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201.
202.
为了验证Mamdani直觉模糊推理的正确性,将模糊集中定义的Mamdani模糊关系进行直觉化扩展,从而定义了Mamdani直觉模糊推理关系.通过Matlab绘制出Mamdani直觉模糊蕴涵关系Rm的三维图像,包括蕴含关系的隶属度、非隶属度、犹豫度图像.利用该蕴含关系,通过具体实例仿真结果表明了该蕴含关系推理的正确性与有效性,并将单前件单规则推理推广到了多前件多规则推理. 相似文献
203.
204.
205.
针对现有文献中涉及到直觉模糊相似度量的计算公式大多是基于直觉模糊距离测度的现状,提出一种基于包含度的直觉模糊相似度量方法。借助模糊蕴涵算子和集合基数,建立了IFS包含度的一系列具体公式,揭示了IFS包含度与相似度的关系,提出了一种基于包含度的IFS相似度量方法,并以具体算例表明该方法不仅可以解决中部分存在的问题,而且为研究IFS相似度量理论开辟一个新的途径。 相似文献
206.
论文针对已有高阶模糊时间序列模型在预测精度和预测范围上的限制,结合直觉模糊集理论,提出一种启发式变阶直觉模糊时间序列预测模型。模型首先应用直接模糊聚类算法对论域进行非等分划分;然后,针对直觉模糊时间序列的数据特性,改进现有直觉模糊集隶属度和非隶属度函数的建立方法;最后,采用阶数随序列实时变化的高阶预测规则进行预测,并将历史数据发展趋势的启发知识引入解模糊过程,使模型的预测范围得到扩展。在Alabama大学入学人数和北京市日均气温两组数据集上分别与典型方法进行对比实验,结果表明该模型有效克服了传统模型的缺点,拥有较高的预测精度,证明了模型的有效性和优越性。 相似文献
207.
基于自适应直觉模糊推理的威胁评估方法 总被引:10,自引:0,他引:10
将直觉模糊集理论引入信息融合领域,提出一种基于自适应直觉模糊推理的威胁评估方法。首先,分析了现有威胁评估方法的特点与局限性,建立了基于自适应神经-直觉模糊推理系统(ANIFIS)的Takagi-Sugeno型威胁评估模型。其次,设计了系统变量的属性函数和推理规则,确定了各层输入输出的计算关系,以及系统输出结果的合成计算表达式。再次,分析了模型的全局逼近性,设计了网络学习算法。最后,以20批典型目标的威胁评估为例,给出相应的评估结果,验证了方法的有效性和模型的正确性。实践结果表明,该方法可以提高威胁评估的可信度,改进评估质量,提高推理结果综合值的精度。 相似文献
208.
介绍了一种数据仓库的通用框架——参照结构,运用这种框架能极大地方便数据仓库设计与开发人员。在简述了数据仓库的有关内容后,重点描述了参照结构的原理及各部分构成,最后举例说明了它在数据仓库分析中的两种应用方式——垂直剖析和水平剖析。 相似文献
209.