一种故障树模糊重要度分析的新方法

本文在经典故障树重要度分析方法的基础上,引入模糊集合理论,对基于故障树各底事件发生概率为模糊数情形的重要度分析方法作了研究,最后给出了一个应用实例。     

粗糙模糊C-均值算法及其在图像聚类中的应用

提出一种新的粗糙模糊C均值算法(RFCM),该算法基于粗糙集的上、下近似的概念改进了FCM的目标函数,从而改变了隶属度函数的分布,使得隶属度函数的分布更加合理,同时RFCM的时间复杂性比FCM更低。将RFCM用于图像的聚类,相对于FCM算法,图像的边缘更光滑,同时对初始隶属度矩阵敏感度更低。该算法具有较好的稳定性,是一种实用的算法。