一种新的群模糊评价方法

:1995年 ,Biswas提出了两种对学生答卷评价的模糊评价方法 .本文推广了他的工作 ,提出了一种新的模糊评价方法 ,克服了Biswas方法中存在的不足     

一种新的群模糊评价方法

1995年，Biswas提出了两种对学生答卷评价的模糊评价方法，本推广了他的工作，提出了一种新的模糊评价方法，克服了Biswas方法中存在的不足。     

一种新的模糊边缘检测算法

基于信息论中最大熵原理 ,提出了一种新的模糊边缘检测算法 .首先介绍了模糊概率、用条件概率与条件熵定义模糊划分熵的概念以及模糊划分的原理 .算法利用了自然划分以及梯度图像模糊划分的关系 ,在条件概率与模糊划分熵的基础上 ,通过最大模糊熵原则实现图像分割中最优阈值的自动提取 ,从而实现图像的边缘检测 .对不同测试图像的边缘检测结果进行比较 ,表明了该算法的有效性 .     

基于模糊理论的课堂教学评价模型

评价涉及评价主体是单一还是多元,对评价客体是定性还是定量的问题。课堂教学评价是一个多层面的评价问题,为保证课堂教学评价的科学性、客观性、公正性,建立多元评价主体,运用定性转为定量、定量再转为定性的模糊综合评判模型来进行评价,就能体现出其优越性。     

一种模糊建模方法的研究:精确性与解释性的折衷

提出一种同时考虑解释性和精确性的模糊建模方法. 首先分析影响模糊模型解释性的主要因素, 然后利用启发式搜索策略实现输入变量选择, 利用模糊聚类算法和最小二乘辨识模糊模型. 随后以输入变量数目和模糊规则数目的乘积衡量可解释性, 以均方误差衡量精确性, 并据此定义模型选择目标函数. 最后给定最大最小的输入变量数目和规则数目, 辨识得到一组模糊模型, 利用模型选择目标函数, 选择最优的模糊模型, 并采用遗传算法进行优化, 达到解释性与精确性的折衷. 煤气炉仿真例子验证了该方法的有效性.     

一种新的模糊数排序方法及其在模糊线性规划问题中的应用

讨论了一类在约束条件中系数为模糊数的模糊线性规划问题．由于系数是模糊数，必须考虑模数的排序。给出一种新的排序方法，基于各种不同的排序方法，模糊线性规划问题得到了解决．     

模糊学习理论的关键定理

结合模糊集理论和模糊统计学的知识,对作为统计学习理论基础的关键定理进行推广,提出了模糊学习问题的一般表示,给出并证明了模糊学习理论的关键定理。     

一种基于模糊模型相似测量的字符无监督分类法

提出了一种能有效完成对无监督字符分类的模糊逻辑方法 ,以提高字符识别系统的速度 ,正确性和鲁棒性 .字符首先被分为 8种印刷结构类 ,然后采用模式匹配方法将各类字符分别转换成基于一非线性加权相似函数的模糊样板集合 .模糊无监督字符的分类是字符匹配的一种自然范例并发展了加权模糊相似测量的研究 .本文讨论了该模糊模型的特性并用以加快字符分类处理 ,经过字符分类 ,在字符识别时由于只需针对较小的模糊样板集合而变得容易和快速     

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．     

基于模糊理论的毕业设计质量评估模型的构建

文章通过分析目前本科毕业设计质量的几种评估方法,认为普遍存在质量评价不合理和不科学的问题,结合该校毕业设计具体实际和综合考虑,提出利用模糊理论评估毕业设计质量的模型,改善传统评估方法中主观性、不精确性和复杂性的弊端,并能方便快捷地得出科学、准确、客观的评估,有效地提高学生毕业设计的质量。通过在本科毕业设计中实际应用,得到良好的运行效果。     

Cloud e-learning service strategies for improving e-learning innovation performance in a fuzzy environment by using a new hybrid fuzzy multiple attribute decision-making model

The purpose of this study was to address this problem by applying a new hybrid fuzzy multiple criteria decision-making model including (a) using the fuzzy decision-making trial and evaluation laboratory (DEMATEL) technique to construct the fuzzy scope influential network relationship map (FSINRM) and determine the fuzzy influential weights of the fuzzy DEMATEL-based analytic network process (DANP) as well as (b) the modified VIKOR method combining fuzzy influential weights of fuzzy DANP to integrate each criterion of fuzzy performance gaps into dimensions and, overall, to examine the interdependent and feedback problems among various dimensions/criteria of cloud e-learning services for creating the excellent improvement plan based on the FSINRM to implement the strategic orientations. An empirical case of the network communication service industry was used as an example to show the proposed methods and ultimately present the most effective improvement plan for decision-makers to achieve the aspiration level.     

基于一种新的信息熵的区间直觉模糊集多属性决策分析

本文对权重未知的区间直觉模糊集进行了探讨。给出了基于犹豫度基础上区间直觉模糊集的得分函数,并提出新的信息熵及基于信息熵的权重表达式,最后给出基于此方法的区间直觉模糊集多属性决策分析方法,并用实例加以验证该方法是切实有效的。     

洪水流量的模糊分类及模糊概率分析

讨论了洪水流量的模糊分类方法，并以隔河岩水库39年的洪水流量数据为基础进行了基于模糊概率的汛期分析。     

课堂教学质量的区间值模糊评判

通过一元实函数和可信度的引入，给出了fuzzy区间数的一种排序方法，并就区间数fuzzy综合评判建立了一种课堂教学质量的综合评判模型．     

基于模糊Lyapunov函数的仿射模糊模型稳定性分析

研究了基于模糊Lyapunov函数分析连续仿射模糊系统稳定性的方法.首先,对模糊系统局部模型的后件部分进行扩展处理,以便于借鉴齐次模糊模型的稳定性分析方法.然后,分别得到基于改进公共Lyapunov函数与模糊Lyapunov函数的系统稳定条件,该条件可表示为一组线性矩阵不等式.通过算例对所得稳定条件进行对比,结果表明:...     

自适应背景模型获取更新算法分析与比较

针对运动目标检测中背景模型的获取和更新,描述了自适应背景模型常用的几种背景模型,并对这些背景建模和更新进行了分析和比较,最后通过试验验证了各自的有效性.     

Fault diagnosis model based on fuzzy support vector machine combined with weighted fuzzy clustering

A fault diagnosis model is proposed based on fuzzy support vector machine (FSVM) combined with fuzzy clustering (FC).Considering the relationship between the sample point and non-self class,FC algorithm is applied to generate fuzzy memberships.In the algorithm,sample weights based on a distribution density function of data point and genetic algorithm (GA) are introduced to enhance the performance of FC.Then a multi-class FSVM with radial basis function kernel is established according to directed acyclic graph algorithm,the penalty factor and kernel parameter of which are optimized by GA.Finally,the model is executed for multi-class fault diagnosis of rolling element bearings.The results show that the presented model achieves high performances both in identifying fault types and fault degrees.The performance comparisons of the presented model with SVM and distance-based FSVM for noisy case demonstrate the capacity of dealing with noise and generalization.     

模糊模式识别的基本方法及其应用

介绍模糊模式识别的基本方法及其应用,模糊模式识别的基本步骤,并总结出模糊模式识别的优点.