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.     

一种不确定区域间的拓扑关系模型

空间区域间拓扑关系模型的发展是空间推理，地理信息系统（GIS）和计算机视觉等领域一个非常重要的主题，在实际应用中人们对不确定区域间的拓扑关系模型不断提出更高的要求，近年来受到相关领域研究者的极大关注。在分析已有模型的基础上给出了一个不确定区域间的拓扑关系模型，该模型具有较高的认识合理性，将分明区域作为不确定区域的特例来统一处理，推断过程简便直观，可以基于已知事实给出所有可能的拓扑关系供用户选择。     

多波束系统波束宽度对水深点不确定度影响分析

为了揭示多波束测深系统波束宽度对水深点垂直不确定度和水平不确定度的影响,采用理论分析和实验验证的方法,证明了波束宽度对不确定度的作用随波束倾斜角度的增加而增大;给出了波束宽度导致的垂直和水平误差计算模型,提出了波束宽度效应改正模型。该成果为准确计算水深点不确定度提供了理论依据。     

不确定信息环境下多属性决策方法的研究进展

多属性决策在经济、社会和工程等领域有着广泛的应用.由于决策系统的结构复杂性和对外界环境的开放性,传统的实数型信息很难刻画系统的特征,有必要研究不确定信息环境下多属性决策模型和方法.论文对近十余年来研究的几种不确定信息及其信息集成算子,多属性决策的赋权方法和决策技术,若干偏好关系一致性的概念、不一致性调整的算法、偏好关系的排序方法和共识性模型等问题进行了综述,并对未来的研究进行了展望.     

Web社会网络的不确定属性图模型与应用

针对Web社会网络中个体及个体关系均存在一定的不确定性,以及个体及其关系具有属性不确定的实际问题,综合不确定图和属性图特征,提出“不确定属性图”概念,并对其进行属性描述.分别给出边不确定属性图、顶点不确定属性图以及顶点和边均不确定属性图概念,证明了它们与属性图、不确定图之间的关系和它们自身的性质;在考虑结点和边属性也可能存在不确定的情况,给出不确定属性图的综合模型,证明不确定图和属性图是不确定属性图的特例,不确定属性图是二者的拓展研究;最后文中给出不确定属性子图及其判定方法.分析表明,不确定属性图更能反映Web社会网络的真实结构.     

基于不确定推理的粗糙集配网故障诊断方法研究

针对不确定信息下的配电系统故障决策难题,提出了一类解决不确定性的系统化方法.首先提出了涉及不确定信息的粗糙集模型,在此基础上,构建了定性与定量之间的转换模式.充分考虑了属性的不确定性,给出了基于该模型的约简过程,并将结论采用模糊推理的形式给出,提高了算法的参考价值及计算精度.针对可能出现的矛盾和重复规则,为专家库中的各条规则建立了规则可信度、设备可信度和最终的综合分析可信度,加强了诊断结果的准确性和可用性.应用于典型三分段三联接配电系统的结果表明了算法的有效性和实用性.     

基于Archimedean三角模的广义直觉模糊不确定语言变量集成方法

考虑到在具体的博弈、利益团体投票或决策过程中, 直觉模糊不确定语言变量的表示往往受到决策者历史知识、感性判断等因素的限制, 本文借助于模糊逻辑非门算子, 对直觉模糊不确定语言变量进行推广, 提出了广义直觉模糊不确定语言变量的概念。利用Archimedean三角模和Archimedean三角余模, 建立了基于Archimedean三角模的广义直觉模糊不确定语言变量的集成方法。     

权重信息不完全的不确定语言多属性群决策方法

针对属性权重信息不完全、属性值信息以不确定语言形式给出的多属性群决策问题,提出了一种决策分析方法.首先,对不确定语言变量进行了描述;然后,给出了求解具有不完全信息的不确定语言多属性群决策问题的计算步骤,其核心是将专家给出的不确定语言决策矩阵集结为具有可能度信息的群决策矩阵,通过计算方案值与理想点的差异值,构建二次规划模型,得到属性权重值,进而可计算出相对接近度,从而得到所有方案的排序结果.最后给出了一个实例分析,结果表明该方法简单可行、便于应用.     

一种不确定知识数据库推理机的设计方法

本文提出了将推理规则加入数据库,基于数据库作出知识的正确推理。特别是对不确定知识数据库,提出了三种基本不确定性测度的计算,通过可信度的计算,以IF-THEN规则格式来建立知识模型,实现了一种不确定知识数据库推理机的设计新方法。     

数据ETL过程中的模式集成技术研究

阐述了在数据ETL(Data Extractlon，Transformation and Loading)中造成模式冲突的主要原因是不同的数据源可能采用不同的数据模型来表达；分析了常用模式集成方法，并比较了它们的优缺点；结合常用集成方法中的优点，设计了交互式的模式集成框架。该框架解决了较难的语义冲突问题，获得了良好的集成效果。     

GLAV集成方法中的模式匹配研究

GLAV是一种新的集成方法,它能为信息集成系统的映射关系提供更具表现力的方式.映射表示源模式与全局模式之间的对应关系,主要研究了GLAV集成方法中产生映射规则的模式匹配方法.首先将SUDAI模型转换为模式树,然后基于树进行匹配.匹配包含语言学和结构匹配两个基本阶段,语言学匹配结合了术语关系和约束进行计算,结构匹配结合了类属性和上下文节点两个方面,并成功解决了模式规模差异带来的负面影响.计算的结果可以判断两个信息类是否是一个映射候选,经过验证后可确定它是否是一个合理的映射.最后定义了一个基本DTD来描述匹配的最终结果.     

异质数据库中具有矛盾结构的关系的集成

局部方案之间存在各种各样的语义差异 ,所以在构造异质数据库系统中 ,方案的集成就成为一个重要的规则。本论文给出的方法是根据本地策略中元数据的不同将关系分成不同的类型 ,把具有不同策略结构冲突的本地关系转换成具有同种结构的新的关系 ,然后将这些新的关系进行集成     

模式集成代数

在全局模式多数据库系统中模式集成是一个非常重要的问题·为解决面向对象多数据库系统的模式集成,提出了一套集成代数,主要包括５类集成操作:合并操作类,相交操作类,聚合操作类,概括操作类和特化操作类·它们对其他类型的多数据库系统的模式集成也具有一定的普遍意义·     

面向对象多数据库系统的模式集成

讨论了使用面向对象技术解决多数据库系统模式集成的问题，针对全局模式多数据库系统提出了一个五级模式集成结构：局部模式、成员映射模式、成员对象模式、全局对象模式和全局外模式，详细描述了每级模式的定义和构成．     

基于素数的多源模式匹配方法的研究

模式匹配是获取不同模式间语义关联关系的技术,是数据集成过程中的关键操作.随着可检索在线数据库数量的迅速增加,大规模的模式匹配工作的需要使多源模式匹配方法成为模式匹配领域研究的重点.针对现有多源模式匹配方法的缺陷,本文提出了一种基于素数的多源模式匹配方法,并提出了具体算法-PMSM.该方法将素数理论引入模式匹配过程中,使单纯的字符匹配转换为素数计算,提高了匹配效率,同时保留了现有多源模式匹配方法的优点.实验证明,PMSM切实可行.     

基于模式元素语义关系的模式合并方法研究

数据集成问题一直是数据库研究领域的热点之一,而全局模式构建是数据集成中的一项重要任务。通过对模式元素之间语义关系的分析,从数据源系统数据字典入手,利用模式匹配结果,提出了一种基于模式元素语义关系进行模式合并的方法,并给出了基于模式元素语义关系的合并规则及合并算法。最后,通过对已有模式合并方法的比较分析,说明该模式合并方法的可用性和有效性更好。     

基于模式元素语义关系的模式合并方法研究

数据集成问题一直是数据库研究领域的热点之一,而全局模式构建是数据集成中的一项重要任务。通过对模式元素之间语义关系的分析,从数据源系统数据字典入手,利用模式匹配结果,提出了一种基于模式元素语义关系进行模式合并的方法,并给出了基于模式元素语义关系的合并规则及合并算法。最后,通过对已有模式合并方法的比较分析,说明该模式合并方法的可用性和有效性更好。     

MDBS模式集成中完整性约束的处理

通过对多数据库系统(MDBS)模式集成中不同类型完整性约束的分析,提出并讨论了用于处理完整性约束的若干规则.这些规则不仅可以应用于模式集成,而且还可适用于模式变换、视图派生等模式重构中.用一个实例解释了如何在实际应用中使用这些规则.     

基于信息容量的模式变换等价性研究

研究了多数据库模式集成过程中的模式变换等价性问题.从信息容量的概念出发,给出了一种判断模式变换正确性的标准,并证明了在不同应用背景下,模式变换FS1→S2的正确性等价于Sl和S2之间满足某种蕴含关系.本文还利用该标准对一种经典模式变换方法进行了分析,指出如果没有完全满足该标准,模式变换可能隐含的一些错误.