基于直觉模糊Petri网的加权直觉模糊推理

利用直觉模糊集合较好地表现不确定信息的能力和Petri网的并行处理能力,构建了直觉模糊Petri网模型。给出了输入权值、变迁阈值等多种约束条件下的直觉模糊推理算法。该算法将直觉模糊推理过程转化为矩阵的运算过程可充分利用直觉模糊Petri网的并行推理能力,有效地避免同一变迁不必要地重复激发从而节省推理时间。实例分析表明所给出的直觉模糊推理算法较已有算法更加合理并且高效。     

基于优势-直觉模糊粗糙模型的IT项目绩效审计评价规则获取

针对我国政府审计机关对政府投资的I`I}项目进行绩效审计评价规则知识获取的困难,考虑了条件属性取值 为优势精确值、分类结果为直觉模糊值的决策系统规则获取问题。首先比较条件属性值的大小,构建对象的优势部 域,再由对象邻域的直觉模糊值确定对象的上下近似;根据对象的上下近似和不同对象的直觉模糊值确定对象间的区 分关系,利用分辫矩阵给出知识约简和规则提取算法;最后将直觉模糊粗糙模型应用于政府I"I'项目绩效审计评价规 则的获取,得到了较为合理的IT项目绩效评价规则。     

模糊集在目标识别上的应用

对于复杂背景下的模式识别,目标识别一直是一个较难解决的问题,本文提出在提取目标的多个特征的基础上用模糊录属度表征各个特征的生的方法来选取目标,近而成功地识别目标。文中给出了一个成功的应用实例一车牌自动识别系统。收集道口现场实验表明,在分别和字符切分正确的基础上,此模型的目标识别率为９９％。     

基于规则提取的粗-模糊神经网络及其应用

本文基于粗集理论中模糊类对给定范畴的隶属度,给出了一种利用决策表进行规则提取的新方法LBR(Learning By Rough sets),并在此基础上提出了一种新的粗-模糊神经网络(RFNN)模型,以降水量预测为例,得到了很好的拟合效果,从而具有广泛的应用前景.     

模糊综合评判中几种数学模型的比较

本文对模糊综合评判中几种常见的数学模型进行了比较,分析了这几种数学模型的实质,为模糊综合评判的合理应用提供了基础。     

基于虚拟模糊集的PID参数整定器的仿真研究

该文中给出的模糊整定器是在虚拟模糊集概念的基础上实现的。该方法首先根据Ｚ－Ｎ整规则,按照过程的开环阶跃响应设置初始参数,然后基于闭环控制系统的响应特性,利用模糊系统精确整定控制器参数。模糊控制规则知识库由整定知识和专家经验规则构成。其中整定知识可通过对一典型过程的参数整定来自动提取。最后给出的数字仿真结果证明该方法的有效性。     

基于模糊理论的SAR图像分割算法研究与实现

SAR图像存在强烈的相干斑噪声,传统方法不能很好对其分割。文章基于模糊理论,通过选择图像特征,构造模糊集,借助最大隶属度原则进行了SAR图像分割算法的设计,并借助SAR图像分别进行了参数调节和窗口选择的实验,获得了满意的分割结果。实验结果表明,该算法对于SAR图像分割可行有效。     

基于模糊集理论的医学图像分割的应用

图像分割是医学图像处理、分析、研究的基础.由于人的视觉特性和数字图像本身所具有的模糊性,使得图像分割问题是典型的结构不良问题.而模糊集合论具有描述不良问题的能力,模糊集理论应用于图像分割是针对图像模糊性非常有效的方法.对近年来基于模糊集理论的医学图像分割技术的应用和发展进行了综述和讨论,展望了基于模糊集理论的医学图像分割技术的前景和面临的挑战.     

基于SPA和信息熵的可变模糊集水质评价方法

针对水环境质量动态多变性、不确定性和模糊性的特点,采用集对分析方法计算水质样本与水质评价等级之间的联系度,运用信息熵确定评价指标的权重值,进而建立基于可变模糊集的水质定量评价模型,以5级评判为原则,对以往利用集对势评判水质等级的方法进行了改进。实例评价结果与综合指数法、灰色关联法评价结果对比,验证了该方法的实用性和有效性,其评价结果能够反映研究对象的真实状况。     

直觉模糊集理论在移民后扶效果评价中的应用

水库移民后期扶持实施效果评价试点中,采用的评价方法普遍较为单一,为使监测评估工作更为科学,引入基于直觉模糊集理论的多属性评价模型和决策方法。在给出了不同评价对象不同指标下的隶属度、非隶属度和犹豫度的基础上,建立了指标属性矩阵和直觉模糊线性优化模型,并利用得分函数和逼近理想点的排序方法,得到各移民安置试点的评价结果。以某市3个县的水库移民后期扶持政策实施效果评价为例,验证了该方法的有效性和实用性。