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Gaoya dianqi, 2020 变电设备的状态评估是实行其状态检修工作的基础。针对变压器状态评估中指标信息具有灰色模糊、随机性特点,结合直觉模糊集和云理论提出一种变压器状态的灰色模糊综合评判模型。该模型首先引进直觉模糊层次分析法和模糊熵概念来更为精确地确定评判指标权重集,同时利用正向高斯云算法求得评估指标对应各等级的关联度并作为评判集的模部,再结合专家经验及信息充裕程度以点灰度表征模部信息的可信度,进而建立起灰色模糊评判矩阵并进行综合评估。最后通过实例分析及与其它方法的比较,验证了所提模型的可行性和有效性。
王海亮 +5 more
doaj
, 2003 本论文的目的是针对实务上企业管理当局利用重要性原则影响财务报表公允表达的不当会计行为，以及会计审计人员执行重要性判断的偏差等问题，进行探讨分析，并提出对策。本文的分析方法主要是对重要性概念的本质、特征以及重要性判断的决策过程进行理论分析。 财务报表的使用者需要注册会计师提供独立公正的审计查核，以确信企业所编制的财务报表没有重大的错报或漏报。注册会计师的审计服务并不保证财务报表完全没有错报或漏报，因而，注册会计师都要在审计报告中明确陈述“在所有重大方面公允地反映……（并）合理确信财务报表无重大不实表达 ...
叶清辉
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, 2013 本文将区间模糊综合评价理论应用于企业财务数据研究,提出了分为三类评级的隶属度函数,根据商业银行的规定,构建了企业债券信用评级指标体系。运用区间模糊综合评价模型分别对十三家企业的信用评级进行了合理有效的综合评价,得到了比较令人满意的评价结果,并归纳出企业信用评级分类的特点 ...
李默然
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Gaoya dianqi, 2004 断路器的运行可靠性对电力系统的安全运行有重要意义。针对电力系统的复杂性和故障的多样性,笔者采用模糊控制,建立了以电网运行状态为输入、断路器开断速度为输出的断路器模糊运动模型,并对模糊模型的隶属函数进行遗传优化,进而优化了智能操作模糊控制模型,为断路器智能控制的理论深入提出了一条新的思路。
孙弋, 马志瀛, 佟明安, 包学俊
doaj
T-S Fuzzy Neural Network Model of The Securities Investment Value Evaluation. [PDF]
, 2014 随着全球经济的高速发展，越来越多的人已经将证券投资作为一种理财方式与日常活动。投资者同时也逐渐意识到，虽然这种方式可以获得可观回报，但其带来的高风险也是不容忽视的。各种关于证券投资理论的研究也成为当今的热点领域。 本文首先介绍各种证券投资分析方法以及研究背景，在此基础上说明价值投资的优势与意义。凭借模糊神经网络在综合评价中的独特优势，建立了上市公司投资价值的数学模型。 本文根据上市公司基本面理论共选取21个影响价值投资的定量指标与定性指标。在一般的评价体系中 ...
张登云
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Gaoya dianqi, 2020 针对目前中压断路器评估中存在的结果模糊度较高、确信度较差的不足,采用相对熵组合赋权思想提出一种中压断路器运行状态的灰云—模糊熵评估模型。该模型采用直觉层次模糊分析法确定评判参量的主观权重,基于分析信息量差异的交叉熵法得到客观权值,采用相对熵求得最优组合权重;同时,运用云模型改进灰色白化权函数;引入模糊熵理论来刻画评估的复杂不确定程度,并作为辅助参评量。实例分析表明,该方法可行有效,为中压断路器状态评估研究提供了可行思路。
杨凡 +5 more
doaj
Zhejiang Daxue xuebao. Lixue ban, 2016 以区间集和滤子理论作为研究区间集上非交换剩余格〈∈，〉-fuzzy滤子的工具，通过引入区间集上非交换剩余格〈∈，〉-fuzzy滤子的概念，讨论了生成〈∈，〉-fuzzy滤子的几种方法，彰显模糊逻辑推演系统被视为代数滤子的镜像.
QIAOXimin(乔希民) +1 more
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《Анализ тактики прагматической амбивалентности в русском политическом тексте》 [PDF]
, 2011 本论文的题目是《俄语政治语篇中的语用模糊策略分析》。本文的研究对象为俄语政治语篇中的语用模糊。 随着全球化的不断发展，俄罗斯同世界各国的政治、经济、文化等各方面的合作日益紧密，各国间的外交往来也趋于频繁。而随着政治往来的加深，在俄语中的政治语篇也随之呈现出更加多样化的内容，对于俄语政治语篇的研究也随之不断深化。为了更好地维护自己国家的利益，表达自己的立场，俄罗斯通常会在政治往来过程中报道的语篇里采用语用模糊策略。本文就是从语用模糊角度来分析俄语政治语篇。 对于俄语报刊政论语体，俄罗斯学者进行了广泛的研究，
陈晓芳
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智能科学与技术学报, 2019 模糊系统作为一种万能逼近器具有很强的可解释性，已被广泛应用在各个领域。尽管目前模糊系统的理论研究不够成熟，仍然存在诸如规则太多、优化困难、维度诅咒等问题，难以处理高维大数据。尽管深度神经网络取得了突出进展，能很好处理图像和语音等大数据，但其可解释性不好，难以用于安全相关的重要场合。因此，非常有必要研究一种基于模糊系统的可解释性强的人工智能算法。结合深度神经网络和模糊系统两者的优点，研究深度模糊系统及其算法，将有可能解决高维大数据问题。主要对模糊系统的发展历程与研究进展分别进行详细阐述 ...
陈德旺, 蔡际杰, 黄允浒
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A model for short-term load forecasting in power system based on multi-AI methods [PDF]
, 2013 将自组织(SOM)和反向传播(bP)两种神经网络结合起来,并使用模糊理论,建立了一种基于集成智能方法的日负荷预测智能模型,该模型首先利用SOM网络的竞争学习能力将历史数据分成若干类别从而找出与预测日同类型的预测类别.然后,把温度、日类型等不确定性扰动因素分离出去,利用bP算法的非线性函数逼近功能,完成电力负荷的基本分量部分的预测工作.在处理温度、天气情况、日类型等不确定因素对负荷的影响时,采用模糊逻辑理论对负荷基本分量进行修正.提出了一种基于进化树的自组织神经网络算法(SOETA ...
张群洪
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