模糊函数,模糊关系和模糊变换应用模糊系统是很重要的。在这个特殊的问题,所有条件都很一般意义上的理解。我们已经收到很多文件,但是选择有限的实际版本,基本上涉及下列主题:模糊优化的模糊函数和关系(包括聚类算法)、应用程序/转换决策和模糊关系的近似推理、模糊关系和应用程序/转换数据挖掘。
论文的内容可以以以下方式恢复。
纸(i)的m . Shaverdi et al .,我们的目标是构建一个基于多准则决策方法(指标)和平衡计分卡(BSC)评估性能的三个非政府伊朗的银行通过21索引。采用模糊层次分析法(模糊)计算每个索引的相关权重和三个指标分析工具(TOPSIS VIKOR, ELECTRE)排名银行性能。
山本(ii)纸的t . et al .,基于模糊线性模糊聚类模型C-medoid (FCMdd)概念。严格地说,模糊C-Means-like迭代算法,执行,在几个数值实验中,一些合适的pre-imputation策略正确选择代表medoids每个集群。
(3)在美国Sachdeva纸,问题更有效的电力消费在发达国家和发展中国家。自发达国家不想浪费电和发展中国家不能浪费电力,它成为重要的“负荷预测的概念。”从每天每小时负荷预测的基础,相关误差增加。减少这种错误,结合模糊方法人工网络(安)和正交频分复用(OFDM)传播,获得相当大的减少2 - 3%的误差。
(iv)的m·j·侯赛因在报纸上,一个简化的模糊基于逻辑的速度控制方案的室内永磁同步电机(IPMSM)。一个简化的模糊速度控制器(方法)IPMSM驱动注册在驱动系统保持高绩效标准。仿真实验验证了该控制器的有效性在不同的动态操作条件,并发现是健壮和高效。
纸(v)的f . Di马蒂诺和s . Sessa系统模糊关系方程与不等式(SFRE)组成空间分析解决问题的综合在一个地理信息系统(GIS)的工具。精确的地理区域、分为均匀个研究涉及的参数,和专家落定SFRE体系影响系数的值作为输入。这个系统的最佳解决方案(视为输出)和相关结果都关联到每个分区。其中一个索引,评估这些结果的可靠性。
(vi)的纸即Yusuf al,给出了遗传算法(GA)对模糊逻辑控制器的设计和实现方法)孵化鸡蛋。它是确定隶属函数的方法使过程尽可能最快的一个。
(七)m . Hourali和纸的g . a . Montazer模糊本体的新方法一代有两个不确定度。实际上,作者把两个不确定的模型,提出一种新的本体与2度的不确定性,基于概念表达式和关系表达式。生成的模糊本体实现扩张的初始用户的查询域的概念(软件维护工程(SME))。实验结果表明,该模型具有更好的检索性能的关键字检索系统。
(八)的第一篇论文即Perfilieva诉Kreinovich,我们强调的原始动机模糊变换来自模糊建模的概念,但它是纯粹的数学变换,因此,它是解释也在传统(nonfuzzy)意义。具体来说,作者表明,模糊建模的概率解释桑切斯et al .(2002)可以修改成一个自然的概率解释模糊变换的公式。
(第九)m . Yasud纸的模糊聚类方法相结合确定性退火(DA)方法给出了熵。特别是,通过最大化夏侬熵、模糊熵,或Tsallis熵的框架内模糊c均值(FCM)算法,作者得到隶属度函数非常类似于统计力学分布函数。
(x)的第二篇论文即Perfilieva诉Kreinovich,作者讨论大规模(平均)值的预测数量。为例,他们指出不可能预测未来确切的温度在不同的空间位置,但它是合理预测平均温度在一个地区。传统上来说,产生的程序是基于微分方程,因此,它是非常耗时的。作者表明,类似质量的大规模预测结果可以通过应用适当的模糊变换获得和使用平均输入解决相应的离散微分方程。
我们希望这些主题将被捕获并显著推动感兴趣的读者。我们希望这个问题将被视为许多未来的第一个科学计划。
萨尔瓦多Sessa
Di·马蒂诺
Irina g . Perfilieva