模糊随机固定资产模型解的存在唯一性

介绍了一类模糊随机固定资产模型,它同时受两种不确定性因素的影响,即随机和模糊因素.漂移系数和扩散系数在初始有界的条件(弱于线性增长条件)和Lipschitz条件下,运用Picard迭代的方法证明了模糊随机固定资产模型解的存在性和唯一性.并且给出Picard迭代近似解误差的估计式.

含有模糊和随机参数的混合机会约束规划模型

提出一类混合机会约束规划模型 ,该模型同时含有模糊和随机参数。运用随机模拟与模糊模拟相结合的技术 ,给出了求解该机会约束规划模型的遗传算法。通过对生产过程最优化决策的典型问题进行分析建模和数值求解 ,说明了该模型和算法的合理性和有效性。

模糊随机需求模式下的扩展报童模型与求解算法

将模糊随机需求期望值理论引入对模糊随机需求模式下单周期库存优化问题研究,建立了模糊随机收益期望值最大化的单一产品模糊随机报童模型和多产品模糊随机规划报童模型,并根据遗传算法理论和计算机模糊随机变量模拟技术设计了求解模型的智能算法。

基于随机-模糊模型的地下水污染风险评价

提出了基于随机-模糊模型的地下水污染风险评价方法.该方法同时考虑了参数的随机性和模糊性,将地下水污染的环境风险定义为含水层'脆弱性'和地下水污染对人类健康'危害性'的乘积,运用模糊属性识别理论判断环境风险的等级.以长沙市黄兴镇蓝天化工厂锰渣场含锰废水下渗造成的地下水锰污染为例,分别计算了地下水锰污染的'脆弱性'和'危害性',并将其划分为'高'、'中-高'、'中'、'中-低'、'低'5个水平等级.结果表明,基于随机-模糊模型的地下水锰污染的环境风险介于'低-中'和'中'之间,与确定性模型中环境风险的计算结果有显著差别.

模糊随机可靠性分析的统一模型

针对基本变量和状态变量的不确定性可能既有随机性又有模糊性的情况,通过引入规一化因子和模糊变量隶属函数的等效概率密度函数转换,建立了同时考虑随机和模糊两种不确定性因素的统一可靠性模型.由于该模型将模糊变量等价转换成了随机变量,并且这种等价变换没有改变模糊变量的可能性分布,因而随机可靠性模型的所有方法均可用于统一模型,并且其可靠度和失效概率的计算将是准确的.所提模型不仅适用于只有应力和强度两个基本变量的情况,而且也适用于多个变量的情况.用算例对所提模型与前人的采用截集并在截集中引入人为分布的模型进行了对比,结果表明该方法更适于工程应用.

水环境风险评价的随机模拟与三角模糊数耦合模型

探讨了将三角模糊数理论用于描述和处理水环境风险评价系统中的随机性、模糊性,以及资料信息的不完整、不精确性等不确定性特征的具体实现途径。采用Monte Carlo方法模拟三角模糊数,把三角模糊数及其函数之间的运算转化为普通的实数之间的运算,建立了水环境风险评价的随机模拟与三角模糊数耦合模型(SS-TFN)。应用结果表明:SS-TFN通过Monte Carlo方法可得到水环境系统的质量状态变量的大量模拟序列,其计算结果比三角模糊数的截集技术的计算结果更简便、全面和合理;用SS-TFN通过调整水环境系统的质量状态变量的控制参数,可方便地获得水环境风险管理的对策方案。

基于隐马尔可夫高斯随机场模型的模糊聚类高分辨率遥感影像分割算法

本文利用隐马尔可夫随机场和高斯模型分别建立标号场和特征场的邻域关系,提出了基于隐马尔可夫高斯随机场模型的模糊聚类分割算法.该算法用隐马尔可夫随机场模型定义先验概率,并将该先验概率作为尺度控制因子引入到KL(Kullback-Lerbler)信息中,在目标函数的定义中,KL信息作为规则化项,其系数表示算法的模糊程度.在基于高斯模型的后验概率中,像素相关性被定义在空间和谱间,并用该概率的负对数值表征像素点到聚类中心的非相似性测度.通过对合成遥感影像和高分辨率遥感影像进行分割实验,证明了算法的有效性和普适性.

结合高斯回归模型和隐马尔可夫随机场的模糊聚类图像分割

为了克服经典模糊聚类图像分割算法对图像噪声的敏感性,该文提出结合高斯回归模型(GRM)和隐马尔科夫随机场(HMRF)的模糊聚类图像分割算法。该算法用信息熵正则化模糊C均值(FCM)的目标函数,再用KL(Kullback-Leibler)信息加以改进,并将HMRF和GRM模型应用到该目标函数中,其中HMRF模型通过先验概率建立标号场邻域关系,而GRM模型则在中心像素标号与其邻域像素标号一致的基础上建立特征场邻域关系。利用提出的算法和其它经典算法分别对模拟图像、真实SAR图像以及纹理图像进行了分割实验,并对分割结果进行精度评价。实验结果表明,该文提出的算法具有更高的分割精度。

随机-模糊线性回归模型的参数估计及应用

导出了随机-模糊线性回归模型参数的估计量,证明了参数的估计量为无偏估计,同时推导了参数估计量数字特征和回归方程相关系数的计算公式。将该模型应用于岩石样本抗剪强度实验数据处理中,通过与传统的随机一元线性回归对比分析,表明使用该方法得到的力学参数更具代表性。

基于模糊评价的分组密码随机性评估模型

检测评估是研究密码算法安全性的重要技术手段.随机特性是其中重要而实用的测评内容.针对密码算法的随机性,已有多种不同的检测方法,但是对繁杂的随机性检测结果,尚不存在一个完整实用的量化评估体系和模型.选择分组密码为实例,研究了对密码算法随机性的量化评估.根据分组密码的设计准则,提出一个分组密码随机性的评估指标体系,以模糊多准则决策为基础给出了一个实用的分组密码随机性评估模型.该模型采用模糊数学中的隶属度函数方法,对随机性检测结果进行模糊化处理,能够反映出随机性的连续和渐变特点,有效解决了单纯的阈值方法造成的评估信息丢失问题.该模型的优点是实现了对分组密码随机性的量化评估,为密码算法的综合评估提供基础.同时,给出了对单个指标和属性的通用的评估流程,因此,该模型也可稍加修改和扩展,应用于其他类型密码算法的随机性评估中.

考虑投资者风险态度的随机模糊投资组合模型及实证

考虑投资者面临证券市场随机和模糊的双重不确定性,把证券收益率视为随机模糊变量。在前景理论下考虑投资者的风险态度,建立不同的随机模糊收益率、期望收益隶属度函数和目标权重,构建考虑投资者风险态度的随机模糊投资组合模型。采用实证方法把市场分为下降和上升两个阶段,研究不同风险态度投资者的投资组合差异及模型表现。结果表明:投资者的风险态度会影响投资组合的结构;考虑投资者风险态度的随机模糊投资组合模型,能够满足不同风险态度投资者对投资收益和风险的差异需求,且在实际投资决策中具有可行性。

基于大数据挖掘的深土井壁极限承载力模糊随机模型

为有效抵御地下结构工程中复杂多变的外荷载,提升深土井筒支护的安全可靠性,运用两淮矿区深厚冲积层井壁为原型,按相似性原理浇筑钢筋混凝土井壁模型,进行了大量钢筋混凝土井壁模型的极限承载力试验,结果发现影响井壁极限承载力的主要因素有混凝土抗压强度、厚径比和配筋率。其中,混凝土抗压强度对井壁承载力影响较为明显,配筋率影响较弱,但各影响因素在深厚冲积层实际工程中又伴随着不同程度的不确定性。针对深厚冲积层井筒施工过程中极限承载力及其影响因素的模糊随机性,以大量井壁试验和两淮矿区的钢筋混凝土井筒工程参数作为大数据样本集,分析结构材料、几何参数和计算模式的不确定分布情况,得到混凝土抗压强度、厚径比和配筋率的模糊随机分布规律。采用最大期望算法(EM)优化传统的大数据HMM挖掘模型,分别经过E步骤计算极大似然估计值和M步骤计算参数期望估计,改进后模型经过两次模糊随机过程,相比原算法具有误差小、效率高和收敛快等优点,更能满足实际地下工程中的不确定特性。基于改进后的大数据挖掘HMM算法,综合大数据环境下的材料性能、几何参数和计算模式的模糊随机分布,建立大数据挖掘井壁极限承载力模糊随机模型,实例证明该模型更加可靠合理,更具有工程实用价值。

模糊随机优选模型在区域水环境承载力评价中的应用

基于水环境 -社会经济系统的随机不确定性特征 ,建立了一种适用于指标信息不确定的区域水环境承载力评价模糊随机优选模型。在该模型中 ,考虑到随机因素的影响 ,将不确定性指标的属性值划分为若干状态 ,每个状态都与一定的发生概率相对应。在此基础上 ,依据模糊理论构造以待评样本加权距优距离的二次方与加权距劣距离二次方之和为最小的目标函数 ,由此求得样本优属度值。根据样本优属度大小 ,对区域水环境承载力状况或变化趋势进行分析。实例研究表明 ,对具有随机不确定性特征的区域水环境承载力评价 ,所建模型具有很好的适用性。

人对振动主观反应的模糊随机评价模型

人对振动环境的主观反应有明显的模糊性和随机性 ,按照简单二值逻辑方式给出的烦恼阈限不能反映这个特点 ,从而导致了基于振动舒适度的可靠度计算结果的不确定性 .本文从心理物理学的角度对这些不确定性进行了分析 ,结合人对振动主观反应调查表的形式和有关实验数据 ,给出了相应的模糊隶属度和条件概率分布形式 ,从而建立了人对振动主观反应的模糊随机评价模型 。

含有随机和模糊参数的混合不确定库存模型及算法

本文对库存控制中的经典EOQ模型进行了拓展,考虑在模型中同时存在随机参数和模糊参数的情况,对不确定因素的实际意义做出合理的解释;在此基础上建立混合不确定规划模型,运用随机模拟和模糊模拟相结合的技术,设计了求解该模型的混合智能算法。

GPS观测量随机模型对单历元模糊度搜索的影响

合理的GPS观测量随机模型可有效地提高GPS测量精度,但对单历元模糊度搜索影响还未知。通过利用等权模型、高度角模型及信号强度模型对两组实验数据进行单历元处理分析,结果表明:高度角模型及信号强度模型都可有效地提高单历元模糊度搜索的成功率,当观测环境较差时信号强度模型要优于高度角模型。

模糊随机环境下考虑交易费用的投资组合模型

文章对投资市场的随机性与模糊性两种不确定性因素共存的投资组合问题进行了研究,提出了一种新的模型和求解方法。模型用均值表示收益,用绝对偏差表示风险,并考虑了交易费用的因素,给出了将模糊随机空间下的投资组合模型等价地转化为概率空间下的非线性规划模型的方法,并利用差分进化算法来求解该模型。最后通过一个例子来说明所提出方法的可行性。

含马氏链的股票指数模糊随机预测模型

为了获得更加准确和更加值得信赖的股票指数预测结果,依据股票指数的模糊随机预测模型,通过引入马尔可夫链的概念和股票指数上涨或下跌的转移概率,改进了股票指数的模糊随机预测模型中的预测参数.在以2009年全年的每日60 min沪深300指数为样本的实证研究中,采用了原模糊随机预测模型和改进了预测参数后的模糊随机预测模型分别进行预测,改进后的模型预测出的结果比原模型预测的结果更加接近沪深300指数的真实走势.研究结果表明:通过引入马尔可夫链和转移概率对预测参数进行的改进,提高了模糊随机预测模型对股票指数的预测精度.

一种基于随机过程和模糊数学的教学评估模型与算法

阐述了基于马尔可夫链和模糊综合评判的教学质量评估方法 ,提出了一种教学评估模型 ,并给出了算法 .该算法对教学质量进行自动、合理、有效的评判 .

既有钢筋混凝土桥梁构件抗力模糊随机时变概率模型研究

构件的抗力概率模型是进行桥梁结构时变可靠性研究的基础之一。既有钢筋混凝土桥梁材料的老化与损伤情况复杂使其抗力同时具有随机性、模糊性和时变性是一个模糊随机过程。在分析影响既有钢筋混凝土桥梁构件抗力不确定性因素的基础上,考虑桥梁在服役过程中的耐久性损伤对构件抗力的影响,在常规方法只能考虑抗力随机时变性基础上,进一步考虑模糊性,结合实测数据和现有资料建立了既有钢筋混凝土桥梁中混凝土强度、钢筋截面积和钢筋强度模糊随机时变模型,进而研究了在不修复情况下桥梁构件抗力模糊时变概率模型,分析了抗力平均值和标准差随时间和阈值变化的规律,并以受弯构件为例给出了具体分析过程和结果。