基于改进模糊综合评判的仿真可信度评估方法

针对基于传统模糊综合评判的仿真可信度评估过程中专家根据个人偏好或期望确定权重、模糊合成运算选择不合理等引起的评估结果不准确等问题,提出了一种基于改进模糊综合评判的仿真可信度评估方法。针对树型评估指标体系,利用模糊综合评判矩阵,基于最小隶属度加权平均偏差确定评估指标体系中各层指标的权重;在模糊合成运算环节,利用隶属度加权平均偏差,获取综合评价向量,进而得到仿真可信度评估结果;应用于某半实物仿真系统可信度评估中,计算结果验证了该方法的合理性和可行性。

模糊综合评判的一种改进方法

针对已有模糊综合评判方法存在的问题,提出了一种基于最小隶属度加权平均偏差法的改进方法。该方法能在权重信息确定或不确定的情况下得出正确的结果,避免模糊综合评判中的不合理现象,实例分析也证明了该方法的有效性和可行性。

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。

基于模糊数学的低剂量CT投影域降噪算法

因高剂量CT对人体的损害较大,低剂量CT近年来已成为临床医学的一个热点,然而CT剂量的降低引起重建图像质量下降.为了解决低剂量CT重建图像受噪声污染严重的问题,本文根据低剂量CT投影的噪声特性,在原惩罚加权最小二乘降噪算法(PWLS)基础上,提出一种改进的基于模糊数学的惩罚加权最小二乘降噪算法.该算法采用统计建模的方法,将模糊数学的理论引入投影域惩罚加权最小二乘降噪算法中,利用隶属度函数改变权值.实验结果表明:改进的投影域惩罚加权最小二乘法降低了重建图像的噪声,同时有效地保护了重建图像的细节与边缘.

微积分学习、测试系统

本文建立一个基于模糊论、计算机数据库理论,适合于职工大学微积分课程教学的练习测评系统。