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1.
本文通过对模糊结构元理论及模糊数运算的研究,给出了基于结构元理论的一般复Fuzzy数定义、隶属函数及四则运算定义,对结构元生成的复Fuzzy数四则运算进行了探讨,给出了不同情形下复Fuzzy数四则运算的隶属函数表达式,并对上述结论进行了证明。 相似文献
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本文在现有模糊理论的基础上,提出了模糊数学领域中关于Fuzzy二元关系的自反核、反自反核和对称核等新的概念,分析推导了相关核的构造定理,并结合实例进行了说明。 相似文献
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物流中心选址的模糊方法研究 总被引:8,自引:1,他引:8
提出了一种模糊情况下的物流中心选址综合因素模糊评价方法。在此方法中,用三角模糊数给出各项决策指标的评语以及各备选地点的排序。给出了确定各备选地点排序的步骤、方法。 相似文献
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本文给出了Fibonacci数列通项公式的几种不同证法,体现了Fibonacci数列蕴含的数学思想。 相似文献
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对于任意的正整数n,设a(n)表示n的多角数加法补数,a(n)即是使n+a(n)为一多角数12(2m+(r-2)m(m-1))的最小的非负整数。运用初等方法研究了多角数补数列{a(n)}的性质,并给出了两个渐近公式。 相似文献
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通过给出L-模糊赋范空间中点列收敛的概念,本文建立L-模糊赋范空间中的不动点定理,推广了泛函分析中的不动点定理。 相似文献
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针对离散模糊数,基于LR型模糊数符号距离思想,给出了离散符号距离定义作为新的离散模糊数反模糊化手段,并具体描述了其表征方式。面对离散模糊市场需求的报童问题,构建了相应的模型,并以离散符号距离反模糊化法给出了其具体求解步骤。解析分析及数值分析均表明,该反模糊化方法是有效的。 相似文献
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在已有文献分析的基础上,给出了一种新的广义模糊数相似度量公式,并用例子进行了分析,表明本文提出的相似度量公式更为合理有效。 相似文献
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文章运用模糊数学原理和层次分析法,建立教材评价多因素Fuzzy综合决策层次分析体系,构建Fuzzy三级"双评"大学体育教材评价模型。阐述评价分析方法和程序,为我国体育教材评价提供了一套通用的评价方法,为科学评价体育教材提供参考依据。 相似文献
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文章针对只有部分属性权重信息且属性值以梯形模糊数形式给出的模糊多属性决策问题,提出一种基于梯形模糊数的中心的多属性决策方法。该方法建立一个非线性规划模型,通过求解该模型得到属性的权重向量。然后根据传统的Topsis方法,计算各方案属性值加权后的模糊中心与正负理想中心的贴近度的大小进行排序择优,最后给出算例。 相似文献
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利用模糊数来描述证券的期望收益率和风险损失率,从而对证券组合投资问题建立相应的模糊线性规划模型,并以模糊数排序为基础将该模型转化为普通线性规划模型,最后讨论模型的求解方法,并出了一个具体的算例。 相似文献
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为了解决单井开发成本综合评议过程中多专家评议意见融合的问题,提出了一种基于模糊数的多专家评议意见融合方法,首先介绍了专家评议信息的模糊数表示方法以及专家评议信息之间的差异性测度的表示方法,最后给出了多专家意见的信息融合方法,最后利用数值算例论述了本方法的可行性。 相似文献
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为降低物流供应商选择过程中的模糊不确定性和主观性,将QFD、三角模糊数和Kano模型三者结合起来提出一种新的物流供应商的选择方法。文中应用QFD,首先结合三角模糊数法和专家评估法确定企业需求指标项的初始相对权重、企业需求与技术特性间的关系矩阵和各技术特性间的关联矩阵,同时对各三角模糊数进行去模糊处理。然后,根据权重对全部企业需求进行排序,将排序结果区分为Kano模型中的3类需求,并用Kano系数表示,同时据此计算各技术特性的权重值。最后,综合技术特性权重值和候选物流供应商在各特性上的分值,经加权求和得出各供应商的总得分。通过算例证实了所提方法的可行性和有效性,能够给企业提供具体的、可操作的指导。 相似文献
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基于可信性理论,研究了LR型模糊变量期望值计算问题,并给出了简便的计算公式;利用LR型模糊变量期望值,确定了模糊价格折扣的EOQ模型的最优存储策略。 相似文献
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给出了强反凸模糊集的定义,讨论了强反凸模糊集与反凸模糊集、严格反凸模糊集间的关系,并得到了两个等价条件。 相似文献
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通过汇总大连地铁近期发生的施工事故,对地铁施工事故发生原因进行分析;基于模糊模式识别交叉迭代模型并结合可变模糊集理论,在对地铁施工阶段风险因素识别的基础上,将模型应用到风险损失等级评价中。结合实例,对大连地铁工程潜在风险损失等级进行量化。针对不同风险等级给出相应的风险处置对策和控制方案,为以后的地铁施工风险分析和风险管理提供有益的借鉴和参考。 相似文献
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为使物流外包企业在对物流服务提供商的管理中,同时考虑物流服务能力与外包风险,将外包风险的相关要素纳入到物流服务能力的评价中,提出了基于外包风险的物流服务能力要素体系。并利用模糊集等理论方法,为物流外包企业提供了一种基于三角模糊数的物流服务能力评价方法。 相似文献