基于改进反向搜索算法的广义二型模糊集质心计算

随着广义二型模糊集的α-平面表达理论被提出,广义二型模糊集及其模糊逻辑系统在近年来成为学术界热点研究问题。计算广义二型模糊集的质心(也称降型)在广义二型模糊逻辑系统中起着到关重要的作用。本文介绍了广义二型模糊集相关理论,扩展了求区间二型模糊集质心的改进反向搜索(enhanced opposite direction searching,EODS)算法计算完成广义二型模糊集质心。在计算两种具有非对称足迹不确定性的广义二型模糊集质心降型集和解模糊糊化值时,EODS算法可在不损失计算精度的前提下取得比最常用的Karnik-Mendel算法更快的计算速度,这给二型模糊集设计及应用提供了潜在的价值。     

基于因素空间的二型模糊多因素评价模型及应用

为了解决复杂系统评价中影响因素众多且存在大量不确定性和模糊性的问题,首先利用条件因素构建可代替复杂系统的因素空间;然后以区间数表述评价规则,运用分段函数和二型模糊集分别构造定量因素和定性因素的隶属函数,将其作为主隶属函数,高斯函数作为次隶属函数,得出以高斯模糊数为元素的单因素隶属度矩阵;再利用主观权重和客观权重的线性加权为条件因素赋予变动的组合权重,通过因素合成实现因素空间降维,生成合因素隶属度向量,以高斯模糊数表述评价结果;最后依据重心法解模糊化,按照最大隶属度原则完成复杂系统评价,并对因素在评价过程中所起的作用进行分析。将该模型用于围岩稳定性评价,验证模型的可靠性和适用性,为复杂系统评价提供值得借鉴的经验。     

用模糊集合描述模糊信息的无效性

用模糊集合描述模糊信息无效的原因是,把原本是论域与状态空间上二元函数的模糊隶属函数看成是论域上的一元函数,用模糊集合描述的模糊信息,不能支持模糊集合转换;使得通过模糊集合转换处理模糊信息的模糊数学,不得不借用不是数学计算、无缘数学模型的"取大取小"实现模糊集合转换;结果是背离数学计算的模糊数学,不能为处理模糊信息提供算法支持,导致大量需要处理的模糊信息滞留至今.还原模糊信息是高维状态空间上分类数据的真实面目,把处理模糊信息明确为由指标隶属度确定目标隶属度的隶属度转换,是模糊数学回归数学的唯一正确途径.     

基于多Agent的车间任务招投标粗模糊集建模研究

首先通过相识集、招标集、投标集和任务集的概念 ,描述制造执行系统中的调度 Agent与资源 A-gent间任务招投标过程模型 ;基于任务的属性和资源 Agent完成任务的成本、质量、负荷和时间等属性 ,定义论域上的模糊集 ,将模糊集中的隶属度函数作为粗集的属性 ,在模糊集上作截集 ,从而获得系统的分类知识 ;收集样本数据 ,构造并分析决策表 ,进而获得调度 Agent调度决策知识 ;应用调度知识进行推理 ,从争取获得招标任务的若干个资源 Agent中 ,选出最适合招标任务的中标者 .     

二型凸模糊集的运算

本文讨论了二型模糊集凸次隶属函数的运算与性质。由于二型模糊集的次隶属函数是一个一型模糊集,本文首先给出了一般模糊集的运算规律,得到了一般模糊集并与交运算的最大值性质。然后利用该性质得到了凸一型模糊集在最小t-模,最大t-余模下并与交运算的性质,最后由一般模糊集的运算规律,获得了凸、标准凸、凹凸和凹的模糊集在最小t-模,最大t-余模下的内在关系。     

基于三角形和高斯模糊化的Mamdani模糊系统表示

模糊化是将模糊系统中输入变量的确定值转换为相应模糊集合的过程,它在模糊系统建模和模糊控制领域有着重要的作用。本文在前件模糊集取为三角形模糊数条件下,利用函数极值方法求解后件模糊集的隶属函数,进而给出基于三角形模糊化和高斯模糊化的两种Mamdani模糊系统表示。     

(∈,∈∨q)-n维凸模糊集

利用n维模糊集截集理论和模糊点与n维模糊集的邻属关系,并利用n+1-值Lukasiewicz蕴涵,首先给出(α,β)-n维凸模糊集的定义,然后对(∈,∈)-n维凸模糊集和(∈,∈∨q)-n维凸模糊集这两种非常有意义的n维凸模糊集进行了讨论,最后得到了一些有意义的结果。这将为n维凸模糊分析理论研究打下基础。     

信度理论的扩张与一个审定损害的专家系统

通过使用集合的基本概率定义出上限、下限概率,形成信度;通过隶属函数定义模糊集合的包含度、相交度,使信度理论在模糊集合得以扩张,得到了利用不确定性及模糊性的一个合理的推理方法。在此基础上,采AND/OR/COMB树推理开发了一个审定损害的专家系统。     

(∈, ∈ V q)—n-dimensional Convex Fuzzy Sets

利用n维模糊集截集理论和模糊点与n维模糊集的邻属关系,并利用n+1-值Lukasiewicz蕴涵,首先给出(α,β)-n维凸模糊集的定义,然后对(∈,∈)-n维凸模糊集和(∈,∈Vq)-n维凸模糊集这两种非常有意义的n维凸模糊集进行了讨论,最后得到了一些有意义的结果.这将为n维凸模糊分析理论研究打下基础.     

基于粗糙隶属函数的强粗糙模糊近似算子

在Pawlak近似空间中,针对模糊目标概念,假设在信息粒度不变的情况下,试图寻求模糊目标集合更好的近似集.为此将粗糙隶属函数看成一个模糊集,利用其介于普通粗糙模糊下近似与上近似之间的特点,对现有的粗糙模糊集模型进行改进.建立模糊目标概念新的下近似集与上近似集,使其与已有的粗糙模糊集模型相比,对近似空间有更高的精度,对目标集合有更好的贴近度.并讨论新的近似集的一些基本性质,最后通过数值算例进一步说明新提出的下近似与上近似算子的优越性.即可以从已知的数据集中获得更准确的知识,因此这是一种更精确的知识发现方法.     

区间值晕集与区间值模糊集

讨论四种形式区间值晕集的性质,并利用晕集对区间值模糊集的隶属函数与运算进行重新刻画。     

未确知集

分析了模糊集与R ough集两种不确定性集合的异同,指出模糊集中存在的不足和缺陷,在此基础上定义一种新的不确定性集合称作未确知集.在未确知集中模糊集的不足与缺陷得到弥补与修正,并且未确知集具有普通集合的含义.通过分析未确知集与模糊集的相同点及本质区别来论证未确知集存在与值得研究的价值.最后例举了常用的未确知隶属函数的构造方法.     

基于加权Karnik-Mendel算法的区间二型模糊集质心计算

区间二型模糊集的质心计算(也称降型)在二型模糊逻辑系统中起着很重要的作用。Karnik-Mendel(KM)算法是完成降型的标准算法。本文介绍了区间二型模糊集相关理论,比较了离散KM算法与连续KM(continuous KM,CKM)算法中的运算,通过数值分析技术中牛顿-柯特斯求积公式将KM算法扩展成三种不同形式的加权KM(weighted KM,WKM)算法,而KM算法只是WKM算法的一种特例。计算机仿真例子用来阐述和分析WKM算法的表现,其在计算两种不对称区间二型模糊集质心时可取得比KM算法更小的绝对误差和更快的计算速度,这给二型模糊集及其模糊逻辑系统设计和应用提供了潜在的价值。     

基于三角形区间二型模糊数的综合评价模型

为解决评价过程中分类等级的边界不确定性问题,将二型模糊集引入到模糊综合评价模型中.利用分类等级的边界限值,分别构造三角形二型区间模糊数的上、下隶属函数,在此基础上由观测数据构建相应的区间值模糊评价矩阵,结合指标权重合成得到区间值综合评价向量,最后利用区间数排序的可能度方法得到评价对象的等级隶属向量并给出评价结果.实例分析表明了该模型的有效性。     

基于三维模糊向量的一种模糊决策方法

首先从三维模糊向量出发,给出了三维模糊向量的区间值截函数的定义,讨论了截函数的性质。然后利用区间值截函数给出了两个三维模糊向量比较可能度的定义,并利用这种可能度建立了基于三维模糊集的一种新的模糊决策方法。     

一种运用Vague集理论转化区间运输规划的方法

为解决区间型运输问题的清晰化处理问题,将Vague集当中真假隶属度函数与必要性测度和可能性测度有机的联系起来;将区间型运输问题的约束条件分为两大类等价的问题进行研究;针对供需区间型运输规划问题的特点,利用截集的思想实现了不确定性运输问题向确定性运输问题的转化.     

基于Nie-Tan算法的区间二型模糊集质心计算:改变主变量采样个数

计算区间二型模糊集的质心(也称降型)是区间二型模糊逻辑系统中的一个重要模块。Karnik-Mendel(KM)迭代算法通常被认为是计算区间二型模糊集质心的标准算法。尽管如此,KM算法涉及复杂的计算过程,不利于实时应用。在各种改进类算法中,非迭代的Nie-Tan(NT)算法可节省计算消耗。此外,连续版本NT(CNT,continuous version of NT)算法被证明是计算质心的准确算法。本文比较了离散版本NT算法中求和运算和连续版本NT算法中求积分运算,通过四个计算机仿真例子证实了当适度增加区间二型模糊集主变量采样个数时,NT算法的计算结果可以精确地逼近CNT算法。     

基于粗糙隶属函数的粗糙逻辑与推理

模糊推理是将论域上的模糊集看作是一个模糊命题,将对象的隶属度看作是命题的真值,进行的不确定推理;模糊集合的隶属度大都是通过经验或专家给出的,带有一定的主观性。为此,本文将粗糙隶属函数引入逻辑推理,它不需要任何先验信息,因此推理结果更具客观性。最后以实际例子说明了此方法的可行性和合理性。     

BCK—代数的模糊理想的若干性质

运用模糊点的概念研究BCK代数的模糊理想等一些基本概念和性质,建立它与利用隶属函数和水平截集等常见刻画方式之间的关系。     

凸规划的新算法

对一般凸目标函数和一般凸集约束的凸规划问题新解法进行探讨,它是线性规划一种新算法的扩展和改进,此算法的基本思想是在规划问题的可行域中由所建－的一个切割面到另一个切割面的不断推进来求取最优的。文章对目标函数是二次的且约束是一般凸集和二次目标函数且约束是线性的情形,给出了更简单的算法。