一种基于最大信息系数预处理的k-modes聚类方法

为解决现有k-modes聚类方法因忽略了变量属性之间的弱相关性,常造成其在实际应用中聚类性能不佳的问题,提出一种包含属性弱相关性的新k-modes聚类方法。引入最大信息系数（maximum information coefficient, MIC)度量数据集中变量属性之间的相关性;将得到的MIC值与原有距离进行融合,建立包含属性弱相关性信息的新度量方法,以增强变量属性间相关信息的完备性,建立更加精细的k-modes聚类方法;调用3种不同的数据集,将新方法与原有的k-modes聚类方法和其他改进k-modes聚类方法的性能进行对比,并通过仿真结果表明了新方法的有效性。     

基于加权Minkowski距离的IFS相异度度量方法

针对现有直觉模糊集合间距离度量的局限性,提出一种基于加权Minkowski距离的相异度度量方法。该度量方法适合于连续论域中集合间距离的测量,而且通过引入加权参数解决了各个属性具有不同权重的实际问题,同时克服了现有IFS距离度量的缺陷,进而解决了几个特殊直觉模糊集合之间距离度量问题。通过算例分析比较,证明了该方法在现存的距离度量方法中是比较优越的。     

基于功能依赖的网络信息体系建模及重心分析

功能依赖是大型复杂系统性能或体系能力生成的重要影响因素之一, 各类要素实体间功能依赖关系的表示、识别和度量是复杂体系研究的重要问题。通过对网络信息体系(networked information system of systems, NISoS)中要素系统间交互行为的依赖性分析, 基于功能依赖网络(function dependency network, FDN)构建了NISoS依赖网络模型(dependency network model of NISoS, DNMN)。综合考虑NISoS作战属性与任务完成效果, 提出了体系节点重要性的度量指标, 在此基础上给出了一种体系重心度量方法。最后, 通过某海上方向联合作战NISoS实例计算, 演示验证了提出的体系模型和重心度量方法的有效性。     

关于VV＆A基层指标度量模型的研究

全面的探讨了VV＆A指标体系中基层指标的归一化度量问题。确定了对逻辑类指标的归一化规则,提出了对具有程度属性的逻辑类指标进行加权的三种权函数曲线。对于数值类验证对象,提出了基于曲线特征度量值的逼近度度量公式,这一公式可用于进行仿真性能、功能、模型或子系统综合逼真度的度量。该评估模型也同时作为VV＆A的技术。     

粗糙集理论研究的矩阵方法

针对粗糙集研究中集合之间关系的计算问题,提出了一种基于矩阵的度量和计算方法。该方法通过引入类矩阵算子、关系矩阵算子、集合矩阵等概念和借助水平截矩阵,得到集合的矩阵表示以及集合与等价类之间关系的矩阵计算。通过对该方法的一些基本性质讨论,给出了该方法在变精度粗糙集模型中属性约简的具体步骤,并用实例说明了其有效性。     

面向团队结构的耦合任务群分解算法与仿真

由于难以恰当地描述多个任务两两之间的关系,耦合任务群的分解仍然是一个难题.根据研发团队的结构特点提出两种耦合任务群分解方法:基于敏感度、可变度和任务量的分解方法将布尔型DSM转化成舍有敏感度、可变度和任务量信息的矩阵,然后将该矩阵转化成相互作用强度距离矩阵,再进行聚类,使相互作用较强的任务聚在一起;基于任务属性灰度关联相似度的分解方法用灰度分析法计算各任务属性的权重,然后根据任务属性及其权重建立任务距离矩阵,再进行聚类分解,使相似的任务聚在一起.用MATLABWebServer工具开发了基于WEB的耦合任务群分解仿真模块,采用仿真比较的方法分析算法对任务分解结果的影响.     

一类基于Hausdauff距离的模糊型多属性决策方法

研究了已知属性的部分权重信息且属性值以三角模糊数形式给出的不确定型多属性决策问题.给出了三角模糊数的Hausdauff距离的简明计算公式.利用Hausdauff距离来度量三角模糊属性值之间的差异程度,建立了一个线性规划模型来确定属性的权重,并给出了一种基于可能度的决策方案排序方法.最后通过应用示例说明了该方法的实用性和有效性.     

面向客户协同的产品创新任务分组模型及方法

客户协同产品创新中,针对产品创新任务之间相互关联,导致创新主体交互、协同频率与复杂度增加,降低协同创新效率的问题,论文分析了由客户与企业专业人员构成的创新团队结构及其特点,提出了模糊数字化设计结构矩阵,从敏感度、可变度以及任务要求相似度三个方面度量任务间的关联程度。在此基础上,以任务组内聚度最大化,任务组间耦合度最小化为目标,任务组可执行性等为约束,建立任务分组模型,采用双种群自适应遗传算法求解。最后通过实例分析说明模型和方法的可行性和有效性。     

考虑指标期望前景理论的云模型决策方法及应用

针对指标值为云模型且具有指标期望的多属性决策问题,提出了一种基于前景理论的决策的方法。针对以云模型形式给出的属性评价值和期望值建立了相似性度量方法,根据累积前景理论和云模型相似度定义了前景价值函数,最后以方案之间的综合前景值差异最大化为目标建立权重寻优模型;案例说明了方法应用步骤和可行性。     

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。     

一种基于相近关系的粗集理论扩展方法及属性约简

针对经典粗集理论中的不可分辨关系对连续属性值中噪声数据缺乏容错性的情况，提出一种相近关系代替不可分辨关系，并用不同的δ值调节相近关系中可接受的相近程度，限制可冗余的范围。给出相近度的计算方法，通过给定闲值定义真实相近类，用以减少一般相近类集合中对象的个数。另外，定义在相近关系下的粗集的一些基本概念，并提出相应的知识属性约简的方法。最后通过歼击机故障信息决策分类验证本文约简方法的正确性和对噪声数据的冗余性。     

考虑可信度和优先级的犹豫模糊信息集成算子

研究了具有专家可信度与属性优先级的犹豫模糊信息集成问题,对每一个犹豫模糊数给出相应的可信度,用来表示专家对属性的熟悉程度。考虑到专家可信度的重要影响,提出了考虑专家可信度的犹豫模糊熵值算法,并在此基础上结合属性优先级提出了考虑专家可信度和属性优先级的混合赋权方法,该赋权方法既能保证属性优先级恒定,又可以有效区分专家意见的统一程度以及专家对属性的熟悉程度。之后,在此基础上给出了考虑专家可信度与属性优先级的犹豫模糊信息集成算子,并给出了基于该类算子的多属性决策方法。     

直觉模糊信息系统的优势关系及其约简

进一步研究了直觉模糊信息系统的优势关系及其约简方法。首先针对直觉模糊信息系统定义了优势关系并研究其性质,给出相关的证明,然后定义了在该优势关系下直觉模糊信息系统目标集的上下近似集并证明其性质。接着分析了直觉模糊决策表的研究现状及其不足之处,提出了直觉模糊决策表的条件属性相对于决策属性的属性依赖度、属性重要度的概念,给出了相对属性约简与相对核属性的计算方法,最后通过实例表明所提方法的有效性和合理性。     

区间灰数群决策中决策者和属性权重确定方法

研究区间灰数信息的多属性群决策中决策者和属性的权重问题.为解决决策者给出的属性值蕴含的客观权重和主观权重冲突的问题,利 用各方案与理想方案间的灰色关联度和极大熵原理建立规划模型求出属性的客观权重,并结合主观权重求得属性的综合权重;基于群体 意见的一致性要求和信息分布的特点,依据极大熵思想及各决策者关于方案的综合指标值与群体综合指标均值间的灰色关联度建立模 型求出各决策者的权重.在此基础上提出了区间灰数信息的群集结方法.算例验证了此方法较于其他方法更加合理.     

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.     

基于属性稀疏特征差异度的动态抽象聚类方法

针对高属性维稀疏数据聚类问题,提出高属性维稀疏信息系统概念,给出一种新的基于稀疏特征差异度的动态抽象聚类方法。该方法的优势在于可伸缩性强,是一种面向属性稀疏特征,通过稀疏特征差异度可动态地、有效地实现对属性的归并,且具有一定容错性。该方法将在高属性维稀疏数据挖掘中起重要的作用。     

一种改进的基于效用理论的TOPSIS决策方法

提出了一种改进的TOPSIS决策方法.该方法更多地融合了决策者的主观意愿:用决策者对属性的效用评价代替方案的原始属性数据;用模糊数替代精确值反映决策者对效用值的理解模糊不确定性;同时关注决策者对最佳决策方案属性效用的综合性、均衡性考虑.最后,通过对一个具体决策实例的分析,验证了方法的合理性和有效性.     

有时序可变多指标决策的灰色关联分析法及教师综合考核支持系统

提出了一个有时序可变多指标决策模型,并给出了应用灰色关联度进综合分析的方法;同时指出有时序多指标决策问题是该模型的特例;最后指出该方法的有时序多指标决策及教师综合考核系统和应用例子。     

基于直觉模糊TOPSIS和变权VIKOR的防空目标威胁综合评估

针对传统防空目标威胁评估中威胁因素考虑不全、定性指标量化不精确以及属性指标权重固定不变等方面的不足, 在综合考虑目标静态和动态属性的基础上, 提出了基于直觉模糊理想解逼近(technique for order preference by similarity to an ideal solution, TOPSIS)法和变权多准则优化妥协决策(multi-criteria optimization compromise decision-making, VIKOR)法的防空目标威胁综合评估方法。首先,直觉模糊集和隶属度函数分别用于静态和动态属性指标的量化。然后,构建直觉模糊TOPSIS模型和融合变权的VIKOR模型进行静态属性和动态属性威胁评估。最后,进行综合威胁度计算。仿真验证表明, 目标威胁综合评估方法与仅考虑目标运动状态信息的传统评估方法相比, 评估结果更加合理有效, 更符合防空作战实际。