K-拟可加模糊数值积分及其收敛性(英文)

在K-拟可加模糊测度空间上,针对一类(?)-可积模糊数值函数,建立了所谓的K-拟可加模糊数值积分,并通过引入诱导算子K,获得这种积分的转换定理,进而研究这种K-拟可加模糊数值积分的一些重要性质,同时给出了它的一系列收敛定理,从而丰富了模糊数学的积分理论。

基于κ-可加模糊测度的多属性决策分析

基于κ-可加模糊测度和 Choquet 积分理论,讨论基于关联的多属性决策分析问题的建模和求解.首先通过构建属性间的直接关联矩阵确定κ值;然后依据 Marichal 熵理论求解属性和属性集的权重;利用 Choquet 积分计算方案的综合评价值并以此对方案进行排序;最后给出算例验证上述理论和方法的合理性.

基于可加性模糊系统原理的差分跳频G函数算法

差分跳频是CHESS电台的核心技术 ,它主要归结于一种G函数算法 ,这种G函数集跳频图案、信息调制与解调于一体 .本文提出了一种新的基于可加性模糊系统的G函数算法 ,并对该算法产生的跳频图案进行了检验 .结果表明 ,该算法产生的跳频图案具有良好的随机性和均匀性 ,并具有对初始条件的鲁棒性 .同时 ,分析表明该算法具有较高的复杂度。

基于k可加模糊测度的变压器励磁涌流识别方法

基于模糊理论的变压器励磁涌流识别方法面临判据重要度难以确定的问题,通常情况下依赖于专家经验的做法很难客观反映变压器保护各判据之间的相互作用关系。建立了基于Choquet积分的k可加模糊测度的计算模型,k可加模糊测度在测度的复杂性和表示能力方面做了折中,可以以较小的计算量获得能够反映判据关系的重要性测度。仿真了变压器励磁涌流和内部故障等运行状态,采用二次谐波等三个判据和得到的重要性测度实现了变压器励磁涌流模糊识别方法。仿真分析结果表明该方法得到的判据重要度能够全面反映判据之间的相互作用关系,在此基础上的励磁涌流模糊识别方法可以综合各判据的优势,改善了变压器保护的性能。

基于2可加模糊测度的公租房退出决策模型

针对公租房退出机制不能有效运转的问题,从隐性收入评估视角,提出一种基于2可加模糊测度的公租房退出决策模型。该模型首先利用三角模糊数量化模糊等级,利用λ-截集将三角模糊数简化为区间数;然后,提出一种基于区间属性权重和相关系数的2可加模糊测度确定方法,并从理论上证明了该方法的有效性;最后,对传统Choquet模糊积分进行改进,提出一种基于优化模型的区间Choquet模糊积分算子。实例推演表明:该文提出的决策模型可以应用于社区的公租房退出管理实践中。

基于可加性模糊系统的多传感器数据融合诊断

基于可加性模糊集系统理论，提出一种多传感器模糊融合诊断方法，采用补块覆盖法逼近函数和可加性模糊融合算法进行信号的特征融合。实验证明该诊断模型提高了诊断的准确性。

K-拟可加模糊测度空间上的广义Sugeno模糊积分

在K-拟可加模糊测度空间上应用已建立的广义Sugeno模糊积分模型,针对一类非负可积函数讨论了这种模糊积分的确界表示形式,进而给出描述拟加法运算与拟乘法运算关系的重要积分不等式及其特性,为进一步研究其收敛定理奠定了基础.

关于K-拟可加模糊积分连续性的进一步探讨——自连续性

在作者曾给出的Ｋ拟可加模糊积分定义的基础上（王贵君，李晓萍．四川师范大学学报（自然科学版），１９９８，２１（３）：２５１～２５５），利用其积分转换定理，继续研究并讨论这种模糊积分的零可减性、上（下）自连续性及逆上（下）自连续性．

一种利用可加性模糊系统的短期负荷预测新方法

该文依据可加性模糊系统理论,提出了一种新的负荷预测方法,利用聚类方法与有监督学习相结合的训练方法,提高了系统的函数逼近能力。仿真结果表明,系统学习速度快、预测精度高,在短期负荷预测中获得相当满意的结果。

基于2-可加模糊测度的NPD项目复杂性评价

针对NPD项目复杂性各因素间具有的关联性以及传统评价方法的局限性,提出一种基于关联多属性的2-可加模糊测度方法来对NPD项目复杂性进行评价。在界定项目复杂性内涵的基础上,从产品复杂性、环境复杂性、组织复杂性和技术复杂性四个方面构建了NPD项目复杂性评价指标体系。从模糊测度、默比乌斯变换和交互作用系数间的转化关系出发,基于最大Marichal熵原则,提出了一种确定2-可加模糊测度值的新方法。利用Choquet积分作为集结算子,自下而上计算各候选方案的综合评价值。最后,通过具体算例说明了该方法的可行性和有效性。

基于k-可加模糊测度的变权多属性决策分析

k-可加模糊测度具有很好的柔性,该文采用k-可加模糊测度对基于关联的变权多属性决策(multi-criteria decision making,MCDM)中属性和属性集的重要程度建模;依据模糊测度理论和属性间独立情形下的变权理论定义基于k-可加模糊测度的变权和状态变权的公理体系;依据Marichal熵理论讨论基于关联的变权MCDM问题的k-可加模糊测度的求解,依据模糊积分计算决策方案的综合评价值,以此对方案进行排序并选择最优方案;最后以某煤炭企业选择接替资源为例验证了理论和模型的合理性和可行性.

λ-可加模糊测度的一般形式及分布特征

指出在信息处理与决策中应用λ-可加模糊信息测度评价信息的必要性。讨论λ-可加模糊测度的转换函数构造法,给出其转换函数的一般形式,并指出λ-可加模糊测度分布函数的性质,重点分析经典分布参数的变化对λ-可加模糊测度的影响,进而说明:λ-可加模糊测度是一种刻画理性多样性的有效方式,它可用于表达决策人或行为人对共同的小概率事件的激进或者保守的评价。

关于K-拟可加模糊积分的几点注记

在 K-拟可加模糊积分定义及积分转换定理的基础上 ,证明这种模糊积分恰好构成 K-拟可加模糊测度 ,并依据积分转换定理讨论这种 K-拟可加模糊积分的一些补充性质。

基于最大熵原则的2-可加模糊测度确定方法

2-可加模糊测度以适量的参数,灵活有效地描述和处理了普遍存在于决策准则间的各种交互作用。对模糊测度、默比乌斯变换形式及交互作用系数间的转化关系进行了说明,论证了交互作用系数与2-可加模糊测度之间的唯一确定条件,并给出了模糊测度熵的默比乌斯变换及交互作用系数表现形式。依据决策者的经验和主观判断,利用最大模糊测度熵原则,构造出了一种新的2-可加模糊测度确定方法。最后,数值算例说明了该方法的可行性和有效性。

关于可加模糊集函数的一种分解

在经典测度论中,每个可加集函数可表示为两个测度之差,即将集函数表示为其上、下变差之差。本文将不交变差的定义推广到了模糊集上,运用三角基本模T∞和S∞算子表示模糊集合间的运算,T∞证明了有限可加模糊集函数在有界不交变差条件下的约当分解,推出了有界不交变差集函数的全不交变差的一种表示形式。

基于可加性模糊系统的负荷时间序列预测

本文依据可加性模糊系统理论 ,提出了一种新的预测方法 ,利用聚类方法与有监督学习相结合的训练方法 ,提高了系统的函数逼近能力。仿真结果表明 ,系统学习速度快、预测精度高 ,在电力负荷时间序列预测中获得相当满意的结果。

K-拟可加模糊数值积分的自连续性

本文在K-拟可加模糊测度空间上建立了K-拟可加模糊数值积分,利用其积分转换定理和诱导算子的性质,将这种积分整体看成可测空间上取值于模糊值和集函数,从而使得这种模糊积分不仅具有自连续性,而且也满足逆自连续性。这些特性能更好地描述模糊值可测函数列和K-拟可加模糊数值积分序列的收敛性。

K-拟可加集值模糊积分的扩展性质

借助于诱导算子引入了K-拟加法与K-拟乘法运算,针对已经建立的K-拟可加集值模糊积分,应用其积分转换定理进一步研究了这种K-拟可加集值模糊积分的扩展性质,从而丰富了可测集值映射的模糊积分理论.

可加性模糊系统(AFS)权系数W的最小二乘估计

本文对模糊规则的前件进行非模糊化，从而给出了被广泛应用于现代控制理论中的可加性模糊系统（ＡＦＳ）权系数Ｗ 的最小二乘估计。

K-拟可加模糊值积分的双零渐近可加与穷竭性

针对已经建立的K-拟可加模糊值积分,将这种积分整体看成可测空间上取值于模糊数值的集函数。应用其转换定理和诱导算子的性质,获得了这种模糊积分不仅具有双零渐近可加性,而且也满足穷竭性。这些特性对于描述模糊值可测函数列和模糊积分序列的收敛性具有重要的意义。