军事信息系统项目军民融合决策评估模型

针对军事信息系统项目军民融合事前决策评估问题,提出了一种基于改进层次分析法和云模型的军事信息系统项目军民融合需求度评估模型,为研究军民融合评估工作探索一条新的途径.利用正态分布区间数表示评估数据,并利用区间数逆向云发生器生成各评估指标云.同时采用兼顾形状和距离的正态云模型相似度测算方法对军民融合需求度进行综合评估.仿真实验表明,本文提出的评估模型具有很好的合理性和可用性.     

航迹相关与融合的性能评估

多传感器多目标航迹相关与融合的性能评估是数据融合系统的重要组成部分 ,但多年来国内外一直缺乏一套可被广泛接受的反映融合系统性能的指标体系。提出一种计算航迹纯度的方法 ,解决了融合航迹与目标真实轨迹的关联这一关键技术难题。并在此基础上 ,对航迹相关与融合的性能需求加以分析 ,建立了一组用于性能评估的较为完备的指标体系。该技术已成功应用于实际的数据融合测试与评估仿真系统中     

基于Transformer网络多模态融合的密集视频描述方法

针对目前的密集视频描述模型大多使用两阶段的方法存在效率较低、忽略音频及语义信息,描述结果不全面的问题。提出了一种基于Transformer网络多模态和语义信息融合的密集视频描述方法。提取自适应R(2+1)D网络提取视觉特征,设计了语义探测器生成语义信息,加入音频特征进行补充,建立了多尺度可变形注意力模块,应用并行的预测头,加快模型收敛速度,提高模型精度。实验结果表明：模型在2个基准数据集上性能均有很好的表现,评价指标BLEU4上达到了2.17。     

基于前景理论和区间二元语义MULTIMOORA的多属性决策方法

针对属性值为不确定语言,属性权重为部分已知或完全未知的多属性决策问题,提出一种新的决策方法。运用前景理论计算出每个属性的二元语义前景值,建立二元语义前景决策矩阵。在考虑主、客观影响因素的基础上,构建属性权重优化模型,得到属性的综合权重。基于区间二元语义对MULTIMOORA进行扩展,并对方案进行排序。在此基础上,运用占优理论得到方案的最终排序。最后,通过算例验证了该方法的可行性与有效性。     

自适应语义表达丰富度的群决策方法

为解决群决策评估中出现的决策信息模糊以及决策反馈低效化的问题,提出了自适应表达丰富度的决策方法,该方法结合二元语义以及多标准决策分析的思路,计算每个方案相对于理想解的近似贴近度,并将输出结果利用自适应表达丰富度的模块化处理进行语义标度的重新匹配,最后,通过军港的军事效能评估案例对所使用的方法进行分析论证。     

基于二元语义的项目成功度群体综合评价方法

成功度评价是项目后评价中一种常用的定性综合评价方法.本文采用二元语义来对语言信息进行表示和运算,提出了一种对项目总成功度进行定量评价的方法.首先将专家给出的语言评价信息用二元语义的形式来表示,然后计算专家在各指标上的权重,建立基于最小二乘法的优化模型,对专家评价意见进行集结,得到各指标成功度和权重的群体评价结果.在此基础上,采用拓展的二元语义几何加权平均算子对群体评价信息进行集成,得到二元语义形式的项目成功度综合评价结果.本文提出的方法可有效避免语言评价信息集结和运算中出现的信息损失和扭曲,可以对项目的综合成功度等级作出精确的评定.最后给出了一个算例.     

基于广义相对信息熵的数据融合系统性能评估

提出基于度量融合系统信息量增加量的性能评估方法。该方法利用广义相对信息熵作为度量数据融合使系统信息量增加量的指标。将各种常见的不确定信息在模糊测度的框架中表达，利用Shapley熵测度系统信息的信息量。将相对熵推广到模糊测度的Shapley熵中，其归一化值作为定量评价数据融合系统性能的标准，该方法在模糊测度的框架中度量融合系统对系统信息质量的提高，普适性强，是数据融合系统性能评估的一种有效方法。     

基于Lanchester方程的多传感器数据融合效能模型

介绍了经典Lanchester方程及其改进的模型,在此基础上提出了Lanchester方程的多传感器数据融合系统效能模型,该模型具有传统Lanchester方程的基于耗损的系统特性,又能反映出数据融合系统的作用效能,可较好的反应C3I数据融合系统对作战双方实力的影响,利于在系统仿真中实现,对于C3I系统的效能分析有着重要的意义。     

考虑语义灰度的二元语义群决策方法

针对传统二元语义方法能较好地处理关于决策对象的语言评价信息,但无法反映决策者自身对决策对象信息掌握程度的情况,结合灰色系统中灰度的思想,提出了语义灰度的概念和度量方法,设计了考虑语义灰度的二元语义算子,构建了考虑语义灰度的二元语义群决策模型并给出求解方法。该方法利用决策者给出的信息,通过计算语义灰度调整群决策中决策者的权重,并依据综合灰度计算评价结果的可信度,提出基于二次函数对决策对象进行排序的方法。最后通过实例验证了该方法的实用性、合理性和有效性。     

基于二元语义信息处理的软件质量综合评价方法

针对具有层次结构和语言评价信息的软件质量综合评价问题,提出了一种基于二元语义信息处理的综合评价方法。首先给出了一种软件质量评价指标体系,然后在简要介绍二元语义概念的基础上,给出了基于二元语义信息处理的软件质量综合评价方法的计算步骤,通过该方法可以得到以二元语义形式给出的软件质量综合评价值。最后通过一个算例说明了该评价方法的有效性。     

基于ET-WG和ET-OWG算子的二元语义群决策法

针对一类属性值和权重值均为语言评价信息的多属性群决策问题,提出了一种群决策分析方法.首先,为了便于语言评价信息的集结运算,提出了一些新的集结算子:扩展的二元语义加权几何(ET-WG)算子和扩展的二元语义有序加权几何(ET-OWG)算子,并分析了这些算子的性质.然后提出了一种基于ET-WG算子和ET-OWG算子的群决策方法,其核心是通过语言信息的集结运算,得到各方案的群体综合评价信息,从而根据二元语义信息的比较原则,得到所有方案的排序结果.最后给出了一个实例分析,说明了本文提出方法的可行性和实用性.     

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.     

基于二元语意一致性的军品供应商绩效模糊评价方法

成功实施军事供应链制度的关键因素, 在于完善的军品供应商供应绩效评价机制.为此, 在分析军品供应商评价多准则指标体系的基础上, 针对不同特性的准则会产生确定值、区间值以及语义值等异质评估信息的问题, 提出了使所有决策者的评估信息转换为二元语义变量的一致化方法.随后, 以产品全寿命周期为策略, 结合模糊信息, 利用熵值最大化算法得到各准则的优化权值向量, 运用修正的语意顺序加权平均算法整合各准则, 建立供应商整体供应绩效评估算法.计算实例表明该方法可对供应商绩效作出有效评估并能提供更丰富的决策信息.     

案例信息不确定下的多属性分类方法

针对实际决策问题的复杂性以及决策者认知的局限性,提出了一种案例信息不完全确定情况下的多属性分类方法.该方法采用二元语义处理方案的语言评价信息,以方案到正理想点的距离作为分类依据,利用案例集提供的分类概率信息建立区间目标规划模型,推导方案的属性权重及各个类的边界值.在建模过程中,考虑了案例信息的不确定性,并引入了可信度的概念,将总的可信度作为分类模型的评价标准.此外还从理论上证明了模型的合理性.最后,通过一个项目评价的分类实例说明了所提方法的可行性.     

因素状态值为语言标度的变权综合决策方法

综合采用语言值2元组方法和拓展语言值论域的方法建立一种新的纯语言值二元组常权综合决策模型,进一步,在拓展语言值论域与实数集[0,1]之间定义两个转换函数,由此引入语言值效用向量等概念． 借助语言值效用向量、实数型变权向量和实数型状态变权向量导出语言值变权向量及状态变权向量,据此建立相应的语言值变权公式和变权综合决策模型．最后给出一个群决策的应用实例．     

A proportional 3-tuple fuzzy linguistic representation model for screening new product projects

It is critically important for companies to screen new product projects before they are launched to the market. So far, many approaches have been developed for tackling the process of screening product innovations. Due to uncertain, vague and incomplete information as well as dynamically complex process regarding to new product development (NPD), a fuzzy linguistic approach employed linguistic assessments and the fuzzy-set-based computation is reasonable for screening new products. However, such a fuzzy linguistic approach faces with various defects and limitations, such as loss of information, failing in considering the aspects related to human nature on uncertain subjective judgments etc. These defects and limitations lead to a dilemma, i.e., it’s very difficult to screen new product projects reasonably and precisely. In this paper, we propose a notion of proportional 3-tuple to represent a linguistic assessment and related ignoring information, and a preference-preserving proportional 3-tuple transformation for the unification of linguistic assessments represented by proportional 3-tuples between two different linguistic term sets. On this basis, a proportional 3-tuple fuzzy linguistic representation model for screening new product projects is developed. It is shown that the proposed model is flexible to handle uncertain, vague and incomplete information related to screening new product projects. It not only allows evaluators to express their subjective judgments with different confidence levels, but is also able to deal with incomplete linguistic assessments. Ultimately, the proposed model also improves the precision and reasonability of the screening result.     

一种处理语言评价信息的多属性群决策方法

针对具有语言评价信息的多属性群决策问题,提出了一种新的决策方法.该方法采用二元语义表示模型和计算模型进行语言评价信息的处理,并依据LINMAP法的基本思想,在给出群体一致度和不一致度定义的基础上,构造了一个估计正理想点和属性权重的线性规划模型,通过计算每个方案与正理想点之间的距离来确定最优方案.最后用实例说明了该方法的有效性与合理性.     

基于语言标度中术语指标的多属性群决策法

研究决策矩阵中元素以语言形式给出的多属性群决策问题．介绍语言评估标度集，定义虚拟术语和虚拟术语指标等概念，给出与语言决策矩阵相对应的指标矩阵．利用语言评估标度中术语与其指标之间的关系，以及加权算术平均算子和混合集结算子，提出一种基于术语指标的多属性群决策方法，该法简便易行，且能充分地利用已有的决策信息，因此所得决策结果较为精确、合理，最后通过实例对方法的实用性和有效性进行说明。     

权重信息不完全的二元语义多属性群决策方法

针对解决具有语言评价信息的多属性群决策问题,提出了一种基于最大偏差和二元语义信息处理的群决策方法。该方法是采用近年来最新发展的二元语义概念对语言评价信息进行处理和运算。对于属性权重完全未知或属性权重信息不完全的情形,分别给出了一个求解属性权重的简洁公式和一个基于最大偏差的目标规划模型,分别获得相应的属性权重,然后利用二元语义加权算术平均(T-WAA)算子,对二元语义决策信息进行加权集成,继而对决策方案进行排序和择优。该方法具有对语言信息处理较为精确的特点,避免了以往采用的语言信息处理方法所带来的信息扭曲和损失。最后给出了一个实例分析。结果表明该方法简单,有效和易于计算。