模糊软件质量综合评价

软件质量是一个模糊的概念 ,其主要表现为软件质量等级通常以某一质量特性的指标值来划分 ,然而用户对软件质量的评价却是模糊的。为了处理软件质量的模糊性 ,简要介绍了模糊综合评价方法 ,阐述了模糊软件质量综合评价方法的步骤 ,并给出了模糊软件质量综合评价方法的应用示例     

基于专家知识的ANFIS软件质量评价建模与仿真

通过研究目前广泛用于软件质量评判的模糊综合评判法,分析了该方法存在的不足,并提出了基于专家知识的自适应神经推理(adaptive neural-fuzzy inference system,ANFIS)软件质量评价模型。在建模过程中,利用专家知识获取输入指标的不同重要度,对指标进行修正作为软件质量评判模型的输入,结合ANFIS的自适应、自学习特性,实现了软件质量评价过程中推理规则适应度、隶属度函数形状及参数的自适应调节,提高了质量评判模型的可信度、准确度。最后运用该模型对嵌入式软件质量进行评价,仿真和试验结果说明了该方法的可行性和有效性。     

基于模糊评价方法的软件质量评价研究

针对软件质量评价研究中的度量问题建立了基于ISO/IEC 912 6标准的软件质量指标体系模型 ,结合质量评价方法研究中的常见问题 ,运用指标体系模型和模糊数学方法对软件质量评价标准进行模糊化处理 ,以度量数据为基础 ,根据软件质量子特性和指标之间的关系 ,采用模糊综合评价方法评价子特性质量和特性质量 ,通过建立软件质量评价模型 ,有效地解决了软件质量的多指标评价问题 ,可用于指导用户进行软件过程改进。     

面向全生命周期的产品质量综合评价方法研究

针对于产品全生命周期各个阶段影响质量因素的多层次、多因素相互联系又相互制约,而且具有明显的不确定性、模糊性,为了提高产品质量,提出了基于模糊层次分析法结合模糊综合评价的质量评价数学模型.此模型引入三角模糊数的一些基本理论,采用--$模糊教表征专家判断信息以充分考虑专家判断的模糊性;采用层次分析法对专家判断结果进行处理以得到这些质量影响因素的权重.最后,再结合模糊综合评价模型使所得产品质量评价结果更加科学、更加符合实际.并通过以重型机械制造企业的产品(磨煤机)为实例进行质量评价分析,验证了该产品质量评价模型的合理性和可靠性.     

从北京师范大学绩效考核看层次分析法的不足及其改进的途径

针对北京师范大学绩效考核实践,揭示了层次分析法存在的问题,提出了具体的改进建议,主要是加强与模糊综合评价等方法的结合.一是尽量邀请多个专家参与评价以提高判断矩阵的质量;二是努力挖掘定量信息的价值,并把定量信息与定性信息进行综合,以提高评价过程的客观性,保证评价结果的综合性、全面性.层次分析法与模糊综合评价等方法各有利弊,当评价对象很多、评价精度要求不高时,应该用模糊综合评价方法,但在确定评价因子的权重时最好用层次分析法;当评价对象不很多、评价精度要求很高时,最好用层次分析法.     

一种多专家判断信息的二次合成方法

主要介绍一种多专家判断信息二次合成方法的原理。该方法分两层次对权重向量进行综合 :首先以各单个指标为基础从各专家判断矩阵中提取判断信息 ,并对差异较大的信息剔除后加以合成 ;然后再对以单指标为基础的判断信息加以综合 ,从而得到多专家多指标综合判断权重向量。该方法有效、可靠、易理解。最后 ,以一个算例来说明该方法的实施过程 ,并与其它方法作了简单比较。     

物流园区规划建设规模确定的模糊语言多属性群决策模型

结合模糊集理论和多属性群决策理论，提出基于模糊语言多属性群决策的物流园区规模确定模型。模型的主要特点是利用模糊有序加权平均（FOWA）算子对专家给出模糊语言判断信息进行集结，由三角模糊数期望值公式求得物流园区规模影响因素的权重向量；综合考虑定性和定量指标构造决策矩阵，运用模糊加权算术平均（FWAA）算子对各影响因素评估信息进行集成，得到各物流园区的综合评分值，从而得到各物流园区的具体规模。算例表明该模型的合理性和有效性，为客观、科学地规划物流园区规模提供一套可行方法。     

具有模糊信息的多目标系统解模糊决策方法

对于具有模糊信息的多目标系统提出了一种模糊多目标决策方法。首先利用专家意见通过模糊算法集结各方案的模糊综合评价值，然后改变传统方法中对模糊数进行排序的做法，利用一种解模糊算法，直接对模糊综合评价值实行解模糊来进行方案优选，方法直观、简单，易于实现。最后给出了一个数值例子。     

多人多准则模糊层次分析法的物流中心综合评价优选模型

运用模糊决策理论,把传统的层次分析法扩展为多人多准则的模糊层次分析法模型,并将其运用于物流中心的评价优选问题中.在多专家指标权重评价的基础上,运用模糊Delphi法对上层准则形成一系列的权重集合,得到三角模糊数表示的准则"重要性"评价,结合以模糊语言变量表示的备选方案偏好等级的"满意度"和下层指标的模糊权重,通过分层结合,得到物流中心的综合模糊评分,最后采用Ching-HsueCheng的变化系数法对所有方案的三角模糊数进行排序,从而得到物流中心方案综合选择的优先顺序,为实际决策提供依据.实例说明了物流中心多人模糊综合评价的具体过程.     

基于双重差异驱动的群体评价方法

针对专家权重未知的群体综合评价问题,基于双重差异驱动思想提出了一种新的群体评价方法。该方法基于最大化被评价对象间整体差异的拉开档次法对群体意见进行集结得到群体评价向量;以基于差异驱动的整体群体评价向量和部分群体评价向量为基准判断各专家的信息差异化程度,并据此对专家进行赋权;最终集结专家权重和专家评价信息得到群体评价结论。最后用一个算例表明了方法的可行性和有效性。     

多专家判断信息的一种聚类分析方法

介绍一种多专家判断信息的聚类分析方法的原理,该方法分两步对多个专家的判断信息进行分析.首先根据矩阵的迁移原理分析各专家判断信息的差异,从中提取判断差异信息;然后再通过各专家判断矩阵间差异的一致性分析将专家判断矩阵进行聚类.以一个算例来说明本方法的实施过程.     

基于FBNs的有人机/UCAV编队对地攻击威胁评估

信息化环境下的编队对地攻击过程中,所获取的地面兵力威胁信息具有高度不确定性。如何采用高效的不确定性信息推理方法快速准确地完成地面兵力对空中飞行编队的威胁评估建模成为一个亟待解决的问题。提出基于模糊贝叶斯网络的有人机/无人战斗机编队对地威胁评估建模方法,综合模糊逻辑与贝叶斯网络的优势,对战场的随机、模糊威胁信息进行综合处理。仿真结果表明,模糊贝叶斯网络不仅能够有效处理战场不确定信息,而且能够综合指挥员的主观判断,适合于不确定性战场环境下的威胁评估推理。     

基于二元语义信息处理的软件质量综合评价方法

针对具有层次结构和语言评价信息的软件质量综合评价问题,提出了一种基于二元语义信息处理的综合评价方法。首先给出了一种软件质量评价指标体系,然后在简要介绍二元语义概念的基础上,给出了基于二元语义信息处理的软件质量综合评价方法的计算步骤,通过该方法可以得到以二元语义形式给出的软件质量综合评价值。最后通过一个算例说明了该评价方法的有效性。     

基于EMD提取专家语言评价信息的群决策方法

针对传统语言群决策方法在集成专家评价信息时所遇到的专家权重求取主观性大、方法无标准的问题,提出一种基于经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)提取专家语言评价信息的群决策方法,利用EMD方法适于分解非线性、非平稳信号数列的特点,分解各专家对待决策事物做出的综合语言评价值,得到各专家所做评价值的客观趋势成分和主观随机成分,以客观趋势成分的均值,作为待决策事物的专家综合评价结果用于优选过程.相比于传统群决策理论中专家信息的集成方式,其由于不用求取专家权重而直接进行评价信息提取,因此能更大限度地排除人为主观因素的影响,使最终决策结果更加符合对客观事物的评价规律.     

基于最优选择对象不变的软集合参数约简

在比较分析了粗糙集属性约简和软集合参数约简的基础上,提出了软集合中基于最优选择对象不变的参数约简方法.分别对软集合中只存在一个最优选择对象和存在多个具有相同选择值的最优选择对象的情况作了分析,给出了两种情况下软集合参数约简的具体算法和算例,并对相关结论进行了证明.通过软集合的参数约简,不仅能够有效地简化决策过程,在存在数据缺失的情况下,还能尽可能地利用有效信息资源.     

多专家判断信息的聚类分析与合成

介绍一种多专家判断信息的聚类分析方法并加以合成处理的原理。主要思想是通过原判断矩阵各指标数据提取出专家判断的一致性信息,在此基础上聚类分析并加以合成,从而得到多专家判断的综合权重向量。最后,以一个算例说明本文方法的实施过程。     

梯形模糊数判断矩阵的二元语义排序方法

二元语义能够很好地解决信息集结过程中的失真问题,根据二元语义与相应的梯形模糊数等价这一思想,针对群决策过程中梯形模糊数比较的不确定性问题,提出了梯形模糊数互补判断矩阵的一种二元语义的排序方法。讨论了梯形模糊数与二元语义之间的转化方法,建立了二者之间的关系;研究了梯形模糊数互补判断矩阵与二元语义语言判断矩阵之间的内在联系,提出了一种偏好形式为梯形模糊数判断矩阵的极大熵排序方法,给出了梯形模糊数判断矩阵的群集结步骤。算例分析表明所给的排序方法能够有效地避免梯形模糊数评价信息集结过程中信息的丢失与扭曲。     

直觉模糊判断矩阵群决策中的逆判问题

研究直觉模糊判断矩阵群决策问题.给出了直觉模糊判断矩阵的定义,从相关性角度对不同专家判断矩阵中相同位置元素的一致性进行分析,对不同专家的判断信息进行整体相关程度分析,提出一种与决策群体意见整体一致性程度最高的理想直觉模糊判断矩阵构造优化方法.最后,通过算例说明该方法的有效性.     

基于证据理论和直觉模糊集的群决策信息集结方法

针对多属性群决策信息集结问题,利用D S证据理论和直觉模糊集的相关方法,提出基于直觉模糊熵的属性权重确定方法,并将专家对属性的直觉模糊评价信息转化为Mass函数形式,将专家关于方案集的多属性证据信息进行了修正和合成;为了便于度量任意两个专家之间评价证据的冲突程度,提出基于证据冲突度的专家权重确定方法,并将所有专家关于方案集的证据信息进行修正和综合集成。结合算例验证了方法的有效性和合理性。     

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。