基于语言图像模糊集与MABAC法的改进大群组FMEA模型

失效模式与影响分析(FMEA)是一种前瞻性风险分析工具。但传统FMEA模型在大群组专家风险评估、风险因子权重确定以及失效模式排序方面存在一定缺陷。本文针对上述不足提出了一种新的FMEA模型：首先采用语言图像模糊集表征专家的风险评价信息，然后运用相似度聚类法对大群组专家进行聚类，而风险因子的权重由熵权法确定，最后利用多属性边界近似区域比较(MABAC)法对各失效模式进行风险排序。为了验证该模型的可行性，本文将其运用于企业架构风险评估，并通过比较分析以及蒙特卡洛仿真验证其优越性与可靠性。     

基于模糊TOPSIS-FMEA的飞机IDG风险评价

在传统飞机电源系统失效模式及影响分析(failure mode and effects analysis, FMEA)法中,采用风险评价指标属性值简单相乘的方法计算风险优先数,造成风险评价指标不精确,且主观因素导致属性值发生微小变化,影响最终评价结果。通过在发生度、严重度和探测度这3个风险评价指标中引入模糊逼近理想解排序法(technique for order preference by similarity to an ideal solution, TOPSIS)理论进行风险评价,去模糊化和归一化后构造加权判断矩阵,确定逼近理想解排序法的正负理想解,根据相对贴近度大小对各故障模式进行风险水平排序。与传统失效模式及影响分析法的对比验证了方法的有效性和实用性,可为飞机电源系统其他组件风险水平评价提供有效参考。     

基于PSO-BP的应急通信感知装备效能评价方法

应急通信感知装备效能评价可支撑相关装备的发展规划, 而现有评价方法主观性强, 且自适应能力有待提升。因此, 提出一种基于粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)算法的改进反向传播(back propagation, BP)神经网络的应急通信感知装备效能评价方法, 旨在建立客观精准的效能评价。首先面向实战效能构建了三级效能评价指标体系, 然后将样本数据进行主成分分析法降维, 建立BP神经网络回归模型, 并结合PSO算法对模型的连接权值与阈值进行优化, 形成PSO-BP模型以避免局部极小值问题, 获得可评价具体装备效能时的神经网络模型。实例分析表明, PSO-BP相较于BP神经网络模型评价的均方误差减少了28.18%, 表明PSO-BP模型具有更高的准确性。     

AHP法专家调查法与神经网络相结合的综合定权方法

针对多目标决策中评价指标权系数的确定问题 ,在分析现有两大类方法 (主观赋权法、客观赋权法 )优缺点的基础上 ,提出一种以层次分析法、专家调查法与误差逆传播神经网络技术 ( BP网 )相结合的综合分析方法 ,同时运用 Math Works公司开发的 MATLAB5.1作为系统工具进行程序编制 ,得出最终结果.     

基于模糊理论与D-S证据理论的FMEA方法

针对传统故障模式及影响分析(failure mode and effect analysis, FMEA)中主观性较强以及权重分配不够合理的问题,提出基于模糊理论与Dempster-Shafer (D-S)证据理论的FMEA方法。首先,参考软件FMEA方法,将故障被检测度引入到硬件FMEA方法中,并应用模糊理论建立模糊评定等级及对应模糊数。其次,提出基于D-S证据理论的专家赋权法合理分配权重。最后,基于风险优先数(risk priority number, RPN)得出各故障模式的风险排序。案例分析表明该方法可以根据评估偏差量来科学地分配权重,使得评估结果更合理、RPN值更准确、故障模式风险排序更客观。该方法能够满足实际需要,在工程实践中值得推广应用。     

联网审计的绩效评价方法: 基于RC和AHP的组合应用

针对等级法(RC)和层次分析法(AHP)的不足, 提出了一种基于RC和AHP组合应用的联网审计绩效评价方法: 首先, 建立了针对联网审计绩效评价的AHP层次结构模型; 其次, 采用RC方法划分指标层各评价指标的重要等级, 并参照划分结果准确地填写AHP判断矩阵; 再次, 根据所确定的AHP判断矩阵计算各评价指标的权重, 并在此基础上建立联网审计的绩效评价模型; 最后, 通过实例分析了基于RC/AHP的联网审计绩效评价方法的应用. 通过对RC、AHP、RC/AHP三种方法生成的各评价指标权重, 以及采用三种方法计算出的绩效评价结果进行比较 表明: 基于RC和AHP组合应用的联网审计绩效评价方法有效地提高了评价指标权重计算的准确性, 从而提高了联网审计绩效评价结果的准确性.     

基于AHP和DEA的非均一化灰色关联方法

AHP虽然能够充分利用专家的主观意见,但是很难排除人为因素带来的偏差;DEA的评价结果虽然不受人为因素的影响,但是不能反映决策者的偏好;灰色关联方法在计算各方案相对于最优方案的关联度时使用的都是同一组权重,从而不能体现评价的最优性与公正性.针对这一问题,提出了一种基于AHP和DEA的非均一化灰色关联方法,该方法综合了AHP、DEA和灰色关联三种方法的优势,以灰色关联为中心模型,以AHP和DEA为辅助模型,通过AHP和DEA来共同确定各方案的综合指标权重向量,从而计算出各方案的关联度.最后通过工程项目评标的实例,与其它方法比较,验证了该方法的有效性和合理性.     

基于AI的农村公路养护管理评价方法研究

综合考虑影响农村公路养护管理的各要素, 采用层次分析方法, 建立了包含目标层、准则层、 指标层的农村公路养护管理评价三级指标体系. 针对综合评价中知识学习积累问题, 研究了基于人工智能的模糊神经网络方 法在农村公路养护管理评价中的应用. 结合模糊理论和神经网络方法, 采用模块化设计思想初步建立了农村公路养护管理评价 的结构模型, 在评估系统中嵌入专家知识, 采用模糊理论对评价指标进行模糊化处理, 再利用多层神经网络进行数值分析, 最后将结果反模糊化, 实现对农村公路养护管理系统的综合评价. 同时通过实例说明了系统学习、系统评价的过程, 实例验证了所建模糊神经网络模型的可行性与有效性.     

基于模糊距离和神经网络的自适应群决策方法

针对群决策中专家权重和评价指标权重难以确定的问题,提出了一种自适应群决策方法.设计了一种基于模糊距离的专家权重确定方法和基于神经网络的指标权重训练方法,并将其引入自适应算法中.在算法不收敛时,提出了一种专家权重的随机扰动策略使算法可以很好收敛.最后的实验表明,该方法可以很好地收敛于稳定解,得到专家群体对待评对象的客观、可靠评价.     

应用PCA和RBF网络评价建设项目动态联盟候选伙伴的绩效

基于建设项目动态联盟候选伙伴绩效的内涵分析,确定了决定伙伴绩效的因素,构建了伙伴绩效评价的指标体系.通过主成分分析将众多指标进行综合,消除样本间的信息重叠,降低RBF网络的输入维数.针对伙伴绩效系统的非线性特征,采用RBF网络高度非线性映射能力,对某建设项目动态联盟的候选伙伴绩效进行了评价.评价结果表明PCA与RBF网络相结合的方法比单纯的RBF网络方法具有较高的精确度和较好的拟合效果.     

基于主成分分析和归一化RBF神经网络优化的财务综合评价

提出基于主成分分析和归一化RBF神经网络优化相结合的财务综合评价方法,克服传统神经网络财务分析中的评价指标偏少、存在局部极小等不足,为公司财务评价提供新的思路和方法,并利用神经网络模型对我国钢铁业上市公司2007年财务状况进行仿真实验,为分析者决策提供准确、可靠的参考依据。     

有机热载体炉运行风险评价方法研究

运用人-机-环境系统工程原理,对有机热载体炉运行风险的人机环境系统进行综合评估.根据专家法确定指标层的值,在熵度法计算指标层权重、层次分析法和专家法计算准则层权重的基础上,评估指标层风险、各子系统风险和人机环境系统的综合风险,通过一致性检验表明该模型是合理可行的.将该模型应用到某台有机热载体炉运行风险评价中,得出目前有机热载体炉实际运行中人机环境指标的权重分别为:1.830、1.293、1.749,比较得出人和环境这两个指标比有机热载体炉设备本体的权重大0.5左右.这表明我们需要更多关注人员素质和环境管理,最后对风险评估值中较大的指标层提出了具体的改进措施,该评价方法对有机热载体炉定期检测有一定的指导意义.     

基于 GIS与关联分析的土壤肥力评价

以广东省东莞赤红壤农业现代化实验区为例,应用ArcInfo进行空间数据采取、处理与分析,采用叠置分析的方法,以评价因素的组合确定评价单元;采用层次分析法确定评价因素的权重;构造灰关联综合评价模型,计算各单元的灰关联综合评价值,得出各单元按肥力从劣到优排列的序列,根据灰关联综合评价值的大小划分土壤肥力等级并分级统计其面积。     

基于改进PSO-BP算法的冷负荷预测模型

针对PSO-BP(Particle Swarm Optimization-Back Propagation)神经网络预测模型在冰蓄冷空调冷负荷预测中存在输入输出数据关联度低和预测模型存在误差的情况,提出了一种基于JMP数据处理软件、PSO-BP神经网络和马尔可夫链的组合预测方法.利用JMP处理输入数据,剔除耦合度低的样...     

协同知识创新中的协同关系风险因素识别方法

基于协同知识创新是运用集体智慧进行创新的过程,构建了协同关系风险因素识别体系;提出了一种基于语言关联信息的协同关系风险因素识别方法.通过集结专家针对协同关系风险因素间的关联给出的语言评价信息,对协同关系风险因素进行排序与归类.通过一个实例分析说明了该方法的应用,并说明了如何根据识别结果制定协同关系风险控制策略.     

基于改进主成分分析方法的复杂环境系统质量评价模型

针对多元统计中主成分分析方法在复杂环境系统质量综合评价应用中的局限性,在对传统方法进行一系列改进的基础上,建立了主、客观指标赋权方法优点相结合的环境质量综合评价分层构权PCA模型,并基于该模型方法给出47个中国国家环境保护重点城市的污染与环保现状的评价实例.实证分析的结果表明这是一种适合于复杂系统环境质量综合定量评价、稳定性较好且切实有效的方法模型.     

基于可拓理论的养老地产PPP项目系统风险管理研究

PPP项目风险高、投资大,对其进行全面的风险管理是目前养老地产发展中亟待解决的问题。本文依据系统科学的思想理论建立养老地产PPP项目风险评价指标体系,确定经典域及节域,采用层次分析法确定指标权重,建立风险可拓评价模型,计算出待评对象对各等级的综合关联度,确定综合评价等级。并以盐城市QHW国际老年中心为例,依据风险可拓评判模型确定各指标的风险等级,计算出项目的整体风险等级,同时对评价结果进行分析,并提出相应的建议。     

基于灰关联分析的多层次综合评价研究———风险投资项目综合评价模型

利用灰色系统理论建立了一种新的基于灰色关联分析的多层次综合评价模型,给出了一种确定各指标权重的新方法.将此方法应用于高技术风险投资项目的筛选中,获得了较好的预期结果.     

审计评价Agent系统结构模型与优化

审计评价的Agent系统问题,就是行为审计博弈方的最优对策问题,即审计服务双方对其收益最大化的管理与优化.因此,风险因素在审计收益管理中有着重要影响,当把风险因素引入审计评价系统,并设定评价为Agent模式后,审计资产所有者风险份额的相对控制会从外部推动审计服务与评价效能的提升,内部会启动提高审计资产所有者效率的动力机制,从而提高了评价系统活力.通过审计评价系统的Agent模型与优化调控审计绩效评价管理方向,有助于促进审计绩效的持续改善,更好地促进审计服务创新发展.     

干旱期水安全风险评价与观控分析

针对干旱期水安全风险评价惯用的风险指数(DRI)计算中指标权重难以确定的问题,采用改进的熵权方法确定了计算DRI各指标项的权重;通常指标权重对DRI的计算影响较大,为更深入地探讨干旱期水安全风险变化特性,根据泛系观控理论研究了干旱期水安全评价各方案的风险及其比较收益,并从信息熵的角度以约束信息量对各方案的风险进行了定性及定量分析,在海河流域水安全风险评价应用表明,该方法揭示了干旱期水安全风险的内在规定性,可应用于水安全风险评价中,所得结果可为海河流域干旱期水安全风险管理提供决策参考.