基于直觉模糊推理的直觉模糊时间序列模型

由于受到模糊集理论的限制,模糊时间序列预测理论在不确定数据集的描述上有失客观,针对这种局限性,提出一种直觉模糊时间序列预测模型。应用模糊聚类算法实现论域的非等分划分;针对直觉模糊时间序列的数据特性,提出一种更具客观性的隶属度和非隶属度函数的确定方法;提出一种基于直觉模糊近似推理的模型预测规则。在Alabama大学入学人数和中国社会消费品零售总额数据集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提高了预测精度,证明了模型的有效性和优越性。     

新型变论域模糊控制器在交通信号控制中的应用

在双模糊控制器协调控制交通信号的基础上,针对模糊控制中论域范围选择和隶属度函数在论域中合理分布的难题,改善通过函数模型获得输入输出变论域伸缩因子的方法,提出一种采用模糊推理来替代函数模型,根据输入输出量的大小来相应改变模糊控制器的输入输出变量的论域范围的新算法。仿真结果表明,与传统的基于函数模型的变论域模糊控制器相比较,此方法避免了基于函数模型的变论域模糊控制器的函数系数和模型参数选择上的困难,更加方便地实现了控制器自调整和自适应,并大大减小了车辆平均延误时间,为车队更顺畅地通过交叉路口提供了保证。     

近空间飞行器直接自适应变论域模糊滑模控制

考虑一类非线性不确定系统的直接自适应变论域模糊滑模控制问题。根据跟踪误差在线调整伸缩因子,使变论域模糊系统一致逼近被控对象中的非线性部分。通过引入鲁棒自适应控制器,消除了模糊建模误差,提高了系统的动态性能。给出了系统自适应参数的调整律,并基于Lyapunov理论证明了闭环系统一致稳定。最后,将该算法用于近空间飞行器(near space vehicle, NSV)姿态控制系统的设计,仿真结果表明了该算法的有效性。     

模糊C均值聚类区间型模糊化参数模型

针对经典模糊C均值聚类算法中模糊加权指数对聚类的影响及其取值范围不确定性问题,提出了一种区间型模糊加权指数的设计模型。分析该模型设计的理论依据及对聚类结果的影响,推导出包括模糊隶属度划分矩阵、模糊聚类中心等基于该模型的模糊化参数表示方法。理论分析和实验证明,区间型模糊化参数模型的设计在基于模糊划分的数据处理中取得了很好的效果。     

拓展模糊集之间的若干等价变换

系统研究了模糊知识处理技术发展引起的各种模糊集拓展理论及其等价变换问题。首先给出了模糊集理论的各种拓展,如直觉模糊集、L 模糊集与L 直觉模糊集、区间值模糊集与区间值直觉模糊、Vague集等的定义与描述。重点研究了直觉模糊集到一般模糊集的变换,直觉模糊集与Vague集的等价关系,证明了利用D K算子可实现L 直觉模糊集到L 模糊集,区间值直觉模糊集到L 模糊集,区间值直觉模糊集到直觉模糊集,直觉模糊集到区间值直觉模糊集的等价变换。最后,给出了各种模糊集理论拓展形式之间联系的图示。     

一种模糊神经网络学习算法:移动小论域法

提出了一种T-s模糊神经网络在线学习算法：移动小论域法，解决非线性控制对象的在线辨识的精度和实时性问题。该算法是在前后件参数可分离的离线混合学习算法基础上，通过分析隶属函数类型及论域模糊子集划分稠必程度对辨识精度的影响后提出来的。不同于传统模糊化进程，此法使用了移动的小论域窗口在此窗口上划分较少的模糊子集技术产生网络前件模糊化参数，解决了模糊神经网络学习中精度和实时性相互制约的矛盾。仿真结果证实该算法精度高，实时性好。     

基于区间直觉模糊数的得分函数与精确函数及其应用

在模糊决策理论中，区间直觉模糊数的排序是一个非常重要的理论问题.运用得分函数和精确函数对区间直觉模糊数进行有效排序的关键是得分函数和精确函数的科学构建.本文基于得分函数和精确函数的内涵，运用概率论全概率公式思想提出了新的得分函数和精确函数，并证明了其公理化的性质.通过大量的实际数据测算与比较分析，验证了本文提出的得分函数和精确函数的科学性，从而在对区间直觉模糊数排序时更有效、更准确.     

双论域上的直觉模糊概率粗糙集模型及其应用

基于一个直觉模糊关系，给出了双论域上的直觉模糊概率粗糙集模型的定义，同时也给出了逆下近似、上近似算子的概念. 研究了它们的若干性质，为粗糙集的应用提供了新的理论基础与操作手段.最后，通过在临床诊断系统中的具体应用阐述了本文提出的直觉模糊概率粗糙集模型的有效性和优越性.     

基于最邻近聚类和向量模糊c-均值的混沌预测

针对混沌时间序列难预测的问题,提出一种新的基于最邻近聚类和向量模糊c-均值(FCMV)聚类算法的模糊建模方法。其前提参数辨识分两步,首先用最近邻聚类法初始划分输入空间,得到规则数及初始聚类中心,再用FCMV把具有相同收敛向量的聚类中心归到同一个区域来优化前一步得到的聚类中心,得到前提参数;采用递推最小二乘算法辨识模型的结论参数。最后通过对Mackey-Glass混沌时间序列的建模和预测验证了该方法的有效性与实用性。     

区间直觉模糊事件概率及其泛化形式的研究

针对随机现象中存在的模糊性,给出了区间直觉模糊集（interval-valued intuitionistic fuzzy sets, IVIFS）的解决方案。首先,定义了样本空间中区间直觉模糊事件（interval-valued intuitionistic fuzzy events, IVIFE）的概念,给出了区间直觉模糊事件概率的描述化定义。其次,定义了区间直觉模糊三角模及三角余模的概念,给出了区间直觉模糊事件概率的公理化定义。再次,给出了区间直觉模糊概率的泛化形式,即可分形式和不可分形式,并详细证明了不可分形式。最后,通过实例验证了不可分形式。     

基于参数估计与记分函数联合的直觉梯形模糊随机前景决策方法

完善直觉梯形模糊数的算术运算,在直觉梯形模糊数及梯形模糊随机变量的基础上,定义直觉梯形模糊随机变量(instuitionistic trapezoidal fuzzy random variable, ITrFRV),探讨并证明ITrFRV的相关性质。针对具有ITrFRV且属性权重未知的模糊随机多属性决策问题,考虑决策者心理行为特征,提出基于参数估计与记分函数联合的直觉梯形模糊随机多属性决策前景决策方法。该方法首先获取决策子周期内的直觉梯形模糊样本信息,估计分布类型已知的直觉梯形模糊总体的未知参数,以获取直觉梯形模糊随机决策矩阵;其次,构造带有方差的期望直觉模糊数矩阵,定义模糊随机记分函数,将规范化的期望直觉模糊数矩阵转化为记分函数矩阵;最后,利用前景理论计算前景记分函数,进而基于灰色系统理论求解属性权重,获取综合前景记分值,由此进行方案比选。案例表明本文方法的可行性及有效性。     

Research on the Method of Nonlinear Combining Forecasts based on Fuzzy System

1　ＩｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎＯｎｅｏｆｔｈｅｍｏｓｔｉｍｐｏｒｔａｎｔｆｕｎｃｔｉｏｎｓｏｆｍａｎａｇｅｍｅｎｔａｔａｌｌｌｅｖｅｌｓｉｎａｎｏｒｇａｎｉｚａｔｉｏｎｉｓｐｌａｎｎｉｎｇ ,ａｎｄｆｏｒｅｃａｓｔｓｐｌａｙａｋｅｙｒｏｌｅｉｎｔｈｅｐｌａｎｎｉｎｇｐｒｏｃｅｓｓ .Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔｎｅｅｄｓｔｏｒｅｄｕｃｅｔｈｅｒｉｓｋｓａｓ ｓｏｃｉａｔｅｄｗｉｔｈｄｅｃｉｓｉｏｎ ｍａｋｉｎｇ ,ａｎｄｏｎｅｏｆｔｈｅｗａｙｉｎｗｈｉｃｈｔｈｉｓｃａｎｂｅｄｏｎｅｉｓｂｙａｎｔｉｃｉｐａｔｉｎｇ…     

基于IFTBN的不确定性时间推理方法

针对模糊贝叶斯网络模型对复杂不确定性时间信息描述和推理方面的局限性,给出了直觉模糊贝叶斯网络的定义,并将直觉模糊时序逻辑理论与贝叶斯网络推理相融合,构建了直觉模糊时间贝叶斯网络(intuitionistic fuzzy time Bayesian network, IFTBN)模型,提出了基于IFTBN的不确定性时间推理算法,较好地解决了态势估计中不确定性时间推理精度不高的问题,提高了军事态势评估系统形成正确战场感知的作战效能。最后通过典型实例验证了该时间推理方法的有效性和优越性。     

基于认知图和直觉模糊推理的态势评估方法

针对战场环境中信息的不确定性和交互关联性问题,将直觉模糊推理理论与认知图推理相结合,提出一种基于认知图和直觉模糊理论的态势评估方法。首先,分析当前认知图推理的特点与不足,建立基于直觉模糊集理论和有序加权平均算子的直觉模糊认知图模型;其次,提出直觉模糊认知图的态势评估推理过程;最后,用实例给出评估结果,验证方法的有效性和正确性。该方法能更准确地描述战场客观环境,为决策者提供更多的决策信息和决策偏好自由度。     

基于包含度的直觉模糊相似度量推理方法

针对现有直觉模糊相似度量大都基于距离测度的现状,提出一种基于包含度的直觉模糊相似度量推理方法。所提方法利用模糊蕴涵算子及集合基数建立一系列直觉模糊包含度函数,并对基于包含度的强相似度量进行定义,给出满足强相似度量的若干性质,揭示了包含度与相似度之间的关系,进而将基于包含度的直觉模糊相似度量引入直觉模糊推理,提出了基于包含度的直觉模糊相似度量推理方法。以现有的10种直觉模糊相似度量方法与所提方法进行比较,并通过典型的实验数据分别展示了基于包含度的直觉模糊相似度量方法的优越性与较强的区分能力,实验目标样本的推理结果验证了所提方法具有较高的推理精度。     

基于直觉模糊折扣算子的异类数据融合方法

异类数据作为不确定数据的类型之一,成为模式识别、多属性决策等问题中数据融合的难点。为此,以直觉模糊集为理论基础,本文提出一种异类数据的多属性融合方法。首先,定义一种新的直觉模糊数折扣算子及合成法则,证明了该算子与合成法则的基本性质。其次,定义异类数据之间的距离度量测度,基于灰关联方法,得到用于决策的系数矩阵,通过对备选方案证据的构造过程,生成直觉模糊数,基于直觉模糊熵,给出属性权重的计算方法。最后,根据直觉模糊数合成法则和比较法则,实现结果判定。仿真实验结果表明,所提方法能够有效地降低运算时间,得到正确的决策结果。     

Aggregation and decision making using intuitionistic multiplicative triangular fuzzy information

The intuitionistic triangular fuzzy set is a generalization of the intuitionistic fuzzy set. In practical applications, we find that the results derived by using the traditional intuitionistic triangular fuzzy aggregation operators based on intuitionistic triangular fuzzy sets are sometimes inconsistent with intuition. To overcome this issue, based on the [1/9, 9] scale, we define the concepts of intuitionistic multiplicative triangular fuzzy set and intuitionistic multiplicative triangular fuzzy number, and then we discuss their operational laws and some desirable properties. Based on the operational laws, we develop a series of aggregation operators for intuitionistic multiplicative triangular fuzzy information, and then apply them to propose an approach to multi-attribute decision making under intuitionistic fuzzy environments. Finally, we use a practical example involving the evaluation of investment alternatives of an investment company to demonstrate our aggregation operators and decision making approach.     

一种新的基于模糊模型的非线性组合预测方法及其应用

针对线性组合预测方法的局限性，提出了一种基于T－S模糊模型的非线性组合预测新方法，并给出了相应的反向传播学习算法．理论分析和应用实例表明：该方法具有很强的学习与泛化能力，在处理诸如非线性系统中时间序列的组合建模与预测方面有很好的应用价值．     

基于IFE动态直觉模糊法的空战目标威胁评估

针对传统空战多目标威胁评估难以与动态作战态势相结合的缺陷和不足,提出了基于直觉模糊熵（intuitionistic fuzzy entropy, IFE）与动态直觉模糊法相结合的空战多目标威胁评估方法。该方法通过直觉模糊集确定目标属性矩阵,采用IFE算法对目标属性赋权;采用泊松分布法处理多时刻态势信息,计算时间序列权重;建立动态直觉模糊空战多目标威胁评估数学模型,并进行了仿真研究。仿真结果表明该算法是合理和有效的。