模糊仿真─—定性模型的建立与辨识

本文的目的是在对定性仿真理论进行回顾的基础上，说明模糊方法在对复杂系统进行定性仿真中的合理性。本文首先给出了在仿真建模中应用模糊集理论的基本方法，然后讨论了模糊仿真的两个应用方向，即采用语言变量的模糊仿真和通过模糊仿真来辨识定性模型。     

定性仿真方法发展与应用研究

定性仿真是处理不完备信息的有效方法,随着其理论研究的不断深入,在工业、医疗、人工智能、生态环境、社会学、非线性系统等越来越多的领域中得到了大量的应用,国内在该领域的研究起步较晚,应用研究成果相对较少,主要局限于理论方面的研究,为此,结合国内外在该领域的研究和应用状况,比较系统地阐述了定性仿真的产生与发展过程,概述了目前主要的研究方法和一些领域的应用情况,最后对定性仿真的发展方向进行了展望。     

模糊定性仿真理论研究与算法实现

针对纯定性仿真方法的缺陷,通过采用模糊集、作者对定性仿真的模糊构造、仿真机制、算法等方面做了研究;在此基础上,开发了一个模糊定性建模与仿真的软件环境,实现了模糊构造、模型转换、仿真算法到结果输出等主要功能,并分析了一个简单的实例。     

一种对仿真可信度评估的智能专家系统

研究对仿真可信度的评估问题.针对传统的人类专家评估方法其工作量大、信息不确定以及结果模糊等问题,提出一种新型的替代专家的评估仿真可信度的方法,以不确定性知识表示和推理为基础,通过构建智能评估专家系统来实现评估.并对不确定性知识的表示与量度、不确定性推理、以及模糊信息的量化和信息的综合等相关知识进行了详细的描述.以细胞信号转导网络仿真模型的评估为实例进行了演示,演示表明:系统对于其仿真模型的评估实用,结果客观,可信.可与人类专家的决策过程媲美.     

基于模糊Petri网的保障性定性指标评价中的可信度

针对带权模糊Petri网在评价定性指标中推理机制可信度的主观性和不精确性问题,尝试利用粗糙集理论确定规则可信度,利用模糊隶属度确定结论可信度,从而提高评价的可靠性.最后,结合舰炮装备的一些保障性定性指标,应用带权模糊Petri网的矩阵推理算法,对可信度进行了应用验证,并对指标进行了评价.结果表明此方法是可行的,不仅能定量权衡现役装备综合保障工作的合理性,还可在论证初期规划系统的保障性设计.     

基于模糊AHP的系统仿真可信度评估方法

该文讨论用模糊层次分析法(fuzzy AHP)计算影响系统仿真可信度评估的各因素的权重，fuzzy AHP基于模糊理论，用三角模糊数表示两两判断矩阵。通过比较第1个对象满足m个目标的综合程度计算权重向量。filzzy AHP用法考虑了人们对复杂事物判断的模糊性，能够更好地克服人为主观判断、偏好给决策带来的影响，因而更具有合理性。最后的应用结果表明该方法科学合理，简单实用，具有一定的工程应用价值。     

基于定性仿真和模糊知识的离心式压缩机排气量不足原因诊断

针对引起离心式压缩机排气量不足的原因,本文提出一种基于定性仿真和模糊知识的诊断方法.利用压缩机结构原理和故障机理等定性知识建立故障定性模型库,并推理得到压缩机排气量受不同因素影响时的定性规则库.对系统变量的观测值利用定性趋势提取和模糊化进行定性化处理.提出了基于变量定性趋势和模糊定性值约束的滑动窗口加权匹配策略,并根据匹配结果诊断出导致排气量不足的原因.最后通过两个实例仿真验证了所提方法的有效性.     

大规模定性仿真模型的建立

针对当前已有的定性理论难以分析磊规模系统的缺陷，本文提出一种模型建立理论，对人们常识中的因果关系作了正式的定义，并以之为基础，以明确的仿真目标为指导，给出了系统概念实体识别和模型结构建立方法。     

复杂系统的定性仿真

回顾复杂系统定性仿真的发展历程;阐述复杂系统定性仿真的基本原理,将定性仿真方法归纳为非因果关系推理、因果关系推理和元胞自动机三类;评述三类方法的研究和应用进展;探讨管理系统复杂性的特征,介绍本文作者及其合作者的管理系统定性仿真研究工作;给出复杂系统定性仿真下一步需要解决的关键问题。     

复杂性和意义含糊问题的定性仿真和控制

许多系统是高阶、时变、非线性，传统的模型分析方法不容易应用。定性推理能避免复杂的数学计算，定性推理有吸引力是因为它涉及到物理系统一般原理的描述，这意味着一个特殊的定性模型能用于描述一个大范围的起作用的条件。在工程上定性推理用于监控和诊断。本文阐述如何用定性推理技术去仿真和控制液位系统的问题。     

一种模糊神经网络在决策支持中的应用

本文指出了对高层组织全局工作进行建模的困难，试尝采用一种模糊神经网络作为知识获取工具，以管理者对实际问题运行过程的直观经验作为“含噪声的运行数据”，在运行情形中收集样本，以描述与自学习相结合的方式对全局工作做定性建模与仿真。     

论模糊概念的度量

模糊度和模糊相似度是模糊集合中模糊概念度量最常用的两种方法。根据模糊度定义,提出了几种实用方便的模糊度公式,并分析了文[3]中新模糊度公式的不正确性;同时根据模糊贴近度定义,提出了一种贴近度公式。这些新公式的引入,在模式识别等实际应用中起着重要的作用。     

直觉模糊统计判决与决策

针对统计判决与决策中存在的模糊性,给出了模糊性直觉模糊集的解决方案.首先提出直觉模糊事件概率的概念,在定义直觉模糊t模及s模的基础上给出直觉模糊事件概率所满足的基本性质,并证明了直觉模糊乘法定理、全概率公式和贝叶斯公式;然后根据所给出的直觉模糊概率所满足的性质,并依据信息源类型的不同,详细分析了直觉模糊统计判决与决策的方法;最后通过一个投资问题验证了该方法的有效性.