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.     

基于模糊认知图的物流需求预测模型研究

准确地预测社会物流需求,在政府对物流行业政策制定、企业物流活动规划中有着重要意义.本文提出一种基于模糊认知图的物流需求预测模型构建方法,综合考虑国内生产总值、进出口总额等五个经济要素与物流需求之间的相互影响关系,通过对历史数据机器学习获得相互影响权重,构建了物流需求预测模型,可对未来物流需求进行推算和预测.实验证明,该模型对物流需求的预测精度较高,效果较好.     

词与短语的模糊界限分析

词与短语的模糊界限表现为两种现象:某一语言形式不是典型的词或短语,出现了“中间地带”;在发展过程中,语言形式在词与短语间变化,转化期间的跨越界限是模糊的。从结构讲,词(主要是复合词)和短语的概念结构有共同之处,都有核心成分与边缘成分,但也有不同之处。可从概念的三个主要功能入手,分析词和短语在归类、推理和叠加方面的不同表现,来确定某一语言成分的属性。     

基于KPCA和模糊物元模型的公交运营质量综合评价

优先发展公交是缓解交通拥堵、提高人民群众生活品质的必然要求.建立合理的公交线路运营质量评价体系将促进公交行业的管理机制发展,为提高城市公交水平提供依据.将核主成分分析法(KPCA)与模糊物元模型相结合,针对公交运营特点构建综合评价模型.采用KPCA对原始线路运营数据进行降维处理,提取具有代表性的指标值避免过多效用低的影响因素,得到相应权重.然后采用模糊物元法来对公交线路运营质量进行评级,克服传统评价方法对所有实测样本过度依赖的弊端.最后将此方法用于汕尾市12条在开线路的评级,计算结果表明该方法对公交线路运营质量评价具有实用性和合理性.     

基于局部一致性调整算法的犹豫模糊语言决策模型

犹豫模糊语言偏好关系(HFLPRs)适用于信息不完全导致专家做决策时犹豫不决的情况,是帮助专家评价方案的有效工具。在应用HFLPRs进行决策时,其一致性改进过程对于得到准确有效的结果至关重要。因此,设计了HFLPRs乘性一致性改进算法,并构建了新的犹豫模糊语言决策模型。首先,引入了HFLPRs的有关概念以及HFLPRs的规范化方法;其次,为改进HFLPRs的乘性一致性,设计了新的乘性一致HFLPRs构造模型,并建立了乘性一致性改进算法;在该算法基础上,进一步利用HFLA算子构造犹豫模糊语言决策模型;最后,运用决策模型来处理实践中的配送中心选址问题,通过与现有方法的对比分析,验证了模型的合理性和有效性。     

基于模糊证据推理的突发事件风险分析模型

突发事件发生、发展和演化过程中的风险属性来源复杂,且相关信息具有不确定、不完备的特点.为准确分析这一特点下的突发事件运行风险问题,引入模糊证据推理构建分析模型.首先根据突发事件的结构化描述框架和故障模式影响危害分析(FMECA)方法构建突发事件风险属性识别框架,获取信息作为风险分析证据并对其进行规范化处理;然后以模糊证据推理构建突发事件风险分析的模型,通过计算,给出事件风险程度的合理判断;最后选取CRH某型动车组行车安全事件进行实例分析.分析结果表明,在分析突发事件风险时,针对信息不确定、不完备特点构建的模糊证据推理模型具有可行性与有效性,同时该模型能够为突发事件风险分析和风险应对决策的制定提供辅助参考.     

极小T-S-Ferrers关系闭包的计算方法

提出极小T-S-Ferrers关系闭包的新概念。在所涉及的t-余模右连续且它所对应的余蕴涵满足CP(n)的假设下,给出并证明了有限论域上任意模糊关系极小T-S-Ferrers关系闭包的一种计算方法。此方法可通过计算机编程加以实现。     

C800型摩擦焊机移夹系统多维权重模糊综合评价方法研究

为了实现对多检测参数综合系统状态评估,将模糊综合评价方法引入到系统状态评估中。针对经典模糊综合评价方法中权重向量单一,不能反映系统参数变化,提出了多维权重模糊状态评价方法。针对C800型摩擦焊机液压辅助系统,根据实际检测状态数据,建立模糊评价矩阵,实现多参数模糊综合评价。     

BL-代数中的落影模糊理想

在落影理论的基础上，本文建立了定义 BL-代数的模糊（关联）理想的理论方法。研究了落影模糊（关联）理想和模糊（关联）理想的关系，证明了模糊（关联）理想是落影模糊（关联）理想，反之不成立。最后，获得了落影模糊（关联）理想的一些等价刻画。