基于区间模糊数的模糊线性回归模型及其应用

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模糊数据的线性回归模型

模糊数据的线性回归模型

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第 】 6卷第 【 期
20 0 2年 3月







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Fu z z y Syse sa a h m a is t m nd M t e tc
文 章 编 号 : 0 17 0 ( 0 2 0 — 0 70 1 0 — 4 2 2 0 ) 10 8 — 9

模糊数学原理及其应用

模糊数学原理及其应用

模糊数学原理及其应用目录模糊数学原理及其应用目录摘要1.模糊集的定义2.回归方程3.隶属函数的确定方法3.1 隶属函数3.2 隶属度3.3 最大隶属原则4.模糊关系与模糊矩阵5.应用案例——模糊关系方程在土壤侵蚀预报中的应用5.1 研究的目的5.2 国外研究情况5.2.15.2.25.3 国内研究情况5.3.15.3.25.4 研究的意义6,小结与展望参考文献摘要:文章给出了模糊集的定义,对回归方程式做了一定的介绍并且介绍了隶属函数,隶属度,隶属度原则,以及模糊关系与模糊矩阵的联系与区别。

本文给出了一个案例,是一个关于模糊关系方程在土壤侵蚀预报中的应用,本文提出针对影响侵蚀的各个因素进行比较,找出影响最大的一项因子进行分析应用。

关键字模糊数学回归方程隶属函数模糊关系与模糊矩阵1. 模糊集1) .模糊集的定义模糊集的基本思想是把经典集合中的绝对隶属函数关系灵活化,用特征函数的语言来讲就是:元素对“集合”的隶属度不再是局限于0或1,而是可以取从0到1的任一数值。

定义一如果X是对象x的集合,贝U X的模糊集合A:A={ ( X, A (x)) I X x}-A (x)称为模糊集合A的隶属函数(简写为MF X称为论域或域。

定义二设给定论域U,U在闭区间[0,1]的任一映射J A: U > [0,1]A (x) ,x U可确定U的一个模糊子集A。

模糊子集也简称为模糊集。

J A ( x)称为模糊集合A是隶属函数(简写为MF。

2).模糊集的特征一元素是否属于某集合,不能简单的用“是”或“否”来回答,这里有一个渐变的过程。

[1]3).模糊集的论域1>离散形式(有序或无序):举例:X={上海,北京,天津,西安}为城市的集合,模糊集合C=“对城市的爱好”可以表示为:C={(上海,0.8)(北京,0.9)(天津,0.7)(西安,0.6)}又: X={0,1,2,3,4,5,6}为一个家庭可拥有自行车数目的集合,模糊集合C= “合适的可拥有的自行车数目的集合”C={(0,0.1),(1,0.3),(2,0.7),(3,1.0),(4,0.7),(5,0.3),(6,0.1)}2>连续形式令x=R为人类年龄的集合,模糊集合A= “年龄在50岁左右”则表示为:A={x,」A(X),x X }式中」A(x)2. 回归方程1>回归方程回归方程是对变量之间统计关系进行定量描述的一种数学表达式。

基于区间梯形二型犹豫模糊数的多准则决策方法及其在工程决策中的应用

基于区间梯形二型犹豫模糊数的多准则决策方法及其在工程决策中的应用

基于区间梯形二型犹豫模糊数的多准则决策方法及其在工程决
策中的应用
胡军华;肖可立
【期刊名称】《运筹与管理》
【年(卷),期】2016(025)005
【摘要】针对犹豫语言决策问题,提出了基于区间梯形二型犹豫模糊数的多准则决策方法.首先,给出了区间梯形二型模糊数的定义.然后,构建了区间梯形二型犹豫模糊数的期望值和贴近度函数.在此基础上,建立了区间梯形二型犹豫模糊数的排序模型,并提出了基于该排序模型的区间梯形二型犹豫模糊多准则决策方法.最后,通过工程决策实例论证了该方法的有效性和可行性.
【总页数】8页(P38-45)
【作者】胡军华;肖可立
【作者单位】中南大学商学院,湖南长沙410083;中南大学商学院,湖南长沙410083
【正文语种】中文
【中图分类】C934
【相关文献】
1.基于区间犹豫模糊数的多属性决策方法研究及应用 [J], 周毅成;姚俭
2.基于区间二型模糊数的多准则群决策方法 [J], 张砚
3.基于熵权的区间梯形直觉模糊数型VIKOR多属性群决策方法 [J], 杜康; 袁宏俊
4.基于梯形直觉模糊数的动态多准则群决策方法 [J], 王丽丽;聂飞;严雅榕;任战国
5.基于犹豫梯形模糊数相似度的多属性决策方法 [J], 穆志民;曾守桢
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模糊数学和其应用

模糊数学和其应用

04
总结与展望
模糊数学的重要性和意义
模糊数学是处理模糊性现象的一种数学 理论和方法,它突破了经典数学的局限 性,能够更好地描述现实世界中的复杂 问题。
模糊数学的应用领域广泛,包括控制论、信 息论、系统论、人工智能、计算机科学等, 对现代科学技术的发展起到了重要的推动作 用。
模糊数学的出现和发展,不仅丰富 了数学理论体系,也促进了各学科 之间的交叉融合,为解决实际问题 提供了新的思路和方法。
随着计算机技术的发展,模糊 数学的应用越来越广泛,成为 解决复杂问题的重要工具之一 。
模糊数学的基本概念
模糊集合
与传统集合不同,模糊集合的成员关系不再是确 定的,而是存在一定的隶属度。例如,一个人的 身高属于某个身高的模糊集合,其隶属度可以根 据实际情况进行确定。
隶属函数
用于描述模糊集合中元素属于该集合的程度。隶 属函数的确定需要根据实推理规则不再是一 一对应的,而是存在一定的连续性。例如,在医 疗诊断中,病人的症状与疾病之间的关系可能存 在一定的模糊性,通过模糊逻辑可以进行更准确 的推理。
模糊运算
与传统运算不同,模糊运算的结果不再是确定的 数值,而是存在一定的隶属度。例如,两个模糊 数的加法运算结果也是一个模糊数,其隶属度取 决于两个输入的隶属度。
模糊数学在图像处理中的应用
总结词
模糊数学在图像处理中主要用于图像增强和图像恢复。
详细描述
通过模糊数学的方法,可以对图像进行平滑、锐化、边缘检测等操作,提高图像的视觉效果和识别能 力。例如,在医学影像处理中,可以利用模糊数学的方法对CT、MRI等医学影像进行降噪、增强和三 维重建等处理,提高医学诊断的准确性和可靠性。
02
模糊数学的应用领域
模糊控制

基于区间数的模糊综合评判

基于区间数的模糊综合评判
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20 0 8年 4月
保 定 学 院 学 报
J OURNAL OF BAODI NG UNI RS VE ⅡY
A r08 p. 0 2 V 工 1 N . D2 o 2
第 2 卷第 2期 1
文章编 号 :6 42 9 (0 8 0 .0 40 17 .4 4 2 0 )20 0 .3

2综合评判函数 A ,:… , = ) A , A )
表 1 评 审 ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ标 体 系总 表
∑ xO, 算全体 l 计 0 专家对 样本 的
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综 合 评 价 A ∈F [ ,0 ] , 且 有 A= (0 10 )并
f( A2… , ) A1 , , A .
基于区间数 的模糊综合评判
肖 涛 , 黄冬梅z
(. 1河北大学 数学与计算机学院, 河北 保定 0 10 ; . 702 2 河北农业大学 理学院, 河北 保定 0 10 ) 7 0 1
摘 要: 利用区间数的运算及择近原则, 出一种基 于区间数的模糊综合评判模型, 提 讨论对属于 同一等 级 的元 素 比较优 劣 的方 法 , 将此 模 型应 用 于课 堂教 学质 量的 测评 , 到 的 测评 结 果更 为客 观科 学 , 并 得 更趋 于
( , + ,
.个专家对单个样本 n 的指标 的综合评价取为
. + , ) 1 2 一, , m. () 1
全体专家对某一样本 的各个指标 的综合评价为( , , ) 。 …, .
收稿 日期 :o 8 0 — 3 2 o — 3 0
基 金 项 目 : 北 农 业 大 学应 用 发 展 基 金 (o 4 9) 河 2o o

模糊预测的回归法

模糊预测的回归法

电力系统中长期负荷预测的不可预知性很强,单凭一种简单的线性预测方法很难准确的预测未来值。

模糊预测方法可以从不精确、不完全的已知信息量中抽丝剥茧,并且利用所设计的专家系统知识库,得到比较准确可靠的预测值。

并且,模糊预测不需要耗费大量的精力去建立数学预测模型,它用类似于专家的预测方法去进行推理和判断,可以与多种预测方法很好的结合。

中长期负荷预测中还经常用到回归分析法,它的特点是预测方法简单,但是由于需要较多的历史数据的自身缺陷,造成在缺少历史数据的条件下使用困难。

利用模糊预测法不需太多的历史数据的特点,将两种方法结合,用区间层次分析法赋以灵活可调的权重值并进行算例验证,证明该方法是一种行之有效的中长期负荷预测法。

回归分析法在经典的线性回归问题中,回归方程式为:i i x a x a x a a y ++++=Λ33220 ),,3,2,1(n i Λ= (1) 一般可以采用最小二乘法来求取未知参数a 的估计量,即:∑=----=ni i i i x a x a a y Q 12220)(Λ (2)求出使Q 最小的a 后,将a 代回(1)式中,即可求出预测的结果。

但是在实际的电力系统负荷预测中,往往会有参数和历史数据不足的情况,这时采用单一的回归分析法就会造成最后的预测值与实际值之间的误差过大,影响负荷预测的精度。

所以要引入一种可以弥补此类缺陷的方法,即模糊理论。

模糊预测法的出现是电力系统负荷预测的一个新发展,也是一个新补充。

模糊预测中引入了一个“隶属度”的概念,使规划决策在几个相互制约的目标中,可以选择一个恰当的比例关系以供决策者参考。

模糊预测步骤框图2.2.1模糊逻辑推理是指从一系列不太精确的、模糊的前提条件下,推导出近乎精确的结论的过程。

它的一般原则是:前提 1. 如果x 是A ,那么y 是B ; 2. x 是A '。

结论 y 是B '=A ' (A → B) 例如:1.如果电压变动率是A ,那么励磁电流调节量是B ;2.具体的电压变动量是A '。

区间回归模型

区间回归模型

区间回归模型区间回归模型是一种统计学中用于处理因变量为区间数据的回归分析方法。

相较于传统的回归模型,区间回归模型更适用于涉及到测量数据的不确定性或模糊性的情况。

本文将介绍区间回归模型的理论基础、建模方法以及在实际应用中的一些案例。

一、区间回归模型的理论基础:区间数据:区间回归模型的出发点是处理因变量为区间数据的情况。

所谓区间数据,指的是因变量的观测值落在一个区间内而非具体的数值。

这种情况在实际测量中常常出现,例如在一些不确定性较大的环境中,我们可能只能确定一个变量的取值范围而不是确切的数值。

概率分布假设:区间回归模型基于概率分布的假设,假定因变量的真实取值落在一个概率分布范围内。

这与传统回归模型中对于观测值的精确度要求不同,更能适应实际情况中的测量不确定性。

二、区间回归模型的建模方法:区间数据编码:区间数据需要进行适当的编码,常见的编码方式包括将区间取中值或者采用区间的上下限进行编码。

这一步骤是为了使区间数据能够参与到回归模型的计算中。

模型建立:区间回归模型的建立主要涉及到对概率分布的选择以及回归系数的估计。

常用的方法包括基于最大似然估计的方法,以及基于贝叶斯统计的方法。

模型的选择取决于实际问题的性质和数据的特点。

不确定性估计:区间回归模型的一个重要特点是能够提供对于因变量的不确定性的估计。

这有助于在实际应用中更准确地评估模型的可靠性和预测的置信水平。

三、区间回归模型的应用案例:金融领域:在金融风险管理中,由于市场波动性等因素,对于某个资产的未来价值往往难以精确预测。

区间回归模型可以应用于估计资产未来价值的区间范围,为投资决策提供更全面的信息。

环境科学:在环境监测中,一些因素的具体数值可能受到多种影响而难以准确测量。

通过采用区间回归模型,可以更好地反映这种不确定性,并提供更可靠的预测结果。

医学研究:在一些医学研究中,由于受到实验条件的限制,某些指标的具体数值可能存在不确定性。

区间回归模型可以帮助研究人员更好地理解这种不确定性对研究结果的影响。

基于区间值的改进模糊bwm多标准决策方法及其应用

基于区间值的改进模糊bwm多标准决策方法及其应用

基于区间值的改进模糊bwm多标准决策方法及其应用一、什么是多标准决策方法呀?多标准决策方法就像是我们生活中的一个超级厉害的小助手呢。

它可以帮助我们在面对好多不同的标准和选择的时候,做出一个比较合理的决定。

比如说,我们出去旅游,要选酒店,那可能就会考虑价格、位置、环境这些标准,多标准决策方法就可以根据这些不同的标准来帮我们找到最适合的酒店。

二、模糊bwm多标准决策方法又是啥?这个模糊bwm多标准决策方法啊,它是多标准决策方法里面很特别的一种。

就像是在一群小伙伴里面有个很有个性的家伙。

它会考虑到一些模糊的因素哦。

比如说,我们评价一个餐厅的好坏,“服务态度好”这个标准其实是很模糊的,多好算好呢?模糊bwm多标准决策方法就能处理这种模糊的情况。

不过呢,它原来的方法可能有点小问题,就像一个小宝贝有点小缺点一样。

三、那区间值是怎么改进它的呢?这区间值就像是给这个模糊bwm多标准决策方法注入了新的活力。

原来可能只是一个比较固定的数值在那里判断,但是有了区间值呢,就可以把一些不确定的范围都考虑进去啦。

就好比我们说一个人的身高,不是一个准确的数字,而是一个区间,比如170 - 180厘米之间。

这样在决策的时候就更加灵活,能把更多的可能性都包含进去。

四、它在实际中的应用可多啦!在企业管理方面,假如一个公司要选择一个新的项目投资。

有很多标准要考虑,像投资回报率、风险程度、市场前景等等。

用基于区间值的改进模糊bwm多标准决策方法,就可以把这些标准按照不同的区间值和模糊的概念综合起来考虑。

然后就能找到最适合投资的项目啦。

在我们日常生活中,比如买手机。

我们会考虑手机的价格区间,性能的好坏(这个好坏也是比较模糊的概念),外观是不是好看(这也是很主观模糊的)。

通过这个方法,我们就能从众多的手机品牌和型号里面选出最适合自己的那一款。

在教育领域也能用呢。

学校要评选优秀教师,可能会有教学成果、学生满意度、师德等标准。

这些标准有的很模糊,而且可能在不同的区间有不同的评价。

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中图分类号 : O1 5 9 文献标 志码 : A 文章编号 :1 6 7 2 - 7 9 8 3 ( 2 0 1 3 ) 0 1 - 0 0 3 7 - - 0 6
线性 回归模型是统计推理 中一类应用较为广泛的模型, 在工程技术、 社会经济等各个领域都有着广 泛的应用 。但是经典的线性回归模型只能讨论精确数据 , 当数据稀少、 无统计 意义、 数据的信息具有不 确定性 时 , 经典 的线 性 回归 模 型无法 解 决这类 问题 。模 糊 集理 论 的提 出为 解 决这 类 问题 奠定 了理 论基
束条件 中均含有模糊数的模糊线性规划问题 , 利用模糊数的排序关 系将其转化为经典线性规划 的方法 求解。高淑萍等 利用一种新 的模糊数排序关系解决 了含有三角模糊数的模糊线性规划问题 , 并将其 应 用 于具有模 糊 等式 约束 的运输 问题 。笔 者将 以区间模 糊 数为 研 究对 象 建 立 模糊 线 性 回归 模 型 , 并 给 出最小 二乘 意义 下 的参数 估计 方 法 , 最 后结 合 沈 阳市 的温度 变 化情况 给 出该模 型 的实 际应用 。
( 4 ) 数乘
尼 [ 口 , 6 ] = [ k a , k b ] , k  ̄O > , k E
定义 3
设 R为实数集 , R上的全体模糊集记为 F ( R ) , 设 , , E F ( R ) , 若映射 N: F ( R ) × F ( ) _ + [ 0 , 1 ]
1 预 备 知 识
定义 1 实数域 R到区间[ O , 1 ] 的映射 称为 R上的模糊数 , 如果 满足 :
( 1 ) { l ( ) ≥ } 为闭区间, ( ∈( 0 , 1 ) ) ; ( 2 ) 存在 。 ∈ R使 。 )= 1 。 定义 2 区间模糊数是指实数轴上的一个闭区间[ a , b ] , 由模糊数的定义知它是一个特殊的模糊
满足条件 : ( 1 ) N ( X , ) = N ( g, ;
基 金项 目 : 辽宁大学青年科研基金项 目( 项 目编号 : 2 0 1 1 L D Q N 1 6 ) 。 收稿 日期 : 2 0 1 2 — 0 6 - 2 9 ; 修 改稿 收到 日期 : 2 0 1 2 — 1 1 - 1 3
J f U ( n ( M ) d M J f ( ( ) ^ ( ) ) d “
( 2 ) 减法 [ a , b ] 一 [ c , d ] = [ a — d , b — C ] ( 3 ) 乘法 [ a , b ]X[ c , d ]=[ m i n { a c , b c , a d , b d} , ma x { a c , b c , a d , b d } ] , 特别地, 当 a> 0 , C > 0时 , 有 [ a , b ]X [ C , d ] =[ a c , b d ]
数, 其隶属 函数为 [ 口 ’ ] ㈤ =
定理 1 ( 1 ) 加法

( 区间模糊数的运算规则 ) 设[ a , b ] , [ C , d ] 是区间模糊数 , 则 由扩展原理可得 以下结论: [ a , b ] 4 - [ C , d ] = [ a + c , b + d ]
摘要 :以区间模糊数 为研究对象建立 了模糊 线性 回归模型 , 以模糊集之 间的测度 贴近度为理论依据引入 了一
种模糊数之间距离 的概念 , 并通过 最小二乘原理给 出了该 模型 的参数估计方 法 , 最后结合 沈阳市温度 变化情 况 的实际例子给 出该模 型的应用 。
关键词 :区间模糊 数 ; 模糊线 性回归模型 ; 最 小二乘估计
河北科技师范学院学报
第2 7卷第 1 期, 2 0 1 3年 3月
J o u na r l o f He b e i N o r ma l Un i v e r s i t y o f S c i e n c e& T e c h n o l o g y Vo 1 . 2 7 N o . 1 Ma r c h.2 0 1 3
DOI : 1 0 . 3 9 6 9 / J . I S S N. 1 6 7 2 . 7 9 8 3 . 2 01 3. 01 . 0 0 9
基 于 区 间 模 糊 数 的 模 糊 线 性 回 归 模 型 及 其 应 用
付云鹏 , 郭云峰2 , 马树才。
( 1辽宁大学信息 学院 , 辽 宁 沈阳 , 1 1 0 0 3 6 ; 2沈 阳大学经济学 院; 3辽宁大学经济学 院)
础 。1 9 8 2年 , H. T a n a k a等 … 首次 提 出 了模糊 线性 回归模 型 ; 胡 良剑 等 研 究 了对 称 三角模 糊数 据 的线
性回归模型; 王丽军等 采用梯形模糊数讨论 了一元模糊线性 回归模型 ; 谷振涛等 运用模糊线性规
划模型对井群系统开采量总和进行 了测算。宋业新 等 讨论 了具有模糊 不等式约束和模糊等式约束 的模糊系数线性规划问题 的求解方法 , 将转化为区间数规划问题求解 。赵海坤等_ 6 提出 目标函数和约
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河北科技师范学院学报
2 7卷
( 2 ) i v ( i T , )=1 , N( R, )= 0 ;
( 3 ) 若
, 则s v ( t  ̄ , ) ≤Ⅳ( , ) 八Ⅳ( , ) 。
则称 Ⅳ( , ) 为模糊 集 与 的贴近度 , 称 Ⅳ为 F ( ) 上 的贴近 度 函数 。 贴 近度是 对两个 模糊 集 之 间接 近 程度 的一种 度量 , 是一 个 原则 性 的概念 。其具 体 规则 可 视实 际需 要而定 , 在此 只介 绍一种 测度 贴 近度 J 。 设 ) , n ) 是 测度 空 间 ( , A, ) 上 可测 函数 , 则可定 义
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