基于模糊相对权重的燃煤锅炉结渣特性预测

基于模糊相对权重建立了燃煤锅炉结渣特性预测模型。该模型选取了软化温度、硅铝比、碱酸比、硅比、无因次炉膛平均温度及无因次切圆直径6项单一指标作为输入变量,以结渣程度作为输出变量。选取了17台锅炉作为标准模式。首先,通过计算模糊关联系数(FIC)和模糊关联度(FID)获得了各指标的模糊相对权重(FRW),然后将其应用6台锅炉结渣特性评判中。评判结果表明该模型是有效的。

基于加权模糊优选理论的发动机磨粒智能识别

磨粒识别是实现发动机故障诊断和状态监测的关键环节;模糊优选理论应用于磨粒识别一般采用的都是均权模型。引进了一种模糊相对权重的概念,将其与模糊优选理论结合运用到铁谱分析的磨粒智能识别中,提出了一种新的基于加权模糊优选理论的磨粒识别方法,实际计算表明,该方法在发动机磨粒智能识别中取得了很好的识别效果。

基于模糊灰色信息集成理论的磨粒识别研究

根据灰色系统理论和模糊数学,引进了一种灰关联度综合评价模型和模糊相对权重的概念,并将两者相结合运用到铁谱分析的磨粒识别中,提出了一种新的基于模糊灰关联度的磨粒识别方法。计算表明,该方法比单一地使用灰色关联、模糊聚类具有更好的准确度与稳定性。

基于加权模糊优选理论的发动机磨损模式识别

发动机磨损模式识别是发动机状态监测与故障诊断的重要环节,如何快速、准确地识别发动机磨损模式是磨损状态监测与诊断的关键。结合大量铁谱分析数据与专家经验,给出了发动机磨损模式识别标准样本库。引进一种模糊相对权重的概念,并结合模糊优选理论建立了发动机磨损模式识别的加权模糊优选分析模型。实践证明,加权模糊优选分析模型能够快速、准确、有效地识别发动机磨损模式。

基于模糊集理论的信息关联模式识别算法应用

文中基于模糊集理论,通过模糊关联系数和模糊关联度的定义,构造了模糊相对权重的概念,在此基础上设计一种新颖的数据信息关联模式识别算法,并通过建立的关联模式识别算法模型对贵州省六盘水市的农田土地质量进行综合评价.评价结果表明:该模型和方法是可行的、有效的,有一定的参考价值和借鉴意义.

Fuzzy-Grey信息集成模式识别算法的研究

介绍了灰关联度 (GRD)的有关理论 ,讨论了一种灰关联度综合评价模型 在此基础上 ,结合模糊集理论 ,定义了模糊关联系数 (FRC)、模糊关联度 (FRD)和模糊相对权重 (FRW ) ,并将它们与灰关联度综合评价模型进行集成 ,提出了模糊灰关联度 (FGRD)的概念 ,设计了一种新的Fuzzy Grey信息集成模式识别算法 模拟应用表明 ,该算法是可行。

发动机磨损模式的FGRD识别模型

发动机磨损模式识别是实现发动机故障诊断和状态监测的关键环节。根据灰色系统理论和模糊数学,引进了一种灰关联度综合评价模型和模糊相对权重的概念。根据铁谱分析的磨粒识别结果,将两者相结合运用到铁谱分析的磨粒识别中,提出了一种新的基于模糊灰关联度的发动机磨损模式识别方法,计算表明,方法是有效的。

发动机磨损模式识别的SFCE方法

针对发动机磨损过程的复杂性和不确定性,对磨粒数量特征信息进行了模糊化。引进了信息论中一种新的模糊子集间的距离度量——对称模糊交互熵(SFCE)的概念,并结合模糊相对权重对其计算方法进行了改进,提出了基于对称模糊交互熵的发动机磨损模式识别方法。计算结果表明,SFCE方法能够实现发动机油样磨损模式的分类,具有很好的识别效果。

发动机典型磨损磨粒识别的SCE模型

针对发动机润滑油中典型磨损磨粒的智能识别,引入了信息论中对称交互熵的新概念,结合模糊相对权重对其计算方法进行改进,使其转换为一种相似度的测量,提出了一种基于对称交互熵的磨粒智能识别模型,并将其应用到发动机典型磨损磨粒智能识别中。实例计算表明,提出的模型具有很好的识别效果,为发动机典型磨损磨粒智能识别提供了一种新的有效的方法。