随机可变模糊识别模型在清洁生产评价中的应用

【摘要】：针对清洁生产评价中模糊性与随机性并存的问题,建立随机可变模糊识别模型。向可变模糊识别模型中引入一个服从正态分布的随机项,同步研究模糊性和随机性。通过控制模型中距离参数p和优化准则参数α,得到4个随机模糊识别子模型,随后根据正态分布3σ原则,选择合理的置信度,得到级别特征值的置信区间,以此判断隶属级别。该模型与传统百分制评分模型相比削减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。实例结果证明随机可变模糊识别模型能准确评价清洁生产水平,为清洁生产评价工作提供参考。 【作者单位】： 山东大学数学学院;山东大学计算机科学与技术学院;
【关键词】： 随机 模糊识别 级别特征值 置信区间 清洁生产评价
【基金】：山东大学优秀研究生科研创新基金资助项目(10000080398203)
【分类号】：O159
【正文快照】： 0引言模糊系统理论的基础是模糊集合理论[1-2],广泛应用于环境质量评价中,如模糊层次分析[3]、模糊综合评判法[4]及层次分析和综合评价相结合[5]等,其核心是利用隶属度刻画客观世界中的模糊事件。为解决经典模糊集合论中隶属函数静态的问题,大连理工大学陈守煜教授提出以对立

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