矿山安全性模糊综合评价的新算法

为了解决矿山安全性模糊评价过程中隶属度转换算法存在着目标分类不明确和出现冗余数值的问题,采用基于熵的数据挖掘方法,通过定义指标区分权,清除隶属度转换过程中的冗余数值,寻找对目标分类起作用的有效值计算隶属度,进行正确的隶属度转换并用于矿山安全性模糊综合评价中,应用实例说明了转换的全过程。研究结果表明:新的隶属度转换算法对矿山安全性评价具有更高的精确度。该方法有效地解决了模糊评价中的核心问题,对矿山的安全生产具有一定的指导意义。     

防空信息战效能模糊评估的一种新算法

为了实现防空信息战效能的模糊评价,清除指标隶属度中对目标分类不起作用的冗余值,用基于熵的数据挖掘方法,通过挖掘隐藏在各指标隶属度中关于目标分类的知识信息,理清目标分类与指标隶属度之间的关系,定义区分权清除指标隶属度中对目标分类不起作用的冗余值,并提取有效值计算目标隶属度.防空信息战效能模糊评价的事例分析表明:具有多指标属性的决策问题,为了排除冗余值的干扰,则隶属度转换模型可作为有效的方法.基于熵的数据挖掘方法有效解决了模糊评价中冗余数据的干扰,从而解决了一大批多指标的决策问题.     

防空通信系统效能评估的新方法

为了解决从指标隶属度到目标隶属度转换过程中存在的冗余数值问题,通过挖掘隐藏在指标隶属度中关于目标分类的知识信息与空间信息,定义指标区分权重,清除指标隶属度中对目标分类不起作用的冗余数值。建立基于"一滤、二比、三合成"的隶属度转换算法,并用于防空通信系统效能评估。研究结果表明:该算法是多属性、多层次综合评价的一种有效方法。     

南海岛礁部署水陆两栖飞机合理性评价

为了对水陆两栖飞机部署在我国南海岛礁的合理性进行评价,以满足未来中远海海上搜救的需求。首先,从飞机设计指标出发,考虑南海岛礁的自然环境和建设情况,遴选出合理性评价指标;其次,借助模糊综合评价方法,将传统的专家打分确定隶属度的方法进行改进,巧妙使用隶属度与合理性转换的方法,实现隶属度的客观确定;再次;针对实际救助需求和飞机性能,总结罗列出每一项评价指标的隶属度分布函数;最后,进行实例验证,借助我国南海某一岛礁的实际情况,对水陆两栖飞机在该岛礁的部署进行合理性评价。     

基于粗糙商集的模糊隶属度集值统计算法

模糊隶属度无统一算法,定义存在分歧．根据模糊概念“内涵明确,外延不明确”的特点,定义隶属度为不同外延对内涵的从属程度．在信息系统中,概念的外延用对象表示,内涵由属性表示,由此提出了求解隶属度的新算法：由原始统计数据组成初始信息系统,用粗糙集理论求得其商集并构建集值信息系统;该集值信息系统对应的条件概率空间中的条件概率即为隶属度．广义上信息系统可分为信息系统（无决策属性）和目标信息系统（有决策属性）两类．隶属度也可分为两类：第一类外延对象为内涵属性本身值,如年龄对青年人的隶属度（信息系统）;第二类外延对象为不同于内涵属性的另一属性值,如边坡工程安全系数对稳定状态的隶属度（目标信息系统）．计算以上两个实例,前者与已有结论作对比验证,后者与函数选择、经典统计方法及贝叶斯公理作对比验证,可知结果可靠,算法可行．     

水质评价中的指标权重与隶属度转换算法

分析现有评价方法中最优权、超标权及专家权用于水质评价的缺陷,从目标分类角度出发,提取指标对样本分类所作贡献的量化值,定义指标区分权,给出指标隶属度到样本隶属度的转换算法,由此建立基于区分权的水质评价方法.用案例说明方法的实用性.     

基于对应分析的冗余模糊C均值聚类算法研究

针对模糊C均值聚类（FCM）算法聚类原型最适合于球状类型簇的特点,提出了基于类间分离度和类内紧缩度加权的冗余聚类中心的FCM算法,即先将大簇或者延伸形状的簇（非凸）采用加权FCM算法分割成多个小类（冗余类）,从而规避FCM算法对初始聚类中心敏感的弱点．由于隶属度划分矩阵的元素是每个样本隶属于各冗余类的隶属度值,因此将其作为各冗余类的类特征,通过对应分析得到冗余类的新特征,再次采用加权FCM算法进行冗余类合并,最后达到分类效果．以代表曲线分割和曲面分割分类问题的3个典型数据集为算例,结果表明该方法能够识别不规则的簇,解决了FCM算法对初始聚类中心敏感的缺陷．     

基于样本模糊隶属度归n化约束的松弛模糊C均值聚类算法

模糊C均值聚类算法(FCM)由于样本模糊隶属度归一性的约束,导致FCM算法对噪声数据敏感。提出松弛模糊C均值聚类算法(RFCM),RFCM算法在可能性C均值聚类算法(PCM)目标函数的基础上,放弃了FCM算法单个样本模糊隶属度归一化约束,转为n个样本模糊隶属度之和为n的约束;并利用粒子群算法对样本模糊隶属度进行优化估计,使得模糊指标可拓展为m0的情况,同时采用梯度法得到RFCM算法聚类中心迭代公式。RFCM理论分析了算法对噪声数据抗噪的原理,解释了RFCM算法模糊指标m0的合理性,讨论了RFCM算法的收敛性。基于Gauss数据集和UCI数据集的仿真测试验证了所提出算法的有效性。     

松弛模糊C均值聚类算法*

模糊c均值聚类算法(FCM)由于样本模糊隶属度归一性的约束,导致FCM算法对噪声数据敏感。提出松弛模糊C均值聚类算法(RFCM),RFCM算法在可能性c均值聚类算法(PCM)目标函数的基础上,放弃了FCM算法单个样本模糊隶属度归一化约束,转为n个样本模糊隶属度之和为n的约束,并利用粒子群算法对样本模糊隶属度进行优化估计,使得模糊指标可拓展为m>0的情况,同时采用梯度法得到RFCM算法聚类中心迭代公式。RFCM理论分析了算法对噪声数据抗噪的原理,解释了RFCM算法模糊指标m>0的合理性,讨论了RFCM算法的收敛性。基于gauss数据集和UCI数据集的仿真测试验证了所提出算法的有效性。     

基于改进隶属度函数的电能质量模糊综合评价

通过分析电能质量模糊综合评价中的隶属度函数问题,提出了一种改进的隶属度函数来量化刻画电能质量评价指标各质量等级的模糊特性,从而实现更为细致的电能质量的模糊综合评价,解决了电能评价指标两质量等级之间难以建立联系和量化刻画的问题.文中首先对电能质量指标的权重、确定隶属度函数参数的指标限值及质量等级划分问题进行了分析;然后以传统的岭形函数为基础进行改进,得到基于评价指标质量等级的隶属度函数,并对电能质量的各项评价指标建立了模糊模型;最后运用所设计的算法对某地区的电能质量数据进行评价,结果验证了文中方法的实用性和有效性.     

一种新的人工免疫网络动态聚类在MIS评价中的应用

从人工免疫网络原理出发,建立MIS分类模型与生物免疫系统的对应关系,提出了一种新的人工免疫网络动态聚类算法,并将算法应用到MIS评价中.实例分析表明,该算法能有效地从大量待评价的MIS指标属性数据中得到MIS分类,以及不同类型的数据特征.另外,该算法还为评价指标的隶属度函数制定提供了有力的理论依据.     

基于生态敏感性分析的建设用地适宜性评价

探讨土地生态敏感性分析的理论与方法, 基于土地生态环境“先保护后开发”的理念, 提出以生态敏感性、自然条件和社会经济条件作为建设用地适宜性的主要影响要素, 选取14 个指标构建多因素综合评价模型, 其评价体系包括基本因素层、派生因素层和指标层三个层次, 并引入模糊隶属度函数改进模型算法, 形成综合评价法、模糊评判法和RS/GIS 相结合的区域建设用地适宜性评价方法, 结果分等级显示土地生态敏感程度和建设用地适宜性程度的空间分布, 根据土地生态敏感性分析结果, 划定区域建设用地的生态安全格局。在方法研究的基础上, 以长沙市湘江新区为例, 基于2010 年土地利用现状数据和遥感影像数据, 定量评价该区域土地生态敏感性和建设用地适宜性, 根据评价结果得到保障土地生态安全的建设用地格局。评价结果较为客观地反映了该区域土地生态环境和土地利用状况, 对于适用“两型”社会建设的土地利用规划具有指导意义。     

大连高新园区技术创新能力评价研究

结合大连“十一五”规划的要求和振兴东北老工业基地的形势构建了由5个模块和15个指标组成的高新园区技术创新能力评价的指标体系。借助于AHP分析法和模糊隶属函数等效学方法对目前的大连高新园区的技术刨新能力进行定量的评价分析．分析结果表明,2003年大连高新园区的综合创新能力得分为71．76,从隶属度的阶段划分上看处于创新发展的中期阶段,也是实现特色园区与和谐园区目标创建的关键时期．     

基于EWM-TOPSIS的城市卡口地点车速数据诊断

为解决因交通信息监控设备年久失修导致时空数据不完备,对交通时空数据质量状况进行综合诊断,为后续数据质量恢复与应用研究奠定数据基底。首先利用地点车速数据的时序特性和箱线图判别准则(Boxplot)客观判别了问题数据类型,其次针对不同问题数据类型特点构建了多属性综合评价指标图谱,采用熵权法(EWM)为各评价指标赋予信息熵权值,利用逼近理想解(TOPSIS)评价法得到了各条路段地点车速数据的贴近度并给予排序,最后综合道路属性及贴近度排序结果评价了区域路网地点车速数据质量状况。以2021年乌鲁木齐市1周的原始卡口交通数据为例,对应不同问题数据类型提出了多个数据质量评价指标,利用多属性评价指标图谱及道路属性对EWM-TOPSIS综合评价方法进行验证。研究结果表明：问题数据判别算法能够精确判别出冗余数据、缺失数据及异常数据3类问题数据,对应的评价指标均值分别为5.66%、10.04%、5.04%,综合可用性指标均值为84.66%,各路段数据质量整体良好;利用EWM-TOPSIS综合评价方法得到的路段地点车速数据贴近度均值为0.25,区域路网地点车速数据质量指数均值为0.19,道路属性是影响区域路网...     

矿山地质环境变异的模糊综合评价

利用现场调查收集灾害点和区域地质环境数据,将模糊综合评判应用到区域地质灾害危险性评价中,在模糊综合评判时,由于评价因素较多,因此采用二级模糊综合评判模型．评价集采用三级评价标准,即把地质灾害危险性划分为危险性小、危险性中等和危险性大三类．确定了三个参评要素：地质环境条件、地质动力和历史状况,十一个评价因子,采用半梯形分布隶属函数曲线确定其隶属度．选用在传统的层次分析方法上有所改进的模糊层次分析法（FAHP）作为评价因素权重的确定方法,确定了各评价要素、因子的权重值．然后进行模糊变换与综合评判,根据最大隶属度原则,评判计算单元所属危险性级别．为定量评估研究区地质灾害危险性,把整个太原市西山矿区进行单元划分。将全区划分为23个有效单元．文中以第15单元为例具体说明了模糊综合评判方法．在整个研究区运用该方法,计算出每个单元所属地质灾害危险性类别,从而判断了各单元所属的危险性等级．     

基于AHP灰色理论的道路交通流数据质量评价

交通流信息采集的过程中由于受到设备自身及外在环境等因素的影响,所采集的数据容易出现失真、缺失和冗余等质量问题,无法满足智能化交通管理的要求。本文以准确度、完整度和时效性等3个数据特性作为评价指标,提出了基于层次分析法与灰色聚类分析的道路交通流数据质量评价方法,采用层次分析法确定评价指标的权重,采用灰色系统理论白化权函数建立各指标关联度矩阵模型,结合北京市二环路实测数据进行了实例分析,证明了方法的可行性。     

快速公交服务水平模糊分级方法

提出了“分类评价指标、构建隶属度矩阵、绘制隶属函数图”的快速公交服务水平模糊分级方法.选取到站时间、等车时间、公交车速度作为评价指标,采用自主开发的公交出行调查系统开展快速公交乘客出行调查,基于调查所获数据采用模糊分级方法建立了快速公交服务水平的模糊分级.与目前国内外使用的硬分级对比后发现:模糊分级消除了清晰的边界,通过隶属度来体现评价指标属于不同服务水平等级的程度,评价指标变化引起的服务水平变化通过隶属度改变得以体现,从而有效地克服了硬分级存在的问题.     

土地利用与自然环境协调性的度量

将土地利用和自然环境作为两个系统，选择一些可以用一定指标度量的有代表性的系统要素，并按一定标准将它们分作3类，分别称它们处于a，b，c状态；再通过对系统中处于不同状态的要素数量的比较，决定系统所处状态，然后赋予一定值，得到系统的“态势度’’；经对土地利用系统和自然环境系统的态势度进行函数运算，可获“协调度”．以态势度和协调度为工具，便可评价土地利用是否与自然环境保持协调及协调达到的程度．用此方法对通州市的评价表明，在当前缺乏有效手段的情况下，该法不失为一种可用之法．     

一种新的模糊对比度增强算法

提出了一种新的基于模糊集合理论的图像模糊对比度增强算法．首先将图像从灰度域变换到模糊域;在预先设定图像空间像素模糊隶属度基础上引入了模糊对比度概念,而后在模糊域对模糊对比度进行非线性变换,得到增强后的模糊隶属度,最后将图像从模糊域变换到灰度域．由算法分析可知,利用模糊隶属度可以对图像的细节进行增强,图像的层次更加分明．通过对几例图像增强对比实验结果的分析,表明该算法是有效的．     

面向高维小样本数据的层次子空间ReliefF特征选择算法

高维小样本数据的特征维数远远高于样本数,因为其通常包含大量的冗余特征,ReliefF算法在处理这类数据时存在以下挑战：传统ReliefF算法无法剔除冗余特征,而现有的改进ReliefF算法大多通过启发式地计算特征与特征之间的互信息来剔除冗余特征,不适用于高维数据;通过截取与标记相关性最大的若干特征来进行分类,可能不是最优选择,因其没有考虑不同特征组合对分类性能的影响.为了解决以上问题,提出一种基于层次子空间的ReliefF特征选择算法,将原始特征集划分为具有层次结构的子空间,并利用邻域粗糙集理论来计算低层子空间的局部依赖度,能在高维小样本数据上高效率地批量剔除冗余特征.此外,为了考量不同特征组合对结果的影响,引入“局部领导力”的概念,保留部分子空间中“带队”能力较强的特征,从局部和全局的角度共同给予特征更加客观的评价.在六个微阵列基因数据集上的实验表明,与现有方法相比,提出的方法更高效,而且能保持良好的分类性能.