模糊集合隶属函数确定中的哲学思考

模糊集合是模糊数学的基础；隶属函数是刻画模糊集合的数学表达式。隶属函数的确定，允许有一定的人为技巧，但并不能由此而否定模糊逻辑和模糊推理。以确定模糊集合的隶属函数的最常用的统计方法为例，对隶属函数确定过程中的哲学分析表明：模糊集合中确定的隶属函数并不是主观随意的产物，而仍然具有一定的历史客观性，体现了主客观的辩证统一。     

隶属度函数与体育教师评价

本文采用系统思想,利用模糊数学中的隶属度函数为标度的测评标准,建立评价的数学模型,确定隶属度函数与评价的方式,以及评价因素的隶属度准则,认为用模糊数学中的隶属度函数为标度的测评标准来评价体育教师是一种简单、科学、实用的数学方法.     

模糊数学中隶属函数的构造策略

隶属函数的确立,是模糊数学及其应用在理论上和实践中的基本和关键问题。讨论构造隶属函数的基本原则、步骤和常用方法,总结在模糊控制系统中隶属函数的形状对控制性能的影响。     

城市交通环境质量的模糊综合评估

运用模糊数学方法 ,评估城市交通环境质量 .建立评价系统 ,确定评价标准 ,构造隶属函数 ,进行程序设计与实例分析 ,评估结果与实际情况相一致 ,运用模糊理论方法评估城市交通环境质量是一种有效的方法 .     

模糊综合评判的因素集及权重的确定

该文介绍了模糊数学理论在综合评判里的应用,通过举例叙述了确定评价因素、评价等级和评价因素集、评价结果集的一般方法.报告了在构造单因素评价矩阵中,隶属度函数、权重对评价结果的不同影响.说明了根据不同的评价要求调整隶属度函数、权重的一些方法.     

一种新的模糊支持向量机方法

针对分类问题的支持向量机方法中存在对噪声和野值敏感的问题,提出了一种新的隶属度函数确定方法．研究和分析了目前针对这些问题所提出的模糊支持向量机方法,而在模糊支持向量机方法中,隶属度函数的设计是整个模糊算法的关键所在,文中主要对隶属度函数进行了深入地研究,在类中心向量方法的基础上,即在确定样本的隶属度时,对类中心距离方法进行改进,得到新的隶属度计算的方法,并从数值实验方面表明该方法的有效性和可行性．     

大学毕业生水平综合评价方法

运用模糊数学中的隶属函数构造数学模型 ,提出了科学地评价高校毕业生学习水平的一种方法 .经检验表明 ,这种方法更能客观地反映学生的实际水平和能力     

基于模糊数学综合评价下的学生成绩评价研究

对学生原始成绩进行标准化,然后进行线性变换得到标准分.根据模糊数学综合评价原理,建立隶属函数,对学生标准分进行模糊综合评价.得到更为合理的学生成绩综合评价模型.     

分段线性隶属度函数确定的密度聚类方法

采用分段线性隶属度函数,形式简单,具有普适性;提出了密度聚类方法,快速得到了聚类中心;在实例仿真中,确定了总体积变化量的隶属度函数,解决了隶属度函数难以确定的难题.     

“双师型”教师教学的模糊综合评判模型

应用模糊数学理论,把模糊综合评判法应用到＂双师型＂教师教学评判研究中,通过建立因子集、评价集、隶属函数和权重集,实现了对＂双师型＂教师教学等级综合评判。     

模糊数学方法在房地产价格评估中的应用

通过引用模糊数学理论中隶属度和贴近度等概念,对房地产的交易实例进行初步模糊数学先验选择,再对可比案例和待估对象进行综合模糊评价,最后得出待估对象的价格.     

基于可信性理论的模糊综合评判模型

模糊综合评价方法是建立在模糊集理论基础上的一种评价方法,但由于模糊集隶属度的主观性较大,使得评价结果往往难以让人信服。可信性理论是2004年由刘宝碇教授等人完成的研究成果,它给出了基于测度论的模糊数学公理化体系,提供了模糊集的严格数学基础。该文通过将模糊综合评判问题看成一个模糊事件,在可信性理论基础上建立一个基于可信性测度的模糊综合评判模型。最后,将模型应用到教师教学质量评判中,取得了较为满意的结果。     

FuzzyAHP在灾情评价中的应用

本文首先把AHP与模糊数学中的隶属函数结合起来 ,对我国 1 995年内 30个省、自治区的主要灾情进行评价和排序 ;其次 ,由聚类分析法分类 ;并通过统计检验显示出该分类是合适的 ;它提供了一种正确评价灾情的有效方法 .     

模糊数学综合评判原理在新闻价值评价中的应用

以新闻价值的五要素为基础建立起新闻价值的评价指标体系,构建评价指标与各评判等级的隶属函数。运用模糊数学中的整体综合评判法,建立新闻价值评价的模糊综合评判模型。应用这个模型进行数学推断,并将模糊评判结果清晰化。     

基于新松弛条件的连续时间Takagi-Sugeno模糊系统镇定设计

研究了一类连续时间Takagi-Sugeno模糊系统的镇定控制器设计问题,提出了一种新的基于模糊Lya-punov函数和阶梯隶属度函数的系统镇定条件.通过阶梯隶属度函数逼近原系统的隶属度函数,系统隶属度函数信息被引入到其镇定设计中,从而大大降低了现有T-S模糊控制系统镇定设计的保守性.与已有基于模糊Lyapunov函数的连续T-S模糊系统的镇定设计不同,所提出的镇定条件不依赖于隶属度函数的导数,因此具有较少保守性.此外,所得镇定条件可表示为一组线性矩阵不等式,而不是双线性矩阵不等式,因而可以利用凸优化算法方便地进行求解.仿真实例表明了所提方法的有效性.     

基于交互式隶属函数调整的模糊神经网络

对基于模糊神经网络的人脸识别方法进行了研究,提出的模糊神经网络在高维空间（如人脸）上进行模糊规则获取中得到的最终隶属度函数值并不合理,易得到零值的情况,对模糊规则获取过程中的隶属度函数初始值进行人为地调整．在ORL人脸库的实验结果表明,该方法具有良好的性能．     

模糊函数标度在线学习效率研究

分析了基于AHP法的模糊隶属度函数模糊子集的创建过程,并将其应用到在线学习效率评价过程中。用模糊评价方法对学生的学习状态进行了定量化描述,把原来普通集合对类属、性态的非此即彼的绝对属于或不属于的判定,转化为对类属、性态作从0到1不同程度的相对判定,为将学习过程的定性分析转换为定量评价打下了基础。