基于前景理论的灰色随机多准则决策方法

针对概率和准则值均为区间灰数,准则权系数不完全确定的灰色随机多准则决策问题,提出了一种基于前景理论的决策方法.该方法定义了一种区间灰数排序方法及其前景价值函数,并以其余备选方案为参考方案计算各准则下各方案准则的前景值,构建前景决策矩阵,采用离差最大化思想建立规划模型,求解模型得出最优权系数向量,进而根据各方案综合前景值大小对方案进行排序.最后说明了该方法的可行性和有效性.     

基于模糊聚类的信息不完全确定的多准则分类方法

针对权系数信息不完全确定且有训练集的多准则分类决策问题,提出了一种基于模糊聚类的分类方法。该方法在考虑对训练集分类的基础上,结合不完全确定的准则权系数信息等建立模糊聚类模型,通过遗传算法求解所得优化模型,得出准则权系数和聚类中心,计算方案属于各类别的隶属度,进而得到整个方案集的分类。实例说明了该方法的有效性和可行性。     

基于证据推理的信息不完全的多准则排序方法

针对有训练集的准则权系数信息不完全确定且准则值信息不完全或缺失的多准则决策问题,提出了一种基于证据推理的决策方法.该方法首先通过证据推理算法将方案的准则值集成,然后将效用值集成,结合准则权系数和等级效用的不完全确定信息和训练集的排序等建立非线性规划模型,利用遗传算法来求解非线性规划模型,得到各准则的权系数和各等级效用值,进而得到整个方案集的排序.最后用实例说明该方法的有效性和可行性.     

灰色综合聚类法的改进及其在河南省农村经济发展水平评价中的应用

一般灰色聚类及其改进方法的文献均是在灰色聚类系数向量分量的最大原则基础上给出聚类结果的。该类方法忽略了聚类系数向量最大分量之外的其它分量对聚类结果的作用。灰色综合聚类方法综合考虑了聚类系数向量各分量对聚类结果的作用,是对灰色聚类分析技术的重大发展。但灰色综合聚类法把综合聚类系数的取值范围平均分为s个等长区间的分法需要加以改进。提出了一种改进的灰色综合聚类方法,该方法在综合灰色聚类方法的基础上,以k±0.5为中间界点来划分综合聚类系数所属灰类的区间。并且证明了当一般灰色聚类法的聚类系数差异大于1-1/（s-1）时,改进的灰色综合聚类法和一般灰色聚类法的聚类结果相同。最后以河南省农村经济发展水平聚类为例进行了实证分析。     

信息不完全确定的多准则语言区间群决策方法

针对权系数信息不完全确定且方案的准则值为确定语言等级或位于两个连续语言等级之间或语言区间,甚至缺失的群决策问题,提出一种群体语言决策方法。该方法将各准则的语言值转换成二元语义,利用WC-OWA和OWA算子进行准则集结和方案集结,通过方案贴近度和决策者给出的准则权系数的不完全确定信息,建立非线性规划模型,利用遗传算法对模型进行求解得到准则的最优权系数,进而得到方案的群体集成值,并将其转化为二元语义,利用二元语义的有序性得到方案的排序。实例计算表明了该方法的可行性和有效性。     

信息不完全确定的PROMETHEE方法及应用

提出一种信息不完全确定的PROMETHEE方法,该方法根据偏好指数和优序关系,利用决策者对训练集的排序和准则权系数的不完全确定信息等构建非线性规划模型,然后将非线性规划模型转换成线性规划模型,求解线性规划,得到训练集中方案在各准则值的偏好函数值和准则权系数,通过线性插值或样条插值得到决策方案在各准则值的偏好函数值,进而得到方案集中每一方案的偏好指数,按优序关系进行排序,得到方案集的一个部分或整体排序,最后实例说明该方法的有效性和可行性。     

钢铁企业合作创新项目选择的模糊聚类分析

在合作创新过程中,针对区间数的评价信息,提出一种基于遗传算法的模糊聚类方法.考虑方案各准则的权重、准则值为区间数,同时要求对聚类中心各准则值有严格序关系.然后结合隶属度变量构建优化模型,利用具有动态惩罚函数的遗传算法求解,计算得到各方案的所属类别.实例证明了该方法的有效性和可靠性.     

区域投资环境评价的Fuzzy群体多准则决策方法

区域投资环境评价是一种信息不完全确定的多准则决策问题.针对这类问题,利用传统TOPSIS方法的基本思路,提出了一种信息不完全确定的Fuzzy群体多准则决策方法.在该方法中.首先对每一决策者,利用TOPSIS方法进行方案的准则集成,求解多目标优化模型得到各准则的权系数,并计算方案的准则集成值;然后进行方案的群体集成,通过求解线性规划模型得到决策者的权重,进而得到方案集的整体排序.最后用实例验证了方法的可行性和有效性.     

区间型多属性决策求解新方法

针对区间型多属性决策问题,提出了一种新的决策方法。首先通过定性打分和定量优化计算的方式得到主观赋权权值向量,再基于备选方案间偏差最大化的思想计算出客观赋权权值向量,之后将这两个向量依据决策者的需求进行组合优化,得到最终合理的权值向量。最后,利用改进TOPSIS法来对该决策问题进行优劣排序计算,在有效避免了逆序问题产生的同时增大了备选方案间的排序区分度。实验结果验证了该新方法的合理性和优越性。     

基于半模糊核聚类的模糊超球支持向量机多类分类方法

针对支持向量机(SVM)在大类别模式分类中存在的问题,提出了一种基于半模糊核聚类的超球SVM分类方法.该方法基于半模糊核聚类生成模糊类,利用模糊类提供的边缘样本信息,利用超球SVM进行多类分类,从而有效提高分类器的性能.实验表明,该方法比传统方法具有更高的速度和精度.     

基于模糊核聚类的SVM多类分类方法

针对SVM在大类别模式分类中存在的问题,提出了一种基于模糊核聚类的SVM多类分类方法,并给出了一种高效的半模糊核聚类算法。该方法基于模糊核聚类方法生成模糊类,并采用树结构将多个SVM组合起来实现多类分类。模糊核聚类方法不但能够实现更为准确的聚类,而且能够挖掘模糊类的外围、不同模糊类之间的交叠情况等信息,利用这些信息能有效提高分类器的性能。实验表明,所提方法比传统方法具有更高的速度和精度。     

基于加权双质心支持向量聚类的机群编队分组

针对机群编队分组问题,提出了一种加权双质心支持向量聚类算法。所提算法在支持向量训练时引入最大熵原理,快速求解Lagrange乘子;针对样本特征对聚类结果的贡献不同,在聚类标识过程中,引入加权密度质心,提出了加权双质心聚类标识,并在典型数据集上验证了所提算法的有效性。通过对机群编队分组模型的描述,建立了机群聚类时一个目标点需要的特征集,完成了编队分组的仿真实验。仿真结果表明了所提算法能够针对应用的具体样本集实行快速聚类分析,并保证聚类结果的有效性。     

粗糙核k-means聚类算法

通过研究核聚类算法,以及粗糙集,提出了一个新的用于聚类分析的粗糙核聚类方法。通过mercer核映射把输入空间中的样本映射到Hilbert空间,使样本空间中没有显现的特征在特征空间中突现出来,在这种样本差异加大的基础上,结合粗糙集的思想,把样本分别划到相应聚类中心的上、下近似中,上、下近似中的样本按照一定的比例来共同决定新的聚类中心。这样不但聚类精度大大提高,而且算法收敛速度也较快。仿真实验的结果表明该算法的可行性和有效性。     

基于核主元聚类的股票分类

为了正确区分不同的股票类别, 降低分类的复杂度,论文结合核主元分析和K均值聚类构造核主元聚类方法对上市公司股票进行了分类处理.在核主元聚类方法中, 首先对样本数据进行预处理,然后利用核主元分析以非线性方式降低数据的维数,再利用K均值聚类方法对降维后数据进行聚类,并最终得到不同的股票分类情况.选择了沪深股市中20支上市公司股票来进行实证分析.实证结果表明：核主元聚类方法取得了较好的分类结果,为上市公司股票分类和评估提供了很好的依据, 具有较好的适用性.     

模糊多属性决策的折衷方法

在假设属性指标和权重都是模糊数的条件下,利用两个模糊矢量的分量期望值构成的向量的夹角作为这两个模糊矢量的夹角,提出了模糊矢量投影的概念,以权重矢量作为标准衡量各个方案尺度,将模糊多属性理想矢量与模糊多属性指标构成的模糊矢量之差和模糊负理想矢量与模糊多属性指标构成的模糊矢量之差在模糊权重上的投影系数组合大小作为衡量各个方案优劣的准则,投影系数越大,方案越优,并给出该准则的算法及说明该准则的一个例子。     

基于加权K-近邻法和SVC的雷达辐射源信号识别

为提高支持向量聚类法对分布复杂、不均匀雷达辐射源信号样本聚类的正确率,提出一种结合剪辑近邻法、K-近邻法和支持向量聚类的无监督分类新方法。先采用支持向量聚类对所有未知样本作预分类,再按照一定的剪辑规则剪掉错误类别,最后利用K-近邻法对剪掉的样本按各已知类别不同分布进行加权分类。IRIS数据和辐射源信号聚类实验结果表明,此方法能平衡数据样本各局部分布,获得全局最优聚类分配。     

灰色熵权聚类决策方法研究

针对传统灰色定权聚类方法中权重是事先给定的,不具有客观性的问题,借鉴信息熵的思想,提出了基于熵权确定权重的方法,构造了基于熵权的灰色定权聚类评估方法的算法。该算法利用系统状态数据为依据通过计算熵来得到决策权重。以实际问题为背景进行了算例实证研究。结果表明该方法计算简单,权重确定客观,对灰色聚类决策理论进行了补充和完善。     

灰色群组聚类和改进CRITIC赋权的供应商选择VIKOR多属性决策

针对武器装备供应商选择问题, 提出了一种基于灰色群组(grey group clustering, GGC)和改进标准间冲突性相关性(improved criteria importance through intercriteria correlation, ICRITIC)组合赋权的扩展多属性妥协解(VIKOR)决策方法。采用考虑决策专家意见差异程度的群层次分析法对供应商初选指标体系进行降维遴选, 构建武器装备供应商优选指标体系; 结合GGC和ICRITIC组合赋权方法确定主客观权重, 并设计权偏好系数进行加法组合赋权; 基于VIKOR决策方法集结备选供应商折衷排序值。针对不同折衷系数、排序方法和赋权方法从决策灵活性和稳定性两个维度进行对比分析, 验证所提方法的有效性。     

Kernel method-based fuzzy clustering algorithm

1.INTRODUCTION Clusteranalysisdividesdataintoclustersinorderto facilitateunderstandingortofindstructurehiddenin dataset.Clusteringalgorithmspartitionasetofdata objectsintoclustersorclasses,wheresimilardataob jectsareassignedtothesameclusterwhereasdissimi lardataobjectsshouldbelongtodifferentclusters. SinceZadeh(1965)presentedthefuzzysettheory, thefuzzymethodisfirstlyintroducedinclustering problems,whichiscalledthefuzzyclusteringanaly sis.Fuzzyclusteringisawidelyappliedmethodfor acquiri…     

改进的聚类算法及在复杂大群体决策中的应用

针对现有FCM聚类算法中存在的局部极值和伸缩性较差等问题,提出了基于全部最小连通支配集算法(minimum connected donating set algorithm,MCDSA)的改进的聚类算法(minimum fuggy C-means,MF-CM)。用改进的聚类算法MFCM辅助复杂大群体决策(complex huge group-decision,CHGDS),定义了群体偏好矢量和群体一致性指标,提供了一种新的解决CHGDS中群体决策的理论和方法,并通过实验证明了该方法的有效性和稳定性。还提供了基于属性加权进化的群体一致性决策机制新思路。