多准则排序中的路径问题及层次分析法推广

本文指出,在多准则排序中层次分析法用矩阵乘法实现排序度量转换是不正确的.实际上排序度量转换与把排序指标的重要性传递到目标的路径有关,多准则排序是多路径的,多路径排序度量转换不是线性转换,不能用矩阵乘法实现.为此,将排序度量映射到高维状态空间上、用不确定性隶属度向量表征,进而把排序度量转换转化为隶属度转换.通过揭示指标隶属度中包含着确定目标隶属度的冗余值来论证隶属度转换是非线性转换,用区分权滤波算法实现隶属度非线性转换.由此建立多准则排序的非线性排序模型.     

一类动态消费系统建模复杂性的先验分析方法

本文基于线性系统的度量复杂性理论，通过描述消费过程的一个机理模型，研究了一类消费系统的建模复杂性问题．利用系统量度复杂性理论中的Ｋｏｌｍｏｇｏｒｏｖｎ－宽度和辨识ｎ－宽度等概念，给出一类经济计量模型的建模误差及辨识误差与观测信息多少之间的关系，并证明了此类经济计量模型关于模型阶数和观测信息多少具有一定的鲁棒性．     

匹配于进化种群的树形贝叶斯网络

为了构造匹配于进化种群的树形模型，首先研究了基于贝叶斯狄利克雷度量构建树形网络结构的方法，得出关键在于搜索每一个节点的最大值父节点。然后提出了节点的势及对称节点概念，证得节点的势与网络结构的连接方向关系密切，以及节点与其对称节点在贝叶斯网络图中具有相同的度量属性。最后给出了仿真分析结果，进一步表明本文提出的方法能够依据数据信息搜索到具有最大度量值的树形网络结构。     

神经网络的拟凸性质与分块变尺度算法

分析了前向神经网络误差函数的拟凸性质及其分片表示结构，提出了分块变尺度算法。该算法具有分块误差向后传播的特点。     

卫星通信中低复杂度联合迭代译码算法及仿真

首先阐述以可靠度作为度量的低密度奇偶校验码(low-density parity check code, LDPC)译码算法,然后提出低复杂度的连续相位调制(continuous phase modulation,CPM)软解调算法,该软解调算法不依赖于噪声方差,避免了信道噪声方差估计不准确对解调性能带来的影响,最后提出一种低复杂度的联合迭代译码算法,该算法以符号/比特的可靠度作为内外译码器之间的迭代信息,具有简单、易于工程实现等优点。仿真结果表明,新的软解调算法的性能与概率域下的解调算法几乎没有差异;在总迭代次数相同的情况下,采用低复杂度联合迭代的性能相比于未采用联合迭代的性能有约0.75 dB的增益。     

面向突发事件的电网韧性能力评价及构建方法

近年来,我国对电力系统面对突发事件时的性能表现提出了更为严格的要求,利用韧性的概念构建电网系统能够实现应急全周期内避免损失.文章利用应急管理理论分阶段刻画韧性的特征,在描述突发事件下电网韧性能力的同时提出了一种定量评价电网韧性的方法,它侧重于电网在突发事件发生后随着时间的推移维持稳定、抵抗中断、恢复性能的调整能力:利用给出的韧性评价指数结合电网特有的包括运行模式、组件物理强度和网络拓扑结构在内的电网特征,针对性地描述了能够增强电网韧性的措施.最后举例选取N-1准则措施利用PSCAD软件进行仿真模拟,利用韧性评价指数说明N-1措施能够增强电网韧性的同时,验证了韧性评价指数的合理性.电网实例引用IEEE14节点模型.     

软件可靠性度量实例研究

为适应软件的不同特点和使用阶段,必须根据软件的具体情况,考虑在软件开发的整个生命周期中,从不同角度对可靠性进行度量和评价。在现有软件可靠性度量的基础上,选择改造了9个可用于评价软件可靠性的度量,在航天软件中进行了应用,并详细阐述了各个度量的目标、方法和过程,最后对度量结果进行了综合分析以及给出了对软件的改进建议。     

外P-集合与F-信息伪装

P-集合（packet sets）是一个集合对,它是由内P-集合（internal packet sets）与外P-集合（outer packet sets ）共同构成。P-集合具有动态性,利用外P-集合,给出F-信息伪装与F-信息伪装生成概念;提出F-信息伪装度量定理与信息伪装被恢复〖CD*2〗还原定理;给出辨识准则与方法。利用这些结果,给出F-信息伪装被恢复还原的应用。P-集合是研究动态信息系统的一个新理论和新方法。     

F−rough law and the discovery of rough law

By using function one direction S-rough sets (function one direction singular rough sets), this article presents the concepts of F-law, F-rough law, and the relation metric of rough law; by using these concepts, this article puts forward the theorem of F-law relation metric, two orders theorem of F-rough law relation metric, the attribute theorem of F-rough law band, the extremum theorem of F-rough law relation metric, the discovery principle of F-rough law and the application of F-rough law.     

MULTIPLE CRITERIA DECISION MAKING： DISCORDANT PREFERENCES AND PROBLEM DESCRIPTION

There are many practical decision problems where decision makers＇ preferences may be inconsistent and contradictory. In this paper, new methods for ordering and classifying multi-attribute objects by discordant collective preferences are suggested. These methods are based on the theory of multiset metric spaces. The proposed techniques are applied to ranking companies and a competitive selection of projects, which are estimated by several experts upon multiple qualitative criteria.     

基于Hausdorff度量模糊多指标群决策的TOPSIS方法

针对模糊多指标群决策中模糊数的比较与排序问题 ,定义了模糊数的 Hausdorff度量与乐观 -悲观效用函数 ,根据乐观 -悲观效用函数求出模糊多指标群决策问题的理想点和负理想点 ,进而由 Haus-dorff度量获得不同备选方案到理想点与负理想点的距离及其贴近度 ,从而在模糊多指标群决策中托展了理想点逼近方法 .最后 ,就带三角形模糊数与梯形模糊数的多指标群决策问题分别进行了深入的讨论 .     

AUTOMATED REASONING IN DIFFERENTIAL GEOMETRY AND MECHANICS USING THE CHARACTERISTIC METHOD Ⅳ. Bertrand Curves

This paper reports the study of properties of the curve pairs of the Bertrandtypes using our automated reasoning program based on Wu's method of mechanical the-orem proving for differential geometry. A complete list of results about Bertrand curvesin metric and affine spaces is derived mechanically. The list includes most of the knownresults of various Bertrand curves. We also derive some new results about Bertrand curves.     

基于概率语言熵和交叉熵的多准则决策方法

概率语言术语集既包含语言术语,又包含语言信息的概率,使初始决策信息能够得到充分的利用,有利于提高语言术语集多准则决策的科学性.鉴于此,本文针对概率语言多准则决策问题,提出了一种基于概率语言熵和概率语言交叉熵赋权的多准则决策方法.首先考虑各准则下概率语言术语集的个体效应及其相互作用,利用概率语言熵和概率语言交叉熵计算准则的权重,然后采用将有向图和0-1优先关系矩阵相结合的概率语言术语集备选方案排序方法,更加直观地得到备选方案的排序结果并得到各方案之间的优劣程度.最后,以企业战略规划问题为例进行分析,通过对比分析验证了所提方法的有效性和优越性.     

基于支持向量机元模型的随机鲁棒设计

随机鲁棒设计是一种基于蒙特卡洛仿真的优化设计方法.通常情况下,对于复杂仿真模型的随机鲁棒设计时间开销很大.为减小随机鲁棒设计过程中的时间开销,使用参数最优的最小二乘支持向量机替代仿真模型进行随机鲁棒设计.使用标准粒子群优化算法搜索支持向量机参擞和控制器参数的寻优.通过一个基准测试问题证明了该方法的可行性.     

基于椭圆-双曲线马氏度量的图像分类算法

为了进一步拓宽度量学习在图像分类中的适用范围,同时提高分类的性能,本文提出一种基于椭圆双曲线马氏度量的图像分类算法。该算法首先将颜色特征和局部二值模式描述的纹理特征相结合来表示图像特征;然后引入对样本数据具有更好的适应性的椭圆双曲线度量,根据数据统计特性定义椭圆双曲线马氏度量,给出椭圆双曲线马氏度量学习算法,从而获取最优的度量矩阵;最后利用椭圆双曲线马氏度量矩阵将样本变换到新的特征空间,从而降低特征各维度间的相关性,同时计算图像特征间的距离从而完成分类。实验表明该算法提高了图像分类的有效性。     

Mamdani型概率模糊系统建模方法

针对模糊系统不能有效表示系统中的随机性,给出了一种Mamdani型概率模糊系统的建模方法。该模型不需要领域专家的知识,可以直接从已有数据生成概率模糊规则。相应地给出了一种概率模糊推理方法。概率模糊系统综合了模糊系统的易理解性和概率系统的统计特性,能够对数据中的随机性进行更好地表示和处理。以概率模糊系统在时间序列分析中的应用为例,通过与“查表法”(table look-up scheme) 的比较,说明了所提方法的有效性。     

基于双向投影法的概率语言多属性群决策

针对概率语言信息下的多属性群决策问题,首先基于概率语言术语集(probabilistic linguistic term sets, PLTS)的调整规则和语言尺度函数,定义了PLTS的新运算,并证明其满足代数运算的基本性质。然后,为解决现有向量模公式在下标对称语言下计算结果与实际不符的问题,提出一种改进的概率语言信息下的向量模公式。在此基础上定义方案与正、负理想解形成的向量表示式,并建立针对概率语言信息的双向投影法,由此提出新的贴近度公式。最后,通过应用算例的对比分析验证了本文所提方法的有效性和可行性。该方法充分考虑了PLTS的数据特征,在简化计算的同时避免了信息损失,为解决概率语言信息中数值差异较小的问题提供了新的方法和思路。     

多分类概率极限学习机及其在剩余使用寿命预测中的应用

针对多分类极限学习机(extreme-learning-machine,ELM)缺乏概率输出能力问题,提出一种基于sigmoid后验概率映射和Lagrange成对耦合法的多分类概率ELM(multi-class probabilistic ELM,MPELM)。采用成对耦合法将多分类问题分解成多个二分类问题,利用sigmoid函数将二分类ELM输出映射成概率输出。为融合所有二分类概率输出,推导基于Lagrange乘子法的多分类概率计算公式,最终求解被预测样本分属不同类别的概率。将MPELM用于剩余使用寿命(remaining-useful life,RUL)预测,实验结果表明,相比于多分类概率支持向量机(multi-class probabilistic support vector machine,MPSVM),MPELM耗时高于MPSVM,但MPELM所需优化参数少,预测精度高于MPSVM;与基于Hastie成对耦合法的MPELM相比,两者预测精度相近,本文MPELM的测试耗时较少。     

基于双向投影法的概率语言多属性群决策

针对概率语言信息下的多属性群决策问题,首先基于概率语言术语集(probabilistic linguistic term sets, PLTS)的调整规则和语言尺度函数,定义了PLTS的新运算,并证明其满足代数运算的基本性质。然后,为解决现有向量模公式在下标对称语言下计算结果与实际不符的问题,提出一种改进的概率语言信息下的向量模公式。在此基础上定义方案与正、负理想解形成的向量表示式,并建立针对概率语言信息的双向投影法,由此提出新的贴近度公式。最后,通过应用算例的对比分析验证了本文所提方法的有效性和可行性。该方法充分考虑了PLTS的数据特征,在简化计算的同时避免了信息损失,为解决概率语言信息中数值差异较小的问题提供了新的方法和思路。     

基于概率犹豫-直觉模糊熵和证据推理的多属性决策方法

针对专家决策带有犹豫性和偏好性的多属性决策问题,提出一种基于概率犹豫-直觉模糊熵和证据推理的决策方法。在概率犹豫模糊集和犹豫直觉模糊集的基础上,考虑专家偏好,提出一种新的概率犹豫-直觉模糊集,对混合型属性的决策信息进行统一描述;基于犹豫熵和直觉模糊熵,提出概率犹豫-直觉模糊熵对决策信息的犹豫性和不确定性进行测度,并确定属性权重;采用证据推理算法进行属性信息的集结,并基于效用理论对方案进行排序。通过算例对比分析验证了所提方法得到的决策结果更为科学、准确。