【摘要】：由于不同測量條件下的測量結(jié)果不是線性可加,AHP用矩陣乘法實(shí)現(xiàn)多路徑序轉(zhuǎn)換值得商榷.自隸屬度從只取"1或0"兩個值擴(kuò)展到可取[0,1]區(qū)間上一切實(shí)數(shù),可表征界于"是"與"不是"之間所有可能"部分是"模糊狀態(tài)時起,對二值邏輯的研究已拓展到研究近似推理的模糊邏輯.這是邏輯的一個新的研究方向,目的是在隸屬度轉(zhuǎn)換過程中,通過對人類近似推理本領(lǐng)進(jìn)行規(guī)范,使得到的目標(biāo)值是"真值"在當(dāng)前條件下的最優(yōu)近似.模糊邏輯的量化方法是數(shù)值計(jì)算;推理依據(jù)是區(qū)分權(quán)濾波的冗余理論;實(shí)質(zhì)性計(jì)算是由冗余理論導(dǎo)出的、實(shí)現(xiàn)隸屬度轉(zhuǎn)換的非線性去冗算法;所建的隸屬度轉(zhuǎn)換模型也是不同測量條件下高維狀態(tài)空間上測量結(jié)果的非線性可加模型.將一維測量數(shù)據(jù)映射到高維狀態(tài)空間上表為隸屬度向量,可借助隸屬度轉(zhuǎn)換模型解決AHP多路徑序轉(zhuǎn)換的非線性計(jì)算.
[Abstract]:Because the measurement results under different measurement conditions are not linear additive, it is debatable that AHP uses matrix multiplication to realize multipath order conversion. Since the membership degree extends from "1" or "0" to all real numbers on the desirable [0] interval, it can be characterized by the fact that all possible parts between "yes" and "no" are "fuzzy", The study of binary logic has been extended to study fuzzy logic of approximate reasoning. This is a new research direction of logic. The aim is to normalize the approximate reasoning ability of human beings in the process of conversion of membership degree, so that the target value obtained is the optimal approximation of "true value" under current conditions. The quantitative method of fuzzy logic is numerical calculation, the inference is based on the redundancy theory of discriminant weight filtering, the substantive calculation is derived from redundancy theory, and the nonlinear de-redundancy algorithm is realized. The membership conversion model is also a nonlinear additive model for the measurement results in high dimensional state space under different measurement conditions. The one-dimensional measurement data are mapped to the high dimensional state space table as membership vector, and the nonlinear calculation of AHP multipath sequence conversion can be solved by using membership conversion model.
【作者單位】： 河北工程大學(xué)不確定信息研究所;河北工程大學(xué)信息與電氣工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61375002,61375003)
【分類號】：O223

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本文編號：2359205