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模糊因果图的归一化研究
引用本文:梁新元,吴淑皇,石庆喜.模糊因果图的归一化研究[J].微电子学与计算机,2006,23(11):1-3.
作者姓名:梁新元  吴淑皇  石庆喜
作者单位:1. 重庆工商大学,计算机科学与信息工程学院,重庆,400067
2. 重庆大学,自动化学院,重庆,400030
基金项目:国家自然科学基金;重庆市科技攻关项目;重庆市自然科学基金
摘    要:模糊因果图能有效地用于故障分析,比原来的因果图方法具有更大的灵活性和适应性.文章分析了模糊因果图存在的问题,即模糊概率可能超出0,1]区间,并提出了归一化的解决办法.通过实例证明,这种归一化方法得出的结果可靠,推理得出的结论与传统因果图推理得出的结果一致,这种归一化方法是可行的.

关 键 词:因果图  模糊因果图  模糊概率  三角模糊数  归一化
文章编号:1000-7180(2006)11-0001-03
收稿时间:2005-10-08
修稿时间:2005年10月8日

Study on Normalization in Fuzzy Causality Diagram
LIANG Xin-yuan,WU Shu-huang,SHI Qing-xi.Study on Normalization in Fuzzy Causality Diagram[J].Microelectronics & Computer,2006,23(11):1-3.
Authors:LIANG Xin-yuan  WU Shu-huang  SHI Qing-xi
Affiliation:1.College of Computer Sci. and Infor. Engin., Chongqing Technology and Business University, Chongqing 400067;2. College of Automation, Chongqing University, Chongqing 400030
Abstract:Fuzzy Causality Diagram is so effective in fault analysis, and it is more flexible and adaptive than conventional Causality Diagram. However, the shortcoming in Fuzzy Causality Diagram is that the result, i.e. fuzzy probability, may go beyond interval 0,1]. A normalization method was proposed to solve the problem in this paper. The research indicates that the normalization method is so practical that the result of reasoning coincides with that of conventional Causality Diagram.
Keywords:Causality diagram  Fuzzy causality diagram  Fuzzy probability  Triangular fuzzy number  Normalization
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