模糊数学在凝汽器故障诊断中的应用研究

将模糊数学理论应用到凝汽器故障诊断系统中,建立了模糊识别系统,确定了这一系统的隶属函数,并且计算出了症候群对各种故障的隶属度,然后按隶属度对故障进行了归类,较好地解决了一些不确定因素对凝汽器产生的影响这一问题,并以实例验证了该模型识别凝汽器故障的准确性。实践证明,该模型简单实用,能有效地识别凝汽器故障。

基于遗传-模糊聚类的说话人识别方法及其仿真研究

利用遗传算法的全局收敛性及模糊C-均值(FCM)聚类强大的局部寻优能力,提出了一种基于遗传-模糊聚类的说话人识别方法。对说话人的训练语音数据进行遗传-模糊的软聚类分析,从而得到分类中心的全局最优解,作为每个说话人的语音模型,最后利用最大总平均隶属度函数准则对待识别语音进行模糊聚类识别。除此之外,使用自适应参数增加遗传算法的局部搜索能力。实验结果表明,这种算法克服了传统硬聚类的缺点,避免了FCM对初值敏感及容易陷入最小值的缺陷,使聚类更加合理,更好地描述了说话人的语音特征。

位场解析信号振幅极值位置空间变化规律研究

通过对单一边界、双边界、多边界以及点(线)质量模型重力异常解析信号振幅和重力异常垂向导数解析信号振幅的极值位置空间变化规律研究表明,重力异常垂向导数解析信号振幅和化极磁力异常解析信号振幅的极值位置相同,且与重力异常解析信号振幅的极值位置空间变化规律相似.利用位场解析信号振幅极大值位置能够准确识别单一直立边界地质体的边缘位置,但不能准确识别其它任何形体的边缘位置,其识别结果的偏移量大小随地质体的埋深、水平尺寸以及倾斜程度等变化.虽然重力异常垂向导数解析信号振幅比重力异常解析信号振幅的峰值更加尖锐、横向识别能力更强,其极大值位置更靠近地质体上顶面边缘位置,但均受地质体埋深的影响较大;随着埋深的增加,位场解析信号振幅的极大值位置会快速收敛到形体的"中心位置",其轨迹类似"叉子状";且对多边界模型会出现"极大值位置盲区"而无法识别其边缘位置.通过这些理论研究表明,位场解析信号振幅只能识别单一边界地质体的边缘位置;而不宜用来识别多边界地质体的边缘位置,但可以用来识别多边界地质体的"中心位置".

差额投资内部收益率法的问题剖析与改进

《现代咨询方法与实务》关于利用差额内部收益率法选择互斥型投资方案的编撰存在失当之处 ,差额现金流量内部收益率法与NPV法是一致的 ,且选择的终极准则是NPV最大化 ,故应用简便科学的NPV法 ,而无须使用复杂且可能无解的差额现金流量内部收益率法。

基于模糊模式识别的凝汽器故障诊断研究

分析了凝汽器工作过程及故障机理 ,建立了凝汽器典型故障集、征兆集及典型故障特征向量集合 .应用模糊模式识别方法及最大隶属原则 ,建立了凝汽器故障诊断模型 ,并以实例验证该模型识别故障的准确性 .实践证明 ,该模型简单实用 。

灰色聚类决策归类原则探析

文章针对灰色聚类决策中经常采用的最大隶属原则、置信度准则、加权平均原则、最短距离原则等归类与排序原则在应用中的问题进行了分析,为解决常见归类原则所导致的评价对象不合理归类问题,特别是对于非等组距评语集的不适用性问题,提出了以评价对象综合评价值为依据的最小密度距离归类原则,并将其与加权平均排序原则相结合,实现评价对象的正确归类与排序。

基于Web属性抽取训练分类模型的方法研究

针对通用搜索引擎信息量大、查询不准确、深度不够等问题,提出了基于Web的产品属性抽取这一新的搜索引擎服务模式。基于Web的产品属性抽取实际就是一个自动分类问题,其任务是:在给定的分类体系下,根据相关产品模板自动地判断属性的是非。完成此任务的关键在于寻找有效的特征值;确定相关分类规则,最终通过P、R和F指标来评价分类算法。

模糊数学在零件分组中的应用研究

在充分研究减法聚类法、模糊C均值聚类法和最大隶属度原则的基础上,针对机械零件分组中的模糊性,将以上的方法或者原则应用到其中,并结合工程实际情况作适当修改,使其更符合工程实际。通过实例验证了此方法的正确性和实用性,并分析了这种方法的优缺点。

一种基于局部奇异值分解和最近邻决策规则的人脸识别方法

提出了一种基于局部奇异值分解和最近邻决策规则的人脸图像识别方法。其主要内容包括以下方面:由于奇异值向量具有稳定性、转置不变性等特点,对归一化的人脸图像,采用局部奇异值分解抽取人脸图像特征作为识别特征;针对人脸识别问题,采用最近邻决策规则取代隶属度函数来进行分类识别。实验结果显示,所提出的方法减少了数据计算量,运行速度快,并提高了识别率。同时,人脸识别结果也证明了该方法的有效性。

试证互斥方案多种解法具有内在一致性

针对工程经济给出寿命期不等的互斥方案求解的诸解法之间关系问题,基于买方原则,证明互斥方案的多种解法具有内在一致性.证明结果表明,各种解法的解导致相同的选择,以短期寿命方案为研究期计算净现值比较,不需要各方案可完全重复的假设,且计算量不大;诸方法中以直接计算各方案之净年值并取最大者为最简单.

论WTO的执政理念

WTO是调整其成员政府行为的国际经济组织,其规则体系集中体现了这样的政府执政理念:服务、公正执法以及非歧视与透明。这些执政理念不仅贯穿于WTO规则体系之中,体现了其精髓,而且也是其成员政府履行WTO法律规则义务的理性前提,更是践行我国行政法治价值的意志基础。

论WTO执政理念与行政法治价值

世界贸易组织(WTO)是调整其成员政府行为的国际经济组织,其规则体系集中体现了这样的政府执政理念:服务、公正执法以及非歧视与透明。这些执政理念不仅贯穿于WTO规则体系之中、体现了其精髓,而且也是其成员政府履行WTO法律规则义务的必备的理性前提,更是践行我国行政法治价值的意志基础。

基于模糊规则的随机缺失属性值数据分类算法

针对缺失属性值数据分类算法中模型分类精度和泛化能力低的问题,提出一种基于模糊规则的缺失属性值数据分类算法,即"循环-接收"模型.该算法不需要对缺失属性值数据进行插补运算,可直接对该数据集进行分类.对UCI公开数据集进行模拟仿真实验,实验结果表明,"循环-接收"模型与其他算法相比具有更高的分类精度和泛化能力.

冲突的区间信念结构下基于证据推理规则的群决策方法

针对区间信念结构组合问题,考虑群决策环境下专家意见冲突的情形,提出一种冲突的区间信念结构下基于证据推理规则的群决策方法。首先,依据决策者(或专家)对备选方案的评价信息形成群体决策问题,将专家的评价信息(观点)作为证据,检查评价信息的有效性并做归一化处理;其次,依据证据支持度确定专家权重向量,并运用证据推理规则融合所有评价信息;最后,运用最小最大后悔值法选出最优方案。实例分析表明,文中所提出的方法在证据组合过程中的证据融合结果始终保持一致,组合结果合理、收敛,而且能保持证据的特异性。

基于小波核支持度变换的图像融合改进方法

为更有效地提取图像的显著特征,提高多聚焦图像融合的性能,针对高斯核不完备基的缺点,其生成的滤波器不能有效提取图像显著特征,利用小波核近似正交和信号局部分析的优点,构造支持度变换,经过支持度分解后的低频信息使用PCNN的融合规则,高频信息使用绝对值最大选取的规则进行图像融合,实验数据和理论分析表明:该方法有效地改进了图像的显著特征,与高斯核构造的支持度变换图像融合方法相比,信息熵等评价指标结果均有提高,并且视觉效果有所改进。

短程光电测距高程导线最佳工作状态的确定

本文通过对光电测距三角高程导线误差来源模糊性分析,按模糊集原理把常用的数理统计原理扩展为集值映射,并按最大隶属原则从实测数据中总结出了光电测距三角高程导线的最佳工作状态和最优工作边长范围。

油藏模型工作制度的优化新方法

油藏模型的精细预测是编制油田开发方案、油藏动态分析及开发方案设计或调整的重要环节。目前油藏数值模拟工作制度的设计只是涵盖了初期和末期的产量设计,未能考虑中期阶段中提液时机和幅度的设计。针对分段稳步提液的油田,若无法实现中间阶段设计会导致油井实际生产效果与设计误差大,后期难评定新井的真实效果,方案中工作制度的设计对现场的实施操作指导性弱。针对以上问题,通过系统分析MM油田百余口油井实际工作制度,提出模拟工作制度分初、中、末三阶段,初、末两个阶段需细化出不同地质油藏条件下的单井预测条件,中期设计中创新性采用“多变量联动”设计技术,在模型输入参数和输出结果间引入虚拟模型估算器,新方法以结构化和自动化的方式首次实现了中期阶段工作制度的高速高效模拟。

一种基于量子遗传算法的扩展T-S模型辨识

在传统T-S模型的基础上,提出一种扩展T-S模型.该模型由一组模糊规则组成,由规则前件实现输入空间的划分,将成员函数及其函数变换引入规则后件以实现对输入予空间的非线性映射.对于该模型的建立,使用改进量子遗传算法优化规则前件,递推最小二乘法确定规则后件参数.通过对两个典型非线性系统辨识,仿真结果表明了该模型可以显著提高辨识精度,且具有很好的泛化性能.

“最大值准则”决策悖论及其求解模型

按照最大值决策准则,当相应决策系数向量各分量的值区分度较高时人们易于对决策对象所属类别做出判断.而真正有价值的问题是决策系数向量若干个分量的值区分度不高的情形.本文针对灰色聚类系数向量之最大分量取值与其它分量的值区分度很低,且按照“最大值准则”做出的决策与对决策系数向量进行整体评估所得的结论冲突,即“最大值准则”决策悖论发生的情形,提出了对聚类系数向量各分量取值信息进行综合集成的聚核权向量组和聚核加权决策系数向量;并据此构建了两难决策问题求解模型,给出了3种实用的聚核权向量组.破解了“最大值准则”决策悖论.最后以英国高等学校科学研究卓越框架（research excellence framework,简称REF）为例说明“最大值准则”决策悖论求解模型的实际应用.