AHP中群组决策下综合判断矩阵的一致判定

定义了两种矩阵运算，说明了其性质，给出了如下结果：当各判断矩阵关于同一个一致性矩阵具有满意一致性，通过定义的两种矩阵运算得到的综合判断矩阵仍具有满意的一致性。     

多粒度语言信息判断矩阵的满意一致性判定方法研究

首先对多粒度语言判断矩阵定义了导出函数,相应地得到多粒度语言判断矩阵的互补导出矩阵,针对多粒度语言判断矩阵的互补导出矩阵,提出了多粒度语言判断矩阵满意一致性的新概念,并通过定义多粒度语言判断矩阵的偏好关系矩阵,给出了满意一致性的充分必要条件,进一步提出了多粒度语言判断矩阵的满意一致性的判定方法和基于满意一致性的语言判断矩阵方案优劣的排序算法。最后通过具体实例说明多粒度语言判断矩阵的满意一致性的判定方法和基于满意一致性的语言判断矩阵方案优劣的排序算法具有可行性与有效性。     

AHP中判断矩阵一致性改进方法的研究

针对AHP中判断矩阵一致性改进问题,提出了一种新的改进判断矩阵一致性的方法·首先,给出了诱导矩阵的定义,然后通过分析诱导矩阵与判断矩阵之间的关系,给出了将判断矩阵改进为满意一致性矩阵的简洁、实用的迭代算法·最后给出了两个算例·     

区间数判断矩阵满意一致性递推排序方法研究

研究了区间数判断矩阵的一致性和递推排序方法. 根据区间数判断矩阵的概念给出了区间数判断矩阵的完全一致性定义, 通过对完全一致性性质的讨论演绎出区间数判断矩阵的一致性和满意一致性定义及其判别方法，并且研究了一致性和满意一致性定义的合理性, 提出了求解区间数判断矩阵排序向量的递推排序方法, 最后用算例验证了方法的有效性.     

模糊互补判断矩阵的一致性

基于正互反判断矩阵的一致性检验标准,利用模糊互补和正互反判断矩阵之间的转换公式,得到了模糊互补判断矩阵的两个一致性检验标准,并给出了对于同一个问题的m个满足满意一致的模糊互补判断矩阵,在Hadamard运算下,其组合仍满足满意一致的结论.     

互补判断矩阵一致性改进方法

关于两两方案比较的偏好信息形式的决策问题是决策分析中的一个重要课题·其中决策者给出的判断矩阵是否具有一致性是一个很重要的问题,它直接影响到由判断矩阵得到的排序向量是否能真实地反映各比较方案之间的客观排序·针对决策者给出的关于决策方案的一类互补判断矩阵,提出了一种新的改进判断矩阵一致性的方法·首先,给出了关于互补判断矩阵及其满意一致性的定义,同时还通过建立可达矩阵给出了互补判断矩阵满意一致性的判定方法;然后通过构造和分析一种偏差矩阵,给出了将互补判断矩阵改进为满意一致性矩阵的计算步骤·最后给出了一个算例·     

区间数判断矩阵的一致性及其判别法

基于区间数判断矩阵中一些区间数间的特殊关系,本文对取数一致及取数互反的区间数运算进行了讨论;然后结合问题的实际意义,给出区间数判断矩阵一种新的一致性定义并讨论其判别法;最后将魏毅强给出的定久与新定义进行了比较,指出该定义中存在的两个问题。     

二元语义判断矩阵的一致性分析

二元语义分析方法是关于语言信息集结的新方法,它可以方便地进行语言的运算,并且可以避免在语言信息的集结过程中信息的损失和语言信息集结结果的不精确性.研究了二元语义判断矩阵的一致性问题.首先对二元语义的概念进行了描述,给出了关于二元语义比较的规则;然后在给出二元语义判断矩阵及其加性一致性和满意一致性等有关概念的基础上,提出了几种关于二元语义判断矩阵加性一致性和满意一致性的判定方法;分析了加性一致性和满意一致性的关系.最后给出了算例.     

区间数互补判断矩阵中元素的运算与排序算法

分析区间数互补判断矩阵中已有的元素运算法则,重新定义区间数互补判断矩阵中一些元素的运算,给出将区间数互补矩阵转换为一致性矩阵的定理,并利用互反和互补之间的转换,得到一个区间数互补判断矩阵的排序算法.     

区间数互补判断矩阵的一致性

定义了检验区间数互补判断矩阵满意一致性的指标,得到了单个矩阵是满意一致的,其Hadamard组合矩阵也是满意一致的结论.     

强一致性区间数判断矩阵性质和排序

 研究了区间数判断矩阵的性质及排序问题。介绍了强一致性区间数判断矩阵、标准化区间数向量等概念;提出求解强一致性区间数判断矩阵排序向量的线性规划模型,并证明了所求排序向量是标准化区间数排序向量。在此基础上给出强一致性区间数判断矩阵的等价条件,进一步提出基于非线性规划模型的强一致性区间数判断矩阵的排序方法,最后通过实例验证了所提出的方法也适用于一致性区间数判断矩阵及满意一致性区间数判断矩阵。     

目标跟踪下的Kalman算法与IMM算法性能比较

介绍了Kalman滤波算法原理和IMM滤波算法原理,并进行了两种算法的仿真与性能比较。     

图象处理检测列车轮对算法的研究

机车轮对的检修是十分重要的,轮缘磨耗、踏面磨耗等是重要的测量参数.文中介绍了图像增强,边缘检测,边界跟踪算法,利用这些算法检测轮对参数能够达到比较好的效果.     

区间数判断矩阵的满意一致性及排序方法

研究了区间数判断矩阵的一致性及排序问题.给出了满意一致性判断矩阵的判别方法,并且证明了此判别方法还适用于区间数判断矩阵的一致性检验.同时,对具有一致性或满意一致性的区间数判断矩阵建立了优化模型,决策者可以根据自己对一致性程度的要求来求解区间数排序向量.最后,通过算例验证了方法的有效性、适用性.     

基于灰色关联分析的专家群体判断一致性分析

基于灰色关联分析方法,检验由群决策构造的互反判断矩阵一致性.采用专家的平均判断矩阵作为群体互反判断矩阵.通过计算各个专家构造的互反判断矩阵与群互反判断矩阵之间的关联度大小来判别是否满足预设的专家群体互反判断一致性指标（QR）的要求.并且针对群决策不一致性提出了调整方法.最后,将灰色关联分析方法与指标相容性不一致性判别方法进行对比分析.结果证明灰色关联分析方法对偏离较大的判断矩阵具有更敏感的识别,而且调整后的判断矩阵能够满足一致性的要求.     

基于TCP/IP的远程控制实验系统中再现网络时延的研究

提出再现网络时延的方法，利用多线程技术对每一个接收到的数据报都建立独立的线程并进行一段真实的人工延时，或者根据网络不确定性时延对远程端控制队列的影响及采样信息处理器的数据使用规则，通过对数据报进行移动和数据覆盖再现网络时延，保证在进行远程控制算法的比较研究时，网络时延状况是一致的，在远程控制系统实验平台上进行实验，结果证明以上方法的可行性。     

基于案例推理中特征权重自动学习方法研究

讨论基于案例推理中特征权重的自动学习方法．通过分析现有的一种利用粗糙集理论进行权重自动学习的算法，指出了该算法中存在的一些问题，最后提出了一种改进的权重自动学习算法，并通过实例对两种算法进行了比较．     

基于奇异值分解的权重计算、一致性检验与改进

利用奇异值分解和可能满意度方法,提出了一种新的层次分析法权重计算、一致性检验与改进过程．根据矩阵最优近似定理和Kullback—Leibler信息法则,指出奇异值分解所得结果是对决策偏好的最优近似,根据可能满意度方法,利用判断矩阵的最大特征值及其Frobenius范数,定义判断矩阵的可能度与满意度,分别考察一致性改进程度和相对原始判断矩阵的信息偏离程度,并将两者并合为一个能够全面衡量一致性改善效果的综合指标：判断矩阵的可能满意度．通过与加权几何平均改进方法相结合,在最大限度保留决策者原始判断信息条件下,逐步达到可接受的一致性．给出了改进算法的收敛性证明,并利用典型算例进行对比分析．