考虑属性关联的TOPSIS语言群决策方法

针对在实际的多属性语言群决策问题中属性之间往往具有相互关联作用这一问题,提出了一种考虑属性关联的TOPSIS语言群决策方法.该方法中决策者给出对方案的语言评价信息,并采用二元语义概念对语言评价信息进行处理.在传统理想点法的基础上引入λ模糊测度的概念,根据属性间的关联作用确定每个方案属性的权重并得到加权决策矩阵.然后计算每个方案与正、负理想点间在n维二元语义空间内的二元语义欧氏距离并得到相对贴近度,确定最优方案.该方法有效地避免了决策过程中语言评价信息的扭曲和损失,并能够考虑属性间的关联作用对于属性权重的影响,使得决策结果更加合理可信.通过一个实例验证了方法的有效性和实用性.     

一种多粒度区间语言信息的多属性群决策方法

文章针对具有多粒度区间语言评价信息的多属性群决策问题,提出了一种基于区间二元语义信息处理和TOPSIS的群决策方法;该方法首先给出了将多粒度区间语言评价信息一致化为二元语义信息的方法,其中二元语义信息南基本语言评价集表示,然后计算各方案与正理想方案及负理想方案间的距离,并结合不完全确定的属性权重信息建立非线性规划模型,...     

基于后悔理论的区间二元语义多属性群决策方法

针对评价信息为区间语言变量的多属性群决策问题,提出了一种基于后悔理论的区间二元语义多属性群决策方法,该方法能够有效考虑决策者在决策过程中产生的一种风险规避,及其在后悔与欣喜之间存在的心理差异变化。首先,介绍关于区间二元语义信息的一些基本概念,并给出了区间二元语义均值与方差的定义;针对决策矩阵元素为区间二元语义变量属性权重部分未知的多属性群决策问题,利用区间二元语义的方差,通过构建优化模型确定最优属性权重,并提出了一种基于后悔理论的区间二元语义多属性群决策方法;最后将提出的方法应用至企业设计方案的选择中,结果与比较分析表明该方法具有一定可行性和有效性。     

基于区间二元语义效用偏差集结算子的多属性群决策方法

针对区间二元语义评价信息多属性群决策问题中具有不确定性,考虑语言评价的分布,定义了二元语义的三类效用函数,相应地定义区间二元语义的效用距离测度,并研究了该测度的基本性质,基于新测度提出区间二元语义效用偏差加权集成(ITUD-WA)算子和区间二元语义效用偏差有序加权集成(ITUD-OWA)算子.进而给出一种基于新算子的多属性群决策方法,并将所提出方法应用到具体实例中,验证了该方法的有效性及可行性.     

基于相对熵的多粒度不确定语言型群决策方法

针对决策者属性权重信息不完全条件下的多粒度不确定语言型多属性群决策问题,提出了一种决策分析方法.该方法首先使用二元语义转换函数对多粒度语言信息进行一致化处理,然后通过建立使得备选方案对正理想解相对熵最小、负理想解相对熵最大的最优化模型确定决策者的属性权重,最后使用不确定二元语义变量的有序加权平均算子获得决策群组的评价结果,并通过计算备选方案优于其他方案的可能度,给出备选方案的排序.算例说明了所提方法的可行性和有效性.     

一种基于二元语义的多指标群决策方法

针对具有语言形式评价信息的多指标群决策问题,给出一种基于二元语义信息处理的群决策分析方法·该方法是采用近年来最新发展的二元语义概念来描述语言评价信息并进行处理和集结运算·首先描述了具有语言评价信息的多指标群决策问题,然后在介绍有关二元语义的定义及其相关性质的基础上,给出了基于二元语义的几种集结算子,并且进一步给出了解决该群决策问题的具体步骤,最后给出了一个算例·     

一种基于二元语义信息处理的群体决策方法

针对决策者权重、属性权重和属性值均为语言形式的多属性群体决策问题,给出一种基于二元语义信息处理的群体决策方法.该方法采用二元语义概念对语言评价信息进行处理和集结运算,结合传统的理想点方法对方案进行优选.首先描述了具有语言评价信息的多属性群体决策问题,然后介绍了有关二元语义的定义及其相关性质,给出了基于二元语义的集结算子,并进一步给出了解决该类群体决策问题的具体步骤.最后给出了一个算例,验证了该方法的有效性.     

权重信息不完全的不确定语言多属性群决策方法

针对属性权重信息不完全、属性值信息以不确定语言形式给出的多属性群决策问题,提出了一种决策分析方法.首先,对不确定语言变量进行了描述;然后,给出了求解具有不完全信息的不确定语言多属性群决策问题的计算步骤,其核心是将专家给出的不确定语言决策矩阵集结为具有可能度信息的群决策矩阵,通过计算方案值与理想点的差异值,构建二次规划模型,得到属性权重值,进而可计算出相对接近度,从而得到所有方案的排序结果.最后给出了一个实例分析,结果表明该方法简单可行、便于应用.     

一种多粒度语言的多属性群决策方法

针对多粒度语言的多属性群决策问题,文章提出了一种基于二元语义及改进多准则妥协解排序(VIKOR)的群决策方法。首先将不同粒度语言的偏好信息一致化为由基本语言评价集表示的相同粒度二元语义信息;在专家属性未知且方案属性不完全的情形下,分别运用有序加权平均算子(2-tuple ordered weighted averaging,T-OWA)与相对熵从客观角度计算权重;为进一步挖掘决策数据的内在规律,引入灰色关联系数改进评判矩阵,结合该矩阵利用VIKOR方法刻画最优方案。算例结果验证了该方法的有效性和可行性。     

基于联系数的区间二元语义模糊多属性群决策方法

针对区间二元语义评价信息的不确定性,考虑区间二元语义变量取值的分布情况,定义了二元语义联系变量、二元语义正态分布变量,研究了它们的运算法则,并提出了二元语义联系变量信息集结算子;针对决策矩阵元素为区间二元语义变量属性权重完全未知的模糊多属性群决策问题,利用二元语义正态分布变量的方差,通过构建优化模型确定最优属性权重,提出了基于二元语义联系变量信息集成算子的模糊多属性决策方法,最后通过实例分析了方法的可行性和有效性.     

融合语言知识的统计句法分析

利用语义、语法等语言知识,建立一种分层句法分析统计模型,并进行句法分析实验.研究结果表明:该模型具有规则和统计相结合的特点,且在层次分析的不同阶段,根据不同的语法、语义、语用特性采用不同的方法和不同的统计模型;该模型结合分词、词性标注进行句法分析,是一个词汇化的句法分析模型,可同时考虑多个语义依存关系;采用该模型,精确率和召回率分别为87.23％和86.15％,其综合指标F与头驱动句法分析模型的相比提高了5.25％.     

《方言》与扬雄的语言思想

从《方言》本身的研究入手，探讨了扬雄的语言思想。认为《方言》体现了扬雄实事求是的语言思想，反映了作者语言的地域观和语言演变的历史观。     

A nonmonotonic linguistic certainty factor model

ＡｎｏｎｍｏｎｏｔｏｎｉｃｌｉｎｇｕｉｓｔｉｃｃｅｒｔａｉｎｔｙｆａｃｔｏｒｍｏｄｅｌＱｉｕＹｕｈｕｉ￣１，ＬｕｏＸｕｄｏｎｇ￣２（ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅ，ＳｏｕｔｈｗｅｓｔＣｈｉｎａＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｃｈｏｎｇｑ...     

声纹识别中的语言属性映射

短时声纹识别中语言属性不匹配问题降低了话者识别系统性能,语言属性失配在短时话者识别中的影响成为当前研究热点。从消除特征参数中的语言属性信息出发,提出了一种语言属性映射方法。采用均值超向量来构建训练样本,应用高斯混合模型对每一句话不等长的特征进行建模,引入加权矩阵得到语言属性空间,通过映射方法在统计参数超矢量空间中消除语言属性的影响。使用当前两套经典声纹识别系统作为基线系统做对比试验,结果表明：相对基线系统在等错误率上,男声测试部分降低了23.07%,女声测试部分降低了20.39%,从而验证了正确性和有效性。     

英语学习者语言失误的文化因素

为了明晰英语学习和教学的基本侧重点,采用语料库研究方法,以自建小型英语笔语语料库为基础,以其中出现的语言失误现象为研究对象,归纳出学习者在英语笔语输出时的主要问题.在此基础上,通过对比英汉语言的文字及句式特点,指出英语语言知识的欠缺,以及母语负迁移的影响是导致其用语失误的深层根源,进而建议英语教学与英语学习应首先以英汉语言的基本区别为重,达到事半功倍的效果.     

挖掘典型的语言值关联规则

通过给定的最小支持率和最小信任度来挖掘语言值关联规则往往会得到很多规则,因此用户很难获得真正关注的语言值关联规则．本文提出一种挖掘典型语言值关联规则的算法,此算法将挖掘得到的语言值关联规则按照相同的后件进行分组,然后对每个分组中的语言值关联规则根据规则之间的不相似性进行聚类．最后从每个类中挑选出代表类原型的语言值关联规则作为典型的语言值关联规则．典型的语言值关联规则是语言值关联规则集合中最具有代表意义的规则．     

Language clusters based on linguistic complex networks

To investigate the feasibility of using complex networks in the study of linguistic typology, this paper builds and explores 15 lin-guistic complex networks based on the dependency syntactic treebanks of 15 languages. The results show that it is possible to classify human languages by means of the following main parameters of complex networks: (a) average degree of the node, (b) cluster coefficients, (c) average path length, (d) network centralization, (e) diameter, (f) power exponent of degree distribution, and (g) the determination coefficient of power law distributions. The precision of this method is similar to the results achieved by means of modern word order typology. This paper tries to solve two problems of current linguistic typology. First, the language sample of a typological study is not real text; second, typological studies pay too much attention to local language structures in the course of choosing typological parameters. This study performs better in global typological features of language and not only enhances typological methods, but it is also valuable for developing the applications of complex networks in the humanities, social, and life sciences.     

基于语言变量的模糊本体模型

为了更有效地表达语义Web中的模糊知识,将模糊概念与关系引入到传统的模型中,提出新的模糊本体:模糊领域本体与模糊顶层本体.模糊顶层本体从语言变量的形式化表示入手,考虑模糊概念间的语义关系:集合关系、序关系与等价关系.用模糊本体对智能交通领域的知识进行建模,通过模糊语言值描述交通概念的属性信息,有效克服现有模型的一些局限.结果表明,该研究有利于语义Web环境下模糊系统的知识共享与重用.     

基于不确定语言环境的绩效考评模型

研究了属性权重不完全、属性值以不确定语言变量形式给出的不确定语言绩效考评问题,引入了不确定语言变量的运算法则,以及不确定语言变量之间比较的可能度公式,给出了不确定语言变量间的距离的概念．首先用不确定语言加权平均（ULWA）算子集成得到群不确定语言决策矩阵,然后针对属性权重不完全的情形,给出了一个求解权重的逼近于相对理想点法;然后利用不确定语言加权平均（ULWA）算子,对不确定语言决策信息进行加权集成,并利用可能度公式构造可能度矩阵（互补判断矩阵）,继而利用互补判断矩阵排序公式对决策方案进行排序和择优;最后进行实例分析．     

基于模糊语言评估的多属性决策方法

研究了属性权重确知，属性值以模糊语言形式给出的多属性决策问题，定义了一种模糊语言评估标度并给出其相应的区间数表达方式，利用区间数运算法则对各方案的属性值进行集结。基于区间数之间两两比较的可能度公式，构造可能变矩阵，并利用已有的排序公式求出其相应的排序向量。进而对决策方案进行排序和择优，最后进行了实例分析，数值结果表明：该方法可行且有效。