无人战斗机态势评估变精度粗集决策方法

为了解决在态势评估中一般粗糙集决策方法仅对规则进行提取而不完成规则匹配的问题,提出了基于加权相似性度量的无人战斗机（unmanned combat aerial vehicle, UCAV）态势评估的变精度粗集决策方法。建立了UCAV态势评估决策信息系统模型,基于正确分类率β的确定原则,给出了β值的确定方法,在该β值下从决策模型中提取出了决策规则。提出了基于互信息度的属性相对重要度计算方法,并依据相对重要度给出了属性的客观权重,结合专家经验形成了属性的综合权重。提出了基于属性综合权重的加权相似性度量方法,通过比较当前对象与决策信息系统中所有对象的相似程度给出决策结果,完成对该对象作战意图的预测。结果表明,该方法有利于UCAV对对象作战意图的预测和判断。     

一种模糊偏好的群体决策方法

用模糊集观点研究群体决策。首先给出两种具体算法：贴近度法和多数规则法，将专家对方案集的个体模糊偏好判断集结成群体模糊序关系；证明了贴近度法比多数规则法更有实用价值。其次，定义了非优超方案模糊集的概念，在此基础上提出了从群体模糊序关系中确定“获胜方案”的方法；最后，给出了一个实际案例：三峡工程群体模糊决策问题。     

区间数多指标决策的相对隶属度法

对区间数多指标决策问题 ,基于模糊集下论给出一种新的处理方法 :相对隶属度法 ,首先 ,构造优等与劣等方案 ,借助每一方案与优、劣等方案的综合加权距离求得每个方案相于优等方案的隶属度 ,再按隶属度的大小进行决策 ,该方法克服了以往研究此类问题时所遇到的区间数难以排序的困难。通过分析表明相对隶属度法的择优与排序能力要比传统的逼近理想解法强。最后 ,给出算例说明其应用     

一种FOWG算子及其在模糊AHP中的应用

给出了三角模糊数两两比较的可能度公式 ,研究了它的一些优良性质。基于可能度公式 ,提出了一种模糊有序加权几何平均 (FOWG)算子。利用该算子对模糊AHP中以三角模糊数判断矩阵形式给出的判断信息进行了集结 ,而且 ,基于FOWG算子及互补判断矩阵的排序公式 ,给出了一种对决策方案进行排序和择优的算法。最后通过算例说明了该方法的有效性和实用性。     

基于网络的数值关联规则挖掘方法

关联规则 ( Association Rules)发现的是属性间的关系 .属性可以是逻辑型的 ,也可以是数值型的 .在从逻辑型属性描述的数据中发现关联规则方面已经有许多比较成熟的算法 ,而在数值型属性方面则不然 .将数值关联规则挖掘问题映射成逻辑关联规则挖掘问题是一种方便有效的方法 .本文给出了一个新的数值属性关联规则挖掘算法 ,该算法利用数据本身的特征决定对数值属性值域的划分 ,进而将划分后的所有区间映射为逻辑属性 (项目 ) ,在此基础上可以挖掘出更容易理解、更具有概括性的有效关联规则 .本文给出了一个发现频繁项目集搜索算法 ,并采用一种纵向数据库格式来简化项目集支持度的计算.     

射击准备策略的决策分析

对不确定理论 -集对分析理论中关于联系度的算法作了修改 ,给出了更有实际意义的联系度公式 ,应用此公式对“射击准备方案”进行定性定量分析 ,通过给出的理想方案的测度 ,计算各子系统的联系度、系统的联系度 ,由此排序 ,达到择优“射击准备策略”的目的.     

姿态稳定控制器择优评价体系构建

针对航天器总体设计过程中姿态稳定控制器的选择问题,构建了一套基于群决策的姿态控制器择优评价体系,并给出度量评价结果可靠性的可靠度指标。构建了基于控制器鲁棒性、控制力矩、参数敏感性、控制器复杂度和收敛速度的姿态控制器择优评价指标体系,采用同时融合多种赋权法优势的有序加权(ordered weighted averaging, OWA)组合赋权法确定指标权重,给出一种群组专家参与的区间型姿态稳定控制器择优评价方法,并定义了基于区间分析的评价结果可靠度定量描述指标。实例分析了航天器总体设计过程中的姿态稳定控制器择优评价过程,验证了控制器择优评价体系的有效性和评价结果的高可靠度,丰富了决策理论,增强了决策者信心。     

不完备信息条件下基于置信规则库的能力满足度评估方法

信息不完备条件下,已有的置信规则库(belief rule base, BRB)〖JP+1〗建模方法较难构建完整结构的BRB,为武器装备体系能力需求满足度评估带来较大挑战。为此,本文提出了基于有限交集规则和自组织映射方法建立并集规则库的体系能力需求满足〖JP+2〗度评估方法。首先,分别对交集假设下和并集假设下的BRB进行描述,并分析了两者的关联性;其次,引入了自组织映射方法,定量计算每条并集规则同与其相关的交集规则之间的关联程度,进而计算并集规则所关联的交集规则的权重;在此基础上,给出了基于不完备交集BRB生成完整结构并集BRB的步骤;最后,以某区域防空武器装备体系能力满足度评估为例验证所提出方〖JP〗法的可行性和有效性。     

模糊偏好下社会选择问题的研究

本文研究和探讨了社会选择中的模糊偏好，在一组模糊理性条件下证明了一个不可能性定理，并将其中的独裁者区分为一般、α－和完全三种，分析了这些独裁者与偏好传递性间的关系，在一特殊传递性下还找到了一个存在α－独裁者或完全独裁者的模糊集结规则．最后，给出了一个应用例子     

基于直觉模糊相似度的直觉模糊三支决策方法

针对现有直觉模糊相似度未考虑其隶属度和非隶属度的实践语义且在一些情形下可能出现"违反直觉"等问题,本文提出一种新直觉模糊相似测度,并将其引入直觉模糊决策系统中,定义了直觉模糊相似度下(α,β)-水平截集等概念,并给出相关性质.以粗糙隶属度为评价函数导出目标集的(α,β)-下、上近似集及其三个域.考虑到决策者不同风险态度,基于贝叶斯理论构建一种具有多风险偏好的直觉模糊三支决策模型,并获得决策规则,进而提出一种基于直觉模糊相似度的直觉模糊三支决策方法.最后,通过算例说明该方法的可行性和有效性.     

模偏好下社会选择问题的研究

本文研究和探讨了社会选择中的模糊偏好，在一组模糊理性条件下证明了一个不可能性定理，并将其中的独裁者区分为一般、α－和完全三种，分析了这些独裁者与偏好传递性间的关系，在一特殊传递下还找到了一个存在α－独裁者或完全独裁者的模糊集结规则。最后，给出了一个应用例子。     

多准则模糊决策的Vague集方法

对模糊环境下的多准则决策问题,指出了采用Vague集进行多准则模糊决策的现有记分函数的不足,根据Vague集隶属度、非隶属度的之间的大小关系,对由Vague值组成的集合进行划分,提出新的记分函数法以及加权记分函数法.并用Vague集描述方案关于准则集的满足程度与不满足程度,即准则的权重也由Vague集表示.这种方法为决策者做出最优决策提供了一种方便有效的方法.     

基于FQFD的固体火箭发动机技术特性综合排序方法

针对固体火箭发动机指标体系复杂、评价困难,传统quality function deployment(QFD)方法处理不确定性和模糊性能力较弱的问题,引入α-截集模糊加权平均求解技术特性模糊数,建立了固体火箭发动机基于FQFD的综合排序方法.该方法以三角模糊数表征评价过程的不确定性,在模糊数隶属度函数未知的情况下,采用α加权修正水平截集去模糊方法计算技术特性重要度,获得技术特性综合评价,此方法可处理更为复杂的系统不确定性,较传统QFD方法具有更好的客观性和鲁棒性,可为固体火箭发动机设计决策提供参考依据.     

关于Hβ—有效解的进一步研究

在Ｒｍ上引入Ｈβ－锥的概念,基于Ｈβ－锥的基本思想在多目标决策问题的目标空间上定义Ｈβ－序关系,是一种新的求解多目标决策问题的思维方式．本文是对Ｈβ－序关系及Ｈβ－有效点（解）集的更深入的研究,首先证明若干性质,然后给出求Ｈβ－有效点（解）集的构造法,最后用例子说明Ｈβ－有效点（解）集的具体构造过程以及Ｈβ－有效点（解）集在决策过程中的应用     

不完全信息下的封闭投标机制极小极大后悔策略分析

运用极小极大后悔原则的思想研究了不完全信息的封闭投标机制，给出一唯一的极小极大后悔投标策略，在此基础上，研究了其效率问题，分别给出了存在事务有效，相对事后有效和事后无效的极小极大后悔投资策略进行了充要条件；探讨了它与Ｂａｙｅｓｉａｎ－Ｎａｓｈ平衡点集间的关系，从效率的角度将它们作了比较，发现在多数情形下Ｂａｙｅｓｉａｎ－Ｎａｓｈ平衡点优越于极小极大后悔投标策略。     

有限方案多目标决策问题β-较重有效解与β-较重最优解的求解方法

描述了多目标决策β－较重有效解与β－较重最优解的涵义。针对决策方案个数为有限的多目标决策问题,提出了有效等价点集的概念,并给出了通过有效等价点集求解β－较重有效解与β－较重最优解的过程。     

一种基于互反判断矩阵的多属性决策信息集成方法

详细研究多属性决策中四类常见偏好信息（即偏好次序型，效用值型，互补判断矩阵型和互反判断矩阵型）之间的转换关系，然后将偏好次序型，效用值型，互补判断矩阵型这三类偏好信息转化成互反判断矩阵形式，再利用群组到反判断矩阵排序的加权几何平均法对决策方案进行排序择优，最后给出算例。     

基于灰色系统与神经网络的航材消耗广义加权函数平均组合预测模型研究

建立了航材消耗的灰色系统预测模型与神经网络预测模型，同时给出了一种新的具有广泛代表性的组合预测模型－－广义加权函数平均组合预测模型及其加权系数的参数估计方法，并利用此方法建立了基于灰色系统与神经网络的航材消耗广义加权函数平均组合预测模型，最后以实例说明了其预测效果。     

基于邻接网络的序列规则挖掘算法

给出一个新的序列规则挖掘算法，该算法在挖掘规则以前将数据库预先存贮为序列邻接网络，在序列邻接网络中每个项目集顶点都有一个域来记录它的支持度，算法把频繁序列规则的发现问题转化为网络中的顶点搜索问题，大大提高了搜索过程的效率，为了有效地解决网络生成过程中的序列支持计算问题，采用了一种纵向的数据库表示格式。     

基于蕴涵算子的Vague集的相似度

Vague集的相似度在智能系统的研究中有着重要的意义，现有的相似度实质上是基于距离来定义的。 从蕴涵算子的角度来研究Vague集（值）相似度，给出了一些新的Vague集相似度的计算方法，通过和现有的相似度进行比较分析，证明该方法具有更好的合理性和度量效果，因而有望在模式识别、图象处理等领域中得到广泛的应用。