基于有序加权平均算子的概率模糊认知图

模糊认知图(FCM)与概率模糊认知图(PFCM)使用简单的加权和集结因果推理结果,忽略了原因节点间关联关系的不确定性,阈值函数导致推理结果进一步失真.在继承FCM与PFCM优点的基础上,引入有序加权平均(OWA)算子模拟各种确定的或模糊的与或组合关系,提出了基于有序加权平均算子的概率模糊认知图(OWA-PFCM).通过构建一个动态的攻击效能评估模型,阐述了OWA-PFCM在工程建模中的应用.OWA-PFCM能同时表示因果节点状态的不确定性、因果联系强度的不确定性、与或组合关系的不确定性,具有更强的模拟能力.     

情感机器人的情感模型研究

本文建立了仿人类情感的情感模型,在情感模型中建立了三维情感空间,采用马尔可夫过程来描述情感状态的变化转移过程,并提出了性格矩阵,对比分析了不同性格人对相同刺激的反应.应用D-S证据理论融合来自视觉、声音及其他方面的情感信息,分析两种因素同时作用时引起情感状态的转移规律.最后将情感模型应用于情感机器人系统,使机器人可以根据外界刺激产生情感,并做出相应的表情.实验结果证明了情感模型的有效性.     

模糊最小二乘法模型

本文引入模糊数间的一种距离,把类似的最小二乘法用于对模糊观测数据的分析,提出两类拟合模糊数据的模糊线性回归模型,证明确定模型的条件,给出计算模型参数的简明方法。     

药物经济学概率敏感性分析中关联参数的处理与实践探讨

在基于模型法的药物经济学评价中,需要通过设定参数的假定分布进行概率敏感性分析以验证分析结果的稳健性。若模型参数间存在一定的相关性,则需要对关联参数进行处理以保证概率敏感性分析结果的准确。本研究从理论出发,论述了在药物经济学评价中进行关联参数校正的必要性,并在此基础上结合实际案例操作,提供一套较为完整的如何从生存曲线得到经校正的转移概率,并提供相应的计算公式。由Stata获取参数的方差-协方差矩阵,使用Excel对回归参数使用Cholesky分解进行校正处理,最终得到Markov模型在概率敏感性分析中的转移概率,以期为开展更为规范的药物经济学评价提供参考。     

药物经济学评价中马尔可夫模型的优化——马尔可夫决策模型

目的:探讨马尔可夫模型的优化——马尔可夫决策模型的优缺点,进而为其在药物经济学领域的应用做好准备。方法:阐述马尔可夫模型的基本特点,在此基础上通过比较说明马尔可夫决策模型在药物经济学中的作用。结果与结论:马尔可夫决策模型能更有效的评估多种药品或者治疗措施的经济性,主要优点体现在能根据病人的健康状态,改变用药或者改变治疗方式。     

医院就诊服务系统排队模型分析

构建了医院就诊服务系统排队模型,并主要分析了两级串联开排队服务系统模型,其中采用递推方式给出了马尔可夫过程的转移矩阵,并利用矩阵分析方法进行求解,得到了该系统的稳态概率解及其它相关指标。     

基于描述逻辑的模糊ER模型的表示与推理

重点分析了将ER模型分别转化为描述逻辑ALNUI知识库和DLR知识库的不同之处.在深入研究了描述逻辑DLR的基础之上,对DLR进行了模糊化扩展,提出了一种新的模糊描述逻辑FDLR(fuzzyDLR).定义了FDLR的语法结构、语义解释以及知识库的形式,研究了如何将模糊ER模型转化为FDLR的知识库.通过一个转化实例例证了FDLR能够很好地对模糊ER模型进行表示,并利用FDLR的推理机制研究了模糊ER模型的自动推理问题,同时给出了上述转化和推理问题的正确性证明.     

模糊数据分析的可能性线性系统

H.Tanaka等提出的可能性线性系统是模糊数据分析的重要分支,本文把求解模糊参数的均值和展作先后处理,提出4种可能性线性系统模型,这些模型对模糊效据的拟合,均较Tanaka模型为优,本文论证新模型解的存在性、解法以及数据分析的性质,并与Tanaka的3种模型作比较。     

AFDB的设计与实现

主动模糊数据库系统(AFDBS),是由规则库(FEB)及相应的模糊事件监视器(FEM)、触发器评价器(TJ)、事件处理器(EP)组成.其中模糊规则库(FEB)由系统或用户定义的各种模糊事件驱动的模糊规则(模糊ECA)组成.论述了主动模糊数据库的组成及相关理论,着重点为模糊ECA规则的执行,包括执行模式、执行方式、规则冲突解决.给出了设计实例,设计实例主要实现主动模糊数据库中模糊数据的定义、存储、录入以及模糊数据库的主动响应.     

一类简单疾病—死亡模型的研究

# 本文研究了一类简单疾病——死亡模型,给出了一些显式解。包括疾病转移概率P_(αβ)(0,t)和死亡转移概率Q_(αδ)(0,t);生存时间的密度函数和期望;个体在健康和疾病状态的期望逗留。