基于结果修剪法解决文本分类中属性重叠问题

在文本分类中,当两个多属性类别发生属性重叠时,采用传统的文本分类算法m acro F1值仅为45%左右.为了提高文本分类算法的m acro F1值,提出了基于结果修剪的方法.在该方法中,分类器由多个子分类器组成.每个子分类器对应于类别中的一个属性;在每一个阶段中,每一个子分类器将不属于该属性的文本剔出.当所有子分类器运行结束后,留下的文本即属于该分类的文本.实验数据表明,基于结果修剪的文本分类方法在解决属性重叠问题时能够将m acro F1值提高到65%左右.     

基于多属性的城市竞争力系统结构分析

构建了城市竞争力系统(U rban Com petitiveness System,UCS)结构模糊关系矩阵,定量化描述了UCS内部结构。在此基础上,计算系统内各要素及其属性的系统贡献度,并以此为依据分析各要素在系统中所处地位及成因,确立了城市产业竞争力和城市政府管理力在UCS中的核心影响要素地位。最后,找出UCS中各要素间作用的最优链路,为进一步研究UCS运行机理提供依据。     

基于极差理论的多属性决策新方法

研究了属性权重完全未知，属性值以区间数形式给出的不确定型多属性决策问题，在极差理论基础上给出了求解属性权重的一个简洁公式．最后通过实例说明了该方法的实用性和有效性．     

基于理想点的三角模糊数多指标决策法

研究了属性权重和属性值均以三角模糊数形式给出的模糊多指标决策问题,定义了三角模糊数正理想方案和负理想方案,由此给出了三角模糊数多指标决策问题的理想点法。该方法简单实用,所需信息小.最后用该方法分析了一个实际问题。     

一种区间型不确定多属性决策的统计方法

讨论了属性值为区间值的一类不确定性多属性决策问题.将属性值转化为决策者的满意值后,结合决策者的满意值和属性自身的权重,指出现行简单加权平均以及有序加权平均方法存在的缺陷,提出了一种新的基于随机变量和统计特征的新方法.通过实例证明了该方法的有效性.     

一种区间型不确定多属性决策的统计方法

讨论了属性值为区间值的一类不确定性多属性决策问题．将属性值转化为决策者的满意值后，结合决策者的满意值和属性自身的权重，指出现行简单加权平均以及有序加权平均方法存在的缺陷，提出了一种新的基于随机变量和统计特征的新方法．通过实例证明了该方法的有效性．     

基于正态分布区间数的概率测度及多属性决策

针对决策中采用均匀分布区间数描述模糊评价值的局限性,提出了应用正态分布区间数进行多属性决策的方法。分析了模糊数的可能性测度,通过概率分布特征量生成正态分布区间数,给出了基于正态分布区间数与一般模糊区间数的互换关系。由正态分布特性确定了正态分布区间数两个模糊算子,采用简化方法对模糊综合评判向量进行模糊集结。采用模糊随机仿真方法生成综合评估值,对统计结果采用模糊均值和方差的排序方法进行决策。实例计算表明了两种方法的有效性。     

不完全指标权重信息下的语言多指标决策方法

研究了不完全指标权重信息下且指标值为语言评价信息的多指标决策问题,给出了一种基于二元语义信息处理和TOPSIS的决策分析方法.首先将规范化的语言评价信息转化为二元语义形式,然后应用TOPSIS方法和二元语义集成算子建立并求解线性规划模型,得到未知的指标权重值,再通过二元语义加权平均算子计算得到各方案的综合评价值.最后通过算例说明了该方法的有效性和实用性.     

不确定多指标决策问题的相对相似关系法研究

针对指标权重未知的不确定多指标决策问题,从描述区间数的相似性程度出发,提出了一种全新的区间数相对相似度和决策方案相对相似度定义,给出了区间数相对相似关系理论并得到了一些相关结果;然后在通过相对相似度对决策指标权重进行度量的基础上,采用备选决策方案在决策方案集中的总体相对相似度值大小选取最优对象并排序,以此给出了不确定多指标决策问题的相对相似关系法.通过算例分析了该算法和离差最大化算法的相异,说明了该算法的适用性和合理性.     

基于Choquet模糊积分算子的多指标属性船型方案优选模型

船型方案排序及优选是一个多指标属性、多层次且指标属性相互关联的决策问题.考虑船型方案评价中各评价指标间存在的模糊性和相互关联性,利用模糊测度和Choquet模糊积分算子对船型方案进行优选.此方法的优点是考虑了方案各指标属性的关联关系,而且决策过程不用确定各指标属性的权重,减少了决策过程中决策者的主观臆断性,使排序结果更具客观性和科学性.计算实例说明:基于Choquet模糊积分方法建立的船舶方案优选模型正确,方法简单,结果合理,为船型方案选择提供了一种可靠的参考.