基于集对分析的机械产品综合评价方法

在机械产品评价中，存在诸多的确定性因素和不确定性因素．在此介绍了用于处理确定与不确定问题的集对分析方法，以及同异反联系度概念，根据集对分析理论从同一度角度综合考虑事物确定、不确定因素的影响，提出了一种衡量和评价机械产品的新方法，为综合评价机械产品提供了较为科学合理的方法，避免了常规评价方法的一些弊端．     

基于灰色模拟的灰色机会约束规划

针对不确定规划中存在灰色变量的情况，传统灰色规划方法将其转化为确定型规划后再求解，忽视了不确定因素的影响。本文提出了灰色模拟的概念、方法，给出灰色机会约束规划模型，并进一步给出基于灰色模拟和遗传算法的模型优化求解方法，较好地处理了不确定规划问题中的灰量。实验表明，优化方法适用有效。     

锌矿石中锌含量测定的不确定度评定

对原子吸收光谱法测定锌矿石中锌含量过程中不确定度因素的来源以及不确定度各分量的组成进行分析,运用数理统计学知识对各不确定度分量进行分析处理,得到该测定方法的标准不确定度为6.01,扩展不确定度为12.02.     

基于事例推理的报高率确定模型

分析了影响工程目标报价报高率的诸多因素，研究了因素的属性及特征，并对各因素进行量化处理，确定各因素的权重以反映各因素在报高率确定决策中重要程度。在此基础上，引入基于事例推理技术，提出了基于事例推理的报高率确定模型，以辅助投标者进行投标报价决策，提高投标报价决策的质量和效率。     

基于粗糙集理论的冠心病病因分析与研究

粗糙集理论作为一种处理不确定信息的新型数学工具，已被成功地应用于机器学习、决策分析、过程控制、模式识别与数据挖掘等领域．本文中，利用粗糙集理论和概率统计方法分别对一些冠心病病例进行了分析处理，找出了导致冠心病发生的易患因素以及根据已有病例提取出了冠心病新的诊断规则，实例证明了方法的有效性和可行性．     

等厚干涉中非等精度测量的不确定度分析

综合考虑牛顿环实验中牛顿环的直径、入射光的波长以及测量不规范等三个因素对透镜曲率半径的影响,推导出总不确定度的解析式。分别利用两种方法对不确定度做了计算,在精确度要求不高的情况下,给出了一种较简易的非等精度测量的不确定度处理方法。     

BP网络在建筑物变形预报中的应用

为探索人工神经网络用于建筑物变形预报的可能性，采用BP网络代替传统的回归分析方法，处理变形观测数据．结果表明，当影响建筑物变形的因素较多，且各因素间存在非线性关系或关系不确定时，回归分析预报的结果存在较大偏差，BP网络有助于提高建筑物变形预报的精度．     

物理实验中不确定度表示的几点研究

讨论物理实验中尽早引入不确定度表示的必要性，对当前物理实验中不确定度表示的几种简化方案进行了分析研究，提出一种较为合理的方案，为建立公认的简化处理方法打下基础。     

人工神经网络在采油产量预测中的应用

为实现采油产量的预测和跟踪分析，建立了一种基于人工神经网络的采油产量预测方法。采用SAS系统对影响采油产量的众多因素做相关分析，依据主要因素并通过人工神经网络建立了采油产量预测模型。实际测试的结果表明，该方法能够提高判断采油产量的精度，且特别适用于不确定或非结构化信息的处理，对采油中各种未知信息的预测有着较好的适用性。     

SMU辅助建模系统的算法设计

在解决鲁棒辨识问题的新方法──采用集合元素不确定（ＳＭＵ）方式处理不确定因素的思想方法指导下，讨论了ＳＭＵ参数估计理论，采用中心及投影估计且使用不同的误差范数，设计了四种参数估计算法，并在计算机上实现了一个辅助建模系统，最后分别用这四种算法对一个案例进行辨识．     

基于Dempster-Shafer理论的不确定推理设计与实现

不确定性推理是专家系统中的一个重要研究方向,针对传统贝叶斯方法不能处理推理中出现的未知情况,提出了一种将Dempster-Shafer理论和确定性因子相结合的方法,很好地解决了推理中出现的未知情况,并用CLIPS开发工具进行了模拟实现。     

一种基于期权合约和现货市场的零售商采购模型研究

期权可以提供给零售商一定的灵活性以应对不确定的市场因素.文章分析了现货市场和期权合约市场同时存在时零售商采购的最优购买策略.通过数值实例对决策模型中的关键因素进行了敏感性分析,进一步验证了关键因素对期权最优采购量的影响.     

含多种分布式电源的配电网概率无功优化

针对配电网无功优化时多种分布式电源出力以及负荷的随机性,建立了考虑多重不确定因素的概率无功优化模型.通过三点估计法将概率潮流计算转化为采样点处的确定潮流计算,以处理所建模型中的不确定因素对无功优化结果的影响.为克服粒子群算法易陷入局部最优的缺陷,将自适应控制策略应用于粒子群算法,采用一种改进粒子群算法(IPSO)用于模型的求解.在改进的IEEE33节点系统上进行仿真测试,其结果验证了所提概率无功优化模型和求解方法的可行性及有效性.     

部分特征值未知的空中目标威胁程度排序方法

空袭目标威胁程度的判断是要地防空作战指挥决策中的核心问题之一,它涉及许多不确定的因素,甚至是无法得知的。这些都可能使得己方获得的情报不足以确定空中目标的全部特征。文中利用证据理论对"无知"情况的处理,结合层次分析法,提出了一种解决部分特征值未知的威胁排序方法,并通过实例进行了说明。     

基于建模误差观测的逆变器输出波形控制技术

提出了一种能有效地克服实际ＰＷＭ逆变器系统中多种非线性和不确定性因素影响的新型输出波形控制技术．该技术在逆变器理想标称模型的基础上针对输出偏差采用非线性Ｂａｎｇ－Ｂａｎｇ控制,并对实际系统的建模误差进行快速的观测与补偿．其原理直观、实现容易,能显著提高输出波形质量,且鲁棒性强．     

大数据环境下的不确定数据流在线分类算法

在大数据环境下,由于隐私保护、数据丢失等原因,数据普遍存在不确定性;数据流系统中数据不断地到达系统,只扫描一遍且不能一次性全部获得;所以要构建一个增量分类模型来处理不确定数据流分类.本文基于VFDT算法提出了WBVFDTu算法,该算法在学习和分类阶段都可快速而有效地分析不确定信息.在学习期间,采用Hoeffding分解定理构造决策树模型;在分类期间,在决策树的叶子节点利用加权贝叶斯分类算法提高模型的分类准确率和算法的执行效率.最终证明该算法能够非常快速地学习不确定数据流,提高分类的准确率.     

煤层注水效果的模糊控制方法研究

针对用煤层注水的方法解决煤矿生产中“三防”的工艺问题,根据煤层地质的不确定因素,对这些过程中难于确定的传递函数和状态方程,运用模糊控制的理论和方法,解决了注水速度、注水效率及注水效果的问题。     

随机需求与机会约束下多源联合选址-库存-定价问题研究

考虑到在大数据背景下，传统确定性模型已无法处理供应链管理中不确定因素的影响，基于随机需求与机会约束，针对短生命周期产品的多源联合选址-库存-定价问题，在允许缺货的情况下，本研究建立了单/多周期两阶段随机规划模型，其中，第一阶段决策选址问题，第二阶段决策库存以及动态定价问题，并运用蒙特卡洛模拟与启发式算法求解。通过算例，分析了单/多周期、随机需求以及动态定价对求解结果的影响，验证了随机因素和库存传递对供应链整体收益产生的正向影响以及启发式算法的有效性，为多源联合选址-库存-定价问题研究提供了参考。     

机会约束规划在地对空雷达干扰资源优化分配中的应用

应用机会约束规划理论,研究了反空袭作战中地对空雷达干扰资源优化分配问题。首先,在给出雷达威胁等级判定模型的基础上,利用干扰压制区建立了地对空雷达干扰效果评定模型。其次,根据所建干扰效果评定模型,综合考虑干扰资源分配过程中存在的不确定因素,建立了双层模糊机会约束混合整数规划模型。最后,利用可能性测度理论,将干扰资源优化分配模型清晰化为双层混合整数规划模型,通过求解混合整数线性规划来获取优化分配模型的最优解。仿真算例表明:所建的干扰资源优化分配模型不仅能够有效处理分配过程中的不确定信息,而且能够在本级干扰效果最大化的同时实现全局最优化;模型的求解算法针对性更强,非常适合求解该问题。     

几种新型扩展集合理论

讨论了Fuzzy集、Vague集和Rough集3种重要的边界不确定的扩展集合理论,它们主要用于解决现实中存在的一些不确定性问题。主要介绍了它们的基本思想、最新的研究进展以及应用领域等,并对3种理论的区别和内在联系进行了分析。