k-modes聚类方法的改进与在可追溯猪肉消费偏好研究中的应用

可追溯食品消费偏好等实证调查中具有大量的分类属性的数据，而常用的-means聚类方法主要适用于连续的数值型数据，难以精确分析可追溯食品消费者类别。为此，本文引入-modes聚类方法，通过改进聚类精度，改善聚类流程，改进了现有的-modes算法，以更好地应用于分类属性数据的聚类分析。以分类正确率、类精度、召回率、平均迭代次数为评价检验的具体指标，相关检验表明，与经典-modes聚类算法等相比较，本文改进后的-modes聚类算法在标准数据集上实验结果良好。在此基础上，以可追溯猪肉为案例，通过菜单选择实验法收集消费者对可追溯猪肉信息属性偏好的数据，建立仿真分析流程，运用改进后的-modes算法进行聚类分析，研究了消费者对可追溯猪肉属性的群体性偏好。仿真结果显示，消费者对可追溯猪肉信息属性的偏好具有明显的层次性、差异性，可基于消费偏好将消费者划分为4个类别。     

语言值关联规则挖掘算法

挖掘语言值关联规则是数量型属性关联规则中的一个重要研究内容。已有的语言值关联规则挖掘算法没有充分考虑隶属度的信息，为此改进了语言值关联规则的挖掘算法，此算法能充分考虑隶属度的信息，但算法的效率不高。为了提高挖掘算法的效率，通过引入可变阈值，并提出折衷的语言值关联规则挖掘算法，折衷的算法损失了少量的隶属度信息，但节省了挖掘所需的内存和时间。     

VV＆A周期中确认算法的改进及应用

分析了传统的价值树分析方法在属性评价数据的确认过程中的缺陷和不足,通过引入可代偿系数,解决不同属性间可代偿性问题.提出了一种新的改进的属性数据确认算法,并利用Matlab对算法进行了实现,给出了应用实例.实验证明,该算法能更有效地解决传统算法中评价值不确定、属性代偿和专家意见描述不明确等问题.     

一种新的组合权重集结方法及合理性评价研究

针对多属性决策中的组合赋权问题,提出了一种新的多属性决策权重集结方法.该方法综合考虑权本身具有的随机性以及权向量之间的一致性要求,建立约束非线性优化模型.在分析和借鉴现有方法的基础上,设计一种改进粒子群优化算法进行求解.在决策矩阵已知的情况下,讨论不同组合赋权方法的合理性评价问题.最后,将本文提出的方法与已有组合赋权方法进行比较,结果表明该方法有效且比另外两种组合赋权方法更加合理.     

基于粗糙集的聚类算法中阈值自动选取

输入参数影响聚类算法的可用性,利用逐差法自动选取初始化阈值,使聚类算法无须任何参数,且有效降低算法的时间复杂度。逐差法利用已有数据本身属性,对相似系数矩阵行数据进行快速排序,逐个做差,求取初始化阈值。试验结果表明,新方法保证了分类精度,提高了运行效率。逐差法的应用使得基于粗糙集的聚类算法成为一种更加客观、准确的聚类方法。     

基于先验知识和神经网络的非线性建模与预测控制

神经网络模型是模拟非线性系统的有力工具，它的缺陷是难以利用已有的先验知识。利用通用学习网络的建模方法，提出了一种利用先验知识和神经网络建立非线性系统模型的方法，具有简化神经网络结构、减小计算量的优点。基于这种模型利用改进的遗传算法进行优化计算，从而实现了基于先验知识和神经网络的非线性建模和预测控制。对一个悬吊系统的仿真实验说明了该算法的有效性。     

一种改进的快速Delaunay三角剖分算法

Delaunay三角剖分算法是构建数字高程模型(DEM)的主要算法。分析了几种已有Delaunay三角剖分算法后,对前沿边推进算法进行了两点改进。一是直接以边为基础向一侧推进,而不是以凸包为基础向内推进;二是利用分块技术来改进搜索方法,使搜索范围限制在搜索边的周围区域,从而极大地提高了Delaunay三角网的推进速度。仿真实验表明,改进后算法效率有了显著提高。     

作战任务优选建模及求解方法研究

针对作战任务规划中的任务优选问题，结合属性图与影响网定义一种作战任务图，以描述任务、效果及其相互之间的关系。基于作战任务图构建任务优选模型，提出作战效果网络传播算法和资源约束判断算法，并利用改进的差分进化算法进行求解。实验结果表明，作战任务图能够形象地描述作战任务及效果之间的关系，而基于作战任务图的模型及求解方法具有可行性和有效性。     

基于改进随机森林算法的评估指标精简方法研究

为快速、准确获得武器装备系统效能评估结果，提出一种能够精简武器装备系统效能评估指标的方法。以随机森林(random forest, RF)算法度量的评估指标重要性为基础，通过改进RF算法中决策树划分属性选择、叶结点取值确定、决策树输出值计算方法，实现在指标值有缺失的情况下，对评估指标进行重要性的排序，进而精简出指定数量的重要评估指标。以防空系统效能评估指标精简为应用场景，基于指标值有缺失的模拟数据集，验证了提出的改进RF算法比传统RF算法具有更高的准确性。     

一种混合决策系统属性约简算法研究

针对基于模糊等价关系建立的粗糙集模型，指出了现有相对约简算法的不合理，重新定义了相对约简，并提出利用改进的二进制粒子群优化（PSO）算法来求混合决策系统的相对约简。改进的二进制PSO算法引入遗传算法的交叉算子，同时对于种群中适应度最低的粒子，用新产生的粒子代替。根据“相对约简中属性的数量越少，相对熵之差绝对值越小，适应度函数的值越大”的原则设计适应度函数。实验证明算法对混合决策系统能进行有效的约简。     

THE 8~(th) INTERNATIONAL CONGRESS ON INDUSTRIAL AND APPLIED MATHEMATICS

正August 10-14,2015Beijing,ChinaThe International Congress on Industrial and Applied Mathematics(ICIAM)is the premier international congress in the field of applied mathematics held every four years under the auspices of the International Council for Industrial and Applied Mathematics.From August 10 to 14,2015,mathematicians,scientists     

2014 List of Referees

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《Journal of Systems Science and Systems Engineering》Contents of Volume 23,2014

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TSINGHUA UNIVERSITY,Beijing, China

正AF:Any Field The School of Economics and Management at Tsinghua University(Tsinghua SEM)invites applications for faculty positions at all levels(Assistant Professor,Associate Professor and Full Professor)in any fields of business administration and management.Tsinghua SEM is the only school     

Call for Papers The 12th International Conference on Service Systems and Service Management ICSSSM'15

正June 22-24,2015Guangzhou,China http://iec.cnsba.com/index.htmlCo-Sponsored by:ffiEE SMC(pending)South China University of Technology The Chinese University of Hong Kong Tsinghua UniversityHosted bv:School of Business Administration,South China University of Technology,China Conference Co-Chairs:     

The 12th International Conference on Service Systems and Service Management ICSSSM'15

正~~     

Enterprise resource planning implementation decision & optimization models

To study the uncertain optimization problems on implementation schedule, time-cost trade-off and quality in enterprise resource planning (ERP) implementation, combined with program evaluation and review technique (PERT), some optimization models are proposed, which include the implementation schedule model, the timecost trade-off model, the quality model, and the implementation time-cost-quality synthetic optimization model. A PERT-embedded genetic algorithm (GA) based on stochastic simulation technique is introduced to the optimization models solution. Finally, an example is presented to show that the models and algorithm are reasonable and effective, which can offer a reliable quantitative decision method for ERP implementation.