基于区间二型模糊集合的语言动力系统稳定性

运用区间二型模糊集合(Interval type-2 fuzzy sets,IT2FSs)的扩展原理将常规的数值函数转化为对应的区间二型模糊函数,并给出了相应的词计算(Computing with words,CW)方法与算法,最后分析了严格单调情况下基于区间二型模糊集合的单输入单输出系统的语言动力系统(Linguistic dynamic systems,LDS)稳定性.

区间二型模糊集效用函数和熵在风险决策中的应用

针对以区间二型模糊集(IT2FS)为信息环境的多属性决策(MADM)问题,引入IT2FS效用函数,并提出基于IT2FS效用函数,熵和风险因子的风险决策模型。首先基于截集思想提出两种IT2FS效用函数公式,有效提取了IT2FS全部信息,比以往的序值型公式更加科学有效。其次基于已提出的IT2FS三种不确定度量存在的问题提出三种新型不确定度量,并基于此三种不确定度量提出IT2FS熵公式弥补原有熵度量的不足。再次引入风险偏好因子反映决策者不同的风险态度,并改进风险偏好因子范围。构造基于效用函数,熵和风险偏好因子的风险决策模型。最后利用一个实例分析结果表明,该风险决策模型中决策者风险偏好对属性权重以及方案的排序存在影响,该决策思想对风险投资决策和风险管理决策均有一定的参考作用。

广义区间二型模糊集合的词计算

普通的模糊集合是点值为二维的一型模糊集合,二型模糊集合(Type-2 fuzzy sets,T2FS)是点值为三维的模糊集合,T2FS比相应的一型难以理解和计算.为了让人们更好地理解T2FS并推广其应用,本文提出了广义区间二型模糊集合(Generalized interval type-2 fuzzy sets,GIT2 FS)的定义,并将其分成三类:离散型、半离散型及连续型,分别给出相应的数学表达式与扩展原理公式,并得到了GIT2FS在两种不同的模糊逻辑算子下的词计算。

基于区间二型模糊集的农田障碍物分割方法

针对非结构化农田环境下障碍物图像在应用传统算法进行图像分割时,效果不明显,容易受到水渍、阴影等外界环境影响等问题,提出了一种基于区间二型模糊集的农田障碍物图像分割方法。该方法将采集到的原始农田彩色图像转换到Lab颜色空间,提取出a分量并将其转换为灰度图像,对所得灰度图像进行模糊化处理,将其转换为区间二型模糊集,选择最大熵值所对应的灰度值对图像进行分割。通过实验和分析,本文算法能够更好地分割出农田障碍物目标,是一种有效的农田障碍物图像分割方法。

区间二型模糊集彩色遥感图像边缘检测方法

针对一型模糊集其隶属度函数是确定的,不具有柔性,很难满足图像的多方面边缘检测要求,及传统PalKing算法采用单一阈值对图像进行增强难以满足灰度变化丰富且含大量信息的彩色遥感图像处理的要求。提出了一种新的基于区间二型模糊集的彩色遥感图像边缘检测方法。实验结果表明,它能较好地检测出彩色遥感图像边缘,因此是一种实用有效的彩色遥感图像边缘检测方法。

基于贝叶斯模式平均与区间二型模糊集的分区灌溉方法

为解决松嫩平原水稻灌溉水需求不断增长与地下水资源可持续利用之间的矛盾,实现节水控采目标,本文以松嫩平原北部和平灌区水稻种植区为例,通过2017-2019年降雨-地下水-产量动态监测试验,揭示灌域尺度地下水时空变化规律;采用聚类分析与空间叠加分析提出了基于地下水埋深的分区方法,确定研究区的地下水埋深分区界限;根据地下水埋深分区结果,采用贝叶斯模式平均(Bayesian Model Averaging,BMA)方法,融合AquaCrop、Jensen模型,进行平、枯水年各分区灌溉情景的产量模拟,提高了地下水埋深分区条件下的产量模拟精度。引入风险偏好因子刻画决策者的风险态度,基于区间二型模糊集(IT2FS)理论对各地下水埋深区域的灌溉制度进行综合评价,利用有序加权平均算子(Ordered Weighted Averaging,OWA)集结综合评价值,提出了不同地下水埋深区域水稻种植的优化灌溉制度。结果表明:研究区地下水埋深分区界限为1.5 m;采用BMA方法有利于提高地下水埋深分区条件下的产量模拟精度,与实测产量相关性系数超过0.95;分区灌溉模式下各区产量-灌水量响应规律存在差异,但与现行灌溉制度相比,分区灌溉能减少稻田灌水量15%~37.6%,减少地下水开采量12%以上。

基于区间二型模糊集的VIKOR多属性决策方法研究

针对传统VIKOR方法不能处理不确定语言信息的缺陷,本文在VIKOR方法的基础上提出了一种基于区间二型模糊的VIKOR扩展方法用于解决多属性决策问题。首先介绍了区间二型模糊的概念、运算法则,接着定义了一种新的计算区间二型模糊集之间的距离公式,在此基础上提出基于区间二型模糊的VIKOR扩展方法。最后,通过一个算例说明该方法的有效性和合理性。

运用区间二型模糊集的半监督模糊聚类算法

将区间二型模糊集引入半监督聚类,提出一种运用区间二型模糊集的半监督聚类算法.该算法以区间二型模糊集为隶属度,将已标识样本的类别标签融入目标函数,使得聚类算法可以在已标识样本类别信息的引导下,得到合理的隶属度.实验表明,相比其他聚类模型,结合半监督机制和区间二型模糊集的聚类算法具有更好的聚类性能.

区间二型模糊集和模糊系统:综述与展望

一型模糊集可以建模单个用户的语义概念中的不确定性,即个体内不确定性.一型模糊系统在控制和机器学习中得到了大量成功应用.区间二型模糊集能同时建模个体内不确定性和个体间不确定性,因而在很多应用中显示了比一型模糊系统更好的性能,是近年来的研究热点.本文首先介绍了区间二型模糊集的重要概念和理论研究进展,总结了其在决策和机器学习中的成功应用,然后介绍了区间二型模糊系统的基本操作和理论研究进展,并回顾了其在控制和机器学习中的典型应用.最后,对区间二型模糊集和模糊系统未来的研究方向进行了展望.

一种新的区间二型模糊集排序方法

区间二型模糊集排序是模糊决策领域中的一个重要内容,然而文献中排序方法在某些情形下无法区分区间二型模糊集的排序顺序.针对这一问题,给出了一种新的基于模糊集内心的排序方法,依据排序值的大小来确定区间二型模糊集的排序顺序.与已有排序方法相比较,所给方法能够有效区分区间二型模糊集的排序顺序.

基于区间二型梯形模糊集的应急物资储备动态协同决策模型

重大灾害下应急物资储备决策是阻止突发灾难蔓延的有效手段之一。针对救灾信息具备不确定性与复杂性特点,构建基于区间二型梯形模糊集的应急物资储备动态协同决策模型,并给出应急物资储备策略。利用区间二型模糊集理论的决策方案并结合比例分析法(COPRAS),构建常态环境下应急物资供应商选择的群决策模型,解决不相容群决策属性之间的冲突问题;进而,充分考虑"救灾阶段性动态时间因素"对储备决策的影响,构建动态救灾环境下应急物资储备结构模糊优化模型,实现常态决策与非常态应急决策之间的动态协同;最后,以2012年云南丽江"6.14"突发特大山洪灾害为实例进行数值分析,验证该动态协同决策模型的合理性与可行性,能有效解决动态救灾环境下应急物资储备结构优化问题。

基于区间二型模糊集合的人工交通系统可信度评估

提出了一种基于区间二型模糊集合理论的人工交通系统可信度评估方法.该方法以二型模糊集合算法为核心数据处理方法,构建了人工交通系统的评估体系.利用置信区间方法提取实际交通数据和人工交通数据的统计特征,同时为二型模糊集合提供了输入数据.利用二型模糊集合处理不确定性、随机性和噪声数据的能力,得到刻画实际交通系统和人工交通系统特性的输出数据集.并基于Jaccard算法对两个系统二型模糊集合的输出集进行了相似度运算,以Cronbach系数值为依据,实现了人工交通系统的可信度评估.与传统可信度评估方法相比,该评估方法具有较强的数据处理能力,有效地实现了基于数据驱动方法理念下人工系统与实际系统之间的比较.本文基于面向对象编程语言搭建开发的基于Agent的人工交通系统模型,对其进行了可信度评估验证,评估结果说明了所提出方法的合理性和有效性.

基于区间二型模糊集理论的光学隐身评价研究

根据地面目标光学隐身图像的特点,提出了一种基于区间二型模糊集理论的光学隐身评价方法.针对以往隶属函数与图像并无物理意义上属性关系的问题,基于韦伯定律,建立图像固有灰度对比度与人眼表观亮度对比度的关系,构造符合人眼视觉特性的图像表观亮度对比度隶属函数,通过计算区间二型模糊隶属函数不确定性轨迹(Footprint of uncertainty,FOU)区域的交集大小判断隐身程度,交集越大,隐身程度越高.结果表明,本文构造出的区间二型模糊集方法与人眼主观评价结果的一致性较好,可作为一种新的隐身评价方法.

基于区间二型模糊集的轮系传动方案综合评价

传统方案评价缺少合理的方法指导、主观性强,同时轮系传动方案评价指标复杂多样,难以从定性评价转换至定量评价。针对轮系传动方案的综合评价及优选问题,提出了基于区间二型模糊集(IT2FSs)的轮系传动方案综合评价方法,建立了相关的综合评价数学模型。首先,在考虑了轮系传动方案的静态特性、动态特性及结构特征的基础上,构建了多层次、多源异构性的综合评价指标体系;然后,采用了基于IT2FSs的模糊层次分析(FAHP)法,并结合了区间二型依赖有序加权平均(IT2DOWA)算子的方法,以分配指标权重;采用了构建评价函数的方法,对评价指标数据进行了预处理,以解决复杂指标数据不可量化的问题;针对不同数据类型的指标存在无法统一度量的问题,采用了概率统计结合模糊综合评价(FCE)的方法,对于轮系传动方案进行了定量化的综合评价;最后,以某轮系传动方案为例,根据仿真分析和理论推导,说明了评价方法的可行性;采用鲁棒性分析方法,对基于IT2FSs的轮系传动方案综合评价方法的有效性进行了验证。研究结果表明:该方案的定量化综合评价分数值为62.53,评价结果良好,基本满足使用需求;鲁棒性分析中的所有方案均保持了原先排名,说明该方法具有一定的抗干扰性。

基于区间二型模糊逻辑的短期风速预测研究

针对风速具有强随机性而难以准确预测的问题,引入二型模糊逻辑以减小预测误差。基于反向传播-奇异值分解混合迭代算法,建立了区间二型模糊模型用于风速的短期时间序列预测,首先通过反向传播算法调节模型输入及规则前、后件集合的参数,然后利用奇异值分解法优选模型规则。同时,基于反向传播算法建立了一型模糊模型和区间二型模糊模型,将其预测结果作为检验性能的基准。仿真结果表明,基于混合迭代算法的区间二型模糊模型能有效精简系统规则并提高预测精度,具有一定的实用价值。

一种区间二型模糊隶属度函数的构造新方法

针对现有区间二型模糊隶属度函数的构造方法中,存在受试者需为模糊专家,易出现不确定迹(FOU)填满现象(下隶属度函数近似为0),或需预先确定不确定迹的形状的问题,设计受试者不为模糊专家也可正确回答的调查问题,提出一种构造区间二型模糊集隶属度函数的新方法.该法不需预先确定FOU的形状,受试者不必为模糊专家.该法的基本思想是从一组领域专家中收集类属词的上下隶属度区间数据,对所获数据进行数据预处理,最后获得类属词的隶属度函数和FOU.实验结果表明,所提出的新方法可有效构造区间二型模糊隶属度函数,避免出现填满现象.

二型直觉模糊集

二型模糊集和直觉模糊集都具有很强的实际应用背景.二型模糊集增强了系统处理不确定性的能力,直觉模糊集为解决人们判断问题所出现的犹豫信息提供了理论依据.本文在二型模糊集和直觉模糊集的基础上,给出了二型直觉模糊集的概念,证明了二型直觉模糊集是一型模糊集、直觉模糊集、区间值模糊集、区间值直觉模糊集的广义形式,讨论了二型直觉模糊集的基本运算和二型直觉模糊关系.最后,研究了基于二型直觉模糊理论的近似推理,并实例说明了二型直觉模糊集的实际应用背景.

基于区间二型模糊粗糙集的连续属性约简算法

一型模糊粗糙集可以直接处理连续属性集,但不能处理高度不确定性数据,而区间二型模糊集可以增强系统处理不确定性的能力。为了提高处理噪声数据的精确度,在一型模糊粗糙集的基础上,定义区间二型模糊粗糙集。基于区间二型模糊粗糙集模型研究了连续域决策信息系统的属性约简,通过紧计算域给出了新的约简算法。由于拒绝变量集合的存在,提出的约简算法可在有限时间内收敛,并且得到了更加合理的结果。数值仿真验证了约简算法的可行性与有效性。

基于包含度的区间二型模糊粗糙集

基于区间二型模糊包含度的公理化定义,给出了新的区间二型模糊包含度计算公式.进一步,通过包含度定义了区间二型模糊粗糙集,并讨论了它的一些基本性质.最后,利用区间二型模糊粗糙集研究了连续域决策信息系统的属性约简,给出了新的约简方法.实例说明了该约简方法的具体计算步骤,并且通过实验验证了该算法的有效性和可行性.

产品方案优选的区间二型模糊VIKOR法

由于传统一型模糊集的隶属度难以给出精确值,因此采用区间二型模糊集理论对VIKOR方法进行扩展从而建立产品方案的决策优选模型。首先介绍了区间二型模糊数的概念,并结合积分法和区间模糊数比较法定义了一种排序方法,在此基础上实现传统VIKOR算法的扩展。为保证信息的准确性、有效性,在扩展VIKOR算法的整个过程中都未使用解模糊技术,而始终保持评估值的模糊性。产品最优方案根据VIKOR综合指标的排序来选择,其中"群体效益"和"最大个别遗憾"的决策权重由决策者偏好决定。最后,以轨道车辆门产品的方案评价为例,证明所提方法的可行性和有效性。