导读:本文包含了模糊加权论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:模糊,毕达哥拉斯,区间,直觉,算子,向量,函数。
模糊加权论文文献综述
魏乐,李思莹[1]（2019）在《基于加权模糊TOPSIS和灰色关联度的风电场选址研究》一文中研究指出针对风电场选址标准要求的复杂性和不确定性,综合考虑地理因素、经济因素等对风电场选址决策的影响,构建了风电场选址的模糊评价体系。采用加权模糊TOPSIS与灰色关联分析法相结合的方法进行模糊多目标决策。为了避免确定权重过程中的主观性带来的影响,利用聚类方法确定专家权重,并用排列熵确定评价指标权重。在衡量贴近度方面,使用了欧氏距离和灰色关联度两项指标来衡量,以克服欧式距离在小样本情况下的不足。对大连某风电场选址案例的研究证明了该方案的有效性。(本文来源于《可再生能源》期刊2019年12期）
高迪,何文涛,蔺晓龙[2]（2019）在《利用迭代加权模糊度函数法的单历元模糊度固定》一文中研究指出为提高全球导航卫星系统GNSS在复杂环境下的定向成功率,将迭代加权的思想与模糊度函数法(AFM)相结合,提出迭代加权模糊度函数法(IWAFW)。基于AFM算法,通过设计新的适应度函数,利用残差计算权重,实现对不同卫星信号权重的自动调节,并结合惯性传感器给出的姿态信息,压缩搜索空间,降低计算量。通过实测试验验证,在复杂环境中,相比于AFM和带基线长度约束的最小二乘模糊度去相关算法(CLAMBDA),该算法能够有效提高模糊度固定成功率。(本文来源于《测绘通报》期刊2019年11期）
殷世娇,徐鑫,吴越,周礼刚[3]（2019）在《广义毕达哥拉斯模糊有序加权比例平均算子及其应用》一文中研究指出将广义有序加权比例平均算子推广到毕达哥拉斯模糊决策环境中,定义了广义毕达哥拉斯模糊有序加权比例平均算子(GPFOWPA),并研究了该算子的性质。最后,提出了基于GPFOWPA算子的模糊多属性群决策方法,并通过实例证实其有效性与可行性。(本文来源于《齐齐哈尔大学学报(自然科学版)》期刊2019年06期）
熊中刚,刘忠,罗素莲[4]（2019）在《基于模糊加权最小二乘支持向量回归的非线性系统建模方法》一文中研究指出针对非线性系统建模时边界数据会产生较大的建模偏差、数据计算负荷大以及如何从数据集中选取K个近邻点才能保证其性能缺乏统一标准等问题,提出了基于模糊加权最小二乘支持向量回归的非线性系统建模方法。该方法融合了模糊加权机理与最小二乘支持向量回归的优点,通过引入重迭因子,在保证建模精度(均方根误差越小越好)的情况下,去除建模过程中的一些非重要数据,减小建模方法的运算时间,并能将全局与局部建模方法相融合有效解决局部建模方法所产生的边界效应问题。实验验证结果表明,分别对几种方法从训练/测试均方根误差、不同重迭因子、计算时间方面比较都有明显的有效性和优越性。(本文来源于《探测与控制学报》期刊2019年05期）
左喻灏,贾连印,游进国,张丹威[5]（2019）在《基于Relief-F特征加权的模糊支持向量机的分类算法》一文中研究指出传统基于样本与类中心的欧氏距离构造模糊支持向量机隶属度函数的方法将所有特征同等对待,并未考虑不同特征对样本与类中心距离的影响。针对这一问题,提出基于Relief-F特征加权的模糊支持向量机分类算法。首先通过Relief-F算法计算各特征权重并剔除权重较小的特征;然后应用特征权重计算样本到所属类中心的加权欧氏距离;最后,基于加权欧氏距离构造隶属度函数。该方法在考虑到特征重要性对分类效果影响的同时,通过权重阈值剔除权重较小的特征,从而将数据降维,提高了分类准确度和训练效率。实验结果表明:与支持向量机和传统基于距离构造隶属度的模糊支持向量机相比,基于Relief-F特征加权的模糊支持向量机具有更高的训练效率和分类准确率。(本文来源于《化工自动化及仪表》期刊2019年10期）
李娜,高雷阜,王磊[6]（2019）在《连续区间直觉模糊有序加权几何算子及其群决策方法》一文中研究指出文章基于连续有序加权几何(C-OWG)算子,提出了带有决策者态度参数的连续型区间直觉模糊有序加权几何(C-IVIFOWG)算子,推导出其数学表达式,给出了新的区间直觉模糊数序关系判别准则,同时,证明了C-IVIFOWG算子具有单调性和有界性。对C-IVIFOWG算子进行扩展,提出了加权平均C-IVIFOWG算子(WAC-IVIFOWG)和有序加权平均C-IVIFOWG算子(OWAC-IVIFOWG),分析了相关性质。最后提出了基于扩展的C-IVIFOWG算子的多属性群决策方法,算例分析表明所提算子的有效性。(本文来源于《统计与决策》期刊2019年17期）
张贵,丁云飞[7]（2019）在《改进加权模糊C均值算法的风电变压器故障诊断》一文中研究指出风电变压器作为风力发电系统中电能传输和转换的枢纽设备之一,其安全稳定运行是电网可靠性的重要保障。为提高变压器故障诊断准确度,提出了基于改进加权模糊C均值(FCM)算法的风电变压器故障诊断方法。相比于一般的加权FCM算法,特征加权FCM算法使用固定的特征权重,该方法通过在训练阶段动态更新特征权重,使得不同比重的特征能够体现样本各维度在聚类效果中所起作用的大小。建立基于改进加权FCM算法的风电变压器故障诊断模型,充分考虑了不同比重特征对聚类结果的不同影响,能有效改善复杂数据集的聚类性能。实例研究结果表明:该方法有效地提高了故障诊断的准确率,弥补了传统FCM固定权重分配的不足。(本文来源于《上海电机学院学报》期刊2019年04期）
范雪莹,梁晶[8]（2019）在《基于梯形模糊数的加权Shapley港口物流服务供应链收益共享分配》一文中研究指出港口物流服务供应链纵向整合已经进行的如火如荼,但随之也出现了各主体之间收益共享分配不均匀、联盟结构不稳定等问题。为此本文应用Shapley值法对运输企业之间的共享收益进行初始分配,分配结果满足了个体和集体理性,但尚未考虑资源投入、风险承担、市场与品牌效应等实际因素对收益分配的影响。考虑到以上问题本文建立了基于梯形模糊数的加权Shapley值法,对初始分配方案进行了修正;对比两个分配方案结果显示小型运输企业为了维持联盟稳定性会让出部分利益;另外各个运输企业为了更高等级的优惠政策均会积极寻找货源,从而形成港口物流服务供应链上收益增加的良性循环。(本文来源于《中国水运(下半月)》期刊2019年08期）
郑尚,孙丹,于化龙[9]（2019）在《基于模糊加权极限学习机的类不平衡软件缺陷预测》一文中研究指出在软件缺陷预测中,普遍存在软件缺陷数据的类不平衡问题,严重影响着传统预测模型的性能.为了缓解类不平衡对预测模型性能的影响,引入模糊集的思想,提出了一种基于相对密度的模糊加权极限学习机算法.该方法首先采用所提的相对密度方法求出适用于不同数据样本的加权矩阵,进而将其与传统加权极限学习机结合,并训练模糊极限学习机,最后通过NASA软件缺陷类不平衡数据对所提方法的有效性和可行性进行验证.实验结果表明:与诸多类不平衡软件缺陷预测方法相比,文中方法具有更好的预测性能,并在G-mean、AUC和Balance的评价指标上有较优表现.(本文来源于《江苏科技大学学报(自然科学版)》期刊2019年04期）
张毛银,郑婷婷,郑婉容[10]（2019）在《基于指数加权的区间直觉模糊熵及其应用》一文中研究指出熵是刻画模糊集不确定性程度的一个重要手段。为刻画区间直觉模糊集的不确定性,首先基于区间数的Hukuhara差(简称H-差)提出区间直觉模糊集的核区间的概念,其能够有效反映区间直觉模糊集中隶属度与非隶属度的力量对比所产生的模糊性。考虑到区间直觉模糊集的不确定性由模糊性和犹豫性共同决定,提出了更符合人们直觉的区间直觉模糊集不确定度量的基本准则,由于区间直觉模糊集的模糊程度和犹豫程度所占比重并不能完全确定,因此为更好地描述两者对区间直觉模糊集不确定性程度的影响,利用指数函数加权的方法构造出一种新的区间直觉模糊熵。通过性质讨论和不同方法下区间直觉模糊熵的对比实例分析可知,在犹豫度区间长度相同的情况下,区间直觉模糊熵随着核区间的左右区间数的增大而减小;在核区间相同的情况下,区间直觉模糊熵随着犹豫度区间的左右区间数的增大而增大,符合其不确定性度量的基本准则。所提方法能充分反映不确定性随模糊性和犹豫性的增加而增加,这符合人们的直觉。其次,分析并验证了当区间直觉模糊集退化为直觉模糊集时,该方法构造的直觉模糊熵也能够有效度量直觉模糊集的不确定性程度。最后,将新的熵公式有效地应用到属性权重完全未知的多属性决策分析中,并通过实例验证了其合理性,为解决多属性决策问题提供了一种新的思路。(本文来源于《计算机科学》期刊2019年10期）
模糊加权论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
为提高全球导航卫星系统GNSS在复杂环境下的定向成功率,将迭代加权的思想与模糊度函数法(AFM)相结合,提出迭代加权模糊度函数法(IWAFW)。基于AFM算法,通过设计新的适应度函数,利用残差计算权重,实现对不同卫星信号权重的自动调节,并结合惯性传感器给出的姿态信息,压缩搜索空间,降低计算量。通过实测试验验证,在复杂环境中,相比于AFM和带基线长度约束的最小二乘模糊度去相关算法(CLAMBDA),该算法能够有效提高模糊度固定成功率。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
模糊加权论文参考文献
[1].魏乐,李思莹.基于加权模糊TOPSIS和灰色关联度的风电场选址研究[J].可再生能源.2019
[2].高迪,何文涛,蔺晓龙.利用迭代加权模糊度函数法的单历元模糊度固定[J].测绘通报.2019
[3].殷世娇,徐鑫,吴越,周礼刚.广义毕达哥拉斯模糊有序加权比例平均算子及其应用[J].齐齐哈尔大学学报(自然科学版).2019
[4].熊中刚,刘忠,罗素莲.基于模糊加权最小二乘支持向量回归的非线性系统建模方法[J].探测与控制学报.2019
[5].左喻灏,贾连印,游进国,张丹威.基于Relief-F特征加权的模糊支持向量机的分类算法[J].化工自动化及仪表.2019
[6].李娜,高雷阜,王磊.连续区间直觉模糊有序加权几何算子及其群决策方法[J].统计与决策.2019
[7].张贵,丁云飞.改进加权模糊C均值算法的风电变压器故障诊断[J].上海电机学院学报.2019
[8].范雪莹,梁晶.基于梯形模糊数的加权Shapley港口物流服务供应链收益共享分配[J].中国水运(下半月).2019
[9].郑尚,孙丹,于化龙.基于模糊加权极限学习机的类不平衡软件缺陷预测[J].江苏科技大学学报(自然科学版).2019
[10].张毛银,郑婷婷,郑婉容.基于指数加权的区间直觉模糊熵及其应用[J].计算机科学.2019
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