基于IFTBN的不确定性时间推理方法

针对模糊贝叶斯网络模型对复杂不确定性时间信息描述和推理方面的局限性,给出了直觉模糊贝叶斯网络的定义,并将直觉模糊时序逻辑理论与贝叶斯网络推理相融合,构建了直觉模糊时间贝叶斯网络(intuitionistic fuzzy time Bayesian network, IFTBN)模型,提出了基于IFTBN的不确定性时间推理算法,较好地解决了态势估计中不确定性时间推理精度不高的问题,提高了军事态势评估系统形成正确战场感知的作战效能。最后通过典型实例验证了该时间推理方法的有效性和优越性。     

基于贝叶斯网络和直觉模糊推理的态势估计方法

将直觉模糊推理理论与贝叶斯网络推理相结合,提出一种基于直觉模糊理论和贝叶斯推理网络的态势估计方法。首先,分析当前贝叶斯网络推理的特点与不足,建立基于直觉模糊函数的贝叶斯网络推理模型;其次,证明直觉模糊函数在贝叶斯网络推理中是可传播的;最后,用实例给出评估结果,验证方法的有效性和模型的正确性。采用实例说明,当证据节点犹豫度较大时,一般贝叶斯网络推理得不到正确的结果,而该方法克服了此缺点,能够得到正确的推理结果。     

基于概率犹豫-直觉模糊熵和证据推理的多属性决策方法

针对专家决策带有犹豫性和偏好性的多属性决策问题,提出一种基于概率犹豫-直觉模糊熵和证据推理的决策方法。在概率犹豫模糊集和犹豫直觉模糊集的基础上,考虑专家偏好,提出一种新的概率犹豫-直觉模糊集,对混合型属性的决策信息进行统一描述;基于犹豫熵和直觉模糊熵,提出概率犹豫-直觉模糊熵对决策信息的犹豫性和不确定性进行测度,并确定属性权重;采用证据推理算法进行属性信息的集结,并基于效用理论对方案进行排序。通过算例对比分析验证了所提方法得到的决策结果更为科学、准确。     

基于FBN的UCAV对地攻击战斗损伤评估

针对战场战斗损伤评估信息的多样性、不确定性和模糊性,基于模糊理论易于将清晰变量离散化与贝叶斯网络易于进行不确定性推理的优点,提出应用模糊贝叶斯网络对UCAV对地攻击效果进行分析评价,建立了对地攻击损伤评估的模糊贝叶斯网络模型,给出了基于模糊贝叶斯网络的损伤评估的推理决策方法,并且对该方法进行了仿真分析.仿真实例表明,基于模糊贝叶斯网络的损伤评估模型能够提高战斗损伤评估的准确度,而且推理简单,易于实现.     

基于前景理论和证据推理的混合直觉模糊决策

针对不确定的混合多属性决策问题,提出基于前景理论和证据推理的直觉模糊决策方法.首先通过直觉模糊数描述决策信息,保留了决策数据的不确定性,并实现了精确数、区间数和语言变量3种混合型属性的信息统一.其次考虑人的有限理性,结合前景理论,以直觉模糊数的形式表示前景决策矩阵.再次,运用证据理论合成方案的综合前景值,减少了决策信息的丢失,并以此对方案进行排序和优选.最后,以航运企业竞争力综合评估为实例,通过分析表明了该方法具有合理性和可行性.     

基于模糊逻辑和D-S证据理论的一种态势估计方法

战场态势分析是指挥决策的基础 ,如何进行合理的态势估计是C4ISR数据融合系统中的一个重要环节。分析了态势估计问题的本质特征和推理模式 ,提出了一种基于模糊逻辑和D -S证据理论的综合推理方法 ,并构造了一个对战场态势进行分析、推理和预测的求解模型。该模型能够通过融合推理得到态势假设和事件之间的潜在关系 ,为决策提供依据。     

模糊认知图在预警机燃油管理中的应用

为了提高预警机对下属飞机的燃油管理能力,提出运用模糊认知图对预警机燃油管理中的各类信息进行分析和描述.首先,给出了拦截任务和返航任务的燃油消耗量计算模型.然后,建立了基于模糊认知图的顸警机燃油管理模型.最后,推导了一种基于模糊规则的决策推理方法.案例仿真结果表明,该方法的决策推理合理、有效,也验证了将模糊认知图理论应用于预警机燃油管理的可行性.     

模拟表示、混合推理与战场态势评估

在战场态势评估领域，战场环境的知识表示和相关的推理方法是一个急需解决的难题。推广的模拟表示及混合推理框架采用了多层模拟结构来表示战场环境及相关的军事知识，对图模型进行了扩展，在其语句子系统融入了包括一阶谓词逻辑、非单调逻辑、模糊逻辑、Demster-Shafer证据方法及其相应的证明理论，使其具备了表示多种不确定性知识与现象的能力，以及利用这些知识对不确定现象进行推理的能力。关于战场态势评估的应用实例简要地说明了所述方法的应用步骤及其作用。     

基于IFE动态直觉模糊法的空战目标威胁评估

针对传统空战多目标威胁评估难以与动态作战态势相结合的缺陷和不足,提出了基于直觉模糊熵（intuitionistic fuzzy entropy, IFE）与动态直觉模糊法相结合的空战多目标威胁评估方法。该方法通过直觉模糊集确定目标属性矩阵,采用IFE算法对目标属性赋权;采用泊松分布法处理多时刻态势信息,计算时间序列权重;建立动态直觉模糊空战多目标威胁评估数学模型,并进行了仿真研究。仿真结果表明该算法是合理和有效的。     

基于IFSTR的抽象化空间推理方法

针对现有空间推理方法难以有效处理复杂不确定空间拓扑信息的缺陷,在分析空间实体直觉模糊划分的基础上,构造了直觉模糊九交矩阵模型,用直觉模糊空间关系向量定量描述各实体间的空间拓扑关系,并提出了一种基于此的抽象化空间推理方法,提高了空间推理的准确性,较好地解决了战场评估的时效性问题。最后通过实例验证了该方法的有效性和优越性。     

参数自适应的长期IFTS预测算法

针对模糊时间序列预测理论多局限于短期时间范围预测以及对不确定数据集模糊变化趋势描述和论域区间划分研究不足的问题,构建了参数自适应的长期直觉模糊时间序列预测模型。新模型通过引入滑动窗口机制和参数自适应的直觉模糊C均值聚类算法优化论域区间划分,利用矢量预测技术解决时间序列长期范围预测误差积累的问题,有效地提高了复杂环境下时间序列长期趋势预测的精度,扩展了直觉模糊时间序列预测理论的应用范围。最后,通过典型实例验证了该方法的有效性和优越性。     

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.     

Extension of the TOPSIS method based on prospect theory and trapezoidal intuitionistic fuzzy numbers for group decision making

Considering the decision maker＇s risk psychological factors and information ambiguity under uncertainty, a novel TOPSIS based on prospect theory （PT） and trapezoidal intuitionistic fuzzy numbers （YrIFNs） for group decision making is investigated, in which the criteria values and the criteria weights take the form of TrIFNs, and weights of decision makers are unknown. Firstly, distance measures for TrIFNs are used to induce value function under trapezoidal intuitionistic fuzzy environment. Secondly, the concepts of distance measures and trapezoidal intuitionistie fuzzy weighted averaging operator are employed to induce the weights of decision makers and thus the decision makers＇ options can be aggregated. Then the PT-based separation measures and relative closeness coefficient are defined and an algorithm for ranking alternatives under trapezoidal intuitionistic fuzzy environment is proposed. Finally, a numerical example further illustrates the practicality and effectiveness of the proposed TOPSIS method.     

基于直觉模糊博弈的无人机空战机动决策

为解决不确定环境下无人机空战的机动决策问题,将博弈论和直觉模糊集结合,首先对无人机的机动可选方案进行直觉模糊多属性评估,得到机动博弈的直觉模糊支付矩阵,并提出满足直觉模糊全序关系下的纳什均衡条件,建立了求解不确定环境下纳什均衡的规划模型。同时,采用个体控制参数和遗传代数自适应的策略改进差分进化算法,并对模型进行求解。仿真验证模型和算法的合理性和有效性,为不确定环境下空战决策问题的求解提供了新思路。     

基于直觉模糊推理的直觉模糊时间序列模型

由于受到模糊集理论的限制,模糊时间序列预测理论在不确定数据集的描述上有失客观,针对这种局限性,提出一种直觉模糊时间序列预测模型。应用模糊聚类算法实现论域的非等分划分;针对直觉模糊时间序列的数据特性,提出一种更具客观性的隶属度和非隶属度函数的确定方法;提出一种基于直觉模糊近似推理的模型预测规则。在Alabama大学入学人数和中国社会消费品零售总额数据集两组数据集上分别与典型方法进行对比实验,结果表明该模型有效提高了预测精度,证明了模型的有效性和优越性。     

基于自适应直觉模糊推理的目标识别方法

将自适应神经网络--直觉模糊推理系统(adaptive neuro intuitionistic fuzzy inference system, ANIFIS)引入信息融合领域,提出一种基于自适应直觉模糊推理的目标识别方法。首先,分析了现有目标识别方法的特点与局限性,建立了基于ANIFIS的Takagi Sugeno型目标识别模型。其次,设计了系统变量属性函数和推理规则,确定了各层输入输出计算关系及合成计算表达式。再次,设计了学习算法对网络和规则进行训练修改。最后,以20批典型目标的类型识别为例,分析比较基于直觉模糊推理及ANIFIS推理的输出结果与识别精度。仿真结果表明该方法是一种比较实用、有效的决策融合方法.     

基于参数估计与记分函数联合的直觉梯形模糊随机前景决策方法

完善直觉梯形模糊数的算术运算,在直觉梯形模糊数及梯形模糊随机变量的基础上,定义直觉梯形模糊随机变量(instuitionistic trapezoidal fuzzy random variable, ITrFRV),探讨并证明ITrFRV的相关性质。针对具有ITrFRV且属性权重未知的模糊随机多属性决策问题,考虑决策者心理行为特征,提出基于参数估计与记分函数联合的直觉梯形模糊随机多属性决策前景决策方法。该方法首先获取决策子周期内的直觉梯形模糊样本信息,估计分布类型已知的直觉梯形模糊总体的未知参数,以获取直觉梯形模糊随机决策矩阵;其次,构造带有方差的期望直觉模糊数矩阵,定义模糊随机记分函数,将规范化的期望直觉模糊数矩阵转化为记分函数矩阵;最后,利用前景理论计算前景记分函数,进而基于灰色系统理论求解属性权重,获取综合前景记分值,由此进行方案比选。案例表明本文方法的可行性及有效性。     

严格直觉模糊熵

通过对现有直觉模糊熵构造方法的分析,针对隶属度和非隶属度函数相等但直觉指数不同导致熵值无法区分的局限性,借鉴经典数学中严格大于和严格小于的概念,提出了严格直觉模糊熵(strict intuitionistic fuzzy entropy,SIFE)的概念并给出公理化定义。在该定义基础上给出一个SIFE构造方法,然后抽象为一般表达式,使得SIFE的特性在决策排序问题中更加适用。通过算例分析,表明该方法的正确性,与其他直觉模糊熵构造方法比较,说明该方法可以克服存在的局限性。