基于正态分布区间数的逆向云新算法

云模型是用语言值表示的定性概念与其定量表示之间的不确定性转换模型, 逆向云发生器可以实现定量数值到定性语言值的转换. 在深入分析传统逆向云算法的基础上, 在“所有的模糊隶属函数曲线构成一个模糊隶属函数曲线簇, 模糊隶属函数曲线簇可以看作云的一个近似”这一思想的启发下, 提出了一种新的逆向云算法. 与传统的逆向云算法不同, 该算法能够处理代表某一定性概念的区间数并能避免参数求取过程中的重复计算. 实验分析表明: 该算法可以以较高的精度还原云模型的三个数字特征值, 具有较高的实用性.     

基于云模型和改进证据理论的大型医疗设备使用效率评价——以14家综合医院MRI设备为例

为优化医院大型医疗设备配置,提高使用效率,避免设备闲置浪费、重复购置等问题,以14家医院MRI设备为例,提出了基于云模型和改进证据理论的大型医疗设备使用效率评价方法。首先,从运行效率、社会效益和成本管控3个维度,构建大型医疗设备使用效率评价指标体系;其次,应用云模型生成各评价指标隶属度,并转化为基本信度分配函数;再次,为降低证据间冲突,基于博弈思想改进证据理论,将动、静态权重进行博弈组合,通过组合权重值识别冲突证据并进行冲突修正和融合;最后,参考平均贴合度思想,比较评价对象与最优、最劣解的贴近值,从而得到综合评价结果。与云模型-模糊综合评价法和云模型-传统证据理论进行对比验证,该方法在解决证据冲突性和处理不确定性问题中具有优势,为提高大型医疗设备使用效率、优化配置提供决策依据。     

基于区间云模型对信息网络的效能评估

根据信息网络的结构和应用功能,在分析高功率微波对构成信息网络的电子设备效应机理基础上,构建了多层次的信息网络系统的效能评估指标体系.将区间数与云模型相结合,提出了区间云模型的评估方法,通过区间层次分析法得到评价指标的区间权重,实现了系统评估指标的定性与定量的相互转换,并利用评价区间云模型拟合出信息网络的综合效能.结合实例模拟分析,验证了该方法可行性和有效性.结果分析表明,使用区间数表示更能体现评估过程中的模糊性和不确定性因素.     

一种基于正向云的自动目标识别效果评估方法

近年来随着自动目标识别(ATR)技术的快速发展,对于目标识别系统性能科学评估方法的研究越来越迫切.在总结已有方法的基础之上,针对基于模糊综合评判的评估方法中指标权重的难以合理量化,从而导致评估结果对权重数值敏感而不稳健这一瓶颈问题,引入了云理论中的正向云模型,实现了权重由定性到定量的不确定性转换.通过采用外场实测数据的仿真,验证了改进后的方法比传统的模糊综合评判方法具有更好的稳健性.     

地空导弹装备高原训练安全风险评估

地空导弹装备在高原开展训练时,面临众多具有随机性和模糊性特点的风险因素。针对该问题,结合高原环境以及地空导弹装备作战流程,分析了影响其高原训练安全的主要风险因素,构建了安全风险评估指标体系。在模糊综合评价法的基础上引入云模型,通过云模型的熵和超熵反映风险的随机性和模糊性,提出了基于云模型的地空导弹装备高原训练安全风险评估方法。最后,通过一个算例分析验证了该方法的实用性。研究结果可为风险控制提供参考。     

面向全生命周期的产品质量综合评价方法研究

针对于产品全生命周期各个阶段影响质量因素的多层次、多因素相互联系又相互制约,而且具有明显的不确定性、模糊性,为了提高产品质量,提出了基于模糊层次分析法结合模糊综合评价的质量评价数学模型.此模型引入三角模糊数的一些基本理论,采用--$模糊教表征专家判断信息以充分考虑专家判断的模糊性;采用层次分析法对专家判断结果进行处理以得到这些质量影响因素的权重.最后,再结合模糊综合评价模型使所得产品质量评价结果更加科学、更加符合实际.并通过以重型机械制造企业的产品(磨煤机)为实例进行质量评价分析,验证了该产品质量评价模型的合理性和可靠性.     

网格环境下基于云模型的信任评估与决策方法研究

针对目前网格环境下信任评估模型普遍存在未充分考虑信任关系的模糊性、信任信息的描述不完整等问题,提出了信任云的概念及其模型.该模型可从网格实体间相互协作满意度中提取信任信息,能精确描述信任期望值.通过熵和超熵刻画信任的不确定性,使评估过程更贴近于信任的语意特点.还提出了一种信任云的相似性度量方法和信任决策算法,实验表明了由信任云表述的信任关系可以作为网格环境下安全决策的依据.     

基于云模型的定性定量转换方法及其应用

针对复杂系统综合评估过程中广泛存在的不确定性,以及定性与定量变量之间的转换和映射的需求,提出了基于云模型的定性与定量变量转换方法。该方法利用云模型在不确定性转换上的优势,最大限度的保留了评估过程中固有的不确定性,提高了评估结果的可信度。通过应用实例的设计和实现给出了应用该方法的具体步骤,验证了该方法和过程的可行性。     

基于突变理论的大坝安全动态模型综合分析与评判

本文基于突变理论，对大坝安全评价这样的复杂系统，进行多层目标分解，，然后根据归一进行量化递归运算，分别计算出不同时期大坝安全总突变隶属函数值，从而动态地对大坝安全状态进行模糊综合分析与评判，示例表明，本文的方法是合理、可行的。     

基于FQFD的固体火箭发动机技术特性综合排序方法

针对固体火箭发动机指标体系复杂、评价困难,传统quality function deployment(QFD)方法处理不确定性和模糊性能力较弱的问题,引入α-截集模糊加权平均求解技术特性模糊数,建立了固体火箭发动机基于FQFD的综合排序方法.该方法以三角模糊数表征评价过程的不确定性,在模糊数隶属度函数未知的情况下,采用α加权修正水平截集去模糊方法计算技术特性重要度,获得技术特性综合评价,此方法可处理更为复杂的系统不确定性,较传统QFD方法具有更好的客观性和鲁棒性,可为固体火箭发动机设计决策提供参考依据.     

基于云模型的指挥控制系统效能评估

由于新一代指挥控制系统尚处于研制阶段,对其进行效能评估时存在诸多不确定因素,导致评估指标模糊性和随机性较大,引入云模型理论,将不确定性因素转化为定量化的数字特征,实现了定性指标的定量化处理。以作战指挥控制系统效能评估为背景,首先结合系统特点,在广泛征询专家意见的基础上,构建了评估指标体系;其次,为尽可能避免主观因素影响,利用排队理论求解指标权重,并采用逆向云发生器将不确定性指标转化为定量化的云数字特征;利用云运算规则将指标权重与指标云有效融合得出综合评价云,根据综合评价云与各标准云的相似度大小,得出综合评估结果。最后,通过与经典模糊综合评估法和云重心评判法的对比分析,验证了该算法的可行性。     

基于改进模糊综合评判的仿真可信度评估方法

针对基于传统模糊综合评判的仿真可信度评估过程中专家根据个人偏好或期望确定权重、模糊合成运算选择不合理等引起的评估结果不准确等问题,提出了一种基于改进模糊综合评判的仿真可信度评估方法。针对树型评估指标体系,利用模糊综合评判矩阵,基于最小隶属度加权平均偏差确定评估指标体系中各层指标的权重;在模糊合成运算环节,利用隶属度加权平均偏差,获取综合评价向量,进而得到仿真可信度评估结果;应用于某半实物仿真系统可信度评估中,计算结果验证了该方法的合理性和可行性。     

军事信息系统项目军民融合决策评估模型

针对军事信息系统项目军民融合事前决策评估问题,提出了一种基于改进层次分析法和云模型的军事信息系统项目军民融合需求度评估模型,为研究军民融合评估工作探索一条新的途径.利用正态分布区间数表示评估数据,并利用区间数逆向云发生器生成各评估指标云.同时采用兼顾形状和距离的正态云模型相似度测算方法对军民融合需求度进行综合评估.仿真实验表明,本文提出的评估模型具有很好的合理性和可用性.     

基于层次变权的云服务可靠性评估模型

针对当前可靠性评估模型解决动态、复杂、多变的云服务环境下支持可靠云服务协同应用中存在的不足, 提出基于层次变权的云服务可靠性评估模型. 根据云服务IaaS层、PaaS层和SaaS层应用的特点, 借鉴AHP层次变权的思想, 分析了层次云服务的失效关联关系, 给出了利用三角模糊数关原理量化可靠性权重值的方法, 基于互补判断矩阵给出了权重值的排序求解公式; 结合云服务系统中各层次云服务的实时在线监测可靠性数据, 给出了层次云服务可靠性评估计算公式. 该模型计算量小, 简单易行, 操作性强, 能对云服务可靠性进行合理、动态评估, 具有较好的应用推广价值.     

基于组合云发生器的配电系统负荷模糊建模

基于云理论的知识表示,首次将云理论与电力系统有效结合来解决配电系统原始数据不足的问题。在对原始数据进行模糊聚类的基础上,提出了一种组合云发生器,将正向云发生器和逆向云发生器有效组合成一种闭环结构。结合配电网负荷数据的实际特点,在组合云发生器中加入了约束方程组和系统工况数据补充两个单元,保证了生成的负荷数据既能够包含系统的大部分情况,又不会出现实际不会发生的不可能数据,生成的云滴很好的反映了负荷数据所具有的模糊性和随机性。并在此基础上进行了基于T-S模糊模型的负荷辨识,将辨识结果与当前通用的几类模型对比显示了所提出方法的有效性和实用性。     

基于直觉模糊熵和VIKOR的装备器材供应商选优决策

针对装备征用动员中器材需求不确定性大、响应时效性和质量要求高等特点,构建基于军事供应链的装备器材供应商选优评价准则体系,为解决不同准则带来的多种异质评价信息及准则权重、决策者权重均未知的多准则群决策问题,提出了一种基于直觉模糊熵和扩展多准则妥协解(VlseKriterijumska Optimizacija I Kompromisno Resenje,VIKOR)框架的决策方法。首先,采用包含隶属度与非隶属度偏差及犹豫度信息的直觉模糊熵,基于熵权法和权重协调系数确定综合准则权重;其次,综合考虑决策矩阵直觉模糊熵和距离测度,建立一种新的决策者权重方法;然后,采用直觉模糊加权平均算子得到决策者和决策群体综合评价矩阵;最后,将VIKOR方法扩展到直觉模糊语言环境,对备选供应商进行折衷排序和选优。     

基于IFTS的云计算网络动态负载均衡方法

针对云计算网络节点的异构性、资源配置的差异性和用户需求的不确定性等因素导致云计算网络极易出现负载不均衡的问题,在分析云计算节点负载模糊时序变化特性的基础上,构建了基于直觉模糊时间序列(IFTS)预测的云计算网络动态负载均衡模型,提出了基于IFCM的云节点计算资源自平衡方法,设计了基于IFTS预测的主动控制和基于反馈的被动调控相结合的虚拟机调度机制,并给出了云计算网络动态负载均衡策略,增强了云资源池的智能化管理水平,提升了云计算系统的整体性能.最后,通过典型实例验证了该方法的有效性和优越性.     

Robust data envelopment analysis based MCDM with the consideration of uncertain data

The application of data envelopment analysis (DEA) as a multiple criteria decision making (MCDM) technique has been gaining more and more attention in recent research. In the practice of applying DEA approach, the appearance of uncertainties on input and output data of decision making unit (DMU) might make the nominal solution infeasible and lead to the efficiency scores meaningless from practical view. This paper analyzes the impact of data uncertainty on the evaluation results of DEA, and proposes several robust DEA models based on the adaptation of recently developed robust optimization approaches, which would be immune against input and output data uncertainties. The robust DEA models developed are based on input-oriented and outputoriented CCR model, respectively, when the uncertainties appear in output data and input data separately. Furthermore, the robust DEA models could deal with random symmetric uncertainty and unknown-but-bounded uncertainty, in both of which the distributions of the random data entries are permitted to be unknown. The robust DEA models are implemented in a numerical example and the efficiency scores and rankings of these models are compared. The results indicate that the robust DEA approach could be a more reliable method for efficiency evaluation and ranking in MCDM problems.     

基于灰色关联-模糊综合评判的雷达抗干扰性能评估方法

针对雷达抗干扰性能评估的问题, 提出一种基于灰色关联-模糊综合评判的雷达抗干扰性能评估方法。该方法以模糊数学和关联函数理论为基础, 首先借鉴已建立评价指标的模糊综合评判因素集, 采用区间数打分, 基于灰色关联方法确定评价指标权重。然后, 通过隶属函数建立评判矩阵,计算模糊综合评断结果, 并按照隶属度的大小确定雷达抗干扰能力级别。最后, 建立模糊值线性序评价模型, 确定雷达抗干扰性能的优劣顺序。经实例验证, 所提方法既可以确定雷达抗干扰性能的评价等级, 又能进一步确定雷达抗干扰性能的优劣顺序, 且较为客观可靠。