基于POWC-OWA算子的区间数多属性信息集结方法

针对属性间具有优先级别关系的区间数多属性信息集结问题,提出属性间具有优先级别关系的有序加权C-OWA(POWC-OWA)算子和有序加权C-OWG(POWC-OWG)算子,研究了其性质.基于POWC-OWA算子,提出了属性值为区间数的多属性决策方法,并进行了实例分析.     

基于区间数判断矩阵群信息的集结方法

对群信息的有效集结是群决策过程中重要的技术问题之一．不同类型的群信息有不同的集结方法，针对区间数判断矩阵的群信息，为了能充分挖掘和利用这类群信息的信息资源，提出了将群中各成员的区间数决策信息集结为具有一定可靠度的确定信息的方法原理，给出了这类群信息集结值可靠度的计算模型和修正流程，并通过一个算例验证了该方法的有效性．结果表明，该方法是集结区间数判断矩阵群信息最有效的方法之一．     

基于密度算子的多阶段群体评价方法及应用

从密度算子的角度研究了多阶段群体评价信息的集结问题,并比较分析了各集结途径的评价结果.首先基于评价者判断的离散程度及与群体判断的接近程度,给出了一种评价者权重的确定方法,并基于时间度的概念,给出了阶段权重向量的确定方法.在此基础上,基于密度算子对评价信息进行多途径集结,同时考虑了同一时段和不同时段评价信息分布的疏密程度.最后,通过一个算例对多阶段群体评价信息集结方法的应用进行了说明,并对评价结果进行了比较分析.     

不确定环境下语言信息集结算子研究

简述了语言信息集结算子的概念及其发展,根据属性权重不同划分了不确定环境下语言信息评价的类型,并对其进行了系统的分析,深入探讨了语言信息评价的研究趋势。     

复杂网络条件下多UAV集结问题非合作求解方法

针对复杂网络条件下多UAV系统任务区集结问题,提出了多机非合作求解方法.首先,基于协调变量和协调函数,建立多UAV集结问题的分布式求解框架.从任务特征出发,改进多智能体时延相关平均一致性算法,提出非合作优化一致性策略.该方法更强调平台的轨迹控制,弱化UAV对路径规划算法的要求,不仅能够降低集结问题的求解难度,而且使多UAV系统具有较强的动态响应能力.仿真实验验证了非合作优化一致性策略的正确性,多UAV能够在复杂网络条件下实现任务集结.     

一种协商、动态和分层相集成的综合评价方法

本文在对协商、动态和分层评价的本质和特点进行分析的基础上,提出了基于协商的动态评价方法;并结合二次加权和基于离差最大化的多属性决策方法,构造了一种解决评价主体利益不一致、时间序列指标值和分层结构评价对象的评价问题的评价方法。     

基于改进学习分类器的多机器人混合分层体系结构

本文提出了一种基于改进学习分类器的多机器人混合分层体系结构。体系协作规划层中的人工势场栅格法、协调规划层的学习分类器广播操作及行为控制层的多机器人DSP控制系统,易于实现多机器人间的通信联络及系统的扩充,提高了整个多机器人系统的实用性、实时性和可靠性。     

基于奇异值分解的多评价结论集结方法

针对综合评价中存在的“多评价结论非一致性”问题,提出了一种基于奇异值分解的多评价结论集结方法.对多个不一致评价结论组成的数值矩阵进行奇异值分解,并通过对定义的一致度与可信度两个性能指标的均衡确定出需保留奇异值的个数,运用奇异值分解的原理求出原评价结论的近似结论矩阵,而近似结论是对原有结论的优化.该方法具有提取多评价结论共性信息、削弱极端评价结论影响及对集结过程进行柔性控制等特点.最后,用一个算例验证了方法的有效性.     

基于分层排序集抽样方法的改进比率估计

基于分层排序集样本提出了总体均值的改进比率估计方法,讨论了改进比率估计量的均方误差和偏差估计式,证明了改进的比率估计比原来的联合比率估计更加有效.最后,利用一组幼儿黄疸病胆红素含量的数据进行实例分析,结果表明,基于分层排序集样本的改进比率估计可以有效提高估计精度.     

一种改进的基于结构抽象的分层模型诊断方法

基于分层模型诊断算法, 提出一种改进的方法, 对每层进行抽象时, 根据分层表示和抽象条件, 同时实现固定和动态两种抽象过程. 该方法进一步解决了基于模型诊断计算复杂性的问题. 在最终抽象层候选空间相同的前提下, 减少了分层的层次数和诊断问题的个数; 在一定条件下, 第l(l>0)层的诊断可以不必细化到最底层, 即可得到最终的诊断结果. 实验结果表明, 该算法在多数情况下比以往的分层模型诊断
方法效率更高.     

动态综合评价中的无量纲化方法

指出现有动态综合评价方法中采用静态无量纲化方法在处理时序数据时会消除数据中隐含增量信息的问题,针对该问题,提出了3种基本的改进方法,分别是标准序列法、全序列法及增量权法,并用一个算例对不同改进方法的特点进行了分析.结果显示,若对横向信息或纵向信息无特殊的主观偏爱,全序列法是一种简便直观且易于理解的改进思路,能够很好地拓展至各种静态无量纲化方法中,并能充分保留方法原有的数值特点,建议优先选用.另外,提出的思路可推广至动态非线性无量纲化问题中.     

网络信息资源评价方法的研究

论述了网络信息资源评价的必要性,介绍了网络信息资源评价方法的现状,分析了定性评价、定量评价以及综合评价3类网络信息资源评价方法的优缺点。     

一种改进的互信息特征选取预处理算法

讨论了基于互信息的特征选取算法在文本分类中的性能问题,分析了利用这种特征选取算法存在分类精度不高的原因,认为互信息为负值的特征在分类中具有很重要的作用．在此基础上提出了一种基于互信息特征选取的改进算法,该算法加强了互信息为负值的特征在分类中的作用．实验结果表明,改进后的算法可以有效地提高文本分类精度。     

基于改进AMOC的北京快速环路协调控制策略

根据北京快速环路的交通流特性及出入口间距短、交织严重的特点,改进了基础模型METANET的节点模型和路段模型,在此基础上,建立了非线性最优控制模型,给出了离散性最优出入口协调控制系统解.以北京二环快速路为实例,将采用改进最优控制(AMOC)策略的仿真结果与实测环路数据的交通状态进行比对,结果表明采用改进AMOC能使快速路交通流密度维持在期望的密度范围内,排队长度也较小,路网所有车辆旅行总时间下降18.4%.     

基于广义有序模块化算子的高校教师绩效评价

针对语言环境下绩效评价中多层级指标结构的模块化特征,构建了二元语义广义有序模块化平均(2TLGOMA)算子,该算子具有单调性、幂等性、有界性和置换不变性;进而提出二元语义广义有序加权模块化平均(2TLGOWMA)算子和混合加权二元语义广义有序模块化(H2TLGOM)集成算子的概念,同时定义了Orness测度;给出一种语言信息环境下,基于2TLGOWMA算子和H2TLGOM算子的高校教师绩效评价方法,该方法的优点在于它不仅考虑了评价指标体系各模块之间的结构关系,也兼顾了指标体系的权重信息和评价者的态度偏好;最后,通过实例分析说明了该评价方法的可行性和有效性。     

基于改进型指数趋近律的模糊滑模控制

针对传统滑模控制应用在永磁同步电机调速系统中存在转速超调量大、趋近滑模面速度慢、稳定性差、系统抖振等问题,提出一种基于改进型指数趋近律的模糊滑模控制方法。首先,在传统指数趋近律的基础上引入系统状态变量,使系统趋近速度与状态变量的变化相关;其次,通过设置系统状态滑模面与指数项系数的模糊规则,对滑模参数实时整定,使得趋近过程得到动态控制;同时,针对符号函数sgn(s)在切换过程不连续的问题,对其做出改进,使得系统可以平滑切换;最后,仿真结果表明,该方法相比于传统指数趋近律响应速度更快,抗干扰能力更好,动静态性能得到改善,系统的有效性得到验证。     

基于改进AHP-FCE法的装配式建筑安全风险分析

为了解决当下装配式建筑存在的技术不成熟、人才储备不足等诸多问题所引起的安全问题。运用德尔菲法结合领域内专家意见选取人员、环境、管理、设备、技术5个一级指标和19个二级指标,基于改进AHP-FCE方法,构建装配式建筑安全风险评估体系,确定各指标影响系数,最后进行比对排序,提炼影响装配式建筑安全的关键因素,并实证分析了某地装配式建筑项目的安全风险。结果表明：根据改进AHP模型计算,发现施工组织设计及施工方案、预制构件质量、节点连接准确度在安全风险影响因素中是主要影响因素,所占比重分别为0.302、0.203、0.141;进一步结合FCE法,实证评价某实地项目处于较小风险水平。本文的研究多维度揭示了装配式建筑的安全风险因素,为实地项目安全管理提供了意见参考。     

网络信息服务客户满意度的模糊综合评判

文章运用网络信息服务客户满意度的五个指标,运用模糊层次分析法给出了实例分析 目的是为准确把握网络信息客户满意程度,为制定合理的网络信息服务策略措施提供依据     

基于信息熵理论的综合评价方法

运用熵权赋值法求得评价体系各指标的客观权重,然后结合相应的主观因素,得出体系的综合权重,以体现主客观相结合的思想,使得评价体系更科学合理.以大学生综合素质评价体系为例说明这一评价方法的实用价值和意义.评价结果最大程度地贴近实际,更加合理规范.     

基于改进史密斯预估器的列车制动减速度控制研究

针对列车减速度控制中传统的比例、积分、微分控制(PID)及经典Smith预估方法控制效果不佳的问题,对Smith预估控制的反馈结构进行了改进,并从控制系统层面对影响列车实际减速度的不确定因素进行分类。建立列车制动单质点仿真模型,考察其在PID、Smith预估器以及改进Smith预估器控制下的系统阶跃响应特性。仿真结果表明,改进后的Smith算法具有良好的控制性能,且对参数变化具有更高的鲁棒性。最后在软件在环仿真平台的基础上,对比了非减速度控制、基于改进Smith预估算法的减速度控制、以及基于自适应参数估计算法的减速度控制的控制效果。结果表明,基于改进Smith预估算法的减速度控制不仅能实现目标减速度的精确跟踪,同时能够明显降低列车的纵向冲击。