基于模糊因素的铁路旅客满意度的综合评价

从铁路旅客运输自身特性及旅客满意度评价特性两方面出发,通过分析铁路旅客满意度的影响因素,确定评估旅客满意度的评价指标体系。并采用模糊综合评价方法,建立了铁路旅客满意度模糊综合评价模型,结合铁路旅客问卷调查结果,对目前铁路旅客满意度水平进行了综合评价,从而为提高和改进铁路运输服务质量和服务水平、提高铁路运输的综合竞争力提供参考依据。     

一种基于高斯函数的直方图规定化算法

提出一种基于高斯函数的直方图规定化算法，本算法首先根据原图像的信息求出灰度平均值和灰度平均对比度，并利用这两个参数估计输出图像的灰度平均值和灰度平均对比度，然后利用输出图像的灰度平均值和灰度平均对比度构成高斯函数来规定输出图像的直方图，从而控制输出图像的灰度平均值和灰度平均对比度。此算法处理效果明显优于直方图均衡化算法，而且计算量小、处理速度快、不需要人工干预，可用于计算资源有限、实时性要求较高的场合。而且通过改变单一参量就可以控制输出图像的对比度，在工程应用中为用户提供了调控与选择手段。     

运用模糊综合评判法评价铁路工程承包风险

研究目的铁路施工企业工程承包中潜藏着众多不确定风险,这些风险涉及面广、影响因素多、损失危害程度高,在投标时采用有效的方法对工程承包风险进行准确分析,可以提高投标决策效率,进而提高工程效益。研究方法在充分研究铁路工程承包风险因素的基础上,介绍了层次分析法和模糊综合评价法用于铁路工程承包风险分析评价的步骤方法,为铁路工程承包风险分析和评价提供了定性与定量相结合的综合评价方法。研究结果通过中铁十六局投标兰武二线乌鞘岭隧道实例演示了操作过程,证明了该方法的科学性和可行性。研究结论在铁路工程承包中,风险是客观存在的,且具有较大的不确定性和模糊性。用模糊数学工具将许多观念性的难以精确度量的风险因素量化,既克服了传统优化法仅限于解决定量问题的缺点,又弥补了采用经验估计的方法较难解决复杂问题,且容易产生偏差又不易得出确切结果的不足,大大提高了决策效率和准确性。因此将模糊综合评判法应用到铁路工程承包风险评价是科学合理的。该方法在实际应用中所面临的主要困难是对专家意见的采集和处理。     

应用模糊综合评判对接触网进行可靠性分配

研究目的:接触网是电力牵引供电设备的重要组成部分,只有对它进行可靠性优化设计,才能保证机车安全运行。研究方法:本文通过分析可靠性分配的影响因素,提出了一种基于模糊数学原理的模糊综合评判法对接触网系统可靠性分配进行最优决策,即确定影响接触网各部件可靠性水平的因素集以及因素的权重集,再根据接触网每一类部件对各个因素的隶属度作出模糊综合决策,把接触网规定的可靠性指标合理地分配给组成该系统的每个子系统,既使整个系统的可靠性得到保证又能取得很好的经济效益,并把它的算法编成了程序。研究结果:结果接触悬挂分配的可靠度最高,其次分别为支持装置、定位装置、支柱与基础。研究结论:为铁路部门对接触网系统进行可靠性优化设计提供了一种实用可行的方法,有待在设计实践中进一步完善。     

地铁环控方案的综合评价

采用模糊数学的方法构造模型,以南方某地铁为例,对开式、闭式及屏蔽门式等3种地铁环控方案,从社会、经济、技术、环境等几个方面进行综合评价。最终确定:在非炎热地区,可不设空调时,采用开式环空方案为最优;在其它一定要设空调的地区,采用屏蔽门方案为最优。     

梯形模糊数语言指标值的工程综合评估

采用一种折中型模糊多属性决策方法对工程中的总体方案进行评估。基于折中型模糊多属性决策方法的思想和梯形模糊数期望的计算公式,提出了梯形模糊数的相关定义和公式,给出语言多指标决策问题的折中型分析法。给出的算法使决策方法更具柔性,决策结果更加贴近于实际。最后用所提出的方法分析了1个算例。     

供应链环境下销售商的风险分析及评估

利用风险因素分析和多级模糊综合评估相结合的方法进行风险评估，建立相应模型，进一步用风险系数量化销售商风险的大小。     

α—模糊基函数系统及其确定问题研究

在Ｄｒ．Ｗａｎｇ的模糊逻辑系统基础上,提出了改进的α－模糊基函数系统,使其能充分表征语言信息和数据信息及其反馈作用。接着依据ＭＯＬＳ算法,提出了α－模糊基函数系统的确定算法。仿真结果表明,笔者提出的理论和方法是有效的。     

B样条隶属函数的模糊神经网络研究

把模糊子集的隶属函数取为B样条函数,利用B样条函数的正定性,紧密性和归一性,可以使得通常模糊系统输出中的分母削去,并且训练过程中权值的调整也限制在局部范围内。最后证明了其全局逼近特性。     

一种水下目标识别方法──基于模糊理论的多种神经网络融合分类

在应用多种方法提取目标噪声中分类特征的研究基础上,本文设计出基于模糊理论的多神经网络融合分类器,其研究重点主要包括有监督分类的模糊聚类神经网络分类、多神经网络与模糊综合分析相结合的融合分类。基于大量海试实测信号样本的多组实验表明,该分类方法具有良好的工程应用前景。