基于Takagi-Sugeno-Kang模糊集合的噪声干扰检测方法

为识别混合在接收机热噪声中的人为噪声干扰信号,提出了基于TSK(Takagi-SugenoKang)模糊集合的干扰检测方法。首先将无干扰环境下信道热噪声数据和有人为噪声干扰下的混合噪声数据组合成训练数据序列,利用训练序列对TSK模糊集合模型进行训练,调节模型中规则的多项式系数,使TSK模糊模型对接收信号中的噪声特性与干扰判决之间建立确定函数关系,实现对噪声干扰的检测。通信电台的实验验证表明:尽管接收机的自动增益控制将外部噪声干扰缩小到与本机噪声相当水平,所提方法仍能有效检测出信道中是否有人为噪声干扰存在。

模糊集合下多传感器信息融合算法仿真

多传感器数据融合通常涉及大量数据,受到噪声、不完整性、不准确性等因素的影响,导致融合结果的不确定性增加。为此,提出一种基于模糊集合的多传感器信息融合算法。利用局部保持投影(Locality Preserving Projection, LPP)处理多传感器信息,采用主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)分离特征值较大的反射信号,删除特征值较小的随机噪声。利用隶属函数得到不同传感器提供的可信度,将支持度以及可信度转换为基本概率分配函数,引入证据理论(Dempster-Shafer, D-S),实现多传感器信息融合优化。仿真分析表明,所提方法可以得到高精度和高效率的多传感器信息融合结果,峰值信噪比达60dB以上,信噪比一直处于12dB以上,融合最长耗时仅为2.01ms,使其融合性能得到有效优化。

基于模糊集合改进的TDOA声源定位方法

在复杂场景下对声源进行筛选并定位,可能会存在低信噪比、线性度不贴合实际以及多径效应等情况,往往对声源定位设备的硬件要求较高;为了解决这一问题,提出了利用模糊集合筛选处理采集的原始数据,优化TDOA算法的中间变量的方法;通过六元麦克风阵列采集到原始音频信号,利用隶属度函数将数据投射进模糊集合,根据隶属度值的大小对数据进行加权处理,从而得到理想的音频数据,将处理好的数据带到网格迭代搜索法中得到声源的定位结果;为验证该算法、以STM32为主控芯片搭建嵌入式声源定位系统,在相同条件下,与采用广义互相关得到时间差的TDOA算法进行对比,结果表明在对相同频率的音频进行定位时,该方法更具有抗干扰性和定位准确性,满足了通过算法改进从而提升声源定位抗干扰性的目标,在实际应用时减小硬件采集设备压力。

基于模糊集合的评审决策信息融合

同行评议是评价、评审和评估等活动的重要实施方式,尤其对于科学基金项目的评审,同行评议是保证项目质量的有效措施。同行评议过程中固有的模糊属性,会导致评审结果在一定程度上偏离被评价对象的内在价值。本文针对同行评议的模糊属性,提出一种评审决策信息融合的方法,通过对专家评分进行关联分析和自适应调整,实现评审结果围绕被评价对象的内在价值等关键指标达成共识,助力科学基金的评审机制改革和评审决策的智能化。

公理化模糊集合的特征及其分类

基于模糊划分和公理化模糊集合的定义,研究公理化模糊集合的特征和分类.定义公理化模糊集合的2种规范形式:模交模糊集范式和模并模糊集范式,并证明带Zadeh算子、强否定算子的公理化模糊集合的规范形式存在定理.在此基础之上,给出带Zadeh算子、强否定算子的公理化模糊集合隶属函数的特征定理,依据特征定理给出公理化模糊集合的一种分类方式,最后分析在此分类下的类之间的关系.

模糊集GFScom的一些相似度计算模型

简要介绍了模糊集GFScom,以及经典的距离函数与模糊集合相似度的概念。定义了GFScom中模糊集之间的距离相似度,给出了一些重要的相似度计算模型。通过实例可以看出,所提出的计算模型进一步丰富了模糊集合之间的相似性度量方法,为下一步探讨GFScom相应理论及其应用提供了一种途径。

基于模糊集合理论的自动雨量站故障树分析方法

为解决自动雨量站故障排查难度大、维修效率低的问题,提出一种基于模糊集合理论和故障树分析相结合的方法,对自动雨量站故障树进行了定性分析和定量分析。首先,将自动雨量站常见故障进行汇总,建立了一个较为完整的故障树,确定了33种最小割集;其次,针对自动雨量站故障树分析时存在底事件失效概率获取不足的问题,利用德尔菲法评估底事件失效概率的模糊性,再通过三角模糊数和梯形模糊数计算出底事件的失效概率;最后,计算得到自动雨量站顶事件的发生概率以及影响其系统稳定性各底事件的概率重要度排序。通过研究,找出了影响自动雨量站可靠性的薄弱环节,并有针对性地提出重点防控措施,为制定相应的故障诊断和维护策略提供了基础数据支撑。

TOPSIS法和RSR法模糊联合对地级市医院效益的综合评价

目的 运用TOPSIS法和RSR法模糊联合对地级市医院效益进行综合评价,确认最优评价结果。方法 选取湖北省9家地级市医院的工作量、工作效率、经济效益3个方面10项指标,采用TOPSIS法和RSR法以及二者加权模糊联合方法,运用“择多原则”作出综合评价。结果 医院B、A、D排名前三,等级均为优;医院C、G、I依次排第四至第六位,等级均为良;医院H、F、E依次排后三位,等级均为差。结论 TOPSIS法、RSR法以及二者模糊联合方法对地级市医院效益评价的等级划分结果一致,具体排名略有不同,二者模糊联合方法的应用可明确各医院排名,具有一定推广价值。

概率论基本部分与模糊集合理论的统一定义

提出一个概率论的基本部分与模糊集合理论的统一理论,称为W-理论.它可以解释为概率论,也可以解释为新模糊集合理论(称做P-模糊集合理论,它与C-模糊集合理论等价),而Zadeh-模糊集合理论是新模糊集合理论的一个有三个缺点和两个错误的子系统.这里,模糊集合对应于(带概率的)事件,隶属度对应于概率,关系系数对应于条件概率,等等.模糊集合之间关系与概率论的事件之间关系一样,不仅有不相交,非一致包含,相交而不非一致包含,而且还有相互独立,等等.新模糊集合理论与概率论的基本部分是同构的.

一种基于模糊集合的可用于网格环境的信任评估模型

信任模型已成为网络安全研究的热点.结合模糊集合理论在网格环境下重新给出了信任的描述机制.在信任的综合评判中,融入中间推荐节点的直接交互经验,充分体现了主观因素的重要性.鉴于信任的动态性,结合时间衰减和路径衰减两因素给出了新的信任更新模型.实验结果显示了模型的准确性和健壮性.相信该模型的提出能为信任模型的进一步研究起推动作用.

基于模糊集合的网格资源访问的信任机制

针对网格环境的特点,分析了资源访问过程中所遇到的信任管理问题,通过引入管理域内和管理域间的实体间的信任关系,结合信任的主观性特点,提出了基于模糊集合的网格资源访问信任机制,即通过建立信任链路和模糊算子的合成规则得到用户对资源访问点的信任关系,并与用户要求的信任策略相比较,从而决定是否访问资源.最后建立了网格的信任体系模型.

关于二型模糊集合的一些基本问题

采用集合论的方法给出了单位模糊集合和二型模糊集合及其在一点的限制等定义,使得二型模糊集合更易于理解.通过定义嵌入单位模糊集合来描述一般二型模糊集合,并给出离散、半连通二型模糊集合的表达式.根据论域、主隶属度及隶属函数的特性将二型模糊集合分为四种类型:离散、半连通、连通及复合型,并根据连通的特点将连通二型模糊集合分为单连通及多连通两类.利用支集的闭包(Closure of support,CoS)划分法表述主隶属度及区间二型模糊集合.提出了CoS二、三次划分法分别来表述单、复连通二型模糊集合,并使每一个子区域的上下边界及次隶属函数在该子区域上的限制分别具有相同的解析表述式.最后,探讨了二型模糊集合在一点的限制、主隶属度、支集、嵌入单位模糊集合之间的关系.

用模糊集合理论识别电力系统振荡中的短路的研究

本文通过对电力系统振荡和短路所呈现出的不同特征的分析，从故障特征入手，利用模糊集合理论来识别振荡过程中发生的短路。对于振荡中的三相短路的识别，本文提出一种基于振荡中心电压的波形跟踪识别方法：对于振荡中的不对称故障的识别，本文选取模变换中的Ｃｌａｒｋ变换作为数学工具，与对称分量变换相结合，构造了Ｉα／Ｉβ判据、Ｉα－Ｉβ与序分量组合判据。文章给出了相应的模糊数学模型，并经大量的仿真试验，获得良好的仿真效果。

基于目标函数的直觉模糊集合数据的聚类方法

针对直觉模糊集合数据的聚类问题,提出了一种基于目标函数的聚类方法。该方法定义了直觉模糊集合间的加权相似性准则,解决了数据聚类过程中各维特征分配不均匀的问题。通过增加非隶属度参数对模糊c-均值(fuzzyc-means,FCM)聚类算法中的模糊划分矩阵U和目标函数进行改造,进而给出迭代推导公式和算法描述,把聚类归结为一个带约束的线性规划问题,适用于大数据量的情况。最后通过典型实例验证了该方法的有效性和优越性。

基于关系矩阵和模糊集合的斜坡稳定性综合评价

以关系矩阵方法为基础确定表征各影响因素在斜坡稳定系统中地位的因素活动性指数 ,并以模糊集合理论中的隶属度为量化手段确定反映具体斜坡影响因素特征的单因素分级指数 ,最后综合二指数求得体现斜坡稳定程度的稳定性系数。此方法在兰州市斜坡稳定性评价中的应用表明 :基于关系矩阵和模糊集合的斜坡稳定性综合评价是斜坡稳定性评价的有效方法 ,在总结地区性评价经验的基础上 。

基于测度分析及模糊集理论的单相自适应重合闸研究

提出一种基于模糊集合理论的电力系统单相自适应重合闸优化算法。该算法能够正确进行瞬时故障与永久故障的区分。当瞬时性故障发生时,在短路点电弧熄灭后的恢复电压阶段,断开相各电气量的关系与永久性故障将有本质的不同。在详细分析断开相工频电气量的基础上,用滤波后的采样值对4种判据建立3种相似性测度及模糊隶属函数:用绝对值指数法确定幅值的隶属度,用相关系数测度建立2种相位判据的隶属度,用数量积法确定功率方向的隶属度,并进行模糊综合故障性质识别。给出了相应的模糊数学模型。经过大量仿真试验,获得了满意的效果。

基于模糊集合论的故障树分析方法及其应用

传统的故障树分析方法是基于概率论的 ,其失效概率通常要根据大量的第一手数据进行估计 ,然而 ,实际上不可能收集到足够多的第一手数据。首先分析了传统故障树分析的不足 ,提出了一种基于梯形模糊数算术运算的故障树分析方法 ,阐述了将各种模糊数转换成梯形模糊数的途径 ,最后 ,给出了该方法的一个应用实例。结果说明 ,所提出的故障树分析方法具有很好的灵活性和适应性。

基于模糊集合理论的体积压裂水平井产量预测方法

传统的统计分析方法存在散点乱、数据量大、难以分析总结出规律等问题,无法准确判定致密油水平井体积压裂主控因素。提出了一套的基于模糊集合理论水平井体积压裂效果评价方法:首先根据模糊集合理论建立了水平井产量分类方法,以鄂尔多斯盆地55口致密油水平井为例,根据产量对55口水平井进行分类;其次,通过分类数据的归一化处理得到每个因素变化区间的斜率,并据此绘制产量影响因素暴风图;最后,结合各影响因素的权重,通过多元回归方法建立了考虑多因素的水平井体积压裂产量预测模型。研究结果表明,该方法能够清晰准确地反映出各因素对体积压裂水平井开发效果的影响,并给出不同因素对体积压裂水平井产量影响程度。结合油田生产实例进行了分析,预测产量的平均相对误差仅为7.6%,为油田现场的压裂方案优化和产量预测提供了理论依据。

区间值模糊集合的表现定理

针对区间值模糊集合 ,给出了 2类区间值集合套的定义 ,得到了 2个区间值模糊集合的表现定理 .

基于区间二型模糊集合的语言动力系统稳定性

运用区间二型模糊集合(Interval type-2 fuzzy sets,IT2FSs)的扩展原理将常规的数值函数转化为对应的区间二型模糊函数,并给出了相应的词计算(Computing with words,CW)方法与算法,最后分析了严格单调情况下基于区间二型模糊集合的单输入单输出系统的语言动力系统(Linguistic dynamic systems,LDS)稳定性.