利用RBF神经网络构建物流园区选址评价体系--以哈尔.滨某物流园区为例

本文以哈尔滨某物流园区为例，通过构建数学模型，建立一套利用RBF神经网络进行物流园区选址评价体系，以解决物流园区选址时对备选方案的评价问题。     

模糊物元分析的电动汽车城市充电站规划

为了解决充电站选址决策的多准则、不相容问题,研究了一种基于模糊物元分析理论的多方案、多特征的电动汽车城市充电站选址决策方法,构建了充电站选址决策评价指标体系并确定了各指标的权重。通过建立多个充电站备选点的多维复合模糊物元矩阵,经关联变换将电动汽车充电站选址由不相容问题转化为相容问题,以实现对多个充电站备选点的优选。实例分析表明:针对4个备选点确定5个评价指标值,通过模糊物元分析得到备选点2的关联度最高,为8.625。     

基于主客观证据融合的高炉悬料预测方法

针对高炉关键异常炉况悬料难以预测的问题,基于D-S证据理论,提出一种综合模糊专家推理和后验概率最小二乘支持向量机的悬料预测方法.首先,结合高炉生产过程和悬料现象,分析悬料形成的内在机理;其次,通过模糊专家推理提取基于专家规则的主观证据,再通过建立后验概率最小二乘支持向量机模型提取基于数据内在客观规律的客观证据;最后,基于D-S证据理论完成主客观证据融合,实现悬料预测.该方法充分利用专家经验和最小二乘支持向量机的自学习能力,能够提高预测精度.仿真结果表明本文提出的方法有效、准确.     

结合模糊综合判定和改进遗传算法的二阶段物流中心选址方法

为提升物流中心选址方法的普适性和选址结果的科学性，提出一种结合模糊综合判定和改进遗传算法的二阶段物流中心选址方法。第一阶段采用模糊综合判定法考虑众多定性因素如交通运输、配套设施、自然环境等对候选物流中心进行综合评价，初步筛选出一部分优质备选中心进入下一阶段定量选择。第二阶段则以成本最小和效益最大为目标，对初筛的优质备选中心建立数学模型，采用改进遗传算法对模型进行求解得到最终的选址方案。通过算例验证，该方法相较于传统选址方法具有更高的完备性和普适性，合理化照顾到了各种因素对选址结果的影响，有效提升了选址结果的科学性和可行性。     

故障诊断专家系统中的模糊推理算法

研究故障诊断专家系统的模糊推理算法。方法将正常推理和臆测推理中多种情况分开处理,处理采用反向符号推理和正向数字推理相结合的方法,并利用模糊理论设计证据输入接口。结果提出一种故障诊断模糊综合推理算法,开发了ＦＭＳ故障诊断专家系统。     

基于模糊综合评价的城市物流枢纽规划

通过浙江省衢州城市物流规划的实证案例提出了城市物流枢纽规划选址的模糊综合评价方法,分析了模糊综合评价方法的实际应用.首先提出了城市物流枢纽规划选址的评价指标体系,应用模糊综合评价方法确定选址中的定性与定量指标隶属度.通过建立模糊综合评价模型,应用层次分析法确定评价指标权重,对评价指标进行单因素评价.通过模糊综合评价值的计算获得3个合理的备选方案,并提出了具体可行的衢州城市物流枢纽功能规划方案.     

信度决策树中推理策略的改进

指出现有信度决策树中推理算法的不足之处,给出了一种新的基于规则的推理算法.新算法充分利用信度函数理论处理不确定信息的优势,采用折扣规则修正叶节点的输出,考虑了测试属性权重对分类结果的影响,提高了分类的精度和可靠性.针对现有证据组合规则处理冲突证据的不足,提出了一种新的证据组合规则,可以将相对可信度等信息有效融入证据组合过程.     

基于知识测度的区间直觉模糊多属性群决策方法

针对现有的区间直觉模糊熵未能全面体现区间直觉模糊集所包含的信息,从而会导致相关熵应用的多属性群决策出现偏差这一问题,提出了一种基于知识测度的区间直觉模糊多属性群决策方法.首先,利用扩展的区间直觉模糊知识测度确定属性权重;然后,利用区间直觉模糊加权算术平均算子集成信息,得到各备选方案的综合属性值,进而用得分函数对方案进行排序.最后通过一个实例表明了提出方法的合理性和有效性.     

基于模糊聚类算法的多配送中心选址优化方法

为了优化二级设施物流网络中多配送中心的选址操作,提取了影响配送中心选址的主要因素,建立了一种综合评价指标体系.首先,将语言变量值用三角模糊数表示,对备选配送中心进行综合评价；然后,采用区间数优度函数法将二级准则指标集成到一级准则指标上,以集成后的方案评价指标值作为模糊聚类算法的输入进行聚类操作,并设计了聚类有效性指标以用于判断聚类结果合理性；最后,应用TOPSIS方法对各类内的备选址进行排序,以确定选址位置及数量.实例验证表明,当隶属度数值取0.740 2时,得到最小的聚类有效性指标为2.43.依据该操作可将备选配送中心分成4类进行逐类选址,选址结果合理且较其他方法更具有优越性.因此,该方法能够更有效地解决多配送中心选址问题.     

基于混合模糊多属性决策的复杂产品模块划分方案评价

针对复杂产品的模块划分难以获得唯一方案问题,提出了一种基于混合模糊多属性决策理论的复杂产品模块划分方案评价方法.根据指标特性,分别运用区间数、三角模糊数、直觉模糊数和区间直觉模糊数对指标进行合理赋值;采用模糊层次分析法确定指标权重;基于逼近理想解(TOPSIS)排序框架计算备选方案到正、负理想解距离,根据综合相对贴进度进行方案排序.并以某品牌汽车发动机的模块划分方案为例,验证方法的有效性.     

故障诊断专家系统中的模糊推理算法

目的　研究故障诊断专家系统的模糊推理算法。方法　将正常推理和臆测推理中多种情况分开处理,采用反向符号推理和正向数字推理相结合的方法,并利用模糊理论设计证据输入接口。结果　提出了一种故障诊断模糊综合推理算法,开发了FMS故障诊断专家系统。结论　理论分析及应用表明,该算法在故障诊断领域具有通用性和高效性。     

基于残缺语言区间信息的多属性群决策

针对属性权重为语言变量、评价信息为残缺语言区间信息的多属性群决策问题,提出了基于改进的模糊区间证据推理的分析方法.首先给出了残缺信息的随机变量表示方法,并根据专家在决策中的重要程度,将专家给出的决策矩阵组合成信任度矩阵,然后采用所提出的改进的模糊区间证据推理方法求得各方案的分布式评价值.计算各方案的模糊评价值,给出方案排序方法.最后给出了一个算例,证明了所提方法的有效性.     

专家系统中的模糊知识表示及推理研究

结合一种基于特征的零件可制造性评价模型,论述了基于模糊理论的知识表示方法和推理方法,使用隶属函数和模糊规则表示知识,使用匹配度最大优先法和加权证据综合评判算法进行推理研究.     

冲突的区间信念结构下基于证据推理规则的群决策方法

针对区间信念结构组合问题,考虑群决策环境下专家意见冲突的情形,提出一种冲突的区间信念结构下基于证据推理规则的群决策方法。首先,依据决策者(或专家)对备选方案的评价信息形成群体决策问题,将专家的评价信息(观点)作为证据,检查评价信息的有效性并做归一化处理;其次,依据证据支持度确定专家权重向量,并运用证据推理规则融合所有评价信息;最后,运用最小最大后悔值法选出最优方案。实例分析表明,文中所提出的方法在证据组合过程中的证据融合结果始终保持一致,组合结果合理、收敛,而且能保持证据的特异性。     

基于直觉模糊交叉熵及灰色关联的混合评价信息供应商选择决策

针对主客观混合评价信息的供应商选择决策问题,提出一种基于直觉模糊交叉熵及灰色关联的群决策方法。在确定供应商选择决策指标体系的基础上,将不同类型的主观评价信息统一转化为直觉模糊数,基于新的得分函数及单个决策者与决策群体的评价偏差确定决策者权重。把转化为直觉模糊数的规范化客观评价信息与群体直觉模糊主观评价信息合并,并采用直觉模糊熵确定各属性权重。根据直觉模糊数之间的交叉熵距离度量,采用灰关联法实现对备选供应商的排序择优。制造类企业供应商选择算例表明所给方法的合理有效性。     

项目投资选择模型的左右得分型TOPSIS法

由于决策者知识的局限性和现实决策问题的复杂性,某些多属性决策问题的属性值常需要模糊数刻画。三角模糊数是一类有效刻画模糊属性值的一类模糊数,于是针对属性值为三角模糊数的项目投资选择问题,提出了一类新的多属性决策方法。其具体步骤是:首先利用左右得分的基本思想将规范化的三角模糊数定义左右得分,进而将决策矩阵转化为基于得分的区间数决策矩阵,最后依据TOPSIS法的基本思想对备选方案进行排序和择优。文末通过实际例子说明本文所提出的方法的有效性和实用性。     

岩溶区高铁线路优选的模糊层次分析法

提出了岩溶区高速铁路线路优选的模糊层次分析法.在对影响岩溶区铁路线路方案的各因素进行分析和调查基础上,选取4个一级指标、13个二级指标构建综合评价指标体系;通过层次分析法建立层次关系,构造阶层结构,采用模糊理论建立判断矩阵,确定权重向量;通过专家调查和室内外试验等方式确定各因素得分,采用逻辑运算确定相对优属度矩阵,建立模糊综合评判模型,评判备选线路方案的优劣.利用该模型对贵广高速铁路雄村—贺州段3条备选线路方案进行比选,得出备选方案的相对优属度分别为0.131,0.889和0.581,从而确定第二方案最优,为实际工程建设提供了决策依据.     

基于Vague集模糊熵和D-S证据理论的多属性群决策方法

针对方案属性值为Vague值且考虑专家评分可信度的多属性群决策问题,提出了一种基于Vague集模糊熵和D-S证据理论的多属性群决策分析方法。该方法充分考虑各专家给出的Vague值评价信息中所蕴含的模糊性与不确定性,借助模糊熵来获取与专家自身意见相匹配的评分可信度序列,其完全由数据驱动,弥补了传统方法对可信度主观统一设定的不足。首先,基于各专家原始决策矩阵获得各属性下的Vague集模糊熵,以构建与专家集相对应的评分可信度矩阵;其次,对经可信度调整后的各专家决策矩阵使用证据合成进行信息集结,利用Vague集记分函数并经可信度调整得到属性权重;最后,将专家群体集结信息经属性权重加权修正后算出各方案最终的Vague评价值,进而使用记分函数获得各方案综合得分,筛选出最优方案。利用证据理论在不确定信息融合方面的优势和Vague集记分函数的信息转化功能,通过证据合成和记分函数集结专家群体的评价信息,所得出的决策结果更加客观、合理,并通过一个具体算例验证了所提方法的可行性和有效性。     

基于位置子市场划分的房价贝叶斯概率模型

针对方案属性值为Vague值且考虑专家评分可信度的多属性群决策问题,提出了一种基于Vague集模糊熵和D-S证据理论的多属性群决策分析方法。该方法充分考虑各专家给出的Vague值评价信息中所蕴含的模糊性与不确定性,借助模糊熵来获取与专家自身意见相匹配的评分可信度序列,其完全由数据驱动,弥补了传统方法对可信度主观统一设定的不足。首先,基于各专家原始决策矩阵获得各属性下的Vague集模糊熵,以构建与专家集相对应的评分可信度矩阵;其次,对经可信度调整后的各专家决策矩阵使用证据合成进行信息集结,利用Vague集记分函数并经可信度调整得到属性权重;最后,将专家群体集结信息经属性权重加权修正后算出各方案最终的Vague评价值,进而使用记分函数获得各方案综合得分,筛选出最优方案。利用证据理论在不确定信息融合方面的优势和Vague集记分函数的信息转化功能,通过证据合成和记分函数集结专家群体的评价信息,所得出的决策结果更加客观、合理,并通过一个具体算例验证了所提方法的可行性和有效性。     

基于区间证据推理的不确定性航线配船方法

为弥补不确定性航线配船模拟算法的不足,提出一种基于区间证据推理的航线配船解析算法.该方法以证据推理理论为基础,以船舶公司期望效用最大化为目标,考虑航线特征及船舶属性等因素,构建出一个多航线、多船型的航线配船模型.与目前的模拟算法相比,该方法具有稳定性好、准确性高、可以处理模糊数据等优点.最后,通过算例验证了模型的可行性和方法的有效性.