非精确性测量数据的不确定度评定

基于证据理论,针对测量中的非精确性数据提出了一种不确定度评定方法。该方法首先计算非精确性数据的不确定性,包括不具体性和随机性,建立了不确定性与不确定度的关系公式,利用关系公式和不确定性计算不确定度。该评定方法同时适用于精确性和非精确性测量数据,是传统香农熵评定方法的广义形式,给出实例验证了其有效性。     

速度信息辅助雷达目标数据关联方法研究

多目标数据关联时,联合概率数据互联(JPDA)算法是最常用的方法之一,与最优的贝耶斯算法需要对当前时刻以前的所有确认量测集合进行研究相比,其只对最新的确认量测集合进行研究,因此是次优的贝叶斯算法。为进一步提高JPDA算法的性能,基于最优贝叶斯算法的理论,将包含目标历史信息的速度信息引入JP-DA算法过程中,增加了近距离平行运动目标的正确关联次数,并提高交叉运动目标关联精度。     

Distributed QoS multicast routing in networks with imprecise state information

1.INTRODUCTION WiththerapiddevelopmentofInternet,mobilenet worksandhigh performancenetworkingtechnology,itbringsoutextensiveinterestsofpeopleinproviding multimediaandreal timeservicessuchasvideoconfer ence,distanceeducation,entertainmentandsoon.Theseservicesrequirecertainquality of service(QoS)fromthenetworks.Thatis,thereshouldbe guaranteesastobandwidth,delay,delay jitter,ratio ofpacket lossandlowcostduringthedatatransmis sion.Meanwhile,multicastserviceshavebeenused invariousmultimediaap…     

数据处理的多源信息评价方法研究

在计算数据融合系统输出参数的估计精度之前,必须对跟踪系统各个通道的测量精度进行相应的评估和鉴定。为此,建立了数据处理结果的多源信息互评价方法,该方法通过不同测量通道、不同测量性质、不同测量时段的多个信息源的组合运用,客观地对数据处理过程的合理性和跟踪系统所有测元的质量情况进行评价。为测元数据的有效运用提供了前提条件,同时也为轨道参数估计的精度计算奠定了基础。     

粗糙度量和模糊信息颗粒化

信息是由对象、属性、值组成的三元组,当对属性值用较粗的标度去度量时就得到了其论域上的粗糙度量。据此构造了模糊集合理论的基础概念,即模糊集合是不确定标度下的粗糙度量,隶属函数是粗糙程度不同的度量间的转换函数,模糊集合将信息模糊颗粒化,这些信息颗粒之间的相互关系就是模糊映或模糊计算,基于这些概念的模糊系统具有可理解性。     

信息不完全的Fuzzy群体多准则决策的规划方法

提出了一种准则权系数和决策者权系数信息都不完全,且决策者存在风险态度的Fuzzy群体多准则决策方法。该方法通过利用准则权系数的不完全信息构造各方案针对不同决策者的Fuzzy线性规划,利用Fuzzyα 截集和区间数的性质,将Fuzzy线性规划转化为线性规划,求解综合后的线性规划得到各方案针对不同决策者的评价模糊数。然后利用决策者的不完全信息构造Fuzzy线性规划,将Fuzzy线性规划转换成为一般线性规划问题,求解综合后的线性规划问题,得到方案的群体评价模糊数。对决策者的风险态度进行集成得到群体风险态度,利用模糊数的距离公式将群体风险态度与方案的群体评价模糊进行集成得到整个方案集的一个排序。对准则值是梯形模糊数的信息不完全的Fuzzy群体决策方法的实现过程进行了详细讨论。最后通过实例说明该方法的可行性和有效性。     

基于Choquet积分的指标关联模糊多目标指派问题

针对指标间相关联的模糊多目标指派问题,引入广义模糊测度刻画指标间的关联,提出了基于广义模糊测度和Choquet积分的模糊权重信息集结算子,基于该算子给出了一种将模糊多目标指派问题转化为传统指派问题的算法.数值实验证明了该方法的可行性与有效性.     

基于信息熵权的最近邻域数据关联算法

复杂环境下雷达数据关联算法是多目标跟踪领域研究的重难点问题之一。其中,最近邻域算法虽然是一种计算量小、工程易应用的有效数据关联算法,但是存在数据关联正确率不高,滤波结果不够精确和多目标跟踪时易产生错误关联的问题。为改善该算法的数据关联效果,提出了一种最近邻域数据关联算法,通过进一步深度挖掘已知量测信息的熵,按照熵权法分析并确定各自量测指标的权值,再利用权值对最近邻域算法的统计距离关联准则进行优化,从而改善原算法在单目标跟踪中存在的问题。通过仿真实验结果分析得出,该算法相比于原算法具有更高的数据关联正确率、更小的跟踪误差和更快的收敛效果。     

基于DEA的搜潜方案评估及输出量的模糊偏好修正

运用带有偏好锥的DEA方法,研究了反潜巡逻飞机搜索方案评估和决策应用模型.特别是针对决策单元输出为概率指标以及决策者对搜索发现概率偏好程度具有一定模糊性的情况,引入模糊隶属度函数概念,提出了一种可体现决策者意愿的输出量的模糊偏好修正方法,使DEA评估结果既具有较强的客观性,又充分尊重决策者的主观意愿.最后给出了评估算例,验证了模型的合理性,可应用于反潜巡逻飞机搜潜方案的计算机辅助决策.     

收益率为模糊数的加权证券组合选择模型

Markowitz基于概率理论建立了有名的均值方差证券组合模型，文章则基于模糊理论建立了一类具有权系数的均值方差证券组合模型，首先对证券市场上的收益与风险特性重新进行度量和刻画，提出了一类新的具有加权的可能性均值、方差及协方差的概念，类似于概率论中均值方差的分析讨论了这些概念的性质．其次基于该文定义的均值方差，建立了以收益率为模糊数的加权可能性证券组合投资模型，并给出了相应的加权可能性有效证券组合及有效前沿概念，通过求解两个相对应的优化模型得到了一个具有带状投资区域的有效前沿．尤其当资产收益率具有线性或分段线性隶属函数的模糊数时，该证券组合选择模型实质上为一个线性规划问题，因此有效前沿可化为一个具有折线段的带状投资区域。     

从数据中挖掘模糊规则及其系统实现

针对一类多输入单输出模糊逻辑系统，提出一种简单而有效的方法从数据库中挖掘模糊规则．该方法产生的模糊规则库具有良好的完备性和鲁棒性，从仿真实验可以看出利用数据挖掘方法建立的模糊系统具有更好的逼近能力．为了使该方法在应用上具有良好的通用性，设计和实现了基于组件技术的数据挖掘系统．     

基于模糊聚类的信息不完全确定的多准则分类方法

针对权系数信息不完全确定且有训练集的多准则分类决策问题,提出了一种基于模糊聚类的分类方法。该方法在考虑对训练集分类的基础上,结合不完全确定的准则权系数信息等建立模糊聚类模型,通过遗传算法求解所得优化模型,得出准则权系数和聚类中心,计算方案属于各类别的隶属度,进而得到整个方案集的分类。实例说明了该方法的有效性和可行性。     

权重信息不完全的多粒度犹豫模糊语言群决策

针对属性权重信息不完全的多粒度犹豫模糊语言型多属性群决策问题,提出了一种基于指派模型的决策方法.本文的主要贡献在于:1)基于犹豫模糊语言术语集的得分函数,提出了从犹豫模糊语言术语集向量中确定备选方案序频次矩阵的算法;2)给出了专家关于备选方案的群体加权序频次矩阵的计算方法,将决策者给出的不完全属性权重信息作为约束条件,建立了混合0-1二次规划模型来确定备选方案的群体排序;3)通过将该方法应用于医疗废物处理技术选择问题,说明了所提决策方法的可行性和有效性.     

利用模糊神经网络进行数据挖掘的一种算法

研究把模糊神经网络结合进数据挖掘的方法,经过模糊神经网络的建立,训练达到精度要求、网络的裁剪、隐节点激活值的聚类和规划提高的步骤,达到通过模糊神经网络方法从数据库中提取知识的目的,并通过仿真验证了算法有效性。     

基于直觉模糊折扣算子的异类数据融合方法

异类数据作为不确定数据的类型之一,成为模式识别、多属性决策等问题中数据融合的难点.为此,以直觉模糊集为理论基础,本文提出一种异类数据的多属性融合方法.首先,定义一种新的直觉模糊数折扣算子及合成法则,证明了该算子与合成法则的基本性质.其次,定义异类数据之间的距离度量测度,基于灰关联方法,得到用于决策的系数矩阵,通过对备选...     

模糊信息系统知识约简的分辨函数法

知识约简是粗糙集理论的重要研究内容.针对不同的粗糙集模型和约简定义,给出相应的知识约简方法一直是知识约简的主要任务.以分辩函数法为代表的各种符号值信息系统知识约简方法已得到深入研究.将分辨函数引入模糊信息系统,得到相应的知识约简分辨函数法,并通过实例分析说明了该方法的具体计算步骤.这为从模糊信息系统中获取知识提供了一种有效的粗糙集方法.     

基于距离的直觉模糊粗糙模型及应用

将直觉模糊和区间直觉模糊集(数)的距离测度引入直觉模糊信息系统和区间直觉模糊信息系统,建立基于距离的粗糙集模型,并给出该模型两种约简-上下近似约简的定义.通过构造分辨函数,设计距离直觉模糊粗糙模型的知识约简及规则提取算法.最后将距离直觉模糊粗糙模型应用于信息系统安全审计风险判断,这不仅可为从直觉模糊和区间直觉模糊信息系统中获取知识提供一种粗糙集方法,而且还为信息系统安全审计风险的有效判断提供决策支持.     

犹豫模糊信息下的双向投影决策方法

研究了面向犹豫模糊信息的投影决策方法. 定义了犹豫模糊信息下, 方案和正、负理想点形成的向量表达方式, 建立了针对犹豫模糊信息的向量投影测度方法; 提出了基于正负理想点的贴近度测算公式; 构建了基于Jaynes最大熵原理和方案公平竞争下的属性权重确定模型. 算例说明方法的有效性和可行性.     

一种基于模糊信息融合的Prim算法及应用

提出一种融合多元模糊空间关系信息的支撑树搜索算法,即S Prim(spatialPrim)算法,用以识别低分辨率环境下(红外、多光谱遥感、SAR、恒星导航等图像中)具有规则空间分布关系的目标斑点集合。S Prim算法将子目标相互之间的空间分布关系、距离关系,以及目标自身属性关系进行模糊信息融合,借助Prim算法生成最小支撑树的机制,评估邻近节点之间可能具备的某些有规则的空间分布关系,主动探测子目标之间可能存在的空间分布规律,从而识别目标群。实验证明,该算法稳定有效。     

模糊目标信息系统的VPRS模型及知识约简

将变精度粗糙集模型引入模糊目标信息系统,建立了模糊目标信息系统的变精度粗糙集模型。定义了四种该模型上的知识约简——β上下近似约简和β上下分布约简;讨论了β上下分布约简的一些性质,提出了β上下分布协调集的判定定理,通过定义相应的区分矩阵给出了求β上下分布约简的区分矩阵算法。