区间值数据模糊c-均值聚类新算法

针对范九伦等提出的两种模糊ｃ－均值聚类算法进行了改进,提出了更一般的区间值数据模糊ｃ－均值聚类算法．证明了当加权系数λ为１时,新算法等效于老算法Ⅰ;当λ趋于０ 时,新算法趋近于老算法Ⅱ．新算法以老算法Ⅰ和Ⅱ为其特例,并可用现有的模糊ｃ－均值工具箱直接实现．     

区间直觉模糊数的精确函数及其在决策中的应用

针对区间直觉模糊数的排序问题,定义一种新的区间直觉模糊数精确函数。在考虑犹豫度信息的情况下,讨论了该精确函数的性质。通过实例与已有的精确函数比较,结果显示,该精确函数的排序能力有一定程度的提高。最后将其应用到区间直觉模糊多属性决策中,并用实例分析验证该方法的有效性。     

区间值模糊参数软集及其在决策中的应用

定义了区间值模糊参数软集的概念,研究了区间值模糊参数软集的运算及运算性质。然后,给出利用区间值模糊参数软集进行决策的方法,并通过实例说明了方法的可行性。     

区间值函数与模糊值函数的RS积分

定义了区间值函数的ＲＳ积分,并利用它来定义模糊值函数的ＲＳ积分,给出了这种积分的一些性质。     

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。     

区间直觉模糊粗糙集的不确定性度量

利用模糊熵工具将近似集的不确定性度量方法应用在区间直觉模糊信息系统中,给出了区间直觉模糊近似算子的不确定性度量公式.通过在区间直觉模糊近似空间中定义一对新的区间直觉模糊上、下近似算子,将模糊粗糙隶属函数的定义推广到了区间直觉模糊集的粗糙隶属函数;然后利用区间直觉模糊粗糙隶属函数的模糊熵,定义了区间直觉模糊粗糙集的熵;进而解决了区间直觉模糊粗糙集的不确定性度量问题,并讨论了度量的一些相关性质,以此说明定义的合理性.     

基于IVFS的专家模糊控制应用研究

针对不确定性知识难以量化．摸铷控制器曲隶属函数不容易确定等问题．提出了一种区间值横期产生式规则．建立模糊控制规则模型，给出了区间值模糊匹配函数定义，在此基础上给出了区间值模糊推理方法。该方法更有利于模期规则的精确匹配．应用到实际工业控制对象，能更好的反映领域专家的决策思维和推理过程。     

复区间值函数和复模糊值函数的RSu积分

把区间值函数的ＲＳｕ积分推广到复区间值函数的情形,并利用它来定义复模糊值函数的ＲＳｕ积分,这种积分具有吴从忻和刘哈生１９９３年所引进的实区间值函数和实模糊值函数的ＲＳｕ积分的各种性质,特别是得到了积分的线性性,而他们当时还只得到了积分的半线性。     

基于可能度的区间直觉模糊数排序方法及其在决策中的应用

根据区间直觉模糊数的隶属度与非隶属度的代数和与差,定义一种用区间数表达的得分函数和精确函数, 并利用本文定义的得分函数和精确函数给出区间直觉模糊数大小的可能度,然后基于可能度提出区间直觉模糊数的一种新的排序方法。最后,基于这种新的排序,给出了区间直觉模糊信息环境下的多属性决策方法,并用数值算例说明该方法的可行性和有效性。       

区间二型模糊逻辑系统在淋浴模糊控制中的应用及仿真

二型模糊逻辑系统中的二型模糊集能够更好地处理实际问题中的不确定性,它可以最大限度的降低不确定性对系统的影响,研究了区间二型模糊逻辑控制器在淋浴模糊控制中的应用,并应用MATLAB进行仿真,仿真结果表明,所设计的区间二型模糊逻辑系统应用于淋浴模糊控制系统是有效的,与一型模糊逻辑系统比较,取得了更好的控制效果。     

基于区间值相似度集合的区间值近似推理

在引入区间值相似度集合概念的基础上,给出基于区间值相似度集合的区间值近似推理的数学模型,并研究了其相关性质和推理算法,最后通过实例验证其推理算法的可行性与有效性。     

一种多粒度粗糙区间模糊集方法

多粒度是利用粗糙集方法处理分布式数据的一种有效手段。为了使得多粒度方法能够用于模糊目标的近似逼近,提出了一种多粒度粗糙区间模糊集方法,分别包括乐观和悲观两种不同的模型。不仅对这两种多粒度粗糙区间模糊集的基本性质进行了讨论,而且通过实例分析表明了新提出的模型用于处理区间模糊问题的有效性。     

基于区间值直觉模糊集距离的多属性决策方法

针对区间值直觉模糊集上的多属性决策问题,使用区间值直觉模糊集犹豫度的概念,给出区间值直觉模糊集之间一种新的距离公式,并据以提出基于理想点法的区间值直觉模糊集多属性决策方法。最后,借助实例说明该决策方法的有效性。     

模糊集理论推出的一个错误定理

以实例说明了模糊集中的排中律不成立产生的原因,且指明文献[1]中提出的取大取小的不完备性应如何纠正。     

基于区间值模糊集熵的图像阈值分割算法

提出了一种新的区间值模糊集的模糊熵,并将其用于图像的阈值分割.根据图像直方图确定模糊化因子,选择适当的主隶属函数实现图像的区间值模糊集表示.利用新的区间值模糊集的模糊熵研究了图像的阈值分割算法.仿真实验表明,新的基于区间值模糊集模糊熵的阈值分割算法在处理模糊图像及具有噪声图像方面均比经典图像阈值分割方法更有效.     

基于动态规划的缩写发现算法

数据清理中重复记录的识别一般采用动态规划算法或过滤算法,然而很少算法考虑了数据中的缩写问题,因此容易漏掉一些重复记录,影响了数据清理的质量,因此在动态规划的基础上提出了缩写发现算法,同已有算法相比,它的算法复杂度较小,而且能够发现汉语等无分隔符的语言中的缩写,最后给出了缩写情况下判断字符串近似匹配的方法.