考虑不同心理行为偏好的混合随机多属性决策

针对决策者为有限理性且属性关联的随机多属性决策问题,提出一种考虑决策者不同心理行为偏好的混合随机决策方法.本文针对决策者面对风险时所表现的四种心理行为偏好:风险中立,风险规避,风险追求,损失规避,首先,给出了相应的四种随机占优准则,提出了考虑决策者心理行为偏好的随机占优度的定义,研究了四种随机占优度的性质;然后,基于决策者的不同心理行为偏好,运用随机占优准则判断两两方案之间的随机占优关系,计算相应的随机占优度;利用模糊测度和Choquet积分集结关联属性下的随机占优度;最后,运用PROMETHEEⅡ方法对备选方案排序.案例分析验证了本文方法的可行性与有效性.     

考虑多参考点的基于前景随机占优准则的随机多属性决策

针对随机多属性决策问题,考虑决策者心理行为,提出一种基于多参考点的前景随机占优多属性决策方法.首先,以决策者属性期望作为参考点,根据累积前景理论将决策矩阵转化为损益矩阵.其次,依据前景随机占优准则构建前景随机占优关系矩阵,进而得到前景随机占优度矩阵.进一步,考虑属性相关关系,运用模糊测度得到方案综合占优度矩阵,并运用PROMETHEE Ⅱ方法对方案进行排序.最后,案例分析验证了该方法的可行性和有效性.     

基于随机占优度的随机多属性决策方法

针对属性值为随机变量的多属性决策问题,提出了一种随机多属性决策分析方法。首先给出了随机占优准则的描述,并提出了随机占优度的定义及其计算公式;然后,依据随机占优准则判断并确定两两方案之间比较所具有的占优关系,进而计算得到两两方案之间的随机占优度,进一步地通过计算可以得到每个方案的总体相对随机优势程度,并得到所有方案的排序结果。最后,通过一个算例说明了该方法的可行性和有效性。     

伪模糊度的公理化定义及余弦函数伪模糊度

利用对偶方法提出了伪模糊度的公理化定义,构造并证明了一个余弦函数伪模糊度．给出了模糊度与伪模糊度之间的关系,并利用模糊度、伪模糊度与贴近度之间的关系构造了一个贴近度,进而用贴近度建立了一类优化问题的数学模型     

一种基于模糊规则的模糊辩识方法

提出了一种基于模糊聚类和最小二乘估计方法的模糊辨识方法。该方法是基于模糊聚类,计算给定样本在各类中的隶属度,并给出输入变量的隶属度函数。利用递推最小二乘估计辩识模糊模型的后件参数,本文给出了详细的的算法。为了验证该方法的有效性,本文给出了Ｂｏｘ－Ｊｅｎｈｉｎｓ数据的辨识结果。     

基于模糊信息的群体多维偏好分析决策模型

针对具有模糊信息的群体多属性决策问题,对原多维偏好分析线性规划(linearprogrammingtechniquesformultimensionalanalysisofpreference,LINMAP)法进行了改进,定义了群体一致度和不一致度,利用语言变量评价指标值和定义模糊数间距离等方法,把经典LINMAP法推广到具有模糊信息的多人决策情况。最后给出了一个应用实例,结果证明该方法具有较强的实用价值,为模糊群体多属性决策问题提供了一条新的解决途径。     

T-S模糊系统输出直接反馈控制器设计

讨论了T-S模糊系统输出直接反馈控制器的稳定性分析和设计方法。为了减小稳定性分析的保守性和难度,充分利用模糊规则前件变量模糊隶属度函数的结构信息,对前件变量采用标准模糊分划的T-S模糊系统输出直接反馈控制器进行了研究,获得了稳定性条件。在稳定性分析的基础上,采用平行分布补偿法(PDC)和线性矩阵不等式方法(LMI),研究了输出直接反馈控制器的设计。通过对一个非线性质量块-弹簧-阻尼器系统输出反馈控制器的设计和计算机仿真,验证了方法的有效性。     

直觉模糊幂Heronian平均算子及其在多属性决策中的应用

针对需要同时捕获变量个体间的关联性和整体均衡性的信息融合问题,本文在直觉模糊环境下,将Heronian平均算子和幂平均算子相结合,提出了直觉模糊幂Heronian平均算子和直觉模糊加权幂Heronian平均算子.新算子利用Heronian平均算子的交叉运算来体现变量的关联性,同时引入支撑度系数来挖掘信息的相对贴近度,从而在信息融合过程中体现整体性.此外,还探讨了新算子的一些优良性质和特例,并给出一种多属性决策方法.最后,通过算例验证了该方法的可行性与有效性.     

一种MIMO复杂过程的模糊建模新方法

针对难于建立精确数学模型的MIMO复杂过程,提出一种基于过程输入输出数据变化关系的模糊建模方法。即首先将一个MIMO系统分解成多个MISO子系统,对每一个MISO子系统按过程输出随输入变量变化的剧烈程度对输入变量论域进行划分。在此划分的基础上确定出MIMO复杂过程模糊模型的规则总数和前件参数;然后,由于要建立的模糊模型可以表示为一个前馈模糊神经网络,因此利用BP学习算法求得过程模型模型的后件参数。仿真举例验证了所述模糊建模方法的有效性。     

基于遗传算法的模糊优化研究

针对约束条件、系数和优化变量均为模糊数形式的线性和非线性全模糊优化问题 ,利用模糊数积分排序方法 ,提出了基于遗传算法的模糊优化问题求解方法 ,在该方法中对优化变量采用模糊数编码(每个变量用三个实数编码 ,对应三角模糊数中的 a,b,c) ,最后通过全模糊线性和非线性优化算例 ,验证了方法的有效性.     

基于诱导型区间直觉模糊混合算子的群决策方法

针对属性值以区间直觉模糊数形式给出的多属性群决策问题,提出了两种融合信息更加全面的诱导型区间直觉模糊混合集结算子.利用提出的区间直觉模糊数的熵值度量方法来确定诱导变量,并结合基于支持度的数值依赖型集结算子,通过综合考虑位置、数据自身重要性及信息包含量,提出了诱导型区间直觉模糊混合平均(Ⅰ-ⅡFHA)算子和诱导型区间直觉模糊混合几何(Ⅰ-ⅡFHG)算子,分析了相关性质,进而给出一种区间直觉模糊多属性群决策方法,实例研究表明了所研方法的适应性与有效性.     

考虑现实约束的模糊多准则投资组合优化模型

针对模糊环境中资产收益和换手率均为模糊变量的投资组合问题, 考虑了资产组合的基数约束、投资比例的边界约束、资产的流动性以及分散化程度约束, 建立了一个以资产组合收益、偏度最大, 同时资产组合风险、不确定性以及模糊性最小为目标的多准则投资组合优化模型. 然后, 利用加权极大-极小模糊目标规划方法将所提出的模型转化为单目标规划问题, 进而设计了一个遗传算法来对其进行求解. 最后, 通过一个实例来阐明所提出模型的实用性以及算法的有效性. 研究结果表明: 本模型能够有效地刻画不同投资者的投资意图, 所设计的算法是有效的.     

一种脉冲多普勒雷达解速度模糊新方法

速度模糊是脉冲多普勒雷达中的一个重要问题。在没有别的信息源情况下,需要用雷达测得的距离信息来解速度模糊,因为距离回路输出与速度回路输出代表同一个目标的距离和径向速度,它们之间存在确定关系。推导最小二乘法解速度模糊的方法,提出一种新的不变量嵌入法解速度模糊的方法。通过理论分析和仿真证明不变量嵌入法可以有效地解速度模糊,并且实质上就是最小二乘法,其在提高距离精度上等效于测距、测速回路构成的复合控制系统。     

基于包含度的直觉模糊相似度量推理方法

针对现有直觉模糊相似度量大都基于距离测度的现状,提出一种基于包含度的直觉模糊相似度量推理方法。所提方法利用模糊蕴涵算子及集合基数建立一系列直觉模糊包含度函数,并对基于包含度的强相似度量进行定义,给出满足强相似度量的若干性质,揭示了包含度与相似度之间的关系,进而将基于包含度的直觉模糊相似度量引入直觉模糊推理,提出了基于包含度的直觉模糊相似度量推理方法。以现有的10种直觉模糊相似度量方法与所提方法进行比较,并通过典型的实验数据分别展示了基于包含度的直觉模糊相似度量方法的优越性与较强的区分能力,实验目标样本的推理结果验证了所提方法具有较高的推理精度。     

焙烧过程球团透气性的软测量

针对焙烧球团料层透气性软测量二次变量过多的状况,提出了对二次变量"主次分离”的处理方法,该法可降低当二次变量过多时软测量的建模难度.同时提出了一种"松散型模糊神经网络”的建模方法,该法充分利用了模糊技术和神经网络技术的各自优势,得到了较高的测量精度.     

基于信息反馈的任务动态管理方法研究

在分析火控系统任务管理动态特性的基础上,提出了一种基于信息反馈的任务管理方法.该方法通过采用闭环结构动态调整任务管理方案,首先设置了模糊变量和隶属度函数,然后借助模糊系统的推理规则确定局部任务管理对象,并将传感器状态的变化引入到任务管理过程中.仿真结果表明,这种方法不仅能够符合任务管理动态性的要求,而且可以有效地减少任务管理数量,提高管理的效率.     

带模糊参数的递阶资源分配问题

针对产品价格为模糊变量的一般递阶资源分配问题,提出一个模糊期望值多目标二层规划模型,同时设计一个求此模型的Stackelberg-Nash均衡解的基于模糊模拟的二层遗传算法,并以数值例子检验了该算法的可行性.     

基于结构元方法的变量模糊的线性规划

主要目的是利用结构元方法来解决含有模糊变量的线性规划问题.首先,简单地介绍了结构元方法,根据该方法定义了结构元加权序,证明了其模糊优先的合理性,并同原有序关系进行了比较.然后,利用这种序关系,将一类含有模糊变量的线性规划问题等价地转化为一个经典的线性规划问题,简化了原问题的求解.最后,将给出一个实际例子,进一步表明了该方法的有效性.     

多变量非线性系统的直接自适应模糊预测控制

对一类多变量非线性系统提出了直接自适应模糊预测控制方法,此方法首先对被控对象提出了线性时变子模型加非线性子模型的预测模型,然后直接利用模糊系统设计预测控制器,并基于时变增益自适应律对控制器中的未知向量和逼近误差估计值进行自适应调整。证明了此方法可使跟踪误差收敛到原点的一个邻域内,仿真结果验证了此方法的有效性。     

含广义三角模糊数的机械结构可靠度计算方法

针对可靠性度量时机械结构中存在广义三角模糊数的不确定性问题,提出一种基于证据理论的离散化机械结构可靠度计算方法.为合理地构建不确定性变量的基本概率分配,首先基于证据变量基本概率分配的离散特性,改进了熵等效法在广义三角模糊数去模糊化时的不足,并在改进熵等效法的基础上提出一种广义密度法对其进行去模糊化处理.然后利用离散化方法将随机变量和广义三角模糊数进行证据结构表征,并将离散的连续焦元序列(子区间)作为其证据体,进而构造其基本概率分配.最后利用证据融合法则对证据体进行融合,以实现信任度和似真度的数值计算.将所提出的方法运用于曲柄滑块机构的可靠度计算,并结合蒙特卡罗模拟法验证了该方法的可行性.