洁净煤技术体系综合评价研究

构建了环境特性、节能率、技术成熟度、经济性四项评价指标,分煤炭燃烧前、中、后三种不同情况,采用系统评价方法,对各种洁净煤技术进行了经济技术综合评判,并由此得出了洁净煤技术发展序列.     

基于模糊综合评判的机场打击效果评估

针对机场打击效果评估这一热点问题,根据机场的基本组成结构和特点,提出了基于几何、纹理和整体特征的机场毁伤评估准则以及知识推理模糊综合评估数学模型,对模型的结构和评估过程进行了一定的描述,研究并实现了基于模糊综合评判理论的机场跑道打击效果评估系统。实验结果表明,该系统是一种可行的机场打击效果评估系统。     

农村经济多指标评判方法及应用研究

本确定了农村经济评价的指标体系，用层次分析法（ＡＨＰ）确定了各因的权重，介绍了动态多目标决策的ＤＴＯＰＳＩＳ法，并对河南省十个县的农村经济状况进行排序，分类。     

多工艺方案二阶模糊综合评价

在论述零件信息模型和零件多工艺决策信息模型的基础上 ,提出了一种基于黑板结构和层次递阶工艺设计的多工艺生成模型 ,该层次递阶工艺设计结构分为工艺分析层、工艺决策层、详细工艺设计层和多工艺方案评价层 .然后针对多工艺生成模型生成的多工艺方案 ,提出了一种工艺方案的多对象、多层次二阶模糊综合评价模型 ,并对一个回转类零件三种可行工艺方案进行了模糊综合评价 ,各方案的各项指标的权重是通过采用层次分析法 ( Analytic H ierarchy Process,AH P)确定的.     

利用多层次模糊综合评判方法定量预测特高含水期油藏潜力

针对特高含水期油藏剩余油分布零散, 开发潜力难以确定的问题,在统计典型油藏的油藏描述和数值模拟结果的基础上, 运用层次分析法,对影响剩余油分布的主控因素进行层次划分和权重统计,建立特高含水期非均质油藏剩余油潜力定量预测模型,编制特高含水期非均质油藏潜力分布定量预测软件.利用该软件对坨21断块8层系的剩余油分布进行了预测,从而指导单元调整的方案编制和实施.     

基于AHP的运输船舶多目标模糊综合评判

在简要分析了 AHP和模糊综合评判两种系统评价方法特点的基础上 ,把两种方法组合起来 ,并将其应用于运输船舶的性能综合评价 .结论证明该方法兼具两种方法的优点 ,而且是简便易行的.     

空袭目标威胁程度的综合评估与排序模型

提出了空袭目标威胁程度判断的基本准则,针对实战中地空导弹武器系统进行威胁评估时,有不少因素不可能完全明确、带有一定模糊的特点,利用层次分析法和模糊评判法(analytical hierarchy process and fuzzyevaluation,AHP-Fuzzy),建立了空袭目标威胁评估与排序模型。通过实例验证了该模型的合理性和有效性。     

绿色再制造管理层次网络分析模型及应用

绿色再制造管理是对产品再制造加工各个环节进行管理的有效模式。针对目前绿色再制造实施过程环节多,影响因素复杂,再制造实施缺乏系统研究的现状,分析了绿色再制造战略实施的影响因素和控制要素,提出了一种集成绿色再制造各个环节的层次网络分析模型。基于ANP分析理论,用实例说明了采用ANP法进行绿色再制造管理战略决策的过程。     

层次分析基础上的杂草除除方案模型综合评价

应用层次分析法,获得杂草防除方案中的除划效果,除草成本、对作物的药害程度、杂草防除的药效期和杀草谱等评价指标的权重,再用模糊综合评价法,对不同除草方案进行评价。以上海郊区的一次除草剂复配试验为例,进行了杂草防除方案的综合评估,取得了满意的评价效果。     

关于Saaty对模糊逻辑不适用于AHP观点的评述

目前模糊AHP方法在国内外应用很广泛,但是AHP理论创始人Thomas L. Saaty近几年连出3篇论文质疑模糊AHP方法的科学性. 在介绍模糊AHP方法的基础上,从模糊AHP缺乏数理逻辑性、AHP判断本身就来自模糊语义再次模糊意义不大和模糊AHP对不一致性的改进不一 定能确保改进结果的有效性等角度对Saaty教授批判模糊AHP方法的观点进行系统阐述,并就经典AHP和模糊AHP两方观点进行了深入的分析,希望对国内决策科学领域的研究学者有一定的启发帮助.     

城市公交线网优化的灰色关联度决策模型

为了优化城市公交线路网络系统,在考虑城市公交系统多因素的基础上,用定量分析法把公交线网中的主要优化目标及约束条件用函数关系表示,在定义最佳方案点的基础上,以目标函数为因素指标集,以备选方案为论域集,利用灰色系统的关联度知识,建立了城市公交线网优化的定量决策模型.优化结果表明,优化后公交线网利用率增大,可达性良好,而且该法也为多指标决策问题提供了一种合理可行的方法.     

城市路网系统大气污染物排放量计算方法

为解决城市复杂路网系统特定时期各路段机动车大气污染物排放量的精确计算问题,提出一种新的机动车污染物排放量计算方法.首先构建路网拓扑模型;其次利用复杂管网液体流动模拟路网机动车流动行为,根据流动规律构建机动车流计算模型,并给出其求解算法-邻域自适应差分进化(NADE,neighborhood adaptive differential evolution)算法;然后结合排放因子计算机动车污染物排放量,并揭示其排放特征;最后以大西安主城区路网为例对该方法进行实例验证.结果表明:该方法计算结果贴近各路段污染物实际排放情况,通用性强,适用于复杂路网机动车流量和污染物排放量的动态测算.     

最小隶属度偏差法应用于路网规划方案评价

考虑到公路网规划方案评价体系的多因素和多目标性，文章提出用模糊多目标系统最优决策法——最小隶属度偏差法进行路网规划方案的综合评价，该方法在处理模糊性的评价指标方面具有明显优势．随后给出了各评价指标无量纲化的标准函数，并对适中型指标和区间型指标的无量纲化标准函数给予了重点介绍．最后结合工程实际，对提出方法的实用性进行了验证。     

基于简化路网模型的卡尔曼滤波多步行程时间预测方法

针对目前多步行程时间预测方法研究较少,存在未来一段时间内的观测值不能及时得到的问题,提出基于简化路网模型的卡尔曼滤波多步行程时间预测模型和算法.综合运用上游路段、当前路段的实时和历史行程时间数据,从历史数据中寻找与当前日期交通状况最接近的历史日期,解决卡尔曼滤波未来一段时间内没有观测值而无法进行多步预测的问题.实验表明,算法能够合理地预测未来几个时段的路段行程时间,有效地避免了时滞性.同时,多步行程时间预测算法的精度高(尤其是4步以内,均等系数达到0.9以上), 是一种可行的预测方法.     

城市道路交通拥挤收费的博弈分析

在分析城市道路交通拥挤收费基本原理的基础上, 应用博弈论的分析方法,针对用户之间的出行、管理者和用户之间的拥挤收费进行了博弈分析,探讨了影响道路拥挤收费的因素, 设计了基于博弈模型的拥挤收费算法.结果表明: 该算法可以给出不同程度拥挤道路收费的数值区间,对道路拥挤收费定价和交通管理有一定的实用价值.     

城市轨道交通网络客流分配模型和算法综述

城市轨道交通网络客流分配是推算客流分布的基础理论方法.本文首先介绍了既有的城市轨道交通客流分配模型,从客流分配建模中的网络建模架构,乘客出行行为假设和客流分配原理三方面对比分析了既有研究的模型特征.在分配模型分类的基础上,重点阐述了客流分配算法中的网络路径搜索、分配模型求解和客流行为模拟和分布仿真算法的研究进展.最后,提出了我国城市轨道交通客流分配在网络化运营新形势下的研究展望.     

典型城市路网中的椭圆最短路径算法

提出了一种高效可靠的限制搜索区域的最优路径算法．该算法是基于典型城市路网的共同特征, 而不是某个特定城市的统计信息提出的, 它可以应用在不同的城市路网中．针对从源站点到目的站点不同的欧式距离, 算法分别在两类不同大小的椭圆内搜索最短路径．理论计算和实验结果都表明, 当源站点和目的站点相距较远时, 与椭圆限制搜索区域算法相比, 该算法可以降低33%-47%的时间复杂度, 而不会影响查询结果的准确性．     

考虑换乘费用的城市公交网络随机用户均衡配流模型及算法

文章在引用增广公交网络的基础上,考虑换乘次数对乘客出行时间的影响,引入换乘次数惩罚因子,给出了计算换乘费用的方法,并给出了乘客在公交出行中包括步行时间、等待时间、乘车时间和换乘时间以及换乘惩罚在内的路径费用. 在此基础上,构建了随机用户均衡模型来描述城市公交O-D需求在网络上的分配问题,证明了模型的最优解满足平衡条件,采用改进的MSA算法对模型进行求解. 最后,用一个简单算例验证了模型及算法的可行性和有效性.     

一种新的关联度量化模型及其在农民收入结构分析中的应用

在已有灰色关联理论的基础上,综述了现有的几种典型灰色关联度量化模型,并分别指出了其缺陷。在此基础上,领会灰色关联度公理的内涵,提出了一种灰色关联度量化模型———演变模型,克服了现有关联度量化模型的缺陷,并证明了其科学性。最后,以河南省农民收入结构分析为例,介绍了其应用方法。图1,表1,参19。     

基于改进匹配网络的单样本学习

当前深度学习是基于大量标注数据样本通过多层网络实现模型自动识别。然而,在很多特殊场景下,难以获取大量标注样本数据,小样本物体识别仍是深度学习下关键性的难题。针对这一问题,首先利用4层深度卷积神经网络(deep convolution neural network,DCNN)提取训练样本和测试样本的高层语义特征,然后基于改进的匹配网络分别采用双向LSTM和attLSTM算法对训练样本和测试样本深入提取更加关键和有用特征并进行编码,最后在平方欧氏距离上利用softmax非线性分类器对测试样本进行分类识别。实验通过Omniglot数据集对提出的改进模型进行测试,取得了非常好的效果。改进的模型即使在最复杂的20 way 1 shot情况下,依然能够达到93.2%的识别率,Vinyals的原创匹配网络模型在20 way 1 shot的情况下只能达到88.2%的识别率,与原创匹配网络模型相比,改进的模型在类别数更多而样本数较少的复杂场景下具有更好的识别效果。