关于次对角模式矩阵惯量的若干性质

刻画了一类实次对角符号模式的惯量,给出了该模式惯量的若干性质,最后指出该模式为唯一惯量.     

正交变换在统计量推导中的应用一例

目的 研究统计学中几个概率分布的推导。方法 利用虚拟参数和正交变换法。结果与结论利用初等方法得到了几个在数理统计中常用到的统计量的概率分布，有关结论的推导简便、直观。     

直觉模糊粗糙集推理规则的相容性研究

针对直觉模糊粗糙集（IFRS）逻辑推理规则的相容性问题，提出一种IFRS逻辑推理规则的不相容度检验算法。利用基于包含度的粗糙集模型，给出了IFRS逻辑推理规则的相容性定义，设计了不相容度检验算法。最后通过算例，验证了该算法的有效性和可行性。该算法可以有效处理属性值均为直觉模糊值的信息表，给出各IFRS逻辑推理规则间的不相容度，从而可对规则库中的规则进行相容性检验。     

直觉F推理与普通F推理的比较研究

直觉F推理克服了普通F推理在不确定性信息的描述、推理结果可信性等方面存在的局限性。在介绍普通F推理直觉化扩展的基础上，首先分析了两类推理算法的相互转化问题，指出普通F推理是直觉F推理的一种特例，当直觉指数为0时二者可相互转化。其次，比较了两类算法的还原性，分析表明Zadeh型、Mamdani型、Larsen型直觉F推理算法与其对应的普通F推理算法具有相同的还原性。最后，通过实例研究了直觉F推理算法在推理结果精度、可信性上的优势，从而较普通F推理更适用于智能控制与决策。     

专家系统评价技术研究

该文给出了专家系统评价的一个多面方法以及相应的一些准则,评价方法可分为三个阶段,首先是主观评价阶段,使用的是多属性效用评价法;其次是“黑盒”内部的技术评价阶段,针对知识库的一致性、完整性等给出了详细的判别准则;再次是经验性评价阶段。最后给出了综合测试和评估判据的多属性效用分析框架。     

基于加权相似性测度的直觉模糊近似推理

在可信度传播的基础上,提出一种加权相似性测度的直觉模糊近似推理方法.运用实例分析现有典型方法的不足,针对带有可信度因子的直觉模糊近似推理的3种形式,综合研究了直觉模糊集隶属度、非隶属度和犹豫度对相似性测度的影响,给出一种考虑权重的相似性测度方法,并将其运用到直觉模糊近似推理中.通过实例以及与同类推理算法比较,结果表明了该推理算法的合理性和可行性.     

基于BP算法的IFPN参数优化方法

针对直觉模糊Petri 网(IFPN) 模型自学习能力差的缺陷, 将神经网络中的BP 误差反传算法引入IFPN 模型 的参数寻优过程, 提出一种基于此的参数优化方法. 该算法通过建立变迁点燃和直觉模糊推理的近似连续函数, 摆脱 了参数对经验的依赖, 更加符合实际系统的需求, 同时使得IFPN 具有较强的泛化能力和自适应功能, 推理结果更加 准确可信. 最后通过典型实例验证了该参数优化方法的有效性和优越性.

     

根据混合选择策略的直觉模糊核匹配追踪集成算法

为了从分类器集成系统中选择出一组差异性大的子分类器,从而提高集成系统的泛化能力,提出了一种基于混合选择策略的直觉模糊核匹配追踪算法.基本思想是通过扰动训练集和特征空间生成一组子分类器;然后采用k均值聚类算法将对所得子分类器进行修剪,删去其中的冗余分类器;最后根据实际识别目标动态选择出较高识别率的分类器组合,使选择性集成规模能够随识别目标的复杂程度而自适应地变化,并基于预期识别精度实现循环集成.实验结果表明,与其他常用的分类器选择方法相比,本文方法灵活高效,具有更好的识别效果和泛化能力.     

基于直觉模糊神经网络的机动事件检测方法

战场事件检测在态势评估的各个推理层次上都起着重要作用,是态势评估的基础.已有文献对简单的战场事件提出了相应检测方法,但并不能满足对复杂多变的现代战场进行态势评估的需求.针对战场事件类型的多样性和发生的频繁性,设计了战场事件体系结构,定义了防空作战中空中目标的战术机动事件,并设计了直觉模糊神经网络对战术机动事件进行检测.仿真实验结果表明了该检测方法的可行性和有效性.     

基于直觉模糊粗糙集的属性约简

针对Jensen下近似定义的局限性,提出一种新的等价类形式的近似算子表示,并将其推广到直觉模糊环境.在此基础上,将相对正域、相对约简、相对核等粗糙集的知识约简概念推广到直觉模糊环境,提出一种直觉模糊信息系统的启发式属性约筒算法.实例计算表明.该方法比Jensen的属性约简方法更为合理有效.