集对模糊联系数构建与因素影响重要性分析

为研究系统及其在因素影响下的安全性特征,必须考虑各方面的数据模糊性和不确定性。因此需要一种能同时表示系统及数据模糊性和不确定性的方法,为此提出了一种结合模糊数学隶属函数和集对分析联系数的方法。首先,论述了两者的等效关系;然后,通过将各模糊语义分级中隶属函数的积分与总积分的比值作为该语义对应集对联系数的系数,建立单因素集对模糊联系数;使用同、异、反三状态逻辑真值表将单因素集对模糊联系数耦合形成多因素集对模糊联系数;最后,提出使用单因素集对模糊联系数的系统安全因素影响分析方法。通过两因素五级语义划分以系统安全为目标构建了集对模糊类联系数,并分析了两因素对系统安全影响的程度和排序。研究表明,将模糊数学隶属函数与集对分析联系数关联起来能同时描述数据的模糊性和不确定性,具有较好的研究性质和前景。

基于专利共类的技术间关联性评估

提出一种基于专利共类的评估单一技术与其它技术之间关联性的方法。该方法首先通过专利共类获取相关的专利技术数据;然后,利用专利数据建立技术间关联的模糊集;最后,运用模糊集性质评估技术间关联性。本文以国际专利分类号F03C(液体驱动的变容式发动机技术)为研究对象,从德温特专利数据库下载数据进行实证研究。研究结果表明,F03C技术与其它技术之间的关联关系具有差异性,并且F03C技术本身具有一定的模糊性;该方法具有可行性和有效性,可以为认识技术间关联性提供理论参考。