2) The Entropy of Fuzzy Variables
模糊变量的熵
3) fuzzy variable
模糊变量
1.
Hybrid intelligent algorithm for solving the bilevel programming models with fuzzy variables;
含有模糊变量双层规划模型的混合智能算法
2.
Fuzzy Linear Programming Problems with Fuzzy Variables;
具有模糊变量的线性规划问题
3.
Conditional entropy for discrete fuzzy variables and its properties;
离散模糊变量的条件熵及其性质
4) fuzzy mapping
模糊变换
1.
For fuzzy relation inequality system B ≤R A≤ B ,after its fuzzy relation R is obtaind using sign matrix method, fuzzy mapping R is changed into R * as the new input of fuzzy relation in the preparatory system.
对于形如B≤R A≤B的模糊关系不等式系统 ,采用符号矩阵法 ,经模糊变换 ,将模糊关系R修正为R ,作为此系统新的输入的模糊关系 。
2.
The problem of fuzzy mapping algorithms with multiple indices having excessively small weighing vector components was analyzed to preclude irrational evaluation results arising in the fuzzy evaluation of product structural designs.
针对产品结构设计模糊评价中出现的不合理评价结果,分析了模糊变换在多指标情况下存在权重向量分量数值过小的问题。
5) Fuzzy variables
模糊变量
1.
Tourist routes vehicle delivery with fuzzy variables;
含模糊变量的旅游线路车辆配置
2.
Their membership functions are established by fuzzy variables.
一些实际问题的数学模型可以是集值算子方程 ,而在不确定环境下 ,这类算子方程中将可能出现不确定变量 ,例如 ,可能出现模糊变量。
3.
Based on the information entropy, the fuzzy variables are transformed into random variables, in which the structural physical parameters and geometrical dimensions and applied loads are all considered as fuzzy variables.
考虑桁架结构材料物理参数、几何尺寸和外荷载同时为模糊变量,利用信息熵将模糊变量转变为随机变量。
6) fuzzy transformation
模糊变换
1.
According to fuzzy transformation in fuzzy map logic,it could get the trust vector of the given software entry through the fuzzy transformation between trust degree of software entry X and the evaluation of key attributes of the given software entry.
根据模糊数学理论,将软件实体X的信任程度以及各软件实体对被评估软件实体的各关键属性的评估进行模糊变换,得到即将参与协同的软件实体Y的信任向量,并根据实际对原软件实体X的各信任值向量化,最终得到对软件实体X的信任值。
2.
The information redundancy is the basis of image compression,and image fuzzy transformation can increase information redundancy.
图像压缩的基础在于图像数据存在信息的冗余性,而对图像模糊的变换能够增加图像的信息冗余,为此提出在传统图像压缩方法中引入模糊变换环节,以增加图像压缩比。
3.
Algorithm defined some basic concepts such as trust degree,trust relation,key attributes and fuzzy transformation and four elements such as key attributes set U,agents set Y,evaluation set V and evaluation matrix R.
算法定义了信任度、隶属度、信任关系、关键属性以及模糊变换等基本概念和关键属性集U、代理集Y、评价集V、评价集矩阵R四个要素。
补充资料：变分原理(复变函数论中的)
变分原理(复变函数论中的)
omplex function theory) variational principles (in
f日In}F(O(只，t)，0)l}乙+:d乙=】nll，—}——，厂:’、一几t)〔.匕，日亡卜OC一“C’日当r，0时下*(:、，t)/:在B*的紧子集上一致地趋于0(k一1，2).该结果已被推广到二连通区域(13」).若加以进一步的限制，就能得到映射函数在B、(t)内关于表征所考虑区域边界形变的参数的展开式余项的估计式(在闭区域内一致)(【4」).份卜注】存在大量的变分原理，见【A3}第10章.亦可见变分参数法(variation一parametrie nlethod);肠”ner方法(幼wner Tnetl〕ed);内变分方法(internalvariations，服t】1‘对of). 还可见边界变分方法(boundary variations，me-tll‘xlof).M.schiffer对单叶函数的变分方法做出了重要的贡献，见〔A3」第10章.变分原理(复变函数论中的)Ivaria石0“目州址妙es(加e网Plex五叮‘6佣山印ry);。即“a双“OHH从e nP一”u“nHI 显示在平面区域的某些形变过程中那些支配映射函数变分的法则的断语. 主要的定性变分原理是ljxlelbf原理(Linde场fpnnciPle)，可描述如下.设B*是z*平面上边界点多于一点的单连通区域，06B*，k=1，2;设二(;，B*)是对于B*的Green函数的阶层曲线，即圆盘王心川C!<1}到B*而使原点保持不变的单叶共形映上映射下圆周C(r)二{乙:{心}二;}的象，o<;<1.进而设函数f(:，)实现B，到B:的共形单射，f(0)‘O，在这些假定下有:l)对于L(:，B，)上任一点:?，存在位于阶层曲线L(:，BZ)上(这仅当f(B，)二BZ才有可能)或其内部的一点与之对应;及2){f’(0)1蕊}夕‘(0)}，其中g(:，)满足g(0)二o是Bl到 BZ的单叶共形映射(等号仅当f(B1)=B:时成立).Lindebf原理系从Rien坦nn映射定理(见Rle-n.lln定理(Rierl飞幻In theorem))与Sdlwarz引理(Schwarz lemrr必)推出.相当精细的构造使之能够求出由被映射区域的给定形变所引起的映射函数的逐点偏差. 定量的基本变分原理系由M.A.几aBpeHTbeB(〔1」)获得(亦可见【2])，可叙述如下，设B:是具有解析边界的单连通区域，0任B!.假定存在给定区域族B，(r)，0‘Bl(r)，0(t蕊T，T>O，B;(0)二B，，具有JOrdan边界rl(t)={:一z，=0(之，t)}，0(又续2兀，0(0，t)二Q(2二，r)，其中Q(又，r)关于t在t二O可微且对又是一致的;设F(::，t)，F(0，t)=0，F:.(0，t)>O，是把B，(t)单叶共形映射为BZ二{22:I:21
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条