对数学质量的指标体系的分析

用属性识别的理论研究数学质量的指标体系 .提出了一种直观简捷的属性测度函数的确定方法及三个数学质量的评价准则 .     

属性集和属性综合评价系统

本文在属性集和属性测度理论基础上提出了属性综合评价和决策系统。     

Rough集中属性分类贡献能力综合测度研究

针对Rough集中刻画属性分类能力的测度正区域等仅能反映属性可辨识对象集大小,不能反映属性对样本的划分状况影响分类的其它因素的问题,提出了Rough集中度量属性分类贡献能力的综合测度———属性分类粗糙度,对其特性进行了分析,给出了用该测度以及信息增益等分别作为决策树算法选择属性的启发式对UCI几个数据集的挖掘结果.理论分析和实验表明,属性分类粗糙度更全面地刻画了属性对分类的综合贡献能力,且具有计算更为简单等特点.     

基于属性理论的综合预报系统及其应用

应用属性综合评价方法,讨论了煤灰结渣的预报问题,提出了分离系数的新概念以及确定指标权系数的新方法,还提出了确定属性测度的基于左、右方差的指数函数形式,它们有助于构造一个切实可行的预报系统.     

基于变精度粗糙集的分类决策树构造方法

针对分类决策树构造时最优属性选择困难、难以适合大规模数据集的问题,提出新的属性选择标准--属性分类重要性测度,引入王信度和支持度,设计了基于变精度粗集理论的决策树算法.分类重要性测度可全面刻画属性的综合分类能力,且计算比信息增益简单.决策树生长过程中引入支持度和置信度,以控制决策树的生长,提高决策树对噪声数据集和不相容数据集的处理能力,减小决策树的规模.通过对UCI上5个不同规模和类型的数据集进行测试计算,结果表明算法效率高于ID3算法,与UCI报告的最好结果相当.     

基于新距离测度的直觉模糊VIKOR多属性决策方法

针对属性与决策者权重未知且方案属性值为直觉模糊数的多属性决策问题,并充分考虑直觉模糊环境下信息波动性与不具体性,提出了一种基于新的直觉模糊距离测度和多准则妥协解排序(VlseKriterijumska optimizacija I kompromisno resenje,VIKOR)法的多属性决策方法。首先拓展补充了直觉模糊距离测度的定义,在此基础上构建了新的直觉模糊距离公式以减少决策信息缺乏,利用直觉模糊熵确定属性与决策者权重,然后再运用新的直觉模糊距离计算VIKOR法中的群体效用和个体后悔度进而得到决策结果,最后,通过实际案例分析验证了该方法的合理性与有效性。     

多型异构数据下关联变权空间多属性决策方法

针对当前空间多属性决策方法对空间特性的考虑不足,提出一种综合考虑多型异构性、空间复杂关联性以及空间动态性的空间多属性决策新方法.首先,定义了多型异构数据的D-U空间映射法则,提出了一种使多型异构数据能在空间中得以同构化的方法.其次,考虑空间复杂关联性及动态性,构造了2可加模糊测度下的广义Banzhaf关联变权及关联状态变权.然后,为客观确定关联属性的重要程度,建立了基于2可加模糊测度的广义Banzhaf Choquet逼近理想解优化模型,在此基础上融合关联属性信息实现备选方案的排序优选.最后,将所建模型用于干热岩勘探选区决策案例中,验证了方法的可行性,对比分析证明了方法的有效性及优越性.     

属性识别方法及其在期货价格预测中的应用

在属性集,属性测度概念基础上,针对模式识别问题,提出了属性识别方法．该方法在期货价格趋势预测中获得了较为成功的应用.     

多准则群决策的一致性测度

本文在Cook和Seiford研究成果基础上,提出了一种相对测度C_B.文中通过理论分析和数例计算,检验了C_B作为一种关于解的一致性的测度的有效性和通用性,结论是,测度C_B较之距离测度具有更多的优点。     

信息测度方法的综述

从Shannon开始,已经有很多人讨论了关于信息的测度问题,Shannon等的测度方法主要从信息的功能方面进行了详细的分析,而N auta等的测度方法主要是从信息的组成结构方面来入手。目前,对于统一的信息测度方法的需求日益迫切,钟义信教授从全信息的角度提出了统一的信息概念和测度方法,而丹尼尔.弗德里克也提出了一种全新的方法。本文对以上这些信息的测度方法做了较为详细的介绍和对比,希望进一步推进统一的信息理论的发展,探索信息本质的绝对真理。     

小康社会与小康家庭的定量研究模型

中国小康社会的指标体系分国家层面、社会层面和家庭层面给出,小康家庭识别模型由一级、二级指标和测量要素来刻划,用属性识别的数学方法给出定量的计算.     

属性综合评价系统在高等学校财务评价中的应用

在建立高等学校财务评价指标体系的基础上 ,应用层次分析法测算出各指标的权重 ,然后将属性综合评价系统首次应用于高等学校财务评价领域 ,取得了满意的效果 .     

具有动态指标偏好的多指标决策方法

针对多指标决策中客观决策与决策者主观决策不一致的问题,在决策者偏好分析的基础上,提出决策者指标敏感函数的基本概念及其构造方法,进而给出一种较为常见的指标敏感函数类型。然后通过引入决策者指标敏感函数来修正指标权重,使多指标决策过程体现决策者的指标偏好动态变化,并进一步给出动态指标权重的定义和性质。最后进行了实际应用。     

对指标属性有偏好信息的一种决策方法

讨论了对指标属性有偏好信息的多指标决策问题,以最小二乘法为工具,建立了确定指标权重的优化模型,同时给出了主观确定指标权重的五级标度赋值法。从而为多指标决策问题提供了又一有效可行的决策方法     

一种新的区间数多属性决策的集结方法

对于属性权重和决策矩阵元素均为区间数的多属性决策问题,提出了一种新的方案综合属性区间的集结方法。通过给出与区间权重向量相对应的属性有效权重向量的定义及其具体表达形式,改变已有方法需要求解数学规划模型的做法,运用区间数的数乘运算和加法运算集结方案的有效综合属性区间值,并利用一种对区间数排序的方法,比较各方案的有效综合属性区间值来确定方案的优劣。最后,给出了一个数值例子,结果表明方法简单、有效,易于实现。     

变精度粗糙集属性约简的算法

针对变精度粗糙集属性约简问题,在分析变精度粗糙集理论的基础上,分别从属性依赖度增量、互信息的增量、基于覆盖度与准确度相结合的度量以及属性的不确定性量度等角度,对属性重要度进行分析。并分别以这四个属性重要度作为启发式信息,提出变精度粗糙集属性约简的启发式算法,进而得到信息系统的最小约简,并将所给的算法应用MATLAB程序进行实现。最后,通过具体算例说明所给算法的有效性和实用性。     

一种新犹豫模糊符号距离及其应用

研究了属性权重部分已知的犹豫模糊多属性决策问题.针对犹豫模糊元中为便于计算添加的多余数值影响方案排序等问题,提出一种新的犹豫模糊决策方法.首先,提出一种新的犹豫模糊元得分函数与犹豫度.基于此,构造一种新的犹豫模糊符号距离,对犹豫模糊元中添加的多余数值具有很好的鲁棒性.其次,基于max-min算子思想,建立属性权重优化模型.最后,将新的犹豫模糊符号距离应用于求解多属性决策问题中,并通过算例说明所提方法的可行性与有效性.