基于ANP和优化隶属度函数的雷达质量评估研究

为检验雷达系统质量状况,依据其应用需求和功能特性,构建了雷达质量状况评价的指标体系。针对各层级指标因素间可能存在一定关联性的情况,文中采用网络层次分析法确定指标权重。针对单一隶属度函数可能产生隶属度突变的问题,提出了组合隶属度函数的方法,通过计算各指标在不同隶属函数下的评价信息,而后对多种隶属函数的评价信息进行优化组合,使得评估结果具有更高的可信性。运用模糊综合评判的方法,对某雷达系统质量进行了实例评价分析,结果表明该方法简易可行,能够较为准确地评估雷达装备的质量状况。

基于隶属度函数的公路隧道衬砌裂缝评价研究

隧道衬砌裂缝的分布及扩展状态是衬砌结构健康状况的直观体现。本文以裂缝宽度、长度、深厚比、角度构建评价指标,基于岭型分布建立了对应的隶属度向量函数B,通过模糊矩阵分析法确定裂缝评价指标各因素权重向量R,定义S=R·B为裂缝安全等级向量,以最高一级作为裂缝的安全等级,并按本评价方法,对某隧道的裂缝进行了评定。

基于模糊隶属度函数的桥梁结构损伤状态评估

为评估桥梁结构的整体损伤状态,以模糊理论为基础,引入模糊隶属度函数,构建了桥梁结构损伤状态评估模型。依托某预应力混凝土梁桥工程实例,对桥梁结构中确定的多种因素采用正态分布函数的形式进行定量表示,然后分别计算各因素所对应的隶属度,再组合成结构的整体隶属度对结构损伤状态进行分级判断。所提方法与《公路桥涵养护规范》中的状况评估方法得到的桥梁结构状况评级一致,验证了基于模糊隶属度函数的桥梁结构损伤状态评估方法的可靠性。该方法可在一定程度上能降低人为主观因素对桥梁结构损伤状况评估的影响,可应用于同类型桥梁进行结构损伤状态的评估分析。

基于隶属度函数和主成分分析的耕地土壤肥力评价

以山东省高密市为研究区域,研究该区内耕地土壤肥力状况,摸清土壤肥力状况空间分布,通过对表层土壤进行网格化采样和分析测试,取得了土壤pH、有机质、全氮、全磷、全钾、碱解氮、有效磷、速效钾等8项肥力指标,基于模糊数学隶属度函数模型确定各指标隶属值,通过主成分分析确定各指标权重,结合隶属值和权重,计算土壤肥力综合指数,并进行插值绘图。结果表明:研究区土壤以碱性为主,样本数占比37.77%,其次为中性,样本数占比29.52%。有机质、碱解氮、速效钾以较缺乏为主,全氮、全钾以中等为主,全磷、有效磷以丰富为主。有机质和全氮的隶属值显著低于其他指标,是耕地土壤肥力的主要限制因子。全氮的权重值最大,对土壤肥力的贡献最大,碱解氮的权重值最小,对土壤肥力的贡献也最小。研究区耕地土壤肥力综合指数空间分布以中等为主。

基于三分法的IFS非隶属度函数确定方法

针对直觉模糊集(IFS)的非隶属度函数难以确定的问题,提出一种基于三分法的IFS非隶属度函数确定方法。首先,给出了确定IFS非隶属度函数的计算公式和非犹豫度指数的概念,规范了IFS非隶属度函数的确定方法,进而给出了非犹豫度指数的性质定理。其次,提出了基于三分法的IFS非隶属度函数的计算方法,给出了正规直觉模糊集的概念,证明了该方法确定的直觉模糊集是正规直觉模糊集。最后,以空袭目标识别的指标参数(飞行高度)实例,验证了方法的有效性。

高斯隶属度函数模糊神经网络在肺癌诊断中的应用

选用隶属度函数为高斯函数的模糊神经网络用于肺癌诊断,尝试提高诊断的正确率.对于非二值输入参数,首先用高斯隶属度函数模糊化,然后与二值参数一起作为BP神经网络的输入参数.所用病例被随机分为训练集和证实集,训练模糊神经网络,用证实集测试该网络区分肺癌与非肺癌的能力.结果表明,用高斯隶属度函数的模糊神经网络比作为对照的三角形隶属度函数模糊神经网络诊断正确率有所提高,而且对病例如何分组不敏感.

基于区域级隶属度函数的图像分割评估分析

为了弥补模糊C均值聚类(FCM)图像分割收敛方面的自适应区域限制局限性,设计了一种基于区域级隶属度函数的图像分割评估方法。在分析像素区域级隶属度时以超像素为基础,对实际超像素与区域级隶属度函数或主标签之间的联系进行分析。研究结果表明:相较于FCM算法,区域级隶属度函数方法可实现更优的性能。采取FCM获取的分割效果在目标函数Q值降低后更佳,各像素在同一超像素中可迅速聚集并得到有效保证。该研究适用于超像素信息领域,对提高图像分割具有明显效果。

基于优化隶属度函数的电能分项计量误差补偿方法

在对电能分项计量误差进行补偿时,误差影响因素具有动态属性,以固定值进行补偿往往存在偏移较大的问题,因此提出基于优化隶属度函数的电能分项计量误差补偿方法。在分析了电网电流、补偿器输出电流以及非线性负载输出电流之间关系的基础上,采用傅立叶级数对非线性负载输出电流进行展开处理,并将其中的谐波电流值作为电能分项计量误差。在误差补偿阶段,构建了以电能分项计量误差影响因素为基础的典型隶属度函数集合,并计算了隶属度函数权重,将影响因素动态变化下的谐波残余作为补偿结果。测试结果表明,该补偿方法的补偿偏移稳定在0.111%以内,谐波减少率达到了65.23%以上。

一种组合隶属度函数及其在电能质量模糊评价中的应用

在电能质量模糊评价中,选择不同的隶属度函数会导致评价结果出现差异,影响评价的可信度。为避免隶属度函数选择上的主观性,充分利用评价信息,本文提出了一种基于方差—协方差优选组合法的组合隶属度函数。首先选取五种典型的中间型隶属度函数作为优选组合的基础;然后通过方差—协方差优选组合法计算各函数权重并进行最优组合,构造出一个具有普遍适用性的组合隶属度函数;最后利用得到的组合隶属度函数进行模糊评价从而提高评价结果的可信度。应用本文算法对某变电站的电能质量数据进行实证分析和评价,验证了该算法的有效性。

基于改进隶属度函数的电能质量模糊综合评价

通过分析电能质量模糊综合评价中的隶属度函数问题,提出了一种改进的隶属度函数来量化刻画电能质量评价指标各质量等级的模糊特性,从而实现更为细致的电能质量的模糊综合评价,解决了电能评价指标两质量等级之间难以建立联系和量化刻画的问题.文中首先对电能质量指标的权重、确定隶属度函数参数的指标限值及质量等级划分问题进行了分析;然后以传统的岭形函数为基础进行改进,得到基于评价指标质量等级的隶属度函数,并对电能质量的各项评价指标建立了模糊模型;最后运用所设计的算法对某地区的电能质量数据进行评价,结果验证了文中方法的实用性和有效性.

一种新隶属度函数的模糊支持向量机

传统的模糊支持向量机隶属度函数都是基于样本与类中心距离进行设计,这对非球形分布数据很不合理。使用类内超平面代替类中心,提出基于样本到超平面距离的新隶属度函数设计方法。该方法克服传统方法的不足,降低隶属度函数对样本集几何形状的依赖,提高模糊支持向量机的泛化能力。数值实验表明,与支持向量机和三种不同隶属度函数的模糊支持向量机相比,新隶属度函数的模糊支持向量机达到最好的分类效果,而且新隶属度方法的简单易行,计算时间少。

采用改进隶属度函数的梯级水电站多目标优化调度模型

梯级水电站的多目标优化调度要求在保证发电量最大同时减少用水量和弃水量,提高水能利用率,为此提出了采用改进隶属度函数的梯级水电站模糊多目标优化调度模型,以梯级水电站总发电量最大、总弃水量最小及调度期末蓄水量最大为目标建立了多目标优化调度模型。传统求解多目标问题的模糊算法普遍采用半升或半降直线型隶属度函数,文中以定义域上连续可微的Sigmoid函数及反Sigmoid函数作为新的隶属度函数,确定了Sigmoid隶属度函数各参数的计算方法。改进隶属度函数的应用要求目标函数可导的非线性规划法更加适于求解该多目标模型。算例结果验证了该模型的可行性。

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.

采用三角型隶属度函数的模糊系统的插值特性

研究了采用三角型隶属度函数的模糊系统的插值特性 .针对常见的 Mamdani和 TSK两类模糊系统 ,研究了模糊系统与分段插值函数在函数逼近上的等价性 .在此基础上 ,分别给出了两类模糊系统在插值方面的逼近误差估计 .

基于Nemerow法和隶属度函数的湖北杉木人工林土壤肥力评价

【目的】对湖北省杉木人工林土壤肥力进行评价,为该区域杉木人工林立地选择、土壤管理及合理经营提供理论依据。【方法】采集保康、谷城、阳新、咸安、通城5个县市31个杉木人工林样点0~100 cm的土壤样本,检测有机质、全氮、全钾、全磷、水解性氮、速效钾、速效磷、有效铁、交换性钙、交换性镁及pH值共11个土壤肥力指标,分别采用改进Nemerow法和主成分分析与隶属度函数相结合的模糊综合评价方法对土壤单项肥力和综合肥力进行评价。【结果】1)各县市土壤单项肥力指标均存在极显著差异,不同土层间除交换性阳离子(钙、镁)、全钾、全磷外,其它指标均存在显著或极显著差异。2)两种评价方法对单项肥力和综合肥力的评价结果基本一致,单项肥力指数Pi和隶属度值Fi分别为0.02~3.68和0.10~0.92,均反映出土壤富氮缺磷钾且交换性阳离子贫乏的状况,而平均综合指数和FQI分别为0.656和0.358,说明土壤肥力总体处于较低水平。3)各县市土壤肥力综合指数和FQI分别为0.412~0.783和0.231~0.392,均存在极显著差异,两种评价方法均表明谷城土壤肥力相对最好,咸安最差,可能与后者林分年龄小、密度大及其短周期经营模式有关。【结论】湖北杉木人工林林地土壤处于低肥力水平,杉木栽培应以中小径材为主要经营目标,栽培过程中补充磷、钾肥十分必要。

基于多特征相似性融合的隶属度函数研究

针对传统隶属度函数在变量个数和类型选择两方面存在的不足,在分析人脑对事物特征相似性的判定机理基础上,定义了模糊集合代表元素和基于多维特征向量的标准评价距离,提出了基于多特征相似性融合的隶属度函数确定方法。针对电池模糊均衡管理的实验结果表明,在电池有效容量降低情况下,采用该方法确定电压模糊集合的电池管理系统将均衡效率提高了13%。使用该方法对输入量进行模糊化的模糊控制系统,在环境参数变化时能够保持原先较好的控制性能。

基于模糊聚类的车辆跟驰隶属度函数确定方法

为了精确获得车辆跟驰模糊推理系统的隶属度函数,避免因采用专家法而使模糊推理结果的误差增大,提出采用模糊聚类分析的方法,考虑车辆跟驰数据内部的关联性,并根据高斯函数中参数的统计学意义进行车辆跟驰模糊集的划分和隶属度函数的确定。利用NGSIM数据,将后车速度、前后车相对速度、前后车间距作为输入变量,后车加速度作为输出变量建立车辆跟驰模糊推理系统,对提出的基于模糊聚类的车辆跟驰隶属度函数确定方法进行评价。结果表明,提出的新方法能真实反映数据本身的特征和驾驶员的心理生理特性,其推理结果与真实数据误差较小,可为车辆跟驰模糊推理系统的建立提供参考。

基于熵和隶属度函数的高维多目标优化问题求解

为求解高维多目标优化问题,提出一种新的适应度分配策略,即模糊关联熵方法(FREM)。结合模糊信息熵理论和隶属度函数给出FREM,采用隶属度函数将Pareto解和理想解映射为模糊集,运用模糊信息熵理论处理Pareto解模糊集与理想解模糊集之间的内在关系,并进行适应度分配。以模糊关联熵系数引导群体智能算法进化。在DTLZ测试函数集上的实验结果表明,FREM能够解决高维多目标优化问题,避免子目标数量增加对算法的影响,并得到比随机权重法和NSGA-II更好的优化效果。

基于预警隶属度函数多模型融合的滑坡预警方法

不同的滑坡预报模型存在预报同一滑坡可能提前也有可能延迟、预报精度差异较大的问题,而且,融合多模型预警方法未能充分体现个体模型预报特征,其融合预警精度不高。在分析模型可靠性的基础上,区分预报提前和延迟2种情况,设计不同的发生滑坡隶属度函数,以最低风险原则确定滑坡预警隶属度函数,利用模糊积分实现多模型融合滑坡预警。利用16个已知滑坡对预报模型进行可靠性评价,另选4个已知滑坡分别进行滑坡发生3d前和1d前多模型融合预警验证实验,结果表明,多模型融合预警虚警率比多个单一模型平均虚警率分别降低16.6%和25.0%。实验表明利用预警隶属函数进行多模型滑坡预警能提高预警精度20.0%左右。

基于隶属度函数的决策层融合算法

虹膜识别对所采集的样本图像较为苛刻的要求所造成的高采集失败率和注册失败率是阻碍它推向大规模应用的重要原因,也是目前虹膜识别研究的难点问题之一。在适当降低虹膜图像采集质量要求的条件下,能够大幅降低采集失败率和注册失败率,但同时也降低了识别的性能。采用数据融合的方法,在识别的决策层引入对应的脸像特征模板的相似度判据,根据所提出的基于隶属度函数的决策层融合算法实现融合决策。实验结果表明,这种多生物特征融合决策的方法既可以使得虹膜的采集失败率和注册失败率保持在实际应用可以接受的程度,又能够使得整体的识别性能达到目前虹膜识别技术的水平。