优势直觉模糊粗糙集决策方法及其应用

由于客观世界的复杂性和不确定性,多属性决策信息系统总是包含大量的偏好信息、模糊信息,而传统的决策方法难以有效提取决策规则和实现方案排序。为了处理此类问题,通过借鉴直觉模糊集和优势粗糙集的思想与方法,构建了一种优势直觉模糊粗糙集决策方法,并利用其解决信息系统安全审计评估问题。结果表明,所构建的模型能够很好地处理含有偏好信息和模糊信息的多属性决策信息系统,解决多属性评估决策问题,实现决策规则的获取和方案排序。     

基于集值信息系统的多粒度粗糙集

多粒度方法是粗糙集理论中的一种新的数据处理模式。为了使多粒度方法适用于不完备信息系统,在相似关系的基础上,提出了基于集值信息系统的多粒度粗糙集模型,包括乐观和悲观两种不同的形式,不仅分析了两种模型的基本性质以及它们之间度量的关系,而且研究了决策规则获取的方法。最后将基于集值信息系统的多粒度粗糙集应用于信息系统安全审计风险判断,为信息系统安全审计的有效判断提供决策支持。     

无人战斗机态势评估变精度粗集决策方法

为了解决在态势评估中一般粗糙集决策方法仅对规则进行提取而不完成规则匹配的问题,提出了基于加权相似性度量的无人战斗机（unmanned combat aerial vehicle, UCAV）态势评估的变精度粗集决策方法。建立了UCAV态势评估决策信息系统模型,基于正确分类率β的确定原则,给出了β值的确定方法,在该β值下从决策模型中提取出了决策规则。提出了基于互信息度的属性相对重要度计算方法,并依据相对重要度给出了属性的客观权重,结合专家经验形成了属性的综合权重。提出了基于属性综合权重的加权相似性度量方法,通过比较当前对象与决策信息系统中所有对象的相似程度给出决策结果,完成对该对象作战意图的预测。结果表明,该方法有利于UCAV对对象作战意图的预测和判断。     

属性约简中的近似问题研究

现有相对约简实际上只是在保持所关心范畴的下近似不变的前提下对属性进行约简,这对于不协调信息系统来说,可能会使所关心范畴的上近似变大,从而使其近似精度减小,导致有用信息的丢失.为此,针对属性约简中的近似问题进行了研究,引入近似相对约简概念,利用近似相对约简替代现有相对约简来处理不协调信息系统,以克服现有相对约简在不协调信息系统中所带来的缺陷.同时,证明了在协调信息系统下,条件属性集相对决策属性集的近似相对约简和相对约简是等价的,并提出了一种基于近似相对约简的简便属性约简算法.     

不协调信息的协调近似表示空间故障诊断方法

针对不协调、不完备信息条件下的故障诊断难题,研究了基于协调近似表示空间的故障诊断方法。采用不协调诊断信息系统描述不协调故障信息,并将不协调诊断信息系统转化为协调近似表示空间,进而对其进行属性约简;设计了基于包含度的针对完备信息对象的故障诊断方法,采用向量补齐方法设计了针对不完备信息对象的协调近似表示空间故障诊断方法。最后,将该方法应用于航空发动机故障诊断,验证了该方法可有效处理不协调、不完备信息,显著提高了故障诊断准确率。     

量化扩展概念格的属性归纳及多粒度规则挖掘

在知识发现过程中用户感兴趣的往往是一些高层次、适当概括的简化信息,面向属性的归纳是目前主要的数据归约方法,一般是仅考虑原始数据所提供简单的统计信息;而基于量化扩展概念格的属性归纳算法,既可进行AOI的单一属性归纳,也能进行多层、多属性的归纳,而且泛化的路径不是唯一的,在量化扩展概念格的哈斯图很容易找到合适的泛化路径和阈值,得到满足用户要求合理的属性归纳结果,同时可以多层、多维的不同粒度的关联规则,有助于不同粒度知识的聚焦,发现不同粒度知识之间的变换关系.     

基于多属性分类的建筑物损伤案例推理方法研究

建筑物损伤信息大多以非结构化离散的方式加以储存,因此建立建筑物损伤案例推理流程已成为提高建筑运维管理水平的重要研究方向.本文根据损伤属性分类的结果设计了符合国际分类标准的结构化的损伤信息采集样例,并完成了损伤领域的本体建模.本文设计了基于案例距离推理的损伤信息多属性分组案例库构建方法,通过计算建筑物损伤等级案例与分组中心点的距离构建案例距离加权优化求解模型,简化损伤决策中多属性比较的复杂过程.本文建立了基于分组式损伤案例库的损伤案例推理流程,验证了针对案例信息的分组预处理后进行不同损伤案例相似度计算的方法,实现损伤信息的有效利用.结果表明所提方法可以较好地解决建筑物损伤多属性信息的分类问题.     

基于粒度矩阵的程度多粒度粗糙集粒度约简

多粒度是粗糙集理论中的一种有效的数据处理方法,粒度约简是获取信息系统简洁规则的前提。研究了程度乐(悲)观多粒度粗糙集粒度约简理论,改进了程度粗糙集的下近似定义,提出了程度多粒度粗糙集的粒度矩阵。基于粒度矩阵,研究了程度多粒度粗糙集下近似计算理论和粒度的必要性,提出程度乐观多粒度粗糙集核粒度的定义。针对程度乐(悲)观多粒度粗糙集,提出基于粒度矩阵的粒度约简方法。最后利用实例分析验证了所提粒度约简方法的正确性。     

知识粗糙性的粒度原理及其约简

粗糙集理论是一种新的软计算方法,已成为知识发现和诊断决策领域的一个研究热点。经典的粗糙集理论提出知识是有粒度的并定义了知识粗糙度的概念,但它不能完全区分不同信息粒度所表示的信息量。从信息论的角度定义了信息粒度的概念,重点研究了知识粗糙性的粒度原理,定义了粒度函数和粒度熵的概念,提出了信息粒度的量化计算方法,解决了知识粗糙度在表达信息时的不足。根据知识粗糙性和信息粒度本质上的一致性,提出了一种基于粒度熵的属性约简算法,该算法可以从各约简集中选择最优属性约简,避免了选择约简集的盲目性。实例研究证明提出的粒度计算方法是可靠有效的,为进一步研究知识的粒度计算提供了可行的方法。     

多粒度背景下直觉模糊信息系统的粗糙集及其决策

从多粒度视角研究了直觉模糊信息系统,定义了优势关系,给出了乐观和悲观的两种模型,研究了其性质及其与单粒度模型的联系与区别,并且给出了决策规则的置信度因子及其决策规则的获取方法,定义了多粒度直觉模糊决策系统的属性重要度,将其应用到多专家综合决策中,从而弥补了单粒度直觉模糊粗糙集的不足,最后通过一个实例验证了本文理论方法的正确性与有效性。     

基于限制容差关系和集对分析的数据依赖在IIS中的应用

利用限制容差关系和集对分析方法,分别给出了不完备信息系统(IIS)下对象依赖和属性依赖的定义,并将其应用于IIS约简,提出了利用基于限制容差关系的对象依赖进行对象约简和利用基于集对分析的知识依赖进行属性约简的方法以及相应的算法,以这些算法为依据进行约简得到了较好的结果.最后结合两个实例加以分析,验证这种限制容差关系模型和集对分析方法相结合的方法对处理IIS是合理有效的.     

基于多属性效用的主战坦克武器系统作战能力评估

武器系统作战能力评估是数据结构复杂的多属性决策问题,具有重要的军事意义。针对武器系统作战能力评估时评估信息形式不统一、指标数据聚合困难以及不同性质指标无法对比分析等问题,提出了主客观相互嵌合的多属性效用评估方法,采用了基于心理活动规律的常数构造效用函数,建立了基于生产函数的指标效用聚合模型。首先,基于小组决策的方法,提出将距离优化模型与多专家评估权重有机结合,得到基于群体共识的有效指标权重。其次,考虑评估信息形式不统一、不同属性指标数据无法对比分析等问题,基于心理活动特点,构造了3类效用函数,将武器的各类数据信息统一转换为效用。最后,针对指标数据聚合困难的问题,基于生产函数的特点,建立了符合能力增长规律的效用聚合模型。案例分析表明:本方法能有效评估出主战坦克作战能力,且各指标数据均具有客观性和可对比性。最后分析了我国主战坦克能力增长途径,为装备改进以及新装备研制提供了参考。     

基于对象Petri网的军事信息服务组合与验证方法

在对军事信息服务的含义和特点进行分析的基础上,提出了基于对象Petri网的军事信息服务组合模型建模方法。该方法用位置与令牌的属性信息扩展了组合模型的语义表达能力,用开关控制函数解决了不确定活动的路径选择问题,用服务对象实现了层次化建模能力,改善了基本Petri网模型描述的不足之处。为保证模型的正确合理,还提出了由服务实现的有效性、服务交互的正确性和流程构造的合理性三者结合的模型分析方法。最后针对具体的应用案例,对该方法进行了实例分析。结果表明,该方法能满足军事信息服务组合模型构建的需要,并具备良好的描述与分析能力。     

基于多准则神经网络与分类回归树的电信行业异动客户识别系统

以电信行业为应用对象,建立了一种基于多准则神经网络(MCNN)与分类回归树(CART)的的异动客户识别系统.该系统首先用多准则神经网络对客户属性进行约简,然后构造用于识别异动客户的分类回归树.通过对浙江省电信系统的大客户数据的实际验证,结果表明该系统具有较好的鲁棒性和有效性.     

Further Investigation of Characteristic Relation in Incomplete Information System

In the recent years, the method to expand Pawlak's rough set model in different kinds of information systems has become a hot topic. This article presents explorative research focusing on the transition from the traditional information system to a complex system—the incomplete information system. In such information system, “do not care” and lost unknown attribute values coexist. With a further investigation of Grzymala-Busse's characteristic relation in the incomplete information system, two unreasonable situations in the analysis of the classified problem are presented. To conduct sound classification in the incomplete information system, a new characteristic relation is proposed and by use of this new characteristic relation, the complete covering on the universe is formed. Based on the maximal complete compatible classes in the complete covering, two notions of the knowledge representation system are presented and some important properties associated with these knowledge representation systems are discussed. For further illustration, an example is analyzed. The research is meaningful both in theory and in applications for the extension of the rough set theory in incomplete information systems.     

Target-tracked prioritization to surveille ballistic missiles

The missile-tracked priority assessment for the early warning system monitoring multi-missile very well, is the first task to defend them and useful to perform optimally the sensor-to-missile assignment. The problem of the missile-tracked priority assessment is of incomplete information, of multi-attribute and dynamic. To solve the difficult problem, the index system, which includes six classification indices, is established by means of reducing the target’s primary information which the early warning system focuses on. The lack of some attributes values, which is caused by the incomplete information, is handled by the approach: first classifying each attribute as unknown one or known one, and then subdividing the latter, last using the expectation and the information entropy if the attribute is known but uncertain. With a view of reality, nine qualitative evaluation criteria are given. Based on them each index is quantified by the eigenvector method. And then based on the improved technique for order preference by similarity to ideal solution (TOPSIS), the targets-tracked priorities are assessed and sorted by an evaluation function from three aspects: 1) the quantity of the available information, 2) the affirmative or accurate degree of the available information, 3) the classification or trait of the available information.     

基于混合多属性信息的复杂多阶段决策方法

针对属性权重和阶段权重完全未知且属性信息表示为混合形式的多阶段决策问题,提出一种新的决策方法。首先,将混合型属性信息统一成区间数形式,在此基础上根据属性信息的熵权区间和离差水平确定属性权重。然后,借助有序聚类法将决策对象各个阶段的矢量信息划分为若干个聚集,再以聚集中决策矢量的距离最小化为目标,构建优化模型求得聚集内各矢量的阶段权重,进而得到所有决策对象的综合阶段权重。最后,利用TOPSIS法对决策对象进行排序,并通过算例对该方法的可行性和实用性进行证明。     

基于对象的CIPS总体设计模型体系

在分析综合现有模型体系、建模方法和面向对象思想的基础上，建立了一套基于对象的模型体系，简述了使用该模型进行总体设计的方法．该模型体系不但能全面地描述系统中的状态因素和人的行为因素，同时由于它的整个定义集都是建立在对象、属性和服务这三个基础定义上的，这可以使模型方便地转换成数学描述，有利于对现有系统和未来系统的信息流和物质流的过程、效率和可行性等加以分析     

基于OOA的信息化防空ATBM指挥控制仿真模型研究

在仿真逼近信息化防空ATBM（Anti-Tactical Ballistic Missile）作战指挥控制的概念模型和软件实现模型两个层面上，采用面向对象方法，探讨了信息化防空ATBM作战指挥控制对象模型和防空ATBM作战指挥控制对象类概念，提出了信息化防空ATBM指挥控制对象结构，研究了这些对象的属性、操作和交互作用关系，给出了信息化条件下防空ATBM作战指挥控制仿真的对象模型和对象分类结构。