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针对具有模糊因数的多目标交通问题,提出了一种优先模糊目标规划方法。本文首先建立了模糊目标的隶属度函数,其次,将隶属度函数的最高度作为期望水平并引入了偏差变量,从而将隶属度函数转化为隶属度目标。通过最小化负偏差变量得到最满意解。对模糊目标不同优先级结构下的解进行了敏感性分析,并用欧氏距离函数确定了最佳的目标优先级结构,通过最小化后悔值达到决策区域理想点决策值,得到决策单元最满意解。最后,应用实例对本文方法进行分析验证。     

基于组合隶属度的快速模糊聚类算法

为了改善模糊C-均值聚类算法(FCM)对噪声图像的分割效果,Stelios等提出了鲁棒性的模糊局部C-均值聚类算法(FLICM),通过引入模糊因子,充分利用邻域像素的灰度信息和空间信息,提高了算法对噪声的鲁棒性,但因每次迭代必须计算邻域像素到聚类中心的距离,导致耗时高、效率低.针对该问题,提出了基于组合隶属度的快速模糊聚类算法,通过构造组合隶属度函数,对迭代中的隶属度矩阵直接进行滤波处理,避免了计算邻域信息耗时较高的缺点,组合隶属度函数不仅考虑了隶属度的局部信息,而且考虑了隶属度的空间信息,在确保算法对图像分割精度的前提下,降低了算法的时间复杂度.实验表明,基于组合隶属度的快速模糊聚类算法可在较短时间内完成高精度的图像分割.     

基于RBF神经网络的隶属度函数学习算法

模糊规则的提取和模糊隶属度函数的学习是模糊系统设计中重要而困难的问题.针对当前开发模糊控制系统的一个难点——发现最优的隶属函数和模糊规则,研究了利用RBF神经网络的学习能力,从历史数据中发现隶属度函数,在一定程度上减轻了系统开发工作量,克服了由于缺乏经验而可能造成的偏差.文中探讨了一种用于提取模糊规则的RBF神经网络结构,提出了基于此网路结构的模糊隶属度函数学习算法,最后给出了用于验证该算法有效性的仿真实例.     

基于模糊理论的公路路线方案优选

应用模糊理论进行公路路线方案优选中，引用了相对隶属度与相对隶属函数的概念，并用事物重要性排序的二元对比法确定了指标权向量，概念明确，通俗易懂，且计算简单，具有实际应用价值。     

基于RBF神经网络的隶属度函数学习算法

模糊规则的提取和模糊隶属度函数的学习是模糊系统设计中重要而困难的问题.针对当前开发模糊控制系统的一个难点--发现最优的隶属函数和模糊规则,研究了利用RBF神经网络的学习能力,从历史数据中发现隶属度函数,在一定程度上减轻了系统开发工作量,克服了由于缺乏经验而可能造成的偏差.文中探讨了一种用于提取模糊规则的RBF神经网络结构,提出了基于此网路结构的模糊隶属度函数学习算法,最后给出了用于验证该算法有效性的仿真实例.     

FNN在心率失常判别中的研究

提出了一种基于模糊神经网络（FNN）对心率失常信号进行判别的新方法。首先，根据心电信号特点构建Sugeno型模糊神经网络，然后使用Cam Delta算法对其进行训练，这样可以得到模糊隶属函数，此隶属函数将R－R间期波及QRS波的长度模糊化。随后，用几何法通过计算隶属度实现对心率失常的判别。经MIT－BIH心电数据库和实测数据检验，此方法可有效的对心率失常进行判别。     

一种基于GA和梯度下降法的快速模糊系统学习方法

分析了现有模糊系统的两类主要的学习算法存在的缺陷。针对半梯形和三角形隶属度函数，提出了一种保证隶属度函数ε－完备性的方法。实现了一种新的基于遗传算法和梯度下降方法的快速模糊系统学习算法。通过实例进行了模拟，验证了该方法的高效性， 及保证隶属度函数完备性和模糊集合语义一致性的优点。     

模糊数学在轨道交通工程设计方案比选中的应用

针对轨道交通设计方案优选问题具有多因素和模糊性的特点,引入模糊综合评价模型对方案进行比选,首先采用层次分析法计算设计方案各影响因素的权重,然后计算影响因素对评价等级的隶属度,对评价指标的权重与隶属度进行模糊运算,得到设计方案的评价等级。最后通过实例研究,证明了这种方法的合理性和有效性。     

多目标模糊优化问题的神经网络解法

基于函数联接神经网络，提出了一种解决工程结构多目标模糊优化问题的新算法。该算法以设计人员对目标函数值的满意程度作学习样本，采用神经网络取代传统的隶属度函数，从而较好地解决了隶属函数的描述问题。在解决多目标模糊优化问题中，该算法较传统算法具有更大的灵活性。     

边坡稳定性模糊随机可靠度分析

考虑可靠性分析中结构极限状态变量在零值附近的模糊区间,建立边坡稳定性模糊随机可靠度分析模型。研究了在土性参数变异性、模糊失效概率隶属度函数梯形与岭形分布类型情况下,模糊区间宽率与偏度对模糊可靠指标的影响。分析结果显示:偏度与可靠性指标曲线的斜率随宽率的减小而减小,且其趋势与参数变异性与模糊失效概率隶属度函数类型无关;对于宽率的某一确定值而言,偏度的增大会导致模糊可靠指标的降低;土性参数变异性的增加会导致模糊可靠指标的降低。     

基于HSI空间的模糊C均值彩色图像分割方法

给出了一种在HSI空间上基于模糊C均值的彩色图像分割方法．首先对每个像素根据H分量和I分量计算出4个隶属度,然后将其中的两个隶属度结合形成一个二雏特征矢量来表征像素的全部颜色特征,最后对二维矢量运用模糊C均值聚类算法得到最终的彩色图像分割结果．     

机械系统可靠性指标的模糊决策

在模糊综合评判方法的基础上，提出了二级模糊决策模型，该模型物理意义明确、简单实用为设计者确定系统的可靠性指标提供了科学依据，并就模型的建立、隶属函数和隶属度的确定方法进行了重点论述，给出了应用实例。     

基于模糊理论的公路路线方案优选

应用模糊理论进行公路路线方案优选中,引用了相对隶属度与相对隶属函数的概念,并用事物重要性排序的二元对比法确定了指标权向量,概念明确,通俗易懂,且计算简单,具有实际应用价值.     

基于模糊识别的神经网络分类器

提出一种基于模糊识别的神经网络分类器。首先对训练样本ＸＫ进行模糊聚类，求其从属于各类别ωｉ的隶属变Ｕｗｉ（Ｘｋ）。然后利用这些训练样本和所求得的从属于各类别的隶属度，通过神经网络的学习拟合出各模式类的隶属函数，进而构造出神经网络分类器。这种方法将模糊理论与神经网络分布式联想存储的优点相结合，使无监督分类器成了有监督分类器。     

模糊神经网络在钢筋混凝土桥梁结构可靠度分析中的应用

钢筋混凝土桥梁结构可靠度分析中存在着模糊性问题,计算结构可靠度的传统方法没有考虑结构的模糊性问题．将模糊神经网络用于钢筋混凝土桥梁结构的可靠度计算,用神经网络来构造模糊系统,实现输入、输出隶属函数的自动调整,并给出了模糊神经网络计算结构可靠度的步骤．最后通过两个算例来计算结构可靠度,计算结果表明,模糊神经网络法计算结果与JC法计算结果比较接近,该方法可以用于桥梁结构的可靠度计算,特别是可用于功能函数不能显示表达的可靠度计算．该方法的缺点是计算用时稍长以及训练、检验样本的来源存在问题．     

模糊化的马尔柯夫链在图书情报管理预测中的应用

马尔柯夫链预测法在图书情报管理系统中的应用有着乐观的前景，但在处理实际问题时常因状态的划分数较少而难以得到满意的结果，运用模糊转移概率的概念，采用梯形分布确定隶属度的计算方法，克服了上述不足，使预测结果和实际情况更加符合。     

基于云模型的信号交叉口服务质量综合评价

为科学处理信号交叉口服务质量评价过程中的随机性和模糊性,构建基于云模型的模糊综合评价模型。首先在分析各项影响因素及其标准的基础上,建立信号交叉口评价指标体系和评分等级。然后构造云模型正向发生器确定各二级指标的隶属度向量,结合各项指标的权重系数计算信号交叉口服务质量的评判结果,由最大隶属原则确定其服务质量等级。最后以长沙市某交叉口服务质量评价为例开展案例分析,结果表明该方法能有效解决模糊评价中隶属度的不确定性问题,为改善城市交叉口、制定交通管理策略提供一种合理的参考依据。     

一种基于模糊聚类的无线传感器网络定位算法

节点自定位算法是无线传感器网络的关键技术之一．通过三边比例法，未知节点与任意2个锚节点可计算一对候选共轭位置．用未知节点估计位置作为模糊聚类核心，可以消除共轭干扰并简化聚类迭代过程．用候选位置正态分布概率密度作为模糊隶属度，可降低误差较大锚节点影响，提高定位精度．OPNET仿真证实，模糊聚类算法可用近一次泛洪法通信量，达到22％定位精度．     

公路工程项目经济评价指标计算方法

为了对含有模糊基础数据和参数的公路工程项目方案进行有效评价,建立了评价指标体系,将评价指标分为梯形与三角形模糊变量,在同一可能空间上或不同可能空间上进行模糊运算,由Zadeh扩展原理得到模糊变量的隶属度,利用模糊模拟技术计算模糊变量的可信值、关键值与期望值,并利用计算值对项目进行了评价。评价结果表明:评价项目的模糊期望净现值大于0,可信值达到100%,说明项目可行,评价结果客观。     

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针对多源交通信息具有模糊性和时变性的特点,引入直觉模糊集理论(IFS),建立多源交通信息一致性融合算法,融合传感器检测信息与人工信息对交通状态进行实时判别.为了解决IFS中非隶属度函数难以确定的问题,借鉴隶属度函数的构造方法,通过建立双隶属度函数构造直觉模糊数.并以直觉模糊数中的隶属度、非隶属度建立支持度函数,量化决策信息的一致性程度,决策信息的支持度越高集成权重越大,并且权值随决策信息的变化而动态更新.最后给出交通状态决策信息融合算法的具体步骤,并通过算例证明算法是有效的.