电力系统可靠性研究的灰关联和模糊贴近度分析方法

针对电力系统失效单元和电力负载可靠性测试及分析中小样本开发的深远意义和巨大经济效益 ,建立了减少可靠性测试样本数并使数据处理简捷的新方法。新方法借助于概率论、灰色系统理论、模糊数学的学科交叉优势 ,利用已知其规律的失效单元寿命样本或测试数据为基准 ,开发未知规律的小子样系统。由于新方法充分利用了系统辅助信息 ,变以消耗大量资源为代价的大样本概率分析为小子样概率分析 ,因此促进了绿色可靠性设计发展 ,同时新方法数据分析比常规方法简捷。文中以工程实例作介绍并加以验证 ,结果表明 。

一种新的油层定量分析方法—贴近度分析方法—及其应用探讨

针对目前油层评价工作存在的问题，引入贴近度分析模型，建立了一种新的油层定量分析方法，可用于若干个油层之间定量地分析比较和优选，在此基础上探讨了产能预测的方法。

多指标决策的人机操控界面质量评估模型

为对人机操控界面进行质量评估,构建一种多指标决策的综合评估模型。首先,提取与建立评估指标体系;然后,依托灰色接近关联度算法实现评价人员可靠度的量化表达;最后,结合灰色关联贴近度方法计算评估结果。采用该文模型对6种乘用车驾驶操控界面进行评估。结果表明:该体系24项二级指标中安全防护设计、操控-反馈方向、认知规律3项指标相对最重要,综合权重的均值较其他21项指标均值高95.14%;汽车车型、设计定位、生产成本均与驾控界面质量的优劣之间存在关联。

教学评估中模糊数学模型的应用

1、引言 在教学评估中,总要遇到量化处理问题,对不同教师的教学质量,对不同教研组(室)的教学质量,对同一班级各课程,学生的学习质量,乃至不同班级的学习质量……等等,进行比较,评估,都涉及量化处理。传统的评分及加权平均分,尽管简单易行,但评估所论对象往往受到各种不确定性因素的影响,其中模糊性是明显的,例如,对某项指标评价为“较好”,“一般”,“较差”等等。这样,应用模糊数学模型进行量化评估就显得十分必要。本文通过实例说明如何应用模糊数学模型进行量化评估。