多源信息环境下的路径决策模型

针对路径选择过程中主观因素和客观因素共同作用且无法量化的问题,根据直觉模糊集理论,建立了双隶属度函数,分别构造了主观和客观直觉模糊函数;利用直觉模糊函数中的隶属度、犹豫隶属度建立了决策函数;借鉴证据理论的证据冲突思想,改进犹豫隶属度函数投影法,用该方法进行了犹豫隶属度分配;并运用对数增长型权重模型,量化了时序多源信息的重要程度,建立了分析道路决策选择结果的驾驶决策行为模型.算例分析结果表明:该模型在考虑个人历史经验信息、交通管制信息、道路物理环境信息与道路拥堵信息形成的多元信息环境下,选择驶入和不驶入的决策近似隶属度分别为0.767和0.233.      

基于遗传算法的交通信号多层模糊控制模型研究

针对城市交通信号控制问题,提出了一种基于交通需求强度的单路口多层模栅控制模型,第一层用来判断路口的交通需求强度;第二层为相位优化层,主要完成相位优化功能;第三层为绿灯时间优化层,用来确定各个相位的有效绿灯时间,针对模糊控制模型中隶属度函数优化的问题提出了利用遗传算法进行模糊控制模型中隶属度函数的优化模型,确定了遗传算法各类参数的计算方法,通过与普通多层模糊控制模型仿真的比较,结果表明本文提出的基于遗传算法的多层模糊控制模型具有较好的控制效果.     

求解约束优化问题的动态目标迁移差分进化算法

针对约束优化问题的特点,给出一种改进差分进化算法.将差分进化算法做了适当修正,在初始化中加入迁移操作,依据违反约束度函数和原目标函数进行选择操作,当个体的违反约束度在容忍度以外时,通过违反约束度函数更新个体,当个体的违反约束度在容忍度以内时,通过原目标函数更新个体,实验研究结果表明该算法能有效求解约束优化问题.     

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.     

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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。     

基础设施建设BT项目融资风险模糊评价

研究了基础设施建设BT项目融资风险分类与风险的特殊性,构建了BT项目融资风险评价指标体系与模糊综合评价模型,提出了隶属度函数的确定方法,对佛山市顺德区碧桂路与容桂大道地道BT工程项目融资风险进行了实证分析.综合评价结果表明:项目最大隶属度为0.712 7,融资风险较小,与实际分析结果相符,且最大隶属度有效性原则检验系数为2.728,大于1,因此,融资风险评价方法可行.     

动态环境感知的多目标室内路径规划方法

为了满足复杂室内环境中用户的多目标导航需求,提出了动态环境感知的多目标室内路径规划方法. 该方法顾及室内路径复杂度、拥挤程度与阻断事件等多维室内环境语义,扩展了节点-边表示的室内导航路网模型,通过量化表征多维室内环境语义,建立了能够综合感知室内环境语义变化的导航通行成本函数,然后,将顾及室内动态环境语义的导航通行成本函数值作为室内导航路网模型的边长,设计实现了基于Dijkstra的多目标室内路径规划算法. 通过模拟实验分析比较室内路径规划结果,实验结果表明:由于扩展后的室内导航路网模型增加了具有方向性语义的垂直组件,考虑了阻断事件因素,导航路径规划能够避开不可用连接边;在路径拥挤程度分别为轻度、缓慢和堵塞情况下,由于考虑了路径复杂度和拥挤程度,节约的通行时间平均提升了17%.      

驾驶员行车紧张度评价试验

为了研究道路条件对驾驶紧张程度的影响,选择了33名驾驶员,选用驾驶员心率、眼球移动角速度和注视点分布范围3项测试指标,进行了多车型多工况实车试验.采用心电测试仪和眼动仪采集了3项测试指标试验数据,并进行回归分析,建立了不同车型的驾驶员测试指标隶属于不紧张区域、较紧张区域和很紧张区域的隶属度函数.在车速为80 km·h-1,侧向余宽为1.2 m的行车工况下,计算了各车型测试指标的隶属度.试验结果表明:大型车驾驶员3项测试指标的隶属度均属于较紧张区域,中型车驾驶员3项测试指标的隶属度均属于不紧张区域,与实车试验的驾驶员感受评价相符合.     

5A06铝合金板材热态本构模型及韧性断裂准则

为了获取材料在不同条件下成形性能指标,对5A06铝合金板材进行了热态单向拉伸试验,结合热态单向拉伸试验和韧性断裂试验结果,提出了一种修正Misiolek模型;利用修正模型的外插性能预测颈缩后板材流变应力,应用径向基函数神经网络算法建立了Cockroft-Latham韧性断裂阈值预测模型,并对该模型进行了预测精度评估.结果表明,流变应力对温度及应变速率敏感,对比径向基函数网络模型预测误差小于10.6%.      

三角模糊数的立方根及在模糊系统上的应用

以往的文献很少讨论模糊数的立方根表示和成员关系函数.模糊数的立方根能够用来解决模糊控制系统中的一些问题.本文新提出了一种三角模糊数的立方根代表值和隶属度函数.最后,作为一个数值示例,模糊数的立方根被应用到一个模糊系统例子中.     

水路基本现代化的评价指标体系研究

剖析了水路基本现代化的内涵,提出了水路基本现代化的模糊综合评价方法.运用层次分析法,确定各层次评价指标的权重;运用模糊模式设别理论模型,建立水路基本现代化评价指标相对隶属度函数及相对隶属度矩阵;得到水路基本现代化的模糊模式设别模型,从而确定水路基本现代化的水平值.对江苏水路基本现代化的现状评价表明,该模型能够对水路基本现代化现状做出合理的评价.     

船舶雷达/ARPA智能考试系统的研究

开发了一套基于船舶雷达/ARPA模拟器智能考试系统.该系统的评估方法采用专家法和隶属度函数相结合的方法.专家在出题时根据试题特点设置评估要素权重及允许的误差绝对值范围,系统根据权重及误差范围设定隶属度函数,并以此计算受训人操作的隶属度值及考试成绩.本系统已经应用在雷达模拟器上,实现考试所有环节从出题直到最后评判的网络化...     

基于多分辨率分析的区间类型2模糊系统

为了更有效地表达和处理系统的不确定性,提出了基于多分辨率分析的区间类型2(简称多分辨率区间类型2)模糊系统,构造了多分辨率区间类型2隶属度函数,并给出了基于尺度函数分解的结构和参数学习算法.多分辨率区间类型2模糊系统的前件是多分辨率隶属度函数,后件是输入的线性函数,因此系统可以自适应地划分输入论域空间,优化系统结构.将多分辨率区间类型2模糊系统应用于带有噪声的时间序列预测,预测结果的复杂度较小,均方根误差为0.105 2.     

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。     

Multiobjective Transportation Model with Fuzzy Parameters: Priority based Fuzzy Goal Programming Approach

This paper presents a priority based fuzzy goal programming approach for solving a multiobjective transportation problem with fuzzy coefficients. In the model formulation of the problem, first the membership functions for the fuzzy goals are defined. Subsequently, the membership functions are transformed into membership goals, by assigning the highest degree (unity) of a membership function as the aspiration level and introducing deviational variables to each of them. In the solution process, negative deviational variables are minimized to obtain the most satisficing solution. Sensitivity analysis of the solution, with a change in priorities of the fuzzy goals is performed. Next the Euclidean distance function is used to identify the appropriate priority structure of the goals, thereby obtaining the most satisficing decision for the decision-making unit, by minimizing their regrets of achieving the ideal point dependent decision in the decision-making context. A numerical example is solved to demonstrate the potential use of the proposed approach.     

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基于模糊评判法的基本原理，构建了旨在对问卷调查中表征交通安全宣传效果数据进行模糊评判的模型。依据专家的定性分析确定隶属度函数经验公式并计算出具体参数，并根据宣传前不同的普及率等级制定出宣传后的评价等级，继而通过对宣传前后两次调查的数据进行综合处理得出评判结果，使整个宣传活动处于闭环控制。结合权重的计算方法和层次分析法，通过实例验证得出了某次交通安全宣传活动效果等级为“好”的评价结果，证明了通过此数据处理模型评价交通安全宣传效果的可行性。