基于三参数区间灰数的灰关联决策模型

针对决策信息不能准确获得的多属性决策问题,利用三参数区间灰数的特征与经典灰色关联决策的优势,提出了一种新的灰关联决策模型.首先介绍了三参数区间灰数的区间距离等基本概念,提出了基于三参数区间灰数区间距离的灰色相对关联度计算方法,构建了基于三参数区间灰数的灰关联决策模型,进而计算出基于区间距离的灰色相对关联度,并据此对各决策方案进行排序择优,最后通过与已有算例对比,证明了该方法的可行性,为灰色关联决策提供了一种新思路.     

广义区间灰数关联度模型

针对传统灰色关联度模型只能适用于实数序列而不能应用于区间灰数序列的情况,以区间灰数序列中对应区间灰数的距离之和作为两区间灰数序列的关联度,构造了广义区间灰数关联度模型,包括适用于具有相同量纲的系统行为序列的区间灰数绝对关联度、适用于具有不同量纲的系统行为序列的区间灰数相对关联度,以及综合考虑区间灰数绝对关联度和区间灰数相对关联度的区间灰数综合关联度,并对它们的性质进行了初步研究.最后,通过实例说明了广义区间灰数关联度模型的计算过程与可行性.     

不确定空情信息条件下的意图识别方法

态势理解是根据态势觉察生成的态势特征向量,结合领域专家的军事知识对当前态势进行解释,对敌方意图和作战计划进行识别的过程。现代防空作战的战场环境变得越来越复杂,获得的空情信息是不确定的,因此对敌空袭意图的有效识别是C4ISR系统中的一个关键问题。用区间数来表示不确定的空情信息,给出了区间数与实数的距离公式;通过方位角、距离、水平速度、航向角、高度来描述目标的作战意图,建立了基于区间数灰色关联分析的不确定空情信息条件下的意图识别模型;将待识别意图的目标作为比较序列,已知作战意图的基准特征值向量作为参考序列;通过模糊聚类分析计算意图识别中基准特征值。实例表明了方法的有效性,可为防空作战指挥决策提供依据。     

广义区间灰数关联度模型

针对传统灰色关联度模型只能适用于实数序列而不能应用于区间灰数序列的情况,以区间灰数序列中对应区间灰数的距离之和作为两区间灰数序列的关联度,构造了广义区间灰数关联度模型,包括适用于具有相同量纲的系统行为序列的区间灰数绝对关联度、适用于具有不同量纲的系统行为序列的区间灰数相对关联度,以及综合考虑区间灰数绝对关联度和区间灰数相对关联度的区间灰数综合关联度,并对它们的性质进行了初步研究．最后,通过实例说明了广义区间灰数关联度模型的计算过程与可行性．     

基于灰色关联分析的直觉模糊多属性Web服务选择

Web服务的性能主要从非功能属性QoS来体现.提出了将Web服务QoS属性分为精确型、区间型和语言型,同时基于层次分析法给出了用户对各QoS属性的偏好权重.引入了直觉模糊集理论将QoS属性统一转为直觉模糊数,并定义了两个直觉模糊数的距离.在服务选择过程中,根据灰色关联分析方法的思想,计算每个方案对于直觉模糊矩阵正、负理想解的灰色关联度,然后计算各方案对于正理想解的相对关联度,并依据相对关联度对各方案排序,相对关联度越大,对应服务的综合QoS性能越优.最后通过一个实例验证了该方法的有效性.     

运用灰色关联度的仪表数字字符识别

针对仪表数字字符图像识别中存在角度倾斜和非整字的不确定因素,提出一种基于灰色关联度的仪表数字字符识别方法。通过构建硬度特征序列,将字符特征信息中的不确定信息当作“灰信息”,利用灰色理论中的灰色关联分析法,分析待测字符特征序列和训练集样本的特征序列之间的相关程度,将最大关联度对应的样本字符作为识读结果。实验结果表明,该算法简单有效且识别率高。     

灰数序列关联分析

定义了取数一致(或取数相反)和取数顺序一致(或取数顺序相反)的离散灰数,指出了两者之间的关系.通过定义灰关联度的白化值为灰数比较序列的白化序列与灰数参考序列的白化序列的关联度给出了灰关联度定义.进一步给出了灰关联度最小、最大白化值的一种计算方法和一些比较序列与参考序列的关联序的一种排法.对取数一致的灰数序列,给出了一种计算灰关联度的简便方法.     

基于信息熵和灰色系统理论的区间直觉模糊多属性决策

针对方案属性值为区间直觉模糊数,且属性权重信息完全未知的多属性决策问题,提出了一种基于信息熵的区间直觉模糊熵和灰色关联分析的决策方法。为全面考虑各评价属性权重信息完全未知的情形,首先,利用改进的区间直觉模糊熵确定属性权重,在有效减少评估信息流失的同时,还能真实反映决策者的意愿;然后,依据灰色关联分析理论推演得到灰色关联度公式,结合属性权重计算各方案分别与正、负理想解的灰色关联度;最后,确定各方案的相对关联度,并依此对各方案进行排序。通过信息系统评估的代表性实例分析,验证了所提出方法的可行性和有效性。     

煤与瓦斯突出预测指标的区间数关联决策模型

为提高煤与瓦斯突出预测指标选择和评价的准确性,并确保多指标评价体系的系统完整性及预测指标的区间连续性,更准确地指导现场突出预测指标的选定,根据灰色区间数关联决策理论,建立煤与瓦斯突出预测指标评价与决策的加权三指标区间数关联决策模型,将3个评价指标共同引入模型作为煤与瓦斯突出预测指标的评价标准,并充分考虑其属性和权重值,结果规范化处理即区间数关联度的计算,以区间数关联度最大为原则确定张集煤矿7#煤层最优煤与瓦斯突出预测综合指标的区间数为[350,400],经过细化研究和评价得到相对最优加权三指标区间数关联决策区间为[370,380].研究结果表明:经过加权多指标区间数关联决策得到的相对最优煤与瓦斯突出预测指标区间数是合理的.     

融合GINI指数的C4.5算法的分类研究

信息增益率倾向于取值数较少的属性和产生不平衡的划分,GINI指数偏向于取值数较多的属性且区间趋于平衡的划分.基于此,该文提出融合GINI指数的C4.5改进算法,首先计算候选属性的信息增益率和GINI指数,其次计算信息增益率和GINI指数的比值,最后筛选出比值最大的属性作为划分结点,改进了C4.5算法的不足.以10次10折交叉验证准确率和运行时间为评价指标,通过5组UCI数据测试改进算法性能,并与ID3、C4.5和CART算法对比实验.实验结果表明:融合GINI指数的C4.5算法减轻了属性取值多少对划分结点选择的影响,并且缓和了划分区间的不平衡,提高了分类准确率和运行效率,算法更加稳定,可行有效.