础上,为了更好地选择那些能够有效区分错分样本的特征,在传统过滤器特征选择方法的基础上提出通用的结合样本权重的动态特征选择方法,以提高AdaBoost算法针对错分样本的分类能力. 以支持向量机作为弱分类器,在8个典型数据集上分别从噪声检测、特征选择及现有方法比较3个方面进行实验. 结果表明,所提算法充分考虑了噪声样本和样本权重对AdaBoost分类结果的影响,相对于传统算法在分类性能上获得显著提升.     

基于决策者权重的设计任务质量模糊群体评价

为有效支持生产过程质量管理及持续改进,在结合任务输出结果质量与任务执行质量的基础上,考虑设计输入对设计任务质量的影响,提出了相对评价与绝对评价的概念。用梯形模糊数统一表示异构评价信息。将决策者主观模糊权重作为约束条件,建立了以个体决策与群体决策加权距离最小为优化目标的决策者权重调节模型。结合逼近理想解排序(TOPSIS)方法给出了设计任务质量模糊群体评价具体步骤。算例表明:本文的评价方法可有效避免权重调节过度,正确识别过程薄弱环节。     

工程项目投资决策中的风险评价研究

对工程项目投资决策中风险进行评价．一般采用主观评分法或模糊评价法．但这两种方法存在一定的局限性．本文提出综合属性度法。并引入信息熵，对各风险进行评价，从而确定关键风险．最后。利用风险系数来确定大型工程项目的整体风险水平，基本上解决了这两种方法的缺陷．     

基于价值工程的改扩建项目投资决策分析

目前中国企业经营管理模式正逐渐从粗放型向集约型转变,企业生产结构必须优化升级才不会被市场淘汰出局,而实施改扩建项目是企业提高经济效益的重要手段.从价值工程的角度出发,建立了基于价值工程的改扩建项目的投资决策模型,并结合AHP法和模糊综合评判法对改扩建项目的投资决策问题进行了分析.其结果表明:基于价值工程的投资决策方法能更全面、客观的体现改扩建项目方案的经济效果,能为企业技改项目提供决策依据.     

基于隶属函数的改进Grid_P2P资源检索算法的研究

为了提高P2P网络的资源搜索效率和管理效率,提出了一种改进的Grid_P2P网络结构,并以此结构为基础提出了基于隶属函数的资源搜索算法GPMA。在改进的Grid_P2P结构中,通过增加MP层对超级节点的管理,减少了网络的通信延迟;在GPMA算法的实现过程中,利用隶属函数的隶属度来组织节点的加入和路由信息的更新,减少了资源搜索的跳数并提高了资源搜索的效率。通过对仿真结果中的数据进行分析和比较,验证了搜索算法GPMA的优势。     

基于相对接近度的结构选型模糊多属性决策方法

结构选型是概念设计阶段最重要的设计决策，具有典型的“软科学”决策特点，需要运用“软设计”理论和“软计算”方法进行此类问题的求解，结构选型的问题求解模型包括方案生成，方案评价和方案决策三个子过程。其中，结构型式的优选决策属于典型的多属性决策问题，决策过程中需要运用决策者的偏好信息和方案属性的不确定性信息，因此，采用传统的多准则决策理论不能对此问题进行有效的求解。为此，建立了结构选型的模糊多属性决策模型，给出了属性模糊满意度矩阵的确定方法，以有效地处理模糊信息，为了克服直接采用欧式距离确定偏好最优方案的缺点，提出了相对接近度的定义和基于相对接近度的模糊多属性决策方法，并给出了具体的求解程序。以大跨空间结构选型为例，说明了结构型式方案优选的决策过程。实例应用的结果表明，本文提出的方法可以有效地处理模糊环境下结构选型中的方案优选决策的问题。     

离散度WKNN位置指纹Wi-Fi定位算法

为改善加权K近邻位置指纹定位算法在室内环境复杂时的定位性能,提出一种以位置指纹离散度作为权值参考的改进加权K近邻位置指纹定位算法.算法在离线位置指纹数据库建立阶段采用K-means聚类算法对位置指纹进行聚类,来降低搜索位置指纹库的计算量.从离线位置指纹库中选取K个与在线实测Wi-Fi信号强度信息最相似的位置指纹,比较其离散程度,将离散程度小的位置指纹赋予较高的加权系数,以减小原加权K近邻算法在室内复杂环境信号强度随距离变化较大情况下带来的位置估算误差.对离散度加权K近邻算法时间复杂度的分析表明,其计算量小于原加权K近邻算法;实际环境实验结果表明,离散度加权K近邻算法具有更高的定位精度,且定位误差波动较小.