基于量子衍生涡流算法和T⁃S模糊推理模型的储层岩性识别

鉴于梯度下降法易陷入局部极值、普通群智能优化算法易早熟收敛,提出一种基于量子衍生涡流算法(Quantum Vortex Search Algorithm,QVSA)和T⁃S模糊推理模型的岩性识别方法,QVSA具有操作简单、收敛速度快、寻优能力强等优点,有助于T⁃S模糊推理模型获得最优参数配置,从而实现储层岩性的准确识别。首先利用具有全局搜索能力的QVSA优化T⁃S模糊推理模型的各种参数;然后利用主成分分析方法降低获取的地震属性维度;再利用优化的T⁃S模糊推理模型识别储层岩性。实验结果表明,利用反映储层特征的8个地震属性识别储层岩性时,所提方法的识别正确率达到92%,比普通BP网络方法高5.1%,同时查准率、查全率、F1分数等指标也较BP网络方法提升明显。

基于小脑模型-模糊滑模控制的电力系统低频振荡控制策略研究

由于现代电力系统互联规模不断增大,柔性控制系统加入和长距离输电使得电网阻尼不断减小,运行方式的多变性不断改变系统潮流分布,极易引发低频振荡现象。针对此问题,该文提出一种基于小脑模型关节误差修正的模糊滑模附加阻尼控制策略。首先在模糊滑模控制(fuzzy sliding mode control,FSMC)的基础上,引入小脑模型关节控制(cerebellar model articulation control,CMAC)理论,构建CMAC-FSMC算法,提高滑模趋近阶段模糊逻辑对系统的补偿能力,最大程度提高系统稳定性能;其次通过构造CMAC-FSMC的调整指标与总控制率,减小控制误差,提高控制性能;最后通过线性降阶方法建立被控系统模型并确定区间振荡模态,采用几何测度法选择最佳反馈信号和安装位置,基于所提出的CMAC-FSMC方法进行广域阻尼控制器设计。通过对10机39节点系统进行仿真验证,结果表明CMAC-FSMC控制策略能够有效提高系统阻尼,显著抑制低频振荡。

基于模糊贝叶斯网络的引水隧洞安全评价模型分析

为准确预测黄河引水隧洞安全隐患,提出基于模糊集理论和主观贝叶斯方法的模糊贝叶斯安全评价模型。结合实际巡检数据,模型使用贝叶斯网络处理模糊信息与不确定信息,将巡检数据中给出的多态性故障事件模糊化;再通过贝叶斯网络的条件概率表找出不同故障事件之间的逻辑关系;最后获得对引水隧洞安全模型的整体评价。通过开展引水隧洞安全评价模型实例分析,验证了该方法的可行性。

概率区间值犹豫模糊集多属性群决策模型及其应用

目的:研究概率区间值犹豫模糊集及应用。方法:将概率区间值犹豫模糊数,用区间值隶属度的中位数、区间值隶属度的清晰度以及概率构成的三维点坐标进行刻画,在此基础上提出了概率区间值犹豫模糊元的相关运算。根据概率区间值犹豫模糊元的相关运算采用熵值法计算属性权重。最后基于TOPSIS思想给出了一个新的贴近度公式,并利用新的贴近度公式对方案排序。结果:建立的概率区间值犹豫模糊集多属性群决策模型可以有效排序方案。结论:将概率区间值犹豫模糊集采用区间值隶属度的中位数、区间值隶属度的清晰度以及概率来表示不仅可行,而且可以用来解决多属性群决策问题。

新文科建设中科研团队有效性研究——基于IMO模型的模糊集定性比较分析

科研团队作为人文社科领域推动有组织科研的重要组织形式,面临创新内生动力不足、形式大于实质等有效性不足的问题。基于IMO模型,通过模糊集定性比较分析,从团队投入、团队过程、突生状态三个层面,团队异质性、组织环境、团队冲突、团队沟通和交互记忆系统五个条件变量检验科研团队有效性的组态效应。研究发现,单一因素不构成高有效性或非高有效性科研团队的必要条件;存在异质成熟型和支持沟通型两类高有效性科研团队组态,以及同质零散型、各自为战型和组织制约型三类非高有效性科研团队组态;组织环境和交互记忆系统具有重要基础性作用。基于此,新文科建设中科研团队有效性的提升应从两方面入手:加强对科研团队组织环境的支持;构建开放式的科研团队组建和管理模式。

基于KJ法与模糊KANO模型的工业博物馆研学策略研究——以武钢博物馆为例

为解决现有工业博物馆研学体验感较差、同质化严重等问题,探求KJ法与模糊KANO模型在工业博物馆研学中的应用路径,并由此提出针对武钢博物馆的研学策略与实践路径,为工业博物馆研学模式迭代升级提供借鉴意义。基于文献综述分析近年的博物馆研学趋势,通过KJ法对用户的工业博物馆研学需求定性发散与收敛,并介入模糊KANO模型计算各项需求权重,对需求进行量化、排序与筛选,为工业博物馆研学策略设计提供数据与理论支撑,最终通过李克特量表对方案进行评价。通过设计实践,以武钢博物馆为实践场景,基于模糊KANO模型数据结论对场景进行研学体验设计,以验证用户需求对研学策略开发的重要价值,为工业博物馆场景下的研学策略创新提供思路与支撑。

基于模糊数学分析模型对港区突发应急疏散事件分析

港区突发应急疏散事件风险类型复杂多样,单一风险类型的评估无法使港区突发应急疏散事件风险状态。为了综合评价港区突发人员应急疏散事件中的潜在安全风险等级,并保障组织的稳定运行,必须采取一系列合理且得体的风险防控和应急响应措施。本文基于港区突发事件的安全风险分析,人员应急疏散工作的事件故障树和模糊数学分析模型的风险评估框架,量化评估港区突发应急疏散事件的不可低估的安全疏散过程中的风险,有效提高人员警惕性和节约应急疏散时间。

基于预瞄模型的农机路径跟踪模糊PID控制方法

为提高农机路径跟踪控制性能,提出一种基于预瞄模型的模糊PID控制方法。以农机预瞄模型中的预瞄航向角偏差为输入、前轮转角为输出构建农机路径跟踪PID控制律,再将预瞄航向角偏差作为航向角变化量的目标值引入农机运动学模型,得到能够适应速度变化的前轮转角基础值,并替换PID控制律中的比例部分,最后使用模糊控制实时动态调整控制参数。CarSim与Simulink联合仿真分析表明,当初始横向偏差3 m时,在作业速度1.5、2.0和3.0 m/s情况下,农机上线时间分别为10.85、8.35和5.15s。与传统预瞄控制相比,该方法在确保跟踪精度的同时能够显著提高系统的响应速度。

基于模糊控制的设施菜心生产环境管控模型及系统

【目的】为实现设施菜心生产环境的实时监控和精准调控,设计一种基于模糊控制的设施菜心生产环境管控模型及系统。【方法】采用物联网设备实时监测菜心各生长阶段(种子发芽期、叶片生长期、菜薹形成期)的环境因子(空气温度、土壤温度、土壤湿度和土壤电导率),将参数的监测值与适宜范围进行对比,获得各环境因子的偏差及变化率。管控模型利用模糊推理与定性分析结合的方法优化环境因子控制量,确定环境调控设备的调控决策,达到对环境因子的精准调控。【结果】管理模式对比试验表明:在菜心3个生长阶段,管控系统模式的平均调控实时性指标分别为0.10、0.17和0.18,平均准确性指标分别为0.78、0.68和0.74;人工管理模式的平均调控实时性指标分别为0.37、0.41和0.43,平均准确性指标分别为0.31、0.34和0.30。管控系统的平均实时性和准确性与人工管理模式相比分别有62.50%和1.34倍的提升。【结论】管控系统模式实现了菜心生产环境信息的实时获取与精准调控,能帮助用户更好地进行设施菜心的生产管理。

基于云模型-模糊FMECA法的水库大坝安全性分析

模糊FMECA法通过对水库大坝隐患出现的频率、影响程度进行评价,并通过赋予权重及模糊综合评判对大坝进行风险评估,具有一定的科学性及实用性,但仍存在无法体现大坝隐患因子的随机性及无法准确反应专家主观偏好关系的缺陷。基于此,提出了云模型-模糊FMECA法的水库大坝安全性分析方法,将模糊FMECA法中的评判矩阵、权重矩阵、对应的评语集进行逆向计算,得出了云模型数字特征值,通过模糊评判得到水库大坝风险评判结果的云模型;根据约束条件确定相应评语集的云模型的数字特征值,将大坝风险评判结果的云模型及各评语集云模型通过MATLAB仿真化,以此实现对水库大坝的安全性评价;将该方法运用到云南省某大坝中,得到了该大坝的内部安全评估等级为A,与现场专家组评判结果一致。证明了基于云模型-模糊FMECA法的水库大坝安全性分析具有一定的可行性及科学性。

数据与知识双驱动的备件需求模糊预测模型

针对知识驱动型需求预测模型所需的专家知识稀缺、数据驱动型需求预测模型可解释性不足的问题,提出了数据与知识双驱动的备件需求模糊预测模型。该模型基于模糊聚类算法将数值型数据聚类为结构简单、可解释性强的规则库,运用模糊逻辑将领域专家知识表示为Mamdani型规则库。在此基础上,引入了一种新型智能计算理论——模糊网络理论对两类规则库进行合并运算,形成初始预测模型。采用遗传算法优化模型规则库的模糊集参数来提高模型预测准确性。通过与模糊聚类算法进行对比,提出的模型在可解释性以及准确性指标上均具有优势。

基于再感知双模型联合训练的散焦模糊检测

针对散焦模糊检测(defocus blur etection, DBD)模型训练时没有对响应错误区域学习优化,且在识别过程中部分图像的模糊同质区域和处理边界过渡等位置仍然具有挑战性等问题,提出了再感知双模型联合训练方法和基于注意力机制多尺度语义融合散焦模糊检测网络。将未正确响应的预测区域映射到全新合成图像中驱动模型学习,实现再感知错误位置的图像特征;利用DBD任务的互补性质构建预测网络,组成对焦预测和模糊预测双模型,将互补网络中多余响应的区域反馈到另一个模型上从而提升训练效果;利用多尺度特征融合模块逐渐整合不同尺度的语义信息;在特征提取时设计了全局通道注意力模块,使模型关注预测结果的有效特征信息,增强网络在不同输入场景下的灵活性。在DUT、CUHK和CTCUG数据集上进行的对比实验表明,提出的方法与对比方法中性能最优者相比,F-Measure指标分别提高了0.082、0.051、0.264,MAE指标分别降低了0.032、0.018、0.144。

基于熵权TOPSIS方法与模糊物元模型的河西走廊地区旅游生态安全评估

旅游地生态安全评估事关旅游可持续发展,择优选取评价方法对降低旅游生态安全评估结果不确定性意义重大。基于此,以河西走廊地区5个地级市2011—2020年旅游生态安全状况为研究对象,构建旅游生态安全评价指标体系,对熵权-优劣解距离法(熵权TOPSIS法)与模糊物元模型量化结果进行评价。结果表明:(1)2种方法评价结果表明,河西走廊地区旅游生态安全总体呈上升趋势。(2)河西走廊地区驱动力指数与压力指数变化趋势相对协调,影响指数与状态指数变化趋势相似,响应指数较好地反映了区域政府的举措成果。(3)模糊物元模型方法获得的评价结果可信度更高。研究结果可为评估旅游生态安全体系选取模型时提供一定参考。

基于模糊测度的模糊分支时态逻辑模型检测

针对具有模糊性和不确定性的复杂系统的验证问题,提出一种基于模糊测度的模糊分支时态逻辑模型检测算法。首先,在模糊决策过程模型的基础上引入模糊分支时态逻辑的语法和语义。然后,给出模糊分支时态逻辑模型检测算法,该算法将模型检测问题转化为矩阵运算,具有计算方式简洁、复杂度较低的优点。最后,通过医疗专家系统的实例说明了该模型检测算法的有效性。

基于模糊n-cell数的非线性投入产出模型解的存在性

将混合单调以及耦合不动点的概念引入到模糊n-cell数空间中,给出此空间上的混合单调型不动点定理。考虑到模糊n-cell数具有表示n维不确定信息的特点,将非线性投入产出模型与模糊n-cell数相结合,建立模糊非线性投入产出模型并给出相应的平衡方程。最后利用本文中所给的不动点定理讨论此模型解存在的条件,验证模型的合理性。

量子模糊信息管理数学模型研究

为了高效处理大数据所具有的复杂性和不确定问题,将“不确定性问题+直觉模糊集理论+量子计算”交叉融合,构建基于直觉模糊集理论的量子模糊信息管理数学模型。为了验证该模型的可行性、合理性和有效性,设计了不确定性环境下基于参数化量子线路的量子模糊神经网络仿真实验。实验结果表明,基于该模型的量子模糊神经网络模型能更客观、准确、全面地反映不确定性问题中各对象所蕴含的知识信息,从而提高算法处理大数据的准确性。

基于浓度-面积分形模型和模糊证据权的铜矿资源潜力评价:以江西九瑞地区为例

中国江西省的九瑞地区是长江中下游成矿带中最重要的铜矿产地之一,其中花岗闪长斑岩与铜成矿关系密切。基于水系沉积物与矿化相关的信息,采用因子分析(FA)、浓度-面积分形法(C-A)和模糊证据权方法(FWofE)相结合建立成矿潜力预测模型。使用因子分析处理包含32个元素的255份水系沉积物样本数据,找到能够指示铜矿化的组合元素(即主因子)。采用多重分形反距离加权插值法(MIDW)创建主因子得分栅格图并用C-A分形模型提取与铜矿化相关的地化异常。将得到和铜矿化相关的地球化学异常图与地质、遥感解译数据相结合,应用模糊证据权方法建立预测模型。结果表明:已知铜矿床位于圈定预测概率高值区,且受花岗闪长斑岩和断裂的分布共同控制;除已知铜矿床区域外,圈定的3个一级远景区域内也具有较高的概率,值得进一步铜勘查找矿工作的进行。

模糊逻辑模型在珠勒地区遥感找矿中的应用

近年来遥感技术在地质矿产勘察中发挥着重要作用,基于多源遥感数据对蚀变矿物的提取在工作中大大缩减了靶区范围和时间成本。基于Landsat-9、ASTER和Sentinel-2遥感数据开展西藏珠勒地区的矿物蚀变信息的增强与提取。通过线性隶属函数将多源遥感数据主成分分析(principal component analysis,PCA)中的特征分量归一化后采用Fuzzy Gamma算子进行叠加绘制找矿靶区。实验中γ参数的设置分别是0.7、0.75、0.8、0.85和0.9,最终经过试验测定γ=0.85效果相对较好。实验共圈定了8个靶区,通过野外调查验证了该方法在高海拔地区靶区圈定的可行性。同时,野外调查结果显示该地区发育高硫型浅成低温热液蚀变矿物组合,具有斑岩-浅成低温热液矿床的成矿潜力。

基于模糊神经网络的无人机数据传输时延控制模型

传输信道状态若是处于拥塞状态,会使得无人机数据传输时延大幅度增加,所以构建基于模糊神经网络的无人机数据传输时延控制模型;考虑直射、散射和反射等现象确定无人机数据传输信道,计算无人机数据传输信道传输时延,综合能量消耗、时延等因素判断无人机数据传输信道是否处于拥塞状态;利用基于模糊神经网络的时延控制模型生成时延控制指令,通过扩频调制、拥塞调度和队列管理等步骤,实现无人机数据传输时延控制;实验结果表明,在该模型控制下无人机数据传输时延达到预期水平,控制误差约为0.03 s,且未对数据传输进程产生明显不利影响,控制效果更好。

基于犹豫模糊混合云模型的航空装备保障系统效能评估

针对航空装备保障系统效能评估过程存在定性指标与定量指标共存、评价信息具有不确定性等问题,提出了一种基于犹豫模糊混合云模型的效能评估方法。根据语言变量的转换与正态云模型之间的混合规则,将犹豫模糊语言术语集转换为梯形云模型,并根据云模型的数字特征,提出了犹豫模糊语言术语集的犹豫度函数与标度函数,实现了对定性指标的量化,兼顾了评价信息的犹豫性、模糊性和随机性。利用区间层次分析法结合灰狼优化算法对效能评估指标体系进行权重赋值,确定系统效能等级。通过应用实例与方法比较表明:犹豫模糊混合云模型不仅评估结果可靠,而且能够识别系统的运行状态,发现系统建设的短板,为提高系统效能提供重要的参考意见,更具有实用性。