不完全信息下概率决策的扩展粗糙集方法

为了从不完备多属性决策系统中获取概率决策规则，提出了一种不完全信息下概率决策的扩展粗糙集方法. 给出了容差关系下相容度的概念，通过设定相容阈值给出知识的粗糙下近似、上近似和边界域，然后讨论了粗糙近似的基本性质和概率决策规则的获取.通过实例说明这个新方法的可行性和有效性.     

基于多粒度理论的不完备决策规则获取

将多粒度理论引入不完备决策系统中,针对其不完备性,结合非对称相似关系提出基于相似关系的不完备多粒度粗糙集模型,并讨论该模型的性质。随后重点讨论基于相似关系的不完备多粒度粗糙集模型中属性约简和决策规则获取的问题,将多粒度理论和近似分布约简相结合,提出了不完备多粒度近似分布约简,获得所有的最简确定决策规则和最简可能决策规则。最后通过实例分析,发现使用多粒度近似分布约简与规则获取方法比原有的单粒度近似分布约简与决策获取方法更合理有效。     

用于数据挖掘的粗集产生多重知识库的方法

提出了一种用于数据挖掘的粗集产生多重知识库的方法．该方法基于粗集理论的简化和决策矩阵．首先从知识表示系统中消除冗余属性,产生简化表,形成简化的知识表示系统,提高学习的有效性和精确性．然后从简化表中推导出决策矩阵,通过决策矩阵获取最小决策规则,计算包括所有必需属性的简化集合,给出计算最小决策规则和计算多重简化的算法．最后由相应的简化对最小决策规则进行分组形成多重知识库,给出产生多重知识库的算法．     

一种具有序区间偏好信息的群决策方法

针对方案偏好信息为序区间形式的群决策问题,提出了一种决策分析方法.首先对具有序区间偏好信息的群决策问题进行了描述;然后依据传统Borda法的基本思路,将序区间偏好信息转化为Borda数值表,根据序区间的特点确定Borda分值计算规则;依据此Borda分值计算规则给出确定每个方案总Borda分值的计算公式,并根据每个方案总Borda分值的大小来进行方案排序;最后,通过一个算例说明了本文给出方法的可行性和有效性.     

一种给出方案不完全偏好信息的多指标决策方法

针对决策者给出决策方案的不完全偏好信息的多指标决策问题。给出了一种逼近于决策方案偏好信息的决策分析方法，并给出了一个算例。     

基于OE-近似概念格的不完备决策背景的规则提取

首先,通过对象诱导的三支条件近似概念格和三支决策近似概念格的细于关系,定义了不完备决策背景的OE-协调性;然后,在OE-协调的不完备决策背景上提出了对象诱导三支规则的提取方法, 分别从正面和负面的角度对规则进行获取和解释, 给出了冗余规则的判定定理及非冗余规则集的提取算法;最后,利用包含度理论,提出了带有置信度的三支规则提取方法, 提供了更为丰富的细节, 使得获取的规则更加完善。     

增量式获取规则的粗糙集方法

规则获取的增量式算法是知识发现领域的一个热点问题．作者根据粗糙集理论，提出δ—不可分辨关系的概念，建立了δ—决策表及其δ—决策矩阵，在此基础上，利用决策函数，提出一种在决策表中获取规则的增量式算法．该算法针对决策表中出现的各种新对象，在原有规则集的基础上进行规则和规则参数的增量式更新，避免了为更新规则而重新运行规则获取算法．     

一类不确定信息下的多属性决策问题的研究

对一类不确定信息下的多属性决策问题进行了研究,给出了不确定信息的定义,即在决策过程中决策者不仅不能准确地估计方案的属性值,甚至不能确定同一属性下方案之间的偏好关系.在此基础上,提出使用具有置信结构的偏序关系来表示不确定信息,并给出了解决这类问题的模型和方法.该方法首先采用证据推理算法对不确定信息进行集成,然后使用优势和劣势这2种指数来确定方案间的偏好关系,并在这2种指数的定义中使用了偏序之间的距离公式.最后通过一个例子说明,在信息不确定的情况下该方法能够帮助决策者做出比较合理的决策.     

评估专家不完全模糊偏好信息的一种迭代估算方法

针对基于方案对比较的不完全模糊偏好信息的方案优选群决策问题,通过引入模糊偏好关系中的可加一致性概念,提出了一种估算评估专家缺失的偏好信息的迭代估算方法。该方法仅仅依赖专家在可加一致性和可加互补性基础上提供的信息,而不用考虑其他专家的信息,因而估算出来的偏好信息能够与专家原始偏好信息保持良好的一致性,从而提高了估算结果的可信度。最后给出了一个算例。     

基于变精度粗糙-模糊集模型的诊断知识获取

提出一种基于变精度粗糙-模糊集模型的诊断知识获取算法,利用相似性聚类方法自动获取模糊隶属函数,将连续属性表示成模糊值,通过定义模糊相似关系和模糊相似类给出了变精度粗糙-模糊模型的近似表示,并引入蚁群算法求取模糊相似关系下的属性约简,进行诊断知识的获取。将其应用于精对苯二甲酸生产过程尾氧浓度故障诊断知识获取中,结果表明:该算法可以从故障数据中提取更客观有效的诊断规则,在实际故障诊断中具有很好的应用价值。     

改进的Vague值间相似度量一般公式及其地标排序应用

针对现有Vague值间相似度量一般公式以常数为调节系数存在的不足,提出对其未知度子项调节系数增加与Vague值自身有关的函数的改进方法,给出了该函数应满足的条件。提出了一种包含该函数的新的Vague集间相似度量,对其性质进行讨论;并基于现有Vague集间相似度量,给出了一种该函数的选取方法。与现有相似度量比较表明,提出的相似度量明显改善度量结果的合理性和区分能力。与多准则模糊决策方法相结合,将提出的相似度量用于地标排序,表明其有效性、可行性和优越性,同时为地标排序提供了一种新方法。     

基于偏好的多目标粒子群优化的结晶器预测控制

针对结晶器出口温度和液位控制问题,提出了一种基于改进的偏好多目标粒子群优化的非线性预测控制算法（IMPSO-NPC）。改进的偏好多目标粒子群优化算法（IP-MPSO）将参考点偏好算法和参考区域偏好算法融合在一起,在参考点和参考区移动过程中动态调整参考区,控制解集的偏好范围。另外,为了选取粒子群全局最优粒子,提出一种球扇占优的策略,提高了粒子群的搜索能力。将改进算法应用于结晶器的控制过程,仿真结果证明了其有效性和可行性。     

一种基于不同粒度语言判断矩阵的群决策方法

针对基于不同粒度语言判断矩阵的群决策问题,提出了一种新的群决策分析方法.对有序语言短语集中的语言短语进行“量化”,通过变量转换关系将语言判断矩阵转换为互补判断矩阵,并进行了判断信息转换的一致性分析;采用OWA算子将每个决策者给出语言判断矩阵所对应的互补判断矩阵集结为群的偏好矩阵,并通过计算每个方案的优势度来确定最优方案;最后给出一个算例说明了所提出的方法的有效性与实用性.     

优势变精度粗糙集在UCAV威胁估计中的应用

针对对象属性包含偏好信息及对象属性数据可能存在噪声或者一定程度的不完整的问题,在对经典粗糙集理论分析的基础上,引入优势变精度粗糙集方法,给出了优势变精度粗糙集算法的具体步骤,并结合UCAV作战特点,将其运用到UCAV威胁估计过程中.建立了基于优势变精度粗糙集方法的UCAV威胁估计决策信息系统,给出了决策系统所包含的条件属性和决策属性,并通过实例进行了分析.由结果可知,该决策方法实现简单,能正确对目标的威胁等级进行估计,且得出的规则以一定置信度给出,保证了规则的一致性,对于包含偏好属性的决策信息系统,该方法可以辨识出规则之间的不相容性.     

仿真技术在减速器设计中的应用

从齿轮传动的基本原理出发,系统地分析了齿轮传动系统的动力学模型,提出了基于齿轮副接触算法的动力学仿真模型.利用仿真软件建立了减速器虚拟样机模型,综合考虑了多种影响因素.计算结果很好地反应了实际的齿轮啮合接触行为,所使用的仿真方法及得到的分析结果对减速器的工程设计及性能校核具有参考价值和指导意义.     

一种压缩向量对测试集的新方法

通过施加一个测试向量对,瞬态电流测试可以检测出CMOS数字电路中的某些故障,这些故障通常（例如开路故障）不能被传统的电压测试和稳态电流测试有效地检测出来。研究如何有效地压缩向量对测试集与通常的测试向量压缩一样,意义十分重要,但目前人们对此研究得较少。首先使用三种现有的游程编码方法对向量对测试集进行压缩,并比较它们的压缩结果。在此基础上．提出了一种更好的压缩方法。采用新方法对几个ISCAS标准电路的开路故障向量对测试集进行压缩,实验证明压缩效果比三种游程编码方法都要好。而且,新方法的解码代价非常小,适合压缩大型电路的开路故障测试集。     

一种新的模糊集合模糊度公式

根据决策者的偏好,结合模糊集的位置引入位置影响因子,得到基于模糊集与最模糊集相对贴近度的新模糊度公式,并用算例检验其合理性和分辨力.新模糊度公式能有效地比较模糊集之间的模糊程度大小.     

基于灰色关联分析的设计方案评价的新方法

灰色系统理论的关联分析是一种定量分析．在此基础上，提出了一种方案评价的新方法．该方法原理是，根据方案的各个技术经济指标，构造出最优和最劣的指标参考数据列，求出每个方案的指标数据列与最优、最劣参考数据列的关联度，即最优关联度和最劣关联度，并构造评价函数，从而获得方案的优劣排序．     

Robust ranking of multi criteria alternatives using value functions compatible with holistic preference information

We present two recent methods, called UTAGMS and GRIP, from the viewpoint of robust ranking of multicriteria alternatives. In these methods, the preference information provided by a single or multiple Decision Makers (DMs) is composed of holistic judgements of some selected alternatives, called reference alternatives. The judgements express pairwise comparisons of some reference alternatives (in UTAGMS), and comparisons of selected pairs of reference alternatives from the viewpoint of intensity of preference (in GRIP). Ordinal regression is used to find additive value functions compatible with this preference information. The whole set of compatible value functions is then used in Linear Programming (LP) to calculate a necessary and possible weak preference relations in the set of all alternatives, and in the set of all pairs of alternatives. While the necessary relation is true for all compatible value functions, the possible relation is true for at least one compatible value function. The necessary relation is a partial preorder and the possible relation is a complete and negatively transitive relation. The necessary relations show consequences of the given preference information which are robust because “always true”. We illustrate this methodology with an example.     

一种研究组件引用语义的动力系统方法

在组件和引用形式模型的基础上给出了组件集的拓扑空间结构，从而在组件并行递归引用形式语义的研究中引入一种新的基于拓扑动力系统的观点和方法，将其指称对象的存在性归结于一个动力系统的吸引子和泛函不动点，同时将引用过程描述为系统的轨迹．最后，用这种动态方法分析了一个非单调对称工作流模型的工作过程，得到了工作流的轨迹和终止状态集。