基于灰关联分析的模糊聚类最优划分判定模型

在模糊聚类的模糊模式中，由于只已知样本中的部分样本，以及聚类中心选择的多样性。会得到多个聚类矩阵．如何进行最优划分的判定？针对这一问题，本文提出一个新的判定模型：根据灰色系统理论中灰关联度分析的恩想。建立灰关联序模型。根据灰关联算法，判断样本代表性，若样本具有较好的代表性。则由其归纳计算得到最优划分矩阵，示例分析验证了该算法的可行性。本方法为最优划分矩阵的判定问题提供了一种新的研究工具和思路，将相关学科的研究方法与模糊集理论相结合，丰富了模糊集理论的方法体系．     

基于灰关联分析的模糊聚类最优划分判定模型

在模糊聚类的模糊模式中，由于只已知样本中的部分样本，以及聚类中心选择的多样性，会得到多个聚类矩阵.如何进行最优划分的判定？针对这一问题，本文提出一个新的判定模型：根据灰色系统理论中灰关联度分析的思想，建立灰关联序模型，根据灰关联算法，判断样本代表性.若样本具有较好的代表性，则由其归纳计算得到最优划分矩阵.示例分析验证了该算法的可行性.本方法为最优划分矩阵的判定问题提供了一种新的研究工具和思路.将相关学科的研究方法与模糊集理论相结合，丰富了模糊集理论的方法体系.     

基于模糊划分的针织纱质量综合评价方法的研究

针对目前针织用纱质量没有统一评价标准的问题，应用CTT（Constant Tension Transport）测试系统，选取测试了几个有代表性的指标对纱线性能进行客观的综合评价．文章构建了样本隶属函数，用迭代的方法得到最优模糊划分系数，以最大隶属度原则对样本进行分类，最后应用F统计量和聚类有效性函数值来分别检验分类的合理性和聚类的有效性．这种模糊划分评价方法有效减少了人为因素的影响，为纱线的定量评价提供了方法．     

计算机图象识别中的最小模糊方差法

根据模糊划分和模糊聚类中心二个基本概念，提出了以模糊方差为目标函数的图象识别最优化方法及相应的迭代算法。根据该算法和最小范数判决对１００个脉搏图样本进行分类和识别，所获得的结果与实际情况完全符合。只要事先完成对图象的特征提取和选择工作，本方法可适用于任何图象的分类和识别。     

基于模糊聚类的高维划分策略研究

数据集的划分策略是影响高维数据库索引性能的一个关键因素。金字塔技术是一种较好的高维索引方法，但它只对均匀分布的数据集具有良好的性能。为此，提出了一种改进的基于模糊聚类的金字塔技术，并将其用于高维划分策略，先对数据集进行模糊聚类处理，然后针对每个聚类进行金字塔划分，从而较好地实现了对非均匀分布数据的高维划分。     

基于支持向量机的模糊回归估计

针对给定的大规模数据集的回归估计问题，提出基于支持向量机的模糊回归估计方法.该方法把复杂的数据集看作多个群体的混合，每个群体采用单一的回归模型进行描述，使得大规模数据集的回归估计问题变成了一个多模型估计问题.在此基础上把支持向量机与模糊C聚类结合起来得到基于支持向量机的模糊回归模型，并给出了实现该模型回归估计的算法.该方法对大规模的数据样本进行模糊C聚类，并回归估计各聚类的数据样本.数值仿真结果表明，该方法在聚类数据样本的同时能实现多个模型的回归估计，而且模糊隶属度的初始化影响要小于其他的模糊回归估计方法.     

流域山坡平均坡度的模糊分析

运用模糊数学中的模糊聚类理论将流域样本分为2类，用逐步回归分析方法对各类样本进行分析，建立了山坡平均坡度与流域影响因子之间的回归方程．研究结果表明：用该方程计算出的洪峰流量与按传统方法计算的流量相比很接近且偏于安全，相对误差在5％以内；此外，用该方法对流域的划分结果与实际情况比较吻合，而且在现有桥梁的水文检算中可以节约大量时间．     

多中心的非平衡K-均值聚类方法

对于非平衡聚类问题,传统K-均值聚类方法容易将分布在较大区域类中的样本错误划分到小区域类别当中,即存在聚类结果的均匀效应.针对该问题,提出了一种多中心的非平衡K-均值聚类方法(Imbalanced K_means clustering method with multiple centers,MC_IK).该方法首先对整个训练集进行一次聚类,得到初始聚类结果,并选择与初次聚类结果中任意两类或两类以上的类中心距离相近的样本构成模糊工作集.然后对聚类得到的各类样本进行二次聚类,得到各类样本的子聚类结果,同时根据模糊工作集中样本与每个子聚类中心的距离,对模糊工作集中的样本进行二次归类.该方法有效避免了传统K-均值聚类方法处理非平衡数据聚类问题时的均匀效应.实验结果表明,多中心的非平衡K-均值聚类方法能够有效地处理非平衡数据聚类问题.     

基于神经网络的模糊诊断方法及应用研究

提出了采用模糊聚类对样本的处理方法，并研究了模糊综合评估的方法在提取矛盾样本中的应用，然后提出了基于神经网络的模糊诊断方法，最后进行了仿真研究，计算结果表明本章提出的方法具有较强的实用性。     

模糊聚类迭代模型在水资源承载能力评价中的应用

利用模糊聚类迭代模型对山东省17地市的水资源承载能力进行了综合评价，通过模糊识别模型得到样本的级别特征值，从而达到对该省各地区水资源承载能力的级别划分，进而提出增强水资源承载能力的建议，以促进山东省水资源的可持续发展.     

基于模糊集合的机械结构强度模糊可靠度计算

采用数学变换的手段将基于模糊集合的模糊可靠度计算方法进行了修正，解决模糊强度隶属函数为连续型函数的模糊可靠度计算问题，简化计算过程。文中分析了修正后的方法与基于模糊安全事件概率表示的模糊可靠度计算方法的联系。     

一种适合于复杂优化模型的直接缩并法

本文构造了一个基于Duffin缩并公式的、适用于复杂模型的直接缩并法,它多次应用缩并公式对原复杂模型进行直接缩并,然后线性化,再求解,借助收敛性较好的切割平面法,逐步迭代,直至收敛到最优解。它克服了某些复杂模型简化方法中增大了问题规模这一缺点,使迭代在原规划规模基础上快速、稳定地进行。经算例表明,虽然经过多次缩并近似后,应用切割平面法,还是能使其稳定地收敛。该法可以应用于许多复杂模型。     

闭环模糊Petri网系统

该文提出了一种新型的模糊Petri网—闭环模糊Petri网系统,它形成了一个闭环动态系统,开拓了原有模糊Petri网的应用领域,能更好地应用于经济系统等相互联系、相互影响、相互制约的系统中。首先给出模糊Petri网的定义及其运行规则,并引入了一个灵敏度向量,来刻画各个库所对外界刺激的反应程度,然后用代数矩阵运算来对该模糊Petri网的动态运行过程进行形式化描述,同时可以得到系统运行过程的全部状态值,最后给出实例进一步进行解释说明。     

机械加工零件模糊聚类分析

本文论述了用模糊隶属度描述零件聚类特征的概念和方法;零件的模糊聚类及模式识别原理;用 F-统计量来选定模糊聚类分析中的阈值,以确定合理的零件分类;并建立了计算机对零件的模糊分类软件系统,分类结果令人满意.     

运动负荷下人体血流参数动态机理分析

为了研究运动负荷下心血管系统血流多数的动态变化机理。提出了一种能描述运动负荷下人体血流参数的心血管动态数学模型。根据此模型并运用多变量函数分析方法，研究得出运动负荷下血流多数的动态变化规律及影响心血管功能的几个重要因素。理论分析结果与临床实验结果相一致。     

基于模糊综合的飞机目标识别研究

针对识别特征参数测量值不准确，特征参数漏测等不确定性问题，提出了采用贴近度的模糊综合判决方法，在多特征空间进行飞机目标识别时，利用模糊函数综合观测模糊集和已知模糊集之间的贴近度，探讨了贴近度权值的确定，以及模糊函数的选取．对有源，无源特征组成的多特征综合识别系统进行了仿真，仿真结果证实了该方法具有较高的识别率．     

定义在模糊数上的模糊值函数的收敛性

研究的模糊值函数是定义在模糊数集E1(所有的模糊数的集合)上,取值于E1中的模糊数的函数.把所有的关于y轴对称的模糊数都定义为零模糊数,则两个相同的模糊数的差为零,利用r-+r+这样一个数值来描述模糊数的序关系,就可以得到:关于纵向对称的模糊数都是等同的.在新的序关系意义下,定义了模糊值函数的极限,并讨论模糊值函数的收敛性质及Cauchy收敛判别法等.     

关于Fuzzy矩阵的N-D方程当指数为1时有解的条件的注

应用Fuzzy矩阵的行(列)向量的线性相关和Fuzzy矩阵最大行(列)向量的概念,重又研究Fuzzy矩阵的N-D方程当指数为1时有解的判定方法,得到的方法不仅简单易行,而且还适合于P(A)=PS(A)=Pr(A)= Pc(A)=1的判定.     

基于直觉模糊集的多属性决策问题

提出了一种基于直觉模糊集的多目标多属性决策问题的新记分函数,该记分函数从距离的角度选择最优方案,使最优方案接近最优理想方案,同时远离负理想方案.并对已有的基于直觉模糊集的多目标模糊决策方法进行分析与联系,通过实例阐明了本文提出的新记分函数的有效性.     

用模糊多目标优化方法设计摩擦制动器

本文利用模糊多目标优化方法对摩擦制动器进行了优化设计.引出了摩擦制动器的模糊多目标优化问题的最优模糊解的定义以及模糊多目标的最小算子的定义.构造了摩擦制动器的模糊目标函数的线性隶属函数模型,并建立了模糊多目标优化问题的数学模型.采用了模糊最小算子的求解方法.实例计算求得的结果较为满意.