模糊线性回归及其在模糊可靠性分析中的应用

在T ANAKA提出的模糊线性回归模型的基础上,对其进行了扩展和改进,建立了输入变量和输出变量同为模糊量时的模糊线性回归模型,实现了从输入变量到输出变量之间的模糊性传递,从而使得结构/机构系统基本变量的模糊特性可以通过回归分析传递给响应变量,进而将一个多变量的模糊可靠性问题转化为只有模糊响应量和模糊允许量两个变量的问题,大大简化了模糊可靠性分析问题。最后,应用所提的模型对一个含隐式功能函数的弹性四连杆机构进行了模糊可靠性分析,分析结果表明了该模型的可行性。     

观测数据拟合分析中的多重共线性问题

为有效克服在工程安全监测数据及统计数据的拟合与预测研究中，采用最小二乘回归法难以有效识别自变量因子间的多重共线性并消除其对回归模型精度影响的不足，引进偏最小二乘回归（PLSR）方法，对观测数据变量及其影响因子进行拟合与预测分析。将模型拟合预测与非模型式的数据内涵分析有机结合，可同时实现回归建模、数据结构简化以及因子间的多重共线性分析，并通过交叉有效性检验来控制模型精度。结果表明：PLSR方法对系统信息和噪声有良好的辨识能力，能有效克服因子多重共线性对模型精度的影响，使模型结果对实测变量的物理成因解释更趋合理，因而比最小二乘回归方法更具广泛适用性。     

材料性能的模糊神经网络建模

利用模糊神经网络直接从实验数据中提取规则,进行材料性能建模与预测,作为应用示例,建立了基本成分和组织参数的灰铁预测模型。与多元统计分析、模糊回归和广义回归网络所得的结果相比,该方法所得的模型具有学习精度高,且具有更好的泛化能力。     

模糊线性回归的稳健方法

考虑两类模糊回归模型:一类是设计点为实数、参数为模糊数;另一类是观察值为模糊数、参数为实数.就这两类回归模型,从稳健统计的角度提出相应的稳健方法,并通过例子与现有的方法进行比较,说明所提方法的稳健性.     

MATLAB语言在一元回归模型建立中的应用

简要介绍当今世界先进的科学与工程计算软件MATAB,并将其应用于一元回归模型的建立中,同时结合具体的实例,从纯数学与MATLAB语言两个角度对一元回归模型的建立过程进行了分析,得出MATLAB软件一元回归模型的优越性。     

回归分析在大坝变形监测数据处理中的应用研究

对大坝进行变形监测,必须同时测量产生变形的各种物理量(荷载)以及变形的结果,结合统计回归分析的方法建立两者之间的函数关系,这就叫做回归分析方法.回归模型可以描述随机变量与其它变量之间的相关关系,而要揭示某个随机过程内部的规律性,即随机过程本身的观测数据之间的依赖关系,需要用到自回归模型.本文结合某大坝30期的水平变形监测数据对自回归模型进行分析,并结合回归分析法加以对比对其优势劣势加以阐述.     

参数投影寻踪回归及其在年径流预测中的应用

首次采用遗传算法优化投影方法,用正交Ｈｅｒｍｉｔｅ多项式拟合岭函数,给出了参数投影寻踪回归新方法及其实现算法,最后将新方法用于年径流实例预测,并与模糊模式识别神经网络模型的预测结果进行了对比,前者以较少的参数获得相对高的精度,另外,新算法使得投影寻踪方法易于在计算机上实现。     

在线模糊支持向量机回归方法及其应用

针对全局建模方法很难精确描述实际生产过程,提出了一种模糊支持向量机回归建模算法,并推导出相应的增量与减量算法;在此基础上,提出了在线模糊支持向量机回归建模方法,该方法利用滚动时间窗内的数据优化建模,随着时间窗的滚动,在原有模糊支持向量机模型的基础上通过增量与减量算法实现参数的快速在线更新。通过将该方法用于丙烯腈收率的预测建模,结果表明,所提方法具有参数调整时间快、泛化能力强的优点,可以较好的跟踪丙烯腈收率的变化。     

两类新的区间值线性回归模型

一般的区间值线性回归模型都是输入为实向量（元素为实数）。文章提出了二种范围更为广泛的模型，即输入可以是模糊向量（元素为L－R型模糊数）或输入为区间值向量（元素为区间）的回归模型，并利用线性规划的方法给出了区间系的估计方法。     

偏最小二乘回归模型在水文相关分析中的应用

介绍了偏最小二乘回归的基本原理、建模基本思路和交又有效性判别方法，将偏最小二乘回归模型应用于水文相关分析，并与最小二乘回归模型进行比较分析。通过算例分析表明，该模型具有符合水文现象特性的合理结构及较高的相关分析精度，能很好的应用于水文相关分析中。     

水稻需水量预测的ANFIS构建及应斥

以“中国东北大米之乡”富锦水稻灌区为例,建立了自适应神经模糊推理系统（ANFIS）的水稻需水量预测模型,通过选择最合适的隶属度函数和模糊规则,从而实现了对水稻需水量的预测,并且与BP模型的比较,结果表明该模型具有很高的预测精度,对于指导该地区科学用水、发展节水灌溉、节约地下水资源,促进农业的可持续发展具有一定意义．     

区域水资源合理配置的 模糊模式识别-模糊层次分析法的熵耦合模型

为确定区域水资源合理配置各评价指标的权重、有效处理区域水资源分配过程中的模糊性和随机性,提出了基于信息熵原理的模糊模式识别模型与基于加速遗传算法的模糊层次分析法相耦合,进行各子区域水资源量合理配置的新模型(EFPR-FAHP)。结果说明:用EFPR-FAHP进行水资源合理配置,数学物理概念明确,方法简明、通用,计算结果客观、合理,在区域水资源和环境管理中具有推广应用价值。     

水消声器的双目标模糊优化设计

利用模糊优化理论,以水消声器消声特性和流体动力特性为优化目标,建立了双目标模糊优化模型,并运用普遍型模糊规划方法求解.水消声器的传递损失和阻力损失分别采用边界元法和有限体积法求解.实验结果说明,运用双目标模糊优化技术,会使水消声器的结构设计更合理.     

基于支持向量机的模糊回归估计

针对给定的大规模数据集的回归估计问题，提出基于支持向量机的模糊回归估计方法.该方法把复杂的数据集看作多个群体的混合，每个群体采用单一的回归模型进行描述，使得大规模数据集的回归估计问题变成了一个多模型估计问题.在此基础上把支持向量机与模糊C聚类结合起来得到基于支持向量机的模糊回归模型，并给出了实现该模型回归估计的算法.该方法对大规模的数据样本进行模糊C聚类，并回归估计各聚类的数据样本.数值仿真结果表明，该方法在聚类数据样本的同时能实现多个模型的回归估计，而且模糊隶属度的初始化影响要小于其他的模糊回归估计方法.     

切削特征量的模糊预报研究

在分析切削特征量及传统量小二乘回归法基础上，运用模糊理论建立了切削特征量模糊预报方法，研究结果表明，所建预报模型以有效地预报切削力等切削特征发削特征量的估计提供了新的参考。     

基于RAGA的PPC模型在水稻节水效益评价中的应用

针对水稻节水效益评价问题,采用高维降维技术－－投影寻踪分类模型（PPC）,利用基于实数编码的加速遗传算法（RAGA）优化其投影方向,将多给数据指标（样本评价指标）转换到低维子空间,根据投影函数值的大小评价出样本的优势,从而做出决策。最大限度避免了模糊综合评判等方法中权重矩阵取值的人为干扰,取得了满意效果,为节水效益评价及其它评判决策问题提供一条新的方法与思路。     

基于Zernike矩的米粒形状模糊分类

根据米粒形状的特征,运用Zernike矩描述目标边缘的形状,采用模糊模式识别方法,实现按形状分类.为增强适应能力,对Zernike矩及模糊分类方法作了适当调整.对300颗同一品种的米粒进行实验,结果表明,本方法的检测结果与人工检测结果高度一致.     

Prediction of rock mass rating using fuzzy logic and multi-variable RMR regression mode简

Rock mass rating system (RMR) is based on the six parameters which was defined by Bieniawski (1989) [1]. Experts frequently relate joint and discontinuities and ground water conditions in linguistic terms with rough calculation. As a result, there is a sharp transition between two modules which create doubts. So, in this paper the proposed weights technique was applied for linguistic criteria. Then by using the fuzzy inference system and the multi-variable regression analysis, the accurate RMR is predicted. Before the performing of regression analysis, sensitivity analysis was applied for each of Bieniawski parameters. In this process, the best function was selected among linear, logarithmic, exponential and inverse functions and finally it was applied in the regression analysis for construction of a predictive equation. From the constructed regression equation the relative importance of the input parameters can also be observed. It should be noted that joint condition was identified as the most important effective parameter upon RMR. Finally, fuzzy and regression models were validated with the test datasets and it was found that the fuzzy model predicts more accurately RMR than regression models.     

河流水质预测的模糊线性回归模型研究

基于河流水环境系统的模糊性、不精确性,采用三角模糊数来描述和表征水质信息.在此基础上,根据已有模糊线性回归模型成果,构造了带有三角模糊参数的河流水质模糊线性回归预测模型.运用模糊数的λ一截集技术,可以将水质预测值由三角模糊数转化为与一定可信度水平λ相应的区间值,为河流水质预测提供了新思路、新方法.     

计算机视觉技术在大米轮廓检测上的应用

分析了使用Roberts算子、Sobel算子、Prewitt算子及模板匹配法和快速模糊边缘检测法对大米轮廓进行边缘检测,并通过对大米图像的分割实验,验证了快速模糊边缘检测法最为有效。为大米等级的分类作了前期准备。