基于模糊投影寻踪聚类的洪灾评估模型

针对洪水灾害样本集的复杂性、随机性以及差异性,本文将模糊聚类迭代理论与投影寻踪技术进行互补融合,构建了模糊投影寻踪聚类模型.该模型采用投影值标准差和投影值欧氏距离平方和来构造投影指标函数,避免了传统投影寻踪模型由于经验性选取密度窗宽导致过于主观的问题;将高维数据低维化后进行模糊聚类运算,再通过对最优投影方向的寻优进行投影寻踪聚类运算,降低了模糊聚类迭代的运算量,实现了两种模型的双重迭代聚类.误差分析及聚类有效性评价表明,互补融合后模糊聚类与投影寻踪聚类的双重迭代聚类使得聚类精度和效果也得到了较大提高;此外,除优化算法初始化参数外,模型无需预设其它参数,也不依赖于随机训练样本,可客观依据历史样本集内在规律来进行洪灾聚类评估.实例研究和方法比较表明,提出的模型计算简洁,且能有效处理洪灾评估中的随机、模糊等主客观不确定性,能够为洪灾风险管理提供科学的决策支撑.     

基于模糊聚类和粗糙集的仿真可信性模糊综合评估

为客观有效地解决仿真可信性评估问题,提出基于模糊聚类和粗糙集的仿真可信性模糊综合评估方法。阐述了基于模糊传递闭包法进行模糊聚类分析的基本步骤,分析了粗糙集中属性重要性的相关原理;提出了基于模糊聚类和粗糙集的可信性模糊综合评估模型,利用模糊聚类和粗糙集中的属性重要性原理客观地进行各因素权重分配,结合模糊综合评判进行仿真可信性综合评估;以某飞行视景仿真系统为例,进行可信性综合评估。结果表明,该方法具有一定的合理性和可行性。     

向量矩阵迭代自组织XML辅助聚类算法

为了提高海量XML文档集的聚类质量,提出了一种基于向量空间模型的矩阵迭代自组织XML辅助聚类算法。该算法以XML键为基础,把XML文档转化为向量矩阵,通过矩阵迭代自组织学习对XML文档实施取消、分裂与合并等优化措施。为了加速算法的收敛性,在算法中引入辅助策略,虽然不一定达到矩阵向量分类间隔最大化的目标,却在尽可能分类的情况下使得运算时间缩短,其XML键权重调整更有利聚类效果。对比其它向量聚类算法,一系列仿真实验表明所提出算法具有一定的有效性及合理性。     

最优分类的模糊划分聚类改进方法

模糊划分模型聚类实质上是一个问题的两个方面。本文阐述了最优模糊聚类方法的理论与模型，指出了目前广泛使用的灵优失过程的缺陷，并提出了改进措施；实例研究表明，改进效果良好。     

模糊模型辨识中模糊聚类方法应用分析

模糊聚类算法已广泛应用于模式识别、数据聚类以及从数据中提取模糊规则的过程。介绍了基于模糊聚类的非线性系统模糊辨识方法 ,并通过著名的Box和Jenkins煤气炉数据仿真实例详细研究了模型性能指标与输入变量及模糊聚类数之间的关系 ,指出了应用模糊聚类方法的优势与不足。对于模糊建模中正确应用模糊聚类方法具有重要指导意义     

基于模糊核聚类的SVM多类分类方法

针对SVM在大类别模式分类中存在的问题,提出了一种基于模糊核聚类的SVM多类分类方法,并给出了一种高效的半模糊核聚类算法。该方法基于模糊核聚类方法生成模糊类,并采用树结构将多个SVM组合起来实现多类分类。模糊核聚类方法不但能够实现更为准确的聚类,而且能够挖掘模糊类的外围、不同模糊类之间的交叠情况等信息,利用这些信息能有效提高分类器的性能。实验表明,所提方法比传统方法具有更高的速度和精度。     

基于模糊邻近关系的结构聚类

在有序粒度空间理论的基础上,提出了基于模糊邻近关系的结构聚类分析理论和方法.首先,给出了依据距离的一致聚类的概念,提出了模糊粒度空间的一致聚类特征;其次,给出了模糊邻近关系结构聚类的粒度表示,并获得了基于模糊邻近关系结构聚类的快速算法;进而,提出了获取最佳聚类的新方法,并且这一方法是全局最优的;最后,给出了通过两个模糊邻近关系的交运算获取结构聚类融合的方法.为复杂系统结构分析研究提供了一整套理论工具和方法.     

基于模糊聚类的竞争者识别

从企业战略的角度确定识别竞争者的指标，并采用AHP方法确定权重，在此基础上应用模糊聚类分析法对同一行业的企业进行分类，进而识别企业的竞争者，最后对某企业的竞争者进行了实例分析。     

模糊聚类中的模糊等价矩阵

在模糊相似关系方程Ｘ２＝Ｘ的分解构造理论基础上,用泛函分析方法证明了与给定的模糊相似阵距离最近的最优模糊等价阵的存在性与局部唯一性;还证明了局部最优模糊等价阵与给定的相似阵之间的数值关系．另外还讨论了传递闭包与最优模糊等价阵之间的关系．最后给出了传递核的概念,并讨论了其基本性质.     

基于航班模糊聚类的时隙分配均衡模型

为了科学合理的利用机场时隙资源,克服现有模型只考虑效率性的缺陷,建立了效率性和公平性转换的均衡优化模型;利用模糊聚类方法对航班进行分组,并计算相应的延误损失费用,应用人工鱼群算法快速求解模型;对20架航班进行算例仿真,结果显示均衡优化模型的总延误损失费用为102800元,高于指派模型和改进的指派模型的83600元,但是最大延误损失费用为10000元,低于指派模型的16000元以及改进指派模型的15000元.仿真结果验证了效率性和公平性不能同时达到最优,说明了均衡模型能够让延误损失费用在各航班之间均匀分配,更具公平性.     

专家权重模糊评价下的超对策偏好认知集结

针对超对策环境中不同专家给出的对其他局中人结局偏好关系的不同认知,在专家权重为模糊评价时提出了一种偏好认知信息的集结方法。首先,给出了专家模糊权重评价相容的定义,讨论了相容的充分必要条件。然后,通过给出一个与模糊权重相对应的有效权重,集结专家群体对其他局中人结局偏好关系的认知,进而引用大多数一致性优胜者模糊集来确定其他局中人的结局偏好。最后,给出了一个数值例子。     

Two New Methods for Multiattribute Decision Makings with Information Partially Known

ＴｗｏＮｅｗＭｅｔｈｏｄｓｆｏｒＭｕｌｔｉａｔｒｉｂｕｔｅＤｅｃｉｓｉｏｎＭａｋｉｎｇｓｗｉｔｈＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＰａｒｔｉａｌｙＫｎｏｗｎ⒇ＬＩＤｅｎｇｆｅｎｇＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＢａｓｉｃｓ,ＤａｌｉａｎＮａｖａｌＡｃａｄｅｍｙ,Ｄａｌｉ...     

群体决策的模糊Borda数规则

对于决策个体和决策群体的偏爱均为模糊结构的群体决策问题 ,建立了模糊 Borda数规则 ,并研究了它的性质和满足模糊偏爱公理系的情况。在模糊偏爱的意义下 ,扩展了确定性下的 Borda数规则。     

“最大值准则”决策悖论及其求解模型

按照最大值决策准则,当相应决策系数向量各分量的值区分度较高时人们易于对决策对象所属类别做出判断.而真正有价值的问题是决策系数向量若干个分量的值区分度不高的情形.本文针对灰色聚类系数向量之最大分量取值与其它分量的值区分度很低,且按照\"最大值准则\"做出的决策与对决策系数向量进行整体评估所得的结论冲突,即\"最大值准则\"决策悖论发生的情形,提出了对聚类系数向量各分量取值信息进行综合集成的聚核权向量组和聚核加权决策系数向量;并据此构建了两难决策问题求解模型,给出了3种实用的聚核权向量组.破解了\"最大值准则\"决策悖论.最后以英国高等学校科学研究卓越框架(research excellence framework,简称REF)为例说明\"最大值准则\"决策悖论求解模型的实际应用.     

群体决策的较多模糊偏爱数规则

对于决策个体和决策群体的偏爱均为模糊结构的群体决策问题 ,建立了较多模糊偏爱数规则 ,并研究了它的性质和满足模糊偏爱公理系的情况 .在模糊偏爱的意义下 ,扩展了确定偏爱结构下的较多规则 .     

基于主客观综合赋权的CGF态势评估建模研究

超视距空战仿真中,计算机生成兵力(computer generated forces, CGF)实体态势评估行为是一种综合反映决策者主观偏好和决策信息客观排序结果的理性行为。为了解决CGF实体态势评估行为建模过程中作战信息的客观模糊性与指挥员的思维主观性相结合的问题,提出一种基于主客观综合赋权的CGF态势评估建模方法。该方法以对超视距空战中CGF实体态势评估行为产生机制的分析为基础,以模糊多属性决策方法为工具,根据主客观综合赋权的多属性决策方法,计算出目标各威胁因素的权重,得出当前空战态势中各CGF实体的威胁排序结果,进而估计出目标可能的作战意图。实例验证表明,基于主客观综合赋权的CGF态势评估仿真方法能有效地模拟实际兵力的态势评估行为,提高超视距空战仿真中CGF实体行为决策的真实性。     

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。     

模糊多属性决策的折衷方法

在假设属性指标和权重都是模糊数的条件下,利用两个模糊矢量的分量期望值构成的向量的夹角作为这两个模糊矢量的夹角,提出了模糊矢量投影的概念,以权重矢量作为标准衡量各个方案尺度,将模糊多属性理想矢量与模糊多属性指标构成的模糊矢量之差和模糊负理想矢量与模糊多属性指标构成的模糊矢量之差在模糊权重上的投影系数组合大小作为衡量各个方案优劣的准则,投影系数越大,方案越优,并给出该准则的算法及说明该准则的一个例子。     

基于模糊偏序关系的混合型多属性决策方法

针对权重已知且属性值为精确实数型、区间型和模糊型的混合型多属性决策问题,提出了一种基于模糊偏序关系的混合型多属性决策方法。该方法利用混合型评估值模型来描述多属性决策问题;在对属性值预处理后,通过构建混合型模糊偏序关系模型,将决策问题转化为评估关系模型;然后对偏序关系进行集结,得到全序关系,从而获取所有方案的优劣排序。算例验证了方法的有效性。计算过程表明,该方法计算简单,且避免了逼近理想解的排序方法(technique for order preference by similarity to ideal solution,TOPSIS)难以合理定义距离函数的局限性。