一类单调基因参数可调三角模

为了研究优化Zadeh算子,给出一类单调基因参数可调三角模的定义。先定义了一种由单调函数经初等运算生成的广义T三角模Fλ,再利用对偶性,定义广义S三角模Gλ,统一了部分作者提出的优化Zadeh算子;应用该定义生成一对新的三角模,验证该定义用于构造模糊算子的可行性,为三角模的构造提供了新方向;研究部分算子随参数λ调整的变化情况,以及和Zadeh算子的关系。Fλ和Gλ能够使模糊集的交并运算更加合理,提高了数据的利用率,避免信息丢失。在三角模Gλ的基础上给出了g-λ测度的定义及其定理,由此丰富了模糊测度的理论。

q-积三角模上的Fuzzy概率积分及其应用模型

针对新设计的一对q-Fuzzy和算子,及q-Fuzzy积算子,证明满足T三角模与S三角模条件,接着定义一种k-模糊测度,并在k-模糊测度空间下定义q-Fuzzy和概率积分;最后将q-Fuzzy和概率积分应用到医疗头盔性能优化上;对医疗头盔性能优化过程中采用优序图法和改进的反熵权法计算权重;其次应用模糊概率积分和结合最大概率原则对医疗头盔性能优化状态进行评估,并对评估结果进行排序;最后用模糊概率值得出的结果与模糊综合评价法得到的结果进行对比,结果是完全一致,验证了提出的q-Fuzzy和概率积分法更加精炼准确,克服了模糊综合评价结果的模糊性和辨识性。

一种随机变论域Fuzzy控制器在医疗头盔中的实现

目前的自适应模糊控制方法在实际问题中难以达到良好的效果。针对这一问题,提出一种随机变论域Fuzzy控制器。首先,基于原有的伸缩因子设计一种简单、精准的随机伸缩因子,并通过仿真对比验证其性能;接着,以实际前后圈梁伸缩的长度与理想状态下前后圈梁伸缩的长度期望值的误差和误差的变化作为输入变量,引起旋钮转速变化的多少作为输出变量,设计随机变论域Fuzzy控制器;最后,使用仿真实验对比响应曲线图分析得到,设计的模糊控制器性能明显提升,并且整个控制过程中超调小、稳定性高、响应时间有明显的缩短,实现了医疗头盔的治疗效果。