基于模糊点数据的地基液化判别

以世界范围内19次大地震106个场地的地基液化现场实测数据为基础,通过对地基液化评价模型建立过程中模糊不确定因素的分析,引入模糊模式识别理论建立各实测数据点隶属度,模拟数据点在构建液化判别模型的不同作用;并通过LOGISTIC回归将数据点的模糊性映射到液化判别模型,导出液化概率评价方程,建立地基液化概率和液化安全系数的函数关系.预测液化和非液化的可靠性分别达到92.9%和80.2%,为利用现场实测资料进行地基液化判别提供了简便、较为准确的新途径.     

大数据技术在舰船导航模式识别中的应用

针对现有导航模式识别方法无法获得精确且完整的导航轨迹信息,致使识别准确率无法满足舰船的安全性需求,故提出大数据技术在舰船导航模式识别中的应用。将舰船雷达与AIS目标点迹表示为因素集合,并构造综合因素关联隶属度函数,通过双门限关联算法对舰船导航点迹关联性进行判定,应用大数据技术融合处理关联的雷达与AIS目标轨迹信息,以此为基础,通过附加动量法改进BP神经网络算法,将融合后导航轨迹信息输入至改进BP神经网络算法中,输出即为导航模式识别结果。实验数据显示,与应用文献[4]方法相比较,应用大数据技术的导航轨迹方差较小,为导航模式识别提供更精确的数据支撑。     

多目标多层次船型方案模糊优选法

船型方案优选是一个多目标、多层次并含有模糊信息的决策问题,需要考虑的因素往往很多.本文通过划分相互关联的有序层次结构使问题条理化,然后利用文献[1]与文献[2]提出的模糊模式识别理论模型与模糊关系优选理论模型,以低层次的输出作为高层次的输入,对每一层次的单元系统进行优选计算,最后利用级别向量的特征值进行排序,对船型方案进行优选.算例说明,模型建立正确,计算结果可信,各方案的综合评判值离散性大.这一方法为合理选择船型方案提供了参考.     

一种新在模糊模式识别理论模型及其在船舶配载评价上的应用研究

介绍了一新的模糊模式识别理论模型，并应用该理论建立船舶配载评价模型，从而为实船配载提供了一种实用的评价方法。     

一种新的模糊模式识别理论模型及其在船舶配载评价上的应用研究

介绍了一种新的模糊模式识别理论模型，并应用该理论建立船舶配载评价模型，从而为实船配载提供了一种实用的评价方法。     

模糊模式识别在导航系统性能综合评价中的应用研究

就导航系统抗干扰性能评价问题指标的多层次性,根据模糊模式识别的原理,对现有的模糊模式识别方法进行改进,提出了一种新方法.该方法首先将系统分为3个等级,并把它们看作3个模糊模式,根据试验所测得的数据构造各模式的隶属函数,然后采用反向递推的方法从指标体系的最底层出发依次计算待评系统与各模式的加权贴近度,最后由模糊模式识别的择近原则得出待评系统所属的等级.最后应用此方法对某一导航系统进行评价,给出此系统所属的等级.     

基于灰色模糊理论的水运基础设施建设项目后评价模型

为解决水运基础设施建设项目后评价中定性评价指标偏多、数据不完备的问题,将灰色模糊理论引入水运基础设施建设项目的综合后评价中,构建了灰色模糊综合评价法.该模型利用灰色评估理论构造出模糊隶属度矩阵,并采用模糊算法计算出项目总体的风险大小.模型在淮安三线船闸工程项目后评价中的成功应用,表明该模型客观地反映后评价项目的成功度,提高了后评价结果的合理性.     

基于模糊综合函数的飞行计划与雷达航迹关联

文章针对飞行计划航迹准确推算的困难和传统飞行计划关联算法的缺陷,利用飞行计划、起飞报、位置报等报文较为准确的推算出计划航迹,并根据关联特点,运用模糊综合函数航迹关联算法的思想,建立了仿真模型,解决了关联问题。仿真结果验证了该算法的科学性、可行性。     

基于模糊层次数值型数据库发现一般化模糊关联规则

关联规则发现是数据挖掘研究领域中的重要内容之一,而以自然语言描述的模糊关联规则更符合人类的思维方式,在决策中占据重要作用。基于属性间通常还存着更高层次的抽象,即呈现出层次结构尤其是模糊层次结构这一事实,通过把经典的模糊理论与关联规则发现算法相结合,提出了在模糊层次结构下从数值型数据库中挖掘一般化模糊关联规则的相应算法。     

基于模糊聚类的数据关联融合算法

利用模糊相似性和模糊C均值聚类算法相结合,提出一种求解多传感器多目标跟踪数据关联问题的方法.该方法的目的是实现多传感器观测数据的模糊聚类,使源于不同目标的观测数据能正确划分到该目标中去.仿真结果表明,该算法可以实现数据与目标的正确关联,克服传统硬判断的一些缺点.     

基于FCM与PMHT的红外目标跟踪与检测算法研究

为了对复杂海天背景下红外弱小目标实现稳定、有效的跟踪,文中在参考和改进传统PMHT跟踪算法的基础上,提出了基于FCM和改进PMHT算法的红外弱小多目标跟踪算法。与传统PMHT跟踪算法不同之处在于：这里结合红外弱小目标的位置、灰度、像素面积、航迹等特征参数,在PMHT算法中融入基于特征参数的模糊聚类思想,即在PM-HT算法中,通过模糊聚类来调整系统噪声方差,经过不断修正系统运动模型,从而在整体上完成了对于数据关联的寻优以及对于运动目标模型的在线辨识。     

通航水域航行安全评价的研究

为了对通航水域船舶航行安全性进行定量的评价.应用模糊综合评判方法建立我国主要港口通航水域的安全评价模型.根据当前影响通航水域船舶航行安全的11类主要因素建立综合评价集.应用灰色关联分析法和因子分析法确定评价指标的权重系数.利用此模型对我国10个主要港口水域的安全性进行了评价.     

模糊模式识别在军用车辆故障排查中的应用研究

针对军用车辆装备故障信息的特点,提出应用模糊模式识别的方法进行故障分析的必要性。介绍了模糊模式识别的基本原理,并以某型军用车辆故障排查为例验证了算法的可行性,最后构建了故障分析系统,在一定程度上对军用车辆故障分析起到了指导作用。     

参数不确定关联模糊大系统的稳定性及控制

针对采用T-S模糊模型描述的参数不确定模糊关联大系统的稳定性及控制问题,在参数不确定性满足范数有界条件的情况下,首先研究参数不确定模糊关联大系统的李雅普诺夫稳定性,在此基础上,分析控制器稳定性条件,提出参数不确定关联模糊大系统线性反馈控制器设计方法,最后通过仿真算例验证该方法的有效性.     

基于模糊加权的分布式IMMJPDA算法

提出了一种基于模糊加权的分布式交互多模型联合概率数据互联算法.该算法在融合中心采用模糊加权方法对不同传感器关于同一目标的模型概率、状态估计及其协方差进行融合,而模糊权值为各传感器关于各目标的状态估计协方差的迹的隶属度.最后通过计算机仿真验证了该算法的正确性和有效性.     

航标运行状态模式识别和数值预测

针对航标运行状态模式识别依赖经验阈值的现状,为检验经验阈值是否具有普适性,提出基于概率的阈值模式识别效率度量算法。实验结果表明:该算法能准确度量阈值的模式识别效率;经检验,经验阈值不具备普适性。因而,提出基于概率的模式识别模型。实验结果表明:以概率作为阈值具有普适性,该模型能准确识别频繁模式和异常模式,且性能更好。为实现数值预测,提出基于概率密度的加权平均算法。实验结果表明:该算法的预测精度较高。本文为航标运行状态模式识别和数值预测提出了新的解决方案。     

模糊模式识别在电器性能综合评估中的应用

采用了改进的模糊模式识别的方法,从综合考虑电磁电器产品性能的角度出发,将动态测得的能够反映电磁电器性能的主要特性指标,作为模糊模式识别的级别变量特征值,建立了综合评估电磁电器性能的模糊模式识别模型,并运用该方法对CJ20-100A交流接触器进行了综合评估,结果合理,方法可行,有一定的参考价值。     

有标记的文本聚类方法研究

聚类分析是一种模式识别无监督的分类方法。对于根据类别先验知识已经分类的文本,提出一种有标记的文本聚类分类方法。这种方法是在模糊聚类算法基础上进行了改进,通过有标记的文本样本,利用模糊聚类算法提取分类规则,然后用模糊推理方法进行分类的一种算法。文中讨论了此算法的具体数学模型,给出了算法流程。并通过实验验证了这种聚类方法是一种有效的文本分类手段。     

模糊模式识别在旋转机械故障诊断中的应用

本文介绍了模糊模式识别技术的基本原理及其在旋转机械故障诊断中的应用,并通过MATLAB对故障诊断模型进行了仿真,结果表明,此方法有较好的诊断准确性。     

舰船装备维修性设计评估模型研究

针对传统的维修性设计评价方法仅从维修活动去衡量,无法发现设计因素的薄弱环节的缺陷;从设计参数角度进行维修性设计评估,不能明确表达设计的因素与设计结果之间关系,也无法衡量维修性设计水平的好坏.因此,采用支持向量机回归算法并结合矩阵积和式函数和模糊综合评价建立舰船装备的维修性设计评估模型,通过该模型能综合考虑设计参数和设计结果对维修性设计进行合理评价.根据评价结果,进行方案优选或做出设计改进.