基于区间属性的相似度计算方法研究

本文通过研究属性相似度以及组合权重的分析,提出区间属性相似度计算方法,基于相似度离差信息的客观赋权法将主观权重和客观权重加以组合,以组合权重来计算实例的全局相似度。     

基于多属性群决策的柴油机故障证据融合方法

鉴于复杂机械系统中故障信息的不完备及不确定性造成证据理论在故障诊断决策级阶段融合的准确性问题,提出基于多属性群决策的故障证据融合方法.利用多属性群决策的属性分析,计算基于元素属性集合的决策体差异权重,以减小融合证据源的差异;结合柴油机目标故障的相似依赖关系,利用目标故障的可信度权重对冲突焦元信息再分配,旨在提高证据融合的准确性.对R6105AZLD柴油机台架试验结果表明:本文方法可大幅提高诊断准确度和鲁棒性.     

基于主客观加权属性值一致化的组合赋权法

针对多属性决策中属性权重确定的问题,提出基于主客观信息一致的主客观赋权方法.该方法将主观权重与客观权重加权综合,其加权系数由数学规划模型求出.该方法得出的结果较好地反映了主观程度和客观程度,实例证明有效可行.     

从证据制度的历史沿革考量证据的两维性

一部司法诉讼史的核心就是对证据的运用史,从非理性司法证明方式的＂神明裁判＂的证据制度到理性司法证明方式的＂法定＂、＂自由心证＂证据制度无不表现出证据的客观真实与主观信息能量的两个维度。在司法实践中,司法主题是在具体的有法律价值需求的司法环境进行案件审判,故在搜寻,运用证据具便有了客观真实信息和主体的能量,这样在诉讼活动中的证据属性便天然具有了作为证据内部特征的客观的信息和作为证据外部特征的主体的能量。即认为证据的根本属性是客观信息和主体能量的结合体,这便是证据根本属性两个维度的客观性和主观性。     

基于DS证据的信息融合算法多指标融合

在雷达跟踪中,算法方案的综合评价可通过DS证据理论进行多属性融合。而在实际应用中存在部分指标缺失等问题,导致证据间出现高冲突,使得原始DS证据合成方法失效。在分析了多指标融合中由于3类信息不完整而导致的高冲突证据后,提出了将算法方案的综合评价作为群体证据,把单个证据与群体证据之间的模糊距离作为证据融合权重,基于权重改进DS证据合成方法,解决了高冲突证据下的多属性融合。实验结果表明基于群体证据模糊距离的DS证据合成方法可以较好地解决雷达跟踪中算法方案综合评价问题。     

基于离差最大化的决策者权重的确定方法

基于离差最大化思想提出了一种确定多属性群决策中决策者权重的新方法。先根据群决策者对方案属性的客观评价值计算出属性的权重,然后根据各方案的综合属性值,基于离差最大化法给出决策者的权重,进而给出多方案间的排序。该方法充分发挥了离差最大法的客观赋权性,并且能够激励决策者对已知方案进行客观合理评价。最后将该方法应用于某化工建设项目环境影响技术评估,实例表明该方法的可行性和有效性。     

基于直觉模糊格的不确定性证据分析

针对属性值和权重均为语言真值直觉模糊对的多属性决策问题,文章提出一种基于直觉模糊格和证据理论的群决策方法:对专家给出的每个方案的属性值和属性权重进行证据合成,根据十元语言真值直觉模糊对LI10格对证据合成结果进行排序,通过案例验证了所提出方法的有效性和合理性。首次用语言值直觉模糊对代替数值进行证据合成和群决策,解决了人的自然语言在转化成数值的过程中会出现信息缺失等问题。     

方案排序对权重比例变化的敏感性分析

权重是用来衡量多属性决策问题各属性间的相对重要性的，它在很大程度上影响着多目标决策问题的求解结果，在主客观综合赋权方法的基础上，通过改变主，客观权重在综合权重中所占的比例，研究了这种比例的改变对方安排序的影响，提出了一种方案排序对权重的敏感性分析方法，通过实例讨论了在主观权重的基础上，增加多少客观权重，才能改变由主观权重所确定的方案排序。     

基于粗集层次分析法的一个改进

利用属性重要度概念,给出了一种基于粗集理论确定属性权重的方法及其具体操作步骤,对层次分析法进行了改进.通过这种方法,决策者可以通过经验因子的选取来调整客观权重和主观权重所占的比例,使权重的确定和层次分析法更加合理.     

基于Vague集模糊熵和D-S证据理论的多属性群决策方法

针对方案属性值为Vague值且考虑专家评分可信度的多属性群决策问题,提出了一种基于Vague集模糊熵和D-S证据理论的多属性群决策分析方法。该方法充分考虑各专家给出的Vague值评价信息中所蕴含的模糊性与不确定性,借助模糊熵来获取与专家自身意见相匹配的评分可信度序列,其完全由数据驱动,弥补了传统方法对可信度主观统一设定的不足。首先,基于各专家原始决策矩阵获得各属性下的Vague集模糊熵,以构建与专家集相对应的评分可信度矩阵;其次,对经可信度调整后的各专家决策矩阵使用证据合成进行信息集结,利用Vague集记分函数并经可信度调整得到属性权重;最后,将专家群体集结信息经属性权重加权修正后算出各方案最终的Vague评价值,进而使用记分函数获得各方案综合得分,筛选出最优方案。利用证据理论在不确定信息融合方面的优势和Vague集记分函数的信息转化功能,通过证据合成和记分函数集结专家群体的评价信息,所得出的决策结果更加客观、合理,并通过一个具体算例验证了所提方法的可行性和有效性。