多站联合观测非合作目标的定位批号关联算法

在多站联合对非合作多目标进行定位场景中,提出了一种批号关联算法。该方法利用模糊数学理论描述已关联集和待关联量测中方位信息、连续谱特征信息和线谱特征信息之间的模糊隶属度,构建综合模糊关系矩阵进行二维关联,通过设置隶属度门限消除低隶属度关联的影响。仿真结果表明,所提算法克服了传统算法在目标增多关联成功率下降的问题,在一定的漏报虚警时关联结果召回率可达到0.8以上,关联结果精度也保持在较高水平。仿真结果及试验数据均验证了该方法在复杂水下环境中较好的目标关联定位性能。

覆盖变精度粗糙区间直觉模糊集模型探究

概述区间直觉模糊集的基本理论,利用所定义的平均隶属度、平均非隶属度,建立基于覆盖的变精度粗糙区间直觉模糊集的4种模型,并讨论这4种模型的一些相关性质、与现有模型的关系以及4种模型之间的关系;最后,对4种模型进行实例分析。

基于直觉模糊推理的直觉模糊时间序列模型

由于受到模糊集理论的限制,模糊时间序列预测理论在不确定数据集的描述上有失客观,针对这种局限性,提出一种直觉模糊时间序列预测模型。应用模糊聚类算法实现论域的非等分划分;针对直觉模糊时间序列的数据特性,提出一种更具客观性的隶属度和非隶属度函数的确定方法;提出一种基于直觉模糊近似推理的模型预测规则。在Alabama大学入学人数和中国社会消费品零售总额数据集两组数据集上分别与典型方法进行对比实验,结果表明该模型有效提高了预测精度,证明了模型的有效性和优越性。

基于新的区间直觉模糊集相似性测度的模式识别

有关区间值直觉模糊数(集)的相似性研究较少,并且现有的方法在处理实际问题时效果较差。针对这个问题,提出了区间值直觉模糊数(集)相似性测度的新方法,包含了隶属度,非隶属度,犹豫度,以及后者对前两者的影响,将隶属度,非隶属度,犹豫度的相似度表示成三元组的形式,用TOPSIS的思想处理该三元组,得出一种新的有效的相似性度,证明其合理性。将其应用到模式识别实例中,验证其有效性。

双犹豫模糊软集的研究

为对决策过程中犹豫模糊软集参数的非隶属度情况进行有效刻画,结合双犹豫模糊集的非隶属度与软集的参数化特性,提出双犹豫模糊软集的概念。基于双犹豫模糊软集的定义,描述双犹豫模糊软集的补、并、交、拓展交、限制并、且、或、差、平均及几何等运算方法,同时分析对应运算结果并论述相应性质。给出一个基于双犹豫模糊软集的相关性系数算法,解决了双犹豫模糊软集的非隶属度问题。

农户对农地股份合作社满意认可及影响因素分析——以浙江余姚市瑶街弄村昌惠土地股份合作社为例

通过对余姚市马渚镇瑶街弄村的入户调查,实证分析了社员农户对土地股份合作社的满意度、非社员农户加入土地股份合作社的意愿及其影响因素。研究结果表明,八成以上社员农户对加入土地股份合作社"满意"和"非常满意";非社员农户2/3有加入土地股份合作社的意愿;非农产业越发达,非农收入越高,农户加入土地股份合作社的意愿就越强。

基于直觉模糊粒化的信息熵属性约简算法

在直觉模糊关系中,对象之间通过隶属度和非隶属度的刻画使得拥有了更为优越的关系评估效果.为了对信息系统的不确定性达到更好的度量,首先引入基于直觉模糊关系对信息系统进行直觉模糊粒化,然后在粒化的结果中依据隶属度和非隶属度分别定义了信息熵的概念,并将它们结合作为直觉模糊关系下信息系统的信息熵,最后根据该信息熵构造一种属性约简算法.实验结果表明提出的算法具有较优的属性约简性能.

遥感影像直觉模糊集分割法

针对传统模糊聚类算法在影像分割中忽略影像成像过程带来的光谱测度不确定性及聚类过程中像素类属非隶属性的问题,本文提出了一种基于直觉模糊集的遥感影像分割算法。首先,设计直觉模糊发生器,并通过最大熵法分析影像光谱测度不确定性,求解波段指数以将遥感影像转化为直觉模糊集,从而对影像的光谱测度不确定性进行建模。然后,在聚类过程中同时考虑像素类属隶属度和像素类属非隶属度,结合直觉模糊集间距离定义目标函数,提高算法对类属模糊信息的处理能力,实现遥感影像的精准分割。最后,分别利用本文算法和比较算法对模拟影像和真彩色遥感影像进行分割试验。分割结果的定性、定量评价表明,本文算法能够更好地处理影像本身和聚类过程中的不确定性,获得更高精度的影像分割结果。

基于直觉模糊逻辑的插值推理方法

针对直觉模糊逻辑及命题演算,揭示了规则前件与规则后件中模糊论域之间的映射关系,提出利用隶属度与非隶属度计算直觉模糊逻辑的插值推理方法。研究了在连续空间与离散空间状态下线性插值的推理合成方法,包括直觉模糊取式推理、直觉模糊拒式推理及直觉模糊假言推理,推导了相关的推理合成运算公式。以具体算例验证和表明了所推导方法的正确性和有效性,以及对方法进行验证的详细步骤。

基于优先关系定序法的IFS非隶属度函数确定方法

针对直觉模糊集(IFS)非隶属度函数难以确定的问题,提出一种基于优先关系定序法的IFS非隶属度函数确定方法,给出了详细的算法步骤,从理论上证明了该算法的正确性,并分析了算法的时间复杂度与适用范围。最后,通过实例分析从应用上验证了算法的有效性与实用性。研究表明,该算法可有效地解决具有依多属性确定优先次序特性的一类IFS非隶属度函数确定方法的问题。

直觉模糊集的扩展研究

基于直觉模糊集的基本概念,考虑其隶属度、非隶属度和概率分布3个因素的影响,给出了直觉模糊集两种扩充:统计直觉模糊集和多值直觉模糊集,并给出了扩充直觉模糊集的运算和包含关系,从而使直觉模糊得到了推广和应用。

含非闭合隶属函数模糊变量的结构失效概率分布研究

结合工程实际,提出了非闭合隶属函数的截断可能性分布模型,并对模糊强度和模糊应力进行截断处理,给出了结构模糊随机失效概率随截断参数的分布,并给出了结构模糊随机失效概率分布的数值计算方法。所提出的方法不仅可以考虑基本变量的随机模糊性,而且可以考虑安全和失效状态的随机模糊性。关于强度和应力两个基本变量的情况易于推广应用到多个变量的情况,以解决多变量体系中含有非闭合隶属函数模糊变量的安全分析问题。

自适应神经模糊推理系统(ANFIS)及其仿真

以一个非线性模型为研究对象,通过对自适应神经模糊推理系统(ANFIS)建模机理的研究建立了非线性实例模糊模型,借助MATLAB中ANFIS的功能讨论隶属度函数的数目、ANFIS输出、训练误差等对自适应神经模糊推理系统(ANFIS)的影响,取得了良好的效果。结果表明利用ANFIS进行非线性系统建模和辨识是可行的,其辩识精度很高。

基于非负矩阵分解的网络重叠社区发现研究

重叠社区发现已成为复杂网络研究的热点内容。传统基于非负矩阵分解的社区发现方法忽视了特征矩阵选择的重要性,通过模块度优化来确定社区数目导致计算开销大和存在模块度分辨率受限制等问题。针对上述问题,提出了一种基于贝叶斯先验的非负矩阵分解社区发现方法。通过引入贝叶斯非负矩阵分解模型,实现了对社区数目的有效迭代求解。为了得到节点与社区的隶属关系,采用线性转换函数思想定义了社区隶属度指数,并通过设定合理的划分阈值得到网络重叠社区结构。在不同规模的计算机生成和真实世界网络上进行了测试,并与典型算法进行比较,实验结果表明了该算法的可行性和有效性。

公路软基处理方案多层次模糊综合评判方法研究

模糊决策理论和层次分析法是系统工程理论中对非定量问题分析的实用决策方法。本文将模糊理论和层次分析法二者相结合,对影响软土地基处理方案选择的各因素进行分析,确定了评判层次和影响因素,其中,评语隶属度采用模糊理论确定,各影响因素的权值采用层次分析法确定;建立了公路软土地基处理方案选择的多层次模糊综合评判模型,成功地解决了多因素影响下的软基处理方案优选问题,并通过实例进行了验证。验证结果表明,所采用的方法是合理可行的。

形状自由可调的隶属函数及其模糊图像增强应用

借助非均匀有理B样条在自由曲线设计方面的优势,给出了一种能够根据实际需要设计生成模糊隶属度函数的新方法。利用该方法生成了目前常用的5种类型模糊隶属函数,最后以设计生成模糊图像增强算法中的"S"型隶属度函数为例说明了新方法的便易和有效性。

基于模糊神经网络兖州矿区立井井筒非采动破裂的判别

煤矿立井井筒非采动破裂是一种新型工程地质灾害。该灾害的发生与各影响因素之间的关系为非线性的、不确定的。本文采用模糊神经网络对其中隐藏的规律进行了提取与捕捉。经检验结果表明,通过模糊逻辑判别与人工神经网络的相结合能够很好的对立井井筒破裂灾害的发生进行判别,且结果准确可靠,能够满足实际要求。

优劣方案及规格化公式选取对模糊优选模型评价结果影响研究

优劣方案及规格化公式的选取是模糊优选多目标决策模型中的关键问题,直接影响到分析评价的结果.在归纳总结各种规格化公式计算方法的基础上,建立了目标特征值及权重离散程度评价指标值,并结合算例对常用的优劣方案及规格化公式进行了对比分析.研究结果显示,相对优劣方案与绝对优劣方案的评价结果排序一致,但前者评价值分散性更大.当方案指标特征值相差较大时,两组优劣方案均可选取;当方案指标特征值相差较小时,应采用绝对优劣方案的评价结果值,但可同时参考相对优劣方案的评价结果排序.对于规格化公式,在不同的优劣方案下,可根据离散程度量化指标值的近似标准适当选取.

汉语访谈话语中“你”的非听话人所指用法

"你"的非听话人所指主要就是泛指,虚指用法很不普遍。本文着重考察汉语电视访谈语料中互动语境下"你"的泛指用法,主要涉及以下两个方面:一是在说话人个人经历描述中泛指的"你"常与特指的"我"抑或"她/他"换用,以达到最佳交际效果;二是泛指的"你"常参与描述普遍性知识,以产生富有知识权利的一定成员资格范畴。分析显示,泛指性"你"是由改变距离、吸引参与、引起移情、展示客观性等交际需求驱动的,而这一切都是为了增强话语叙述的权威性和可信性。

施工方案评价中的多级模糊优化及非结构性模糊决策分析

选择合理的施工方案是单位工程施工组织设计的核心。针对施工方案评价中影响因素复杂及非结构性因素量化等难点问题,提出了将多因素、多级非结构性模糊优选理论应用到施工方案比选中。采用四级模糊优选模型,综合考虑了影响施工方案比选的各种目标,并针对主观性较大的评价因素,引入非结构性模糊决策法和优先关系法,以确定其隶属度和权重。通过此模糊优选模型,进行了施工方案的优选,得到了比较理想的优选结果,证明了此模型在施工方案评价中的实用性。