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《山东大学》 2013年
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随机可变模糊识别模型在清洁生产评价中的应用

王琳  
【摘要】:针对清洁生产评价,可引入可变模糊识别模型,计算其级别特征值。与传统的百分制评分模型相比,削弱了主观偏好对评价结果的影响,提高了评价的可操作性和准确性。考虑到实际评价过程中,级别特征值可能位于级别区间边界附近,因此引入正态分布随机变量描述区间内值的模糊性,建立随机可变模糊识别模型。同时在随机可变模糊识别模型中,需要主观确定区间内值的模糊性,而不同的人对事件的模糊程度不同,可通过引入不确定性分布G-正态分布来描述区间内值的模糊性,建立不确定分布下随机可变模糊识别模型。由PDE的数值解得到级别特征值属于级别区间的最大概率和最小概率。 论文分为六章。第一章简单介绍模糊集理论的发展现状和文章的写作思路。第二章给出了论文所需的基础知识,其中包括模糊数学基础知识、可变模糊识别模型以及非线性期望的相关定义和结论。 第三章和第四章给出了初步的结果。第三章通过引入服从正态分布的随机变量描述区间内值的模糊性,重新定义相对隶属度,建立了随机可变模糊识别模型。第四章以清洁生产评价为例,应用第三章建立的随机可变模糊识别模型计算级别特征值,对某厂技术改进前后的清洁生产水平进行评价,并将结果与百分制评分模型进行比较。 第五章在G-正态分布下,建立随机可变模糊识别模型。由于非线性期望的对偶性,可计算出级别特征值属于级别区间的最大和最小概率。最后通过计算与G-正态分布相关的PDE的数值解,得到最大和最小概率。 第六章总结了前文的结果,对未来清洁生产工作提出建议。
【学位授予单位】:山东大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2013
【分类号】:O159;O211.6

【参考文献】
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【共引文献】
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