基于Mathematica的判断矩阵一致性检验及其校正

基于Mathematica平台，给出AHP中校正判断矩阵的算法。该算法利用了统计学中随机变量的思想，根据判断矩阵的偏差矩阵，准确地找出偏差大的元素进行校正，算法程序提高了计算效率和精确度，有一定实用价值。     

综合间接判断信息的排序方法

根据判断矩阵A＝）aij)n*n所提供的间接判断信息aij.alj,ai2,a2j,…ain.anj，用几何平均法aij=∏k=1^n(aik.akj)对这些间接判断信息进行综合，构造一致性矩阵A＝(aij)n*n，然后给判断矩阵A的求排向一，称这种排序算法为综合间接判断信息法，通过对这种排 方法与方根法，对数最小二乘法，最优传递矩阵法的关系的讨论，指出最优传递矩阵法与综合间接判断信息法所导出的排序向一最接近客观排序，因而是一种最优算法。     

判断矩阵的一种动态修正方法

该文根据对数最小二乘法(LLSM)的特征提出一种对判断矩阵的动态修正方法,建立了灵敏元的概念.通过灵敏元可以找出对判断矩阵中影响其一致性的主要因素.文未提出了这个对判断矩阵动态修正的算法.     

多粒度语言信息判断矩阵的满意一致性判定方法研究

首先对多粒度语言判断矩阵定义了导出函数,相应地得到多粒度语言判断矩阵的互补导出矩阵,针对多粒度语言判断矩阵的互补导出矩阵,提出了多粒度语言判断矩阵满意一致性的新概念,并通过定义多粒度语言判断矩阵的偏好关系矩阵,给出了满意一致性的充分必要条件,进一步提出了多粒度语言判断矩阵的满意一致性的判定方法和基于满意一致性的语言判断矩阵方案优劣的排序算法。最后通过具体实例说明多粒度语言判断矩阵的满意一致性的判定方法和基于满意一致性的语言判断矩阵方案优劣的排序算法具有可行性与有效性。     

不一致区间数判断矩阵的校正及其排序算法

根据不一致区间数判断矩阵提供的信息,构造一个一致性数字判断矩阵———中心判断矩阵 然后以该判断矩阵为参照标准,找出偏移量最大的区间数,并对它进行校正;最后给出区间数判断矩阵的一种排序算法     

综合间接判断信息的排序方法

根据判断矩阵 Ａ＝（ａｉｊ）ｎ×ｎ所提供的间接判断信息 ａｉｌ· ａｉｊ,ａｉ２ ·ａ２ｊ,…,ａｉｎ·ａｎｊ,用几何平 均法■对这些间接判断信息进行综合,构造一致性矩阵Ａ＝（ａｉｊ）ｎ×ｎ,然后给判断矩阵Ａ的求排向量,称这种排序算法为综合间接判断信息法,通过对这种排序方法与方根法、对数最小二乘法、最优传递矩阵法的关系的讨论,指出最优传递矩阵法与综合间接判断信息法所导出的排序向量最接近客观排序,因而是一种最优算法．     

不一致区间数判断矩阵的校正及其排序算法

根据不一致区间数判断矩阵提供的信息，构造一个一致性数字判断矩阵——中心判断矩阵。然后以该判断矩阵为参照标准，找出偏移量最大的区间数，并对它进行校正；最后给出区间数判断矩阵的一种排序算法。     

模糊判断矩阵加性一致性局部修正算法

研究了群体决策中模糊判断矩阵加性一致性修正问题.在给出模糊判断矩阵有关概念的基础上,通过模糊偏序,给出模糊判断矩阵之间距离测度的一般定义,进一步提出新的可接受加性一致性,并设计群体决策中模糊判断矩阵加性一致性局部修正算法,验证了算法的收敛性;最后,通过算例说明本文给出的加性一致性修正算法,并与已有算法进行对比说明提出方法的优点.     

一种基于并行算法的逆M矩阵的判定方法

提出了一种判断三角矩阵是否为逆M矩阵的方法，并根据Wahid Nasri的求矩阵的逆的思想，给出了判断三角矩阵是否为逆M矩阵的算法，并且在分别在两台，四台并行机上，利用并行虚拟机PVM(Parallel Virtual Machine)平台，编制程序进行了数值试验及算法的复杂度分析。     

关于不确定性AHP中权的最小偏差二乘法

根据不确定性AHP中判断矩阵构造的特点 ,在A为一致性判断矩阵的条件下 ,将数字判断矩阵确定权向量的最小偏差二乘法加以推广 ,得到不确定区间数判断矩阵最小偏差的二乘法 ,并建立了不确定区间数判断矩阵最小偏差二乘法收敛性迭代算法 ,通过与IME方法的比较 ,证实了所给的方法的合理性和可行性。     

基于存储的矩阵乘积优化算法

提出了一种基于存储的矩阵乘积优化算法.该算法转置矩阵,提高cache命中率,从而降低矩阵乘积时间. 实验结果表明此算法是行之有效的.     

关系矩阵的周期性算法分析

提出了求关系矩阵周期的直接算法和改进算法,直接算法是根椐关系矩阵周期的定义得出的,改进算法首先根椐关系矩阵的幂与一般矩阵的幂相比较进行曲初步改进,其次在进一步分析逻辑加规则含义的基础上又再次进行了改进.最后本文给出了在不同算法下求不同维数的关系矩阵周期所需的时间,同时在MATLLAB,中对上述数据进行了数据仿真,结果说明当矩阵维数较大时改进算法比直接算法明显缩短了时间,提高了计算效率.     

一种简化差别矩阵的属性约简方法

针对现存差别矩阵属性约简算法存在的缺陷,以及通过差别矩阵求约简属性时过程比较复杂,对比做了部分改进.通过对条件属性进行归类分组,提取代表性记录来生成差别矩阵,简化了差别矩阵的阶数和求约简属性的复杂度.从而在算法的时间复杂度和空间复杂度方面做了优化,节约了算法的时间和空间复杂度.实例表明算法可以有效地对属性进行约简,可获得理想的结果,并且改进后的算法简单、高效.     

拟希尔伯特阵和一般阵相乘的快速串行与并行计算

本文给出了拟希尔伯特阵和一般阵相乘的快速串行与并行算法。对于串行计算,时间复杂性是O((nlogn)~2),对于并行计算,在有n台处理机的条件下,其计算步数是O(nlog~2n),而效率是O(1)。     

置换密钥矩阵加密算法的改进

提出了对分组加密算法(RKM)的改进,主要包括密钥进化算法、特征因子子矩阵和密钥的分发与更新算法.密钥进化算法是特征因子子矩阵生成算法和密钥分发与更新算法的基本组件,由一个16字节的单字节数组(称为进化指针)和一个密钥矩阵计算一个新的密钥矩阵.特征因子子矩阵是把128 bit矩阵特征因子作为进化指针代入密钥进化算法计算而得.在引入特征因子子矩阵的基础上对算法流程进行了改进,使算法的加、解密完全对称.在不降低算法安全性的基础上减少了4轮异或运算,从而降低了运算量.在密钥进化算法的基础上设计了密钥的分发与更新算法,使算法无需每次传输密钥矩阵就能共享.     

基于决策分类的分块差别矩阵及其求核算法

属性约简是粗糙集理论进行数据挖掘的基本途径, 相关算法主要基于核。 核的差别矩阵表示及相关求核计算具有重要意义, 但已有的差别矩阵及其求核算法还具有时空局限性。对此, 依据差别矩阵的稀疏性与大规模性, 提出基于决策分类的分块差别矩阵及其求核算法, 直接地将决策分类信息融入形式结构与问题求解。 首先, 基于决策分类来定义分块差别矩阵, 设计其计算算法; 其次, 基于分块差别矩阵, 确定核的内涵与算法; 最后, 进行实例分析与实验验证, 说明所建方法的有效性。基于决策分类的分块差别矩阵有效地实施了信息提取与维度降低, 相关的求核算法较好地减少了差别矩阵求核算法的时空复杂性。     

2^k阶矩阵乘的快速—普通混合算法

从实际应用角度分析W算法用于2k阶矩阵乘的计算时间,发现混合算法是1个更优秀的算法.它与快速算法同阶.计算时间与快速算法计算时间之比为1:2.3.且从k＝6开始就优于普通算法.这些结果,已为计算实践证实.     

随机信息系统中基于不可辨识矩阵的属性约简

在随机信息系统中,根据不可辨识关系,提出了不可辨识属性矩阵的概念,证明了不可辨识属性矩阵与可辨识属性矩阵的关系,最后提出了一种基于不可辨识属性矩阵约简算法.实例研究表明,相对于可辨识属性矩阵算法,该算法在时间和存储空间上都有较大的改善和提高.     

求解路网最短路的快速算法

探讨了最短路算法在交通分配中的重要地位。在此基础上．比较了现有最短路算法的优缺点,同时提出了一种改进的矩阵迭代算法．并利用该算法对一简单路网进行了验证。     

利用逻辑扩展计算二终端网络可靠度

利用布尔代数和不交和等方法提出了计算二终端网络可靠度的一个有效算法．运用简单方法将矩阵逻辑扩展中出现的大量的相同矩阵,进行合并,减少了矩阵数,从而有效地减少了运算时间．该算法推广和改进了S.Rai等在文献[1]中给出的计算二终端网络可靠度的算法．