一种模糊关系代数与模糊关系演算

首先给出了模糊数据库的模糊关系数据模型，它允许属性值和元组具有模糊性。在此基础上，构造了两类不同的模糊数据库查询语言：模糊关系代数和模糊关系演算。它们分别以传统的关系代数或关系演算为基础，引入模糊关系（或谓词）、模糊操作（或连接词）和模糊集比较操作。此外，证明了模糊关系代数和模糊关系演算在表达能力上的等价性。模糊关系代数和模糊关系演算既可以作为模糊关系数据模型的理论研究工具，又可作为评价模糊数据库     

一种Vague数据模型及属性的归纳依赖关系

提出了一种经绩有模糊关系数据模型更有效的Vague值Vague关系数据模型。该模型引入了最近由Gau等提出的Vague集的思想，从真，假隶属度两个方面体现元件隶属于以及不隶属于某个概念的程度，从而使得能够 更加贴切地反映客观事件的本来面目，在给出面Vague元组间ε－相等定义的基础上，较为详细地讨论了Vague关系代数，为在Vague环境下对数据库进行操作提供了依据。最后，文章分析了Vague关系数据库中的数据依赖问题，给出了基于不分明关系和基于包含因子的Vague数据依赖的评判策略，并就其有关性质给出了证明。     

测量粗糙集中模糊性的一种新方法

针对粗糙集中存在的模糊性问题，提出了一种利用模糊熵测量其模糊性的方法。中给出了一种新的模糊熵，提出了基于等价关系下粗糙集模糊熵的计算公式及等效表示方法，证明了这种模糊熵的性质。并将基于等价关系的粗糙集的模糊熵拓展到基于一般二元关系下粗糙集的广义模糊熵，给出了广义模糊熵的计算公式及等效表示形式。最后以一个例子说明粗糙集中模糊熵的具体求解方法。从例子可以看出，本提出的模糊熵可以方便、有效地测量出粗糙集中的模糊性。     

中介关系数据库查询语言

给出了中介关系数据模型，在此基础上构造了两类不同的中介关系数据库查询语言，中介关系演算和中介关系代数，中介关系演算以中介谓词演算ＭＦ为基础，通过引入直值程度词〈对立否定词和模糊否定词～扩充了关系演算的表达能力，同样地，中介关系代数以中介集合论ＭＳ为基础，扩充了关系代数的功能，此外，证明了中介关系演算和中介关系代数的语言表达能力上的等价性，中介关系演算和中介关系代数可作为研究模糊数据库理论的工具。     

结构的模糊随机可靠性分析

根据工程设计中存在的大量的模糊性因素，将模糊理论与结构可靠性理论相结合，分别建立了基本空间为连续集和离散集时结构的模糊随机可靠度公式及一些特殊可靠度公式；运用模糊集合基本运算法则，获得结构安全这一模糊随机事件的隶属度表达式；通过算例形象地阐述了计算方法，并分别给邮由随机模糊性，随机性和模糊性所引起的结构可靠度值。     

基于强度退化的机构模糊动态可靠性分析方法

在实际工况中,机构广义强度退化包括疲劳、磨损、腐蚀等,是机构的主要故障机理。本文在机构综合法分析的基础上,同时考虑机构运动可靠性分析中强度退化(主要是机构运动误差和磨损)的时变性和模糊性,提出基于广义强度退化的机构模糊时变可靠性建模方法,结合时变可靠度分析方法,如PHI2、MCS和机构可靠度计算方法如FORM、SORM,同时考虑状态(误差和磨损量)的模糊性,来仿真计算模糊时变失效概率,最后利用曲柄滑块机构和谐波减速器来验证该方法的实用性和可行性。     

一种支持 NF￣2 和多媒体的数据模型

支持ＮＦ２（Ｎｏｎ－ｆｉｒｓｔ－ｎｏｒｍａｌ－ｆｏｒｍ）和多媒体的数据库系统ＮＦＭＤＢ是在关系数据库ＲＤＢＭＳ的基础上研制的，它是一种扩充了的ＤＢＭＳ。系统采用了扩充的关系数据模型，它支持ＮＦ２和多媒体的数据存储和数据操作。本文重点介绍了ＮＦＭＤＢ系统支持ＮＦ２和多媒体的数据模型，以及基于数据字典的实现方案，系统具有处理复杂对象的能力。     

基于水平集的多相活动轮廓图像分割模型

提出了一种新型的多相活动轮廓模型，是无边活动轮廓模型的广义形式。该模型具有如下特点：（1）提出了背景填充技术，可以在检测目标内部弱边缘时去除阻碍检测的背景信息；（2）在单次二相水平集收敛的基础上，采用多次收敛方式实现了多相分割模型（n-1次收敛实现n相分割模型，n〉1）；（3）介绍了一种提升算法，进一步增强了模型的计算稳定性。实验结果表明，该模型对弱边缘检测特别有效。     

故障诊断专家系统中的模糊推理方法

分析了在构造机械加工故障诊断专家系统时领域知识的不确定性，认为国在故障诊断领域，专家的思维逻辑以及大部分领域知识反映的事物的模糊性而不是随机性，由此提出了基于模糊集理论的模糊诊断方法。利用隶属度和模糊综合评判的概念和方法有效地处理了领域知识描述和诊断推理中的不确定性问题，指出了在模糊推理模型中，模糊诊断权矩阵是专家诊断知识和诊断经验的集中体现，并且给出了确定初始诊断权矩阵的方法。     

联合模糊c-均值聚类模型

提出一种新的结合了模糊c-均值聚类（FCM）算法和可能性c-均值聚类（PCM）算法优点的联合模糊c-均值聚类（AFCM）算法。它克服了PCM对初始值敏感、易产生一致性聚类的缺点，是PCM的扩展算法。试验表明：AFCM能同时产生隶属度和典型值，从而更好地处理噪声，避免了一致性聚类，同时提高了聚类准确性。     

非定常气动力辨识的模糊逻辑方法

提出了用内部函数和二次型隶属函数对非线性非定常气动力进行模糊逻辑建模与辨识的方法 ,分别用 F- 18和 F- 16飞机强迫振荡的实验数据建立了非线性非定常气动力模型 ,讨论了隶属函数导数的连续性对模糊逻辑模型精度的影响 ,并与已有的 Fourier模型和非线性代数模型进行了比较。结果表明 ,文中提出的建模方法能够给出更为满意的结果。     

动力学有限元模型的模糊评估

由于结构动力学有限元模型的评估具有主观性,本文将模糊数学有关理论应用于动力学有限元模型的评估,提出了一种动力学有限元模型的一致性模糊综合评估方法。评估中将动力学模型计算振型、频率与试验结果相比较,通过建立模型的评判对象因素集、评价集和权重集,寻找隶属函数,构造模糊关系矩阵,完成有限元模型的模糊综合评估。该方法不仅能界定有限元模型是否可用,还能对多个模型进行排队选优。文中算例表明了该方法对单个模型评估准确,并能从多个模型中选出最优者。     

非线性非定常气动力的模糊逻辑建模方法

建立了非线性非定常气动力的模糊逻辑模型。利用大迎角俯仰及滚转振荡气动力验证了模型的有效性。结果表明：该模糊逻辑模型对非定常气动力有很好的预测能力;利用模糊逻辑方法可建立包括非基本运动状态变量在内的多变量非线性非定常气动力的数学模型。     

Optimized Fuzzy Clustering Method for Health Monitoring of Shield Tunnels

Since health monitoring of shield tunnels generally employs multiple sensors belonging to different types,a fine analysis on massive monitoring data,as well as further quantitative health grading,is really challenging.An optimized fuzzy clustering analysis method based on the fuzzy equivalence relation is proposed for health monitoring of shield tunnels.Clustering results are auto-generated by using fuzzy similarity-valued map.The results follow the idea of unsupervised classification.Moreover,a convenient new health index HI is proposed for a fast tunnel-health grading.A case study on Nanjing Yangtze River Tunnel is presented to validate this method.Three types of indicators,namely soil pressure,pore water pressure and steel strain,are used to develop the clustering model.The clustering results are verified by analyzing the engineering geological conditions;the validity and the efficacy of the proposed method are also demonstrated.Further,the fuzzy clustering analysis also represents a potential for identifying abnormal monitoring data.This investigation indicates the fuzzy clustering analysis method is capable of characterizing the fuzziness of tunnel health,and beneficial to clarify the tunnel health evaluation uncertainties.     

对方案有模糊互补偏好关系的模糊多属性决策法

研究了权重为区间数且对方案有模糊互补偏好关系的模糊多属性决策问题.首先,基于模糊互补判断矩阵的主观偏好信息,利用转换函数将决策信息一致化,并建立了目标规划模型.通过求解该模型得到属性的权重,运用加性加权法获得各方案的模糊综合属性值.其次,提出了基于方案的模糊正理想解与其模糊综合属性值相似度的方案排序法.该方法既能充分利用已有的客观信息,又能最大限度地体现决策者的主观意愿,且具有操作简便、易于上机实现的特点.该方法已应用于解决风险投资领域中项目评估问题.     

基于模糊数据挖掘的网络入侵检测模型

提出了一个基于模糊数据挖掘的入侵模型.异常检测的一个主要问题是正常模式随时间变化.如果一个实际的入侵行为稍有偏差就有可能与正常的模式相匹配,而异常检测系统则无法检测到这种入侵行为.为解决这个问题,本文利用模糊数据挖掘技术建立正常模式,并用一组模糊关联规则表示.在进行异常检测时,利用新的审计数据挖掘当前模糊关联规则,并计算其与正常模式的相似度,如相似度低于规定的阈值,使其产生入侵警报.最后,文中利用遗传算法优化模糊成员函数来选择其参数.     

模糊推理在直升机模型辨识中的应用(英文)

直升机控制系统的设计、飞行模拟器的研制及计算机实时仿真都离不开直升机数学模型 ,但是建立可靠而且准确的直升机飞行动力学模型是十分困难的 ,而且也很难保证动力学模型计算的快速性、可靠性与实时性。本文基于模糊推理技术 ,根据飞行试验数据辨识了直升机飞行模型 ,可以在一定程度上保证所辨识模型的简单、准确与计算的实时性。为了提高模糊模型的精度 ,文中采用了一种新方法来处理矛盾规则。本文利用模糊聚类分析的方法对海量的试验样本数据进行处理 ,有效地减少了辨识模型的规则数量。最后的仿真辨识结果表明 ,辨识效果合理 ,方法可行。