基于属性价值函数估计的不确定多属性决策方法

针对属性权重为实数,且权重信息完全未知的不确定多属性决策问题,提出了一种基于属性价值函数估计的决策分析方法。首先,对多属性效用函数和价值函数进行了分析;然后,采用曲线拟合的方法确定属性价值函数的近似表达式,计算决策方案各属性的价值函数值,根据价值函数的可加性确定各方案的价值函数值,以此对方案进行排序与择优。最后给出一个算例,验证了所提方法的有效性。     

基于FV-OWA算子的不确定多属性决策方法

对基于模糊数Vague集的不确定多属性决策方法进行了研究.定义了模糊数Vague值的一些运算法则,基于这些法则,给出了一种模糊数Vague值的有序加权平均(FV-OWA)算子.基于FV-OWA算子,提出了一种属性权重完全未知、且方案的属性评估信息以模糊数Vague值形式给出的不确定多属性决策方法.最后,进行了实例分析.     

基于三元联系数的不确定多属性决策方法

利用集对分析理论对不确定多属性决策方法进行了研究。给出了三元联系数的广义同一度以及候选方案与理想解之间的联系数距离的定义,提出了两种属性权重确知、且属性值为三元联系数的不确定多属性决策方法:广义同一度法和距离法。这两种方法均简洁直观,计算量小,易于在计算机上实现。最后,通过与已有方法的比较和实例分析,阐明了提出方法的有效性和优越性。     

一种基于方案满意度的不确定多属性决策方法

定义方案的综合属性理想值和综合属性负理想值,提出不确定多属性决策中的一个新概念－方案满意度,给出一种基于方案满意度的单目标最优化模型;通过求解该模型即可获得属性权重信息完全未知或只有部分权重信息的不确定多属性决策问题的方案排序;最后通过实例说明该模型的合理性和有效性。     

基于贝叶斯网络的不确定环境下多属性决策方法

融合贝叶斯网络推理技术来求解不确定多属性决策问题,根据问题的决策变量、环境变量和多个属性之间的依赖关系构造贝叶斯网络,通过推理求解在各个方案下每个属性取值的概率分布,从而把问题转化成风险决策问题.采用此方法求解不确定环境下多属性决策问题时,决策者只需考虑节点与其父节点之间的依赖关系,降低了思考的复杂程度,适用于大规模的复杂问题求解.算例表明基于贝叶斯网络的求解方法对不确定环境下的多属性决策问题是有效的.     

基于直觉不确定语言新集成算子的多属性决策方法

对于直觉不确定语言环境下的多属性决策问题,给出一种基于直觉不确定语言变量新型集成算子的多属性决策方法.该方法采用阿基米德T-模和S-模定义直觉不确定语言变量的新运算法则,避免了现有运算法则不满足封闭性的不足;并基于新运算法则提出对权重进行自适应确定或调整的直觉不确定语言加权算术平均(IULWA)算子.以及定义直觉不确定语言变量新的期望值和精确值,给出直觉不确定语言变量的一种排序方法.进而提出一种属性权重值为实数且属性值为直觉不确定语言变量的多属性决策方法.最后,通过算例分析说明该方法的有效性和可行性.     

非独立准则的MCDM问题权重确定方法

在很多多准则决策(MCDM)问题中,准则之间都是存在关联的.由于准则的替代和互补关系,综合评价时不仅要确定准则的权重还要确定准则间的相互关系,因此给决策者的工作带来很大困难.文章在分析了准则间非独立的MCDM问题的性质的基础上,提出了利用已知的样本数据以及专家事先给定的部分偏好权重信息情况下确定相关联准集权重的方法,并在最后给出算例.     

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。     

基于灰色关联度的区间评价方法探讨

社会经济系统中,由于存在着大量不确定性因素,使得对系统进行评估时,在某些指标下难以精确量化,但评估者常常可以给出一个评估区间。对此类带区间值评价问题,文献［1］给出了一种基于理想点的区间评价方法,文献［2,3］针对带区间评价值的评价问题也做出了一些有意义的探讨。在文献［1］的基础上,提出了一种基于灰色关联度的区间评价方法,并利用文献［1］的实例来证实此方法的科学性与可行性。     

New method for detection fusion of MAC based on DCM and NP rule

The problem of distributed detection fusion using multiple sensors for remote underwater target detection is studied. Considering that multiple access channel (MAC) schemes are able to offer high efficiency in bandwidth usage and consume less energy than the parallel access channel (PAC), the MAC scheme is introduced into the underwater target detection field. The model of underwater distributed detection fusion based on MAC schemes is established. A new method for detection fusion of MAC based on deflection coefficient maximization (DCM) and Neyman-Pearson (NP) rule is proposed. Under the power constraint of local sensors, this paper uses the DCM theory to derive the optimal weight coefficients and offsets. The closed-form expressions of detection probability and false alarm probability for fusion systems are obtained. The optimal detection performance of fusion systems is analyzed and deeply researched. Both the theory analysis and simulation experiments indicate that the proposed method could improve the detection performance and decrease the error probability effectively under power constraints of local sensors and low signal to noise ratio.     

基于关联规则赋权特征选择集成的信用分类研究

针对信用分类数据集中常见的高维性特征,本文基于特征袋装法和关联规则挖掘算法,构建了新的赋权特征选择集成模型AR-WSAB.该模型能根据频繁项集的支持度和置信度,对各特征的重要度进行测度,进而选择出各特征子集,训练子分类器,再通过集成得到最终结果.通过在贷款违约预测数据集上进行实证分析,结果表明该模型分类正确率相对于Bagging集成模型和PCA算法都有显著优势,所提方法能够有效处理高维性特征,并且在各分类算法上都具有普适性.     

基于关联准则的主瓣航迹欺骗干扰方法

针对现有的主瓣航迹欺骗干扰技术进行航迹规划时仅考虑运动参数限制和单部干扰机为主的问题,通过参考具有普遍适用性的航迹关联准则,提出虚假航迹设定方法,推导干扰机运动参数和干扰信号调制参数。在单部干扰机航迹欺骗干扰的基础上探究多机协同干扰组网雷达的可行性,仿真结果表明干扰信号最终能被敌方雷达识别,并且在两部干扰机对抗两部雷达情形下可以达到预期效果,为复杂情形下的组网雷达对抗奠定了基础。     

一种基于相似度的混合型多属性决策方法

研究了实数、区间数、语言值和不确定语言值相结合的混合型多属性决策问题。基于逼近理想解的排序方法(TOPSIS方法)确定理想方案,并定义了一种新的相似度,将各类型属性值的相似度计算规范到统一的度量空间,并且指出该相似度的几何意义,说明用该方法描述方案相似程度的合理性。将待选方案与理想方案比较,进行排序择优。最后,给出两个算例,证明了该算法的有效性。     

Causal association rule mining methods based on fuzzy state description

1.INTRODUCTIONIn the research of intricate systemcontrol andcompli-cated affair reasoning,the problemof mechanismandcomputational model of reasoning has become a veryi mportant issue in the academic world.Thus the re-search of indeterminacyinductive automatic reasoningmechanismis more i mportant.In the development of current logic science,ani mportant trendthat the research of logic thought andmethod merged into logic language has taken place.Thus the intelligence reasoning procedure is r…     

基于迭代离散度序贯检测的航迹抗差关联算法

针对批处理关联方式对航迹整体信息利用不足以及现有抗差算法无法实现大系统误差下的关联等问题, 提出一种基于迭代离散度序贯检测的航迹抗差关联算法。该算法首先引入迭代离散度作为关联统计量, 并根据基于误差重构的随机量测量推导得到不同时刻离散度的概率分布; 然后根据检测终点的不同设计了两种关联判定准则, 在不同判定准则下进行离散度的序贯检测实现航迹的抗差关联。实验结果表明, 算法在密集目标、大系统误差等复杂场景下均有较高的正确关联率, 并且较常规算法关联速度提升明显。     

量化扩展概念格的属性归纳及多粒度规则挖掘

在知识发现过程中用户感兴趣的往往是一些高层次、适当概括的简化信息,面向属性的归纳是目前主要的数据归约方法,一般是仅考虑原始数据所提供简单的统计信息;而基于量化扩展概念格的属性归纳算法,既可进行AOI的单一属性归纳,也能进行多层、多属性的归纳,而且泛化的路径不是唯一的,在量化扩展概念格的哈斯图很容易找到合适的泛化路径和阈值,得到满足用户要求合理的属性归纳结果,同时可以多层、多维的不同粒度的关联规则,有助于不同粒度知识的聚焦,发现不同粒度知识之间的变换关系.     

基于映射关联规则算法的业务流程重组关键成功因素识别

试图采用关键成功因素管理方法来研究业务流程重组(BPR)的实施, 在总结国内外学者对BPR关键成功因素研究的基础上, 根据中国的实际情况, 采用系统的思考方法, 全面考虑与流程相关的其它组织要素的变革因素, 提出了中国企业业务流程重组的关键成功因素: 企业战略管理、业务流程管理、信息技术支撑、组织结构变革、企业人员管理和企业文化管理. 在实证方法方面, 提出了一种基于映射的关联规则改进算法(MBAR), 该算法只需要经过一次数据库扫描, 就能够得到所有存在数据库中的大项集, 并应用于挖掘业务流程重组关键成功因素对BPR项目成功的影响, 得出一些有意义的关联规则, 例如: 企业战略管理Λ信息技术支撑Λ人员管理→BPR项目的成功(支持度0.614, 可信度0.706).     

基于模糊双门限的高频地波雷达与AIS目标航迹关联方法

提出了一种基于模糊双门限的地波雷达与船只身份自动识别系统(automatic identification system,AIS)目标航迹关联方法,该方法主要是利用模糊隶属度来描述两条航迹间的关联程度,并通过双门限检测来确定关联的航迹对。具体讨论分析了算法中展度、权重、调整因子等参数的选取原则,最后利用2011年10月31和2013年9月6日获取的两批实测地波雷达与AIS数据将本文方法与最近邻航迹关联算法做了对比,结果表明,此方法的关联率高于最近邻航迹关联算法,并且在航迹较为复杂情况下,提出的航迹关联算法具有更好的稳定性。