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模糊均生函数模型及其应用 被引量:30
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作者 魏凤英 曹鸿兴 《气象》 CSCD 北大核心 1993年第2期7-11,共5页
将均生函数(MGF)概念推广到模糊集中,定义了模糊均生函数(FMGF),给出了相应的建模方案及实施步骤。淮河、长江流域夏季降水的计算实例表明,这一方案具有较高的长期预报能力。
关键词 模糊均生函数 数学模型 降水 预报
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基于模糊均生函数和最优子集回归的飞行事故率预测 被引量:2
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作者 高建国 端木京顺 +1 位作者 李闯 赵瑞峰 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2011年第6期43-47,共5页
为有效预防飞行事故的发生,针对飞行事故率具有随机波动性和趋势性的特点,采用模糊均生函数(FMGF)和最优子集回归(OSR)建立飞行事故率预测模型。该方法把FMGF延拓序列作为预测因子加入OSR方程,将FMGF分析和因子筛选相结合作OSR,进而对... 为有效预防飞行事故的发生,针对飞行事故率具有随机波动性和趋势性的特点,采用模糊均生函数(FMGF)和最优子集回归(OSR)建立飞行事故率预测模型。该方法把FMGF延拓序列作为预测因子加入OSR方程,将FMGF分析和因子筛选相结合作OSR,进而对飞行事故率进行预测。通过对美国空军1988—2004年的飞行事故率进行拟合预测,结果表明:将FMGF模型和OSR模型有机结合,能够有效刻画飞行事故率的随机波动特性,并且其预测结果的相对误差也较小。 展开更多
关键词 飞行事故率 模糊均生函数(fmgf) 最优子集回归(OSR) 隶属度 双评分准则 预测
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广义洛伦兹内核函数在模糊C均值聚类中的应用研究
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作者 王建华 李晓峰 高巍巍 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2015年第9期268-271,共4页
模糊C均值(FCM)算法是数据聚类分析的主要算法。但在嘈杂环境下,对于抽样大小不一的聚类,数目越多准确性越低,上述弊端可通过替代性FCM(AFCM)的高斯内核映射来解决。鉴于AFCM的不足,提出了针对模糊C均值聚类的广义洛伦兹内核函数。利用... 模糊C均值(FCM)算法是数据聚类分析的主要算法。但在嘈杂环境下,对于抽样大小不一的聚类,数目越多准确性越低,上述弊端可通过替代性FCM(AFCM)的高斯内核映射来解决。鉴于AFCM的不足,提出了针对模糊C均值聚类的广义洛伦兹内核函数。利用该算法对鸢尾数据库进行聚类,将其划分成山鸢尾、变色鸢尾和维吉尼亚鸢尾3类。实验结果表明,广义洛伦兹模糊C均值(GLFCM)可实现对离群聚类和大小不等的聚类数据的分类,其结果优于K均值、FCM、替代性C均值(AFCM)、Gustafson-Kessel(GK)和Gath-Geva(GG)方法,收敛迭代次数比AFCM的更少,其分区索引(SC)效果也好于其他方法。 展开更多
关键词 广义洛伦兹隶属函数 K均值 替代性模糊C均值 聚类 离群聚类
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区间值Picture模糊参数集结算子及其应用
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作者 李明 刘雅雄 周毅 《石河子大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2023年第5期640-654,共15页
针对决策信息为区间值Picture模糊数的多属性群决策问题,在充分考虑属性间相互关联的情况下,将区间值Picture模糊数与广义Heronian均值函数和Heronian平均算子结合,定义了区间值Picture模糊参数广义加权Heronian平均算子,并研究了其性... 针对决策信息为区间值Picture模糊数的多属性群决策问题,在充分考虑属性间相互关联的情况下,将区间值Picture模糊数与广义Heronian均值函数和Heronian平均算子结合,定义了区间值Picture模糊参数广义加权Heronian平均算子,并研究了其性质。该信息集结算子能够反映信息的完整性、属性相关性和决策者的风险偏好。然后,提出了一种基于区间值Picture模糊参数广义加权Heronian平均算子的多属性群决策模型。最后,运用本文提出的群决策模型对信息系统进行了最优选择,并与其它模型进行比较,说明所提模型的有效性和优越性。 展开更多
关键词 多属性群决策 模糊性 区间值Picture模糊数 集结算子 广义Heronian均值函数
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基于模糊理论和逆推算法改进均值生成函数的短期风速预测研究 被引量:10
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作者 王为国 窦震海 +2 位作者 刘小煜 刘伟 申晋 《电测与仪表》 北大核心 2018年第13期19-24,共6页
准确预测风速对包含风电场的电力系统运行至关重要。为提高短期风速预测模型的精度、实用性,针对风速时间序列既有随机波动性又有趋势性的特点,文中提出了一种基于模糊理论和逆推算法改进均值生成函数的短期风速预测方法。首先利用模糊... 准确预测风速对包含风电场的电力系统运行至关重要。为提高短期风速预测模型的精度、实用性,针对风速时间序列既有随机波动性又有趋势性的特点,文中提出了一种基于模糊理论和逆推算法改进均值生成函数的短期风速预测方法。首先利用模糊理论和逆推算法对均值生成函数进行了改进,推导出模糊均生函数,然后将其与最优子集回归模型相结合,建立短期风速预测模型。实例分析表明,与传统均值生成函数模型及经典的ARMA预测模型相比,所建新模型集合了均值生成函数和模糊理论以及逆推算法的优点,有效提高了短期风速的预测精度,具有良好的工程应用前景。 展开更多
关键词 短期风速预测 模糊理论 逆推算法 均值生成函数 最优子集回归
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基于逆推理论改进模糊均生函数的短期负荷预测 被引量:2
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作者 王为国 窦震海 +2 位作者 申晋 刘伟 尹丽菊 《水电能源科学》 北大核心 2017年第12期208-211,共4页
为提高短期电力负荷预测精度,针对电力负荷序列的周期性、随机波动性等特点,提出一种基于逆推理论改进模糊均生函数的短期负荷预测模型。该模型先将模糊均生函数算法引入负荷预测领域,同时应用逆推理论改进模糊均生函数的构造过程,然后... 为提高短期电力负荷预测精度,针对电力负荷序列的周期性、随机波动性等特点,提出一种基于逆推理论改进模糊均生函数的短期负荷预测模型。该模型先将模糊均生函数算法引入负荷预测领域,同时应用逆推理论改进模糊均生函数的构造过程,然后将其与最优子集回归算法相结合,建立短期负荷预测模型,最后使用该模型进行预测。以山东电网某市的负荷数据为例,对该模型进行了验证,并与实际负荷数据及传统均生函数模型的预测结果进行对比。结果表明,所提模型能有效提高短期负荷预测的精度,具有很好的实用性。 展开更多
关键词 短期负荷预测 模糊均生函数 逆推理论 最优子集回归
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基于直觉模糊化的广义模糊时间序列预测模型 被引量:2
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作者 王鹏 田宗浩 《运筹与管理》 CSSCI CSCD 北大核心 2020年第3期128-134,共7页
本文在传统广义模糊时间序列预测模型数据模糊化的基础上,引入直觉模糊集理论对其进行扩展。首先,在隶属度和非隶属度函数中增加犹豫度因子对样本数据进行直觉模糊化,更加细腻的反映数据不确定性本质。然后,用记分函数描述样本数据对模... 本文在传统广义模糊时间序列预测模型数据模糊化的基础上,引入直觉模糊集理论对其进行扩展。首先,在隶属度和非隶属度函数中增加犹豫度因子对样本数据进行直觉模糊化,更加细腻的反映数据不确定性本质。然后,用记分函数描述样本数据对模糊集的隶属情况,简化模型的复杂度。随后以传统广义模型为框架,构建基于直觉模糊化的广义模糊时间序列预测模型。最后利用典型的Alabama大学入学人数为实验数据,对比分析本文建立模型与传统广义模型的预测结果,验证直觉模糊化的广义模糊时间序列模型的可行性和优越性。 展开更多
关键词 直觉模糊集 广义模糊时间序列 记分函数 均方误差
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基于IT2-PCM的上肢外骨骼系统T-S模糊建模与预测控制
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作者 张燕 杨安杰 +3 位作者 孙善乐 李璇 李小觅 孙慧 《兰州大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2023年第5期576-584,共9页
针对动态特性复杂的上肢外骨骼系统的模型建立、高精度控制和复杂约束处理问题,提出基于T-S模糊算法的改进多变量约束预测控制方法.提出区间Ⅱ型可能性C-均值聚类算法,获取数据建模过程中的样本隶属度矩阵,建立上肢外骨骼的数学模型.对... 针对动态特性复杂的上肢外骨骼系统的模型建立、高精度控制和复杂约束处理问题,提出基于T-S模糊算法的改进多变量约束预测控制方法.提出区间Ⅱ型可能性C-均值聚类算法,获取数据建模过程中的样本隶属度矩阵,建立上肢外骨骼的数学模型.对系统复杂约束问题提出一种约束简化方法,将复杂约束转化为关于参数矩阵μ的约束.提出一种加权基函数法,将基函数思想引入预测控制,推导出上肢外骨骼预测控制器.仿真结果验证了该算法的优越性与有效性. 展开更多
关键词 上肢外骨骼 区间Ⅱ型T-S模糊系统 广义预测控制 基函数 区间Ⅱ型可能性C-均值聚类
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