不等权泛平均运算模型研究

泛平均运算模型是为了满足连续值逻辑中逻辑折衷的需求而提出的。鉴于现有的泛平均运算模型描述的是一种理想的等权情况,给出了两种加权算子泛平均运算模型,提出了一种不等权泛平均运算模型及其对偶模型,并指出加权算术平均算子、加权几何平均算子、加权调和平均算子、广义加权平均算子等都是其对偶模型的特例。最后比较了广义加权平均运算模型和不等权泛平均运算模型的异同。

[0,∞)值柔性逻辑中平均运算模型的研究

在柔性逻辑中,不仅命题真值的连续可变性对命题连接词运算模型有影响,而且命题间关系的连续可变性对命题连接词运算模型也有影响。柔性逻辑中的逻辑算子是在其定义域上随广义自相关系数k和广义相关系数h连续变化的算子簇。详细研究了柔性逻辑平均算子,定义了[0,∞)值零级和一级柔性逻辑平均运算模型。为保证逻辑运算模型的零级完整性,该模型在其定义域内,从最大算子经过概率算子和中心算子,到最小算子单调连续变化,证明了该区间上的4个特殊算子形式。

基于泛平均运算的矿井瓦斯浓度组合预测模型

为有效分析煤矿瓦斯监测数据以实现准确、可靠的瓦斯浓度预测,基于不等权泛平均运算模型,研究瓦斯浓度时间序列组合预测的方法,提出一种新的矿井瓦斯浓度组合预测模型,并证明最优组合预测模型是其特例。采用自回归(AR)模型和径向基函数(RBF)神经网络预测模型作为组合预测模型的单项预测模型;以遗传算法和最小二乘法确定新组合预测模型的参数,实现瓦斯浓度预测单项模型的最优组合。试验分析表明:新模型在平方和误差、平均绝对误差、均方误差、平均绝对百分比误差、均方百分比误差等评价指标上,均取得比自回归模型、径向基函数神经网络模型和最优组合预测模型更低的误差。