基于Schweizer-Sklar三角范数簇诱导的剩余蕴涵簇的反向三Ⅰ算法

Schweizer-Sklar三角范数簇具有柔化性,使得由其构造的逻辑系统在模糊推理中具有良好的属性.将Schweizer-Sklar三角范数簇与模糊推理反向三Ⅰ算法结合起来,给出基于Schweizer-Sklar三角范数簇诱导的剩余蕴涵簇的反向三Ⅰ算法和α-反向三I算法,并给出对应三Ⅰ解的表达式.结合Schweizer-Sklar三角范数簇诱导的剩余蕴涵簇的特点,讨论当参数取特殊值时对应的特殊蕴涵算子→D,→L,→G,→P的反向三Ⅰ算法及对应三Ⅰ解的表达式.提供一种柔化性的模糊推理反向三Ⅰ算法.

逐步增加Ⅰ型混合截尾试验下B-S部件的可靠性分析

在逐步增加Ⅰ型混合截尾试验下,利用最大期望(expectation maximization,EM)算法讨论了Birnbaum-Saunders(B-S)部件的参数及可靠度的估计问题。将B-S分布复杂的分布形式转换成较为简单的逆高斯分布和逆高斯分布倒数的等加权和形式,推导出逐步增加I型混合截尾中隐藏变量的后验密度,进而获得部件寿命参数和可靠度的极大似然估计和渐近置信区间。蒙特卡罗数值算例表明,简化后的B-S分布在逐步增加I型混合截尾试验方案中,EM算法经过较少迭代即达到收敛。同时,通过对数据情形I和情形Ⅱ下的估计结果分析,给出了较一般截尾试验方式更为丰富的结论,使得相应的统计结果更加全面和精确。

不同蕴涵算子下三Ⅰ方法的解

以RM、RZ、R0三个蕴涵算子为基础,研究了11种形式的三Ⅰ算法的解,并在此基础上给出了这11种解的同一形式:B*(y)=supx∈EY{A*(x)∧φ(x,y)},其中φ:X×Y→[0,1]表示某一函数,而且φ(x,y)与EY的选取依赖蕴涵算子Ri的选取。

基于不同蕴涵算子的三I算法构造的模糊控制器及其响应能力

以RM,RZ,R03个蕴涵算子为基础,给出了其相应三I算法的表达式,并研究了这3个蕴涵算子基于三I算法构成的单入单出模糊控制器,分析了它们的响应能力.结果表明,当Ri(i=1,2,3)按顺序取R0,RM,RZ时基于三I算法构成的单入单出模糊控制器具有函数的泛逼近性;当Ri(i=1,2,3)按顺序分别取RM,RZ,RZ或R0,RZ,RM时基于三I算法构成的单入单出模糊控制器近似为一元拟合函数;其余情况基于三I算法构成的模糊控制器具有阶跃响应能力.

基于极大模糊熵原理的模糊推理三Ⅰ约束算法

给出了FMP,FMT问题的模糊熵三Ⅰ约束原则,讨论了FMP,FMT问题的模糊熵三Ⅰ约束解的存在性条件,分别给出了几个常见蕴涵算子的FMP问题与FMT问题的模糊熵三Ⅰ约束算法的计算公式,进一步将问题一般化;给出了FMP问题与FMT问题的模糊熵α-三Ⅰ约束解的存在性条件,并得到了基于这些蕴涵算子的模糊熵α-三Ⅰ约束算法相应的计算公式。

R0型直觉模糊推理反向三Ⅰ算法的性质

R_(0)蕴涵算子是一种不具有全局连续性的强蕴涵,而由其构造的直觉模糊推理反向三Ⅰ算法是否具有连续性仍是一个尚未解决的问题。为此,本文引入了直觉模糊集的自然距离,利用论域中集合的关系,证明了基于R_(0)蕴涵算子的直觉模糊推理反向三Ⅰ算法在直觉模糊取式和直觉模糊拒取式问题下都具有连续性;最后给出了反向三Ⅰ算法满足逼近性的充分条件。