模糊信息的熵权多属性决策方案评估方法

针对方案评估中属性信息的模糊特性,提出了一种基于模糊信息的熵权多属性方案评估方法。该方法在只有模糊判断矩阵而没有专家权重的情况下,通过模糊评价矩阵的熵以及被评对象到理想点的三角模糊数距离及贴近度,对多个合理方案进行优选评估,得出了可信度较高的优选方案。最后通过实例证明了该方法的有效性。     

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。     

模糊聚类中的模糊等价矩阵

在模糊相似关系方程Ｘ２＝Ｘ的分解构造理论基础上,用泛函分析方法证明了与给定的模糊相似阵距离最近的最优模糊等价阵的存在性与局部唯一性;还证明了局部最优模糊等价阵与给定的相似阵之间的数值关系．另外还讨论了传递闭包与最优模糊等价阵之间的关系．最后给出了传递核的概念,并讨论了其基本性质.     

基于直觉模糊聚类的目标识别

空中目标的正确识别对防空作战具有重要的意义。针对目标识别的特点,提出了基于直觉模糊聚类的识别方法。首先,给出了直觉模糊相似度和相异度的度量方法,并利用目标特征信息计算直觉模糊相似度和相异度。然后,在分析了现有的几种直觉模糊相似矩阵构造方法的基础上,提出了一种新的直觉模糊相似矩阵的构造方法,并给出了直觉模糊相似矩阵转化为直觉模糊等价矩阵的途径;此外,定义了直觉模糊等价矩阵的（α,β）截矩阵,进而实现直觉模糊集的聚类。最后,运用该方法对给定特征的空中目标进行了聚类分析,实验结果表明,提出的方法是可行、有效的。     

过程参考模型的模糊检索和分类法

提出了过程参考模型特征值的模糊检索和分类法,主要内容包括:过程参考模型的模糊特征值和特征的模糊权重的设计、模糊检索和分类方法.这些方法在帮助企业寻找跨行业的相似企业过程参考模型具有重要价值.     

基于案例推理和灰色关联的直觉模糊决策分类模型

针对现有直觉模糊决策方法中指标权重的确定往往仅根据决策矩阵的数据而不考虑决策背景这一缺点,提出一种基于灰色关联和案例推理的分类模型.首先提出一种基于直觉模糊数的灰色关联公式,在此基础上构建基于案例推理的数学模型寻求最优权重以及分类半径,依据最优权重和分类半径对各个方案进行决策.本文提出的分类模型既考虑了专家的主观判断又根据决策矩阵数据,克服了上述缺点.最后通过案例说明了本文方法的合理性和可行性.     

模糊层次分析法及其在设计方案选优中的应用

针对复杂系统设计时存在多种备选方案选择的问题,提出一种基于模糊层次分析法(fuzzy analytichierarchy process,FAHP)的多目标决策问题的解决方案。介绍了FAHP的基本原理及其数学模型的建立,给出了模糊互补判断矩阵的建立方法、权重公式及判断矩阵的一致性检验方法。通过FAHP在某型垂直/短距起落飞行器备选方案选优排序中的应用实例分析,证明了该方法在系统方案选优中的优越性。     

时序模糊多指标决策的模糊关联分析法

提出了时序模糊多指标决策问题 ,基于模糊关联分析给出了一种新的决策方法 .运用模糊集理论构建各时段的模糊加权决策矩阵 ,应用一种对模糊数排序的方法找出各时段的正、负理想方案 ,并通过所有时段各方案与正理想方案的相对模糊关联度的模糊加权和来确定最优方案 .最后给出了一个数值例子.     

模糊神经网络分类器在企业建模知识管理中的应用

为了对企业建模活动进行知识管理，开发了基于Web的企业 模型知识库系统，并按照CIM-OSA的思想将参考模型库划分为通用、部分通用和专用三个层次。如何在这三个 层次之间建立合理的分类检索体系成为企业建模知识管理的一个核心问题。文章引入模糊神经网络分类器解决企业参考模型库的模型分类问题，通过一个应用实例进行算法验证，并与基于模糊数据挖掘的分类方法进行比较分析。实验数据表明，模糊神经网络分类器具有很好的性能。     

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。     

对方案有偏好的三角模糊数型多属性决策方法研究

研究了这样一类多属性决策问题 :①决策者对方案有偏好 ;②属性值以三角模糊数形式给出 ;③属性的权重信息不能完全确知。提出了一种基于相似度的对方案有偏好的三角模糊数型多属性决策方法 ,该方法首先建立一个线性规划模型 ,通过求解该模型获得属性权重。然后 ,基于三角模糊数两两比较的可能度公式及互补判断矩阵的排序公式 ,对决策方案进行排序和择优。最后进行了算例分析。     

基于模糊判断矩阵的一致性调整方法

基于模糊判断矩阵完全一致性的定义,讨论了衡量判断矩阵一致性程度的指标,给出了满意一致性的判定方法.进而针对模糊判断矩阵的一致性问题,提出了一种新的一致性调整方法.在考虑构造完全一致性模糊判断矩阵的基础上,通过建立和分析模糊判断矩阵的调和矩阵对其一致性进行调整,使得调整后的判断矩阵具有较满意的一致性,且能够最大程度地反映决策者的意愿.最后进行了算例分析.     

基于不同模糊偏好信息的群集成新方法

针对决策者的模糊偏好信息以不同形式给出群集成问题。首先,给出了三角模糊运算的一些拓展法则和不同模糊偏好信息之间的转换公式对偏好信息一致化处理。其次,以三角模糊数的期望值公式为排序工具,利用模糊有序加权几何平均（fuzzy ordered weighted geometric averaging, FOWGA）算子分别对群决策信息和重要程度进行集结,得到方案的综合优势度并排序,提出了一种基于综合判断矩阵法的模糊群决策法。最后,通过算例说明方法的可行性和实用性。     

基于目标函数的直觉模糊集合数据的聚类方法

针对直觉模糊集合数据的聚类问题,提出了一种基于目标函数的聚类方法。该方法定义了直觉模糊集合间的加权相似性准则,解决了数据聚类过程中各维特征分配不均匀的问题。通过增加非隶属度参数对模糊c〖CD*2〗均值(fuzzy c means, FCM)聚类算法中的模糊划分矩阵〖WTHX〗U〖WTBZ〗和目标函数进行改造,进而给出迭代推导公式和算法描述,把聚类归结为一个带约束的线性规划问题,适用于大数据量的情况。最后通过典型实例验证了该方法的有效性和优越性。     

基于模糊指派的多目标多工程选址决策

提出了一种新的多个工程选址的多目标决策方法 .运用模糊关系合成矩阵将各种情况下的多目标工程选址问题转化为模糊指派或模糊广义指派问题 ,并用传统的匈牙利算法来求解 .最后给出一个应用实例.     

考虑决策者偏好的洪水灾害模糊聚类迭代评估模型

决策者偏好对洪水灾害的评估结果有重要影响.传统的评估方法可能会出现次要指标权重过大的情况,难以有效体现决策者偏好对评估结果的影响,为此将模糊聚类迭代模型推广到考虑决策者偏好的情况,并给出单一偏好条件下的理论解,提出了基于决策者偏好模糊聚类迭代模型.在该模型中,通过增加一个松弛因子构造一个增广拉格朗日乘子添加到模糊聚类迭代模型的目标函数中,将体现决策者偏好的不等式约束转化为等式约束,并依此求出该偏好条件下权重向量的解析解,可为考虑决策者偏好评估方法的研究提供理论依据;再根据样本特征值矩阵与解得的最优权重向量求出各样本的灾情综合评价值,结合最优隶属度矩阵确定各样本所属洪灾等级,各等级内部样本依据灾情综合评价值排序.该模型直接利用样本特征值矩阵对洪灾样本灾情大小进行识别,降低对最优隶属度矩阵的依赖性,使得排序结果更准确合理.最后,将该模型应用于2013年四川省部分地区洪水资料,验证了考虑决策者偏好模糊聚类迭代模型的理论结果,灾情综合评价值法的排序结果比传统的类别特征值法更合理.     

Classification using wavelet packet decomposition and support vector machine for digital modulations

To make the modulation classification system more suitable for signals in a wide range of signal to noise rate （SNR）, a feature extraction method based on signal wavelet packet transform modulus maxima matrix （WPTMMM） and a novel support vector machine fuzzy network （SVMFN） classifier is presented. The WPTMMM feature extraction method has less computational complexity, more stability, and has the preferable advantage of robust with the time parallel moving and white noise. Further, the SVMFN uses a new definition of fuzzy density that incorporates accuracy and uncertainty of the classifiers to improve recognition reliability to classify nine digital modulation types （i.e. 2ASK, 2FSK, 2PSK, 4ASK, 4FSK, 4PSK, 16QAM, MSK, and OQPSK）. Computer simulation shows that the proposed scheme has the advantages of high accuracy and reliability （success rates are over 98% when SNR is not lower than 0dB）, and it adapts to engineering applications.     

连续区间值模糊数的相关性

引入了关于连续区间值模糊数的区间度和相关系数的概念 ,从而研究并讨论了它们的一些基本性质 ,这些结果将在模糊模式识别 ,模糊随机过程和决策分析中得到一些应用.     

可变模糊方法及其在工件识别中的应用

提出的以相对差异函数为基础的可变模糊方法,可根据事物关于特征的量值来判断事物吸引与排斥特性的程度,从而为解决识别问题提供了新的途径。建立了多传感器信息融合系统中的可变模糊识别模型,把可变模糊方法应用到多传感器信息融合工件识别中,并用一个具体的实例验证了该方法的合理性与可行性。最后证明了可拓学中以“距”与“位值”概念为基础的关联函数基本公式的错误,从理论与应用两个方面,指出其不能在多传感器信息融合及其相关领域中应用。     

基于模糊综合评判的备件品种量化方法

利用模糊综合评判的方法,对备件品种的量化方法进行了探讨。在建立模糊综合评判模型的基础上,分析了模型中评价因素集,并给出了评价因素的权重分配,对评价因素进行了详细的分类和界定,给出了确定其隶属度的方法,并给出了综合评价的计算公式,最后又对本方法的使用提出了一点建议。