射击准备策略的决策分析

对不确定理论 -集对分析理论中关于联系度的算法作了修改 ,给出了更有实际意义的联系度公式 ,应用此公式对“射击准备方案”进行定性定量分析 ,通过给出的理想方案的测度 ,计算各子系统的联系度、系统的联系度 ,由此排序 ,达到择优“射击准备策略”的目的.     

同异反态势排序在体育系统工程中的应用

同异反态势排序是根据集对分析联系度所提供的信息而进行的一种排序,本文结合有关体育比赛成绩排序,体育课教育质量评定,说明其在体育系统工程中的具体应用。     

基于多元联系数集对分析的航空维修风险态势评估

为提高航空维修风险评估的有效性,引入多元联系数集对分析理论,将评估系统中的确定与不确定因素作为一个整体进行处理。在考虑专家权重的基础上,运用不确定层次分析法确定各评估指标的权重区间,并通过三元联系数的联系度表达式将权重区间转化为权重精确值。对三元联系数的不确定项进行拓展得到五元联系数表达式,以此为基础建立风险的同异反评估模型。根据由该模型计算出的集对势结果对系统风险态势进行评判,并利用各阶偏联系数对风险发展趋势进行分析,实现静态和动态评估的有效结合。以某航空公司维修基地为实例,计算和分析结果表明了该方法在系统风险评估及趋势分析中的可行性与有效性。     

基于集对分析的供水水库群联合调度规则

集对分析可以较全面地描述水资源系统中的不确定性,据此提出了确定供水水库群联合调度规则的集对分析新方法. 根据离散微分动态规划（DDDP）和拟定供水调度图确定的相同时段同一蓄水状态下的水库供水决策构成一组集对,通过遗传算法优化调度图中各调度线的位置,使两种供水决策联系度最大,从而得到最优调度图. 根据该原理,以水库群虚拟聚合水库为研究对象,采用多维DDDP与遗传算法可以确定聚合水库最优调度图,并以此作为水库群的供水规则. 在多维DDDP确定的供水决策样本系列中,选取与当前时段蓄水、来水情况最相似（联系度最大）的若干样本作为参照样本,将参照样本下水库放水量的加权平均值作为该水库当前时段的放水量. 以观音阁、葠窝水库群为例,验证了采用集对分析方法确定供水水库群联合调度规则的有效性和合理性.     

舰船装备维修费单项预测集对分析与组合建模

根据集对分析的基本原理,结合基于误差大小的集对分析组合预测,给出了基于误差方向的集对分析组合预测和基于模型性能的集对分析组合预测;针对基于误差大小的集对分析组合预测建模过程中,从关联度的确定到组合权重的计算过程相对复杂、难以理解,推导简化了组合预测权重计算过程;针对集对分析中同一度为0时导致组合预测模型信息丢失的问题,提出了一种基于折扣的同一度、差异度、对立度转换处理方法。最后算例说明了该方法的有效性。     

基于三元联系数的不确定多属性决策方法

利用集对分析理论对不确定多属性决策方法进行了研究。给出了三元联系数的广义同一度以及候选方案与理想解之间的联系数距离的定义,提出了两种属性权重确知、且属性值为三元联系数的不确定多属性决策方法:广义同一度法和距离法。这两种方法均简洁直观,计算量小,易于在计算机上实现。最后,通过与已有方法的比较和实例分析,阐明了提出方法的有效性和优越性。     

不完备信息系统中基于联系度的粗集模型拓展

在分析几种已有的针对不完备信息系统的粗集拓展模型基础上,提出了一种基于联系度的粗集拓展模型.该模型的方法是:通过引入阈值将原不完备信息系统进行划分,再利用基于联系度的容差关系确定类,利用产生的这些类得到上下近似.通过例说明该模型是符合客观实际的,更重要的是在容差类的划分中通过引入阈值考虑了根据人的主观要求,这与人机结合以人为主的系统方法论是一致的.     

基于联系数的多资源应急系统调度问题

针对多资源连续消耗应急系统调度问题中出救点到应急地点的时间不确定性 ,采用集对分析中的联系数概念进行描述和求解 ,并定义了联系数的序关系的概念 .给出了基于联系数的多资源连续消耗应急系统的应急时间最早的模型和算法 .数值算例表明了算法的有效性和实用性 .     

最小决定集与Arrow不可能性定理

本文研究了社会选择理论中最小决定集的唯一存在性条件,分析了最小决定集与选择函数之间的相互联系.首先给出了完全理性选择函数的最小决定集唯一存在的充分必要条件,并应用其充分性条件得到了Arrow不可能性定理的一个较为简单的证明,然后通过分析Arrow不可能性定理中的"不可能性"的形成机理,指出要设计出更为合理的选择程序可以首先考虑从弱化最小决定集的唯一性入手.     

河流健康系统评价的集对分析模型

考虑到河流健康系统评价过程中的不确定性和复杂性因素,基于集对分析理论,引入了能体现系统确定性与不确定性的同异反联系度(IDC)的计算公式,并建立了河流健康系统评价的集对分析模型(SPAM).模型从三个层次阐明评价过程中集对分析理论的具体意义并将多指标表示成一个能从总体上衡量河流健康的n元联系数.用层次分析法确定指标权重,从主客观两方面定量计算河流健康程度.将SPAM应用于澜沧江健康系统的评价,结论是:就总指标来说,河流健康评价等级为"良";就各个子系统来说,服务功能和生态功能相对好于其它三个功能.SPAM模型能充分利用研究问题所包含的不确定性信息,将辩证认识与定量描述有机结合起来,是河流健康复杂系统综合评价的一种新方法.     

基于Vague集理论的推荐系统中用户兴趣度的描述

用户兴趣度的描述是推荐输入研究中的重点问题,论文通过对用户兴趣描述中存在的复杂性和不确定性因素的分析,提出借助Vague集理论解决这一问题难点的思路.论文定义用户评分,用户注册信息,分享,购买,收藏,浏览时间等六项指标反映用户的兴趣爱好,采用Vague集方法得到了六项指标的取值,利用线性加权的方法得到任一用户对任一属性的Vague兴趣度描述.论文的研究在不确定理论研究推荐算法方面奠定了理论基础,同时也为Vague集理论的研究发现了新的应用背景.     

3E系统视角下能源结构合理度评价研究

针对传统的能源结构评价方法多是重指标轻评价的局限性,提出了一种基于3E系统视角的熵权–集对分析评价方法.文章首先以DPSIR模型为基础构建了能源结构合理度评价指标体系.然后通过熵权集对分析评价模型实证分析,对我国30年的能源结构合理度进行评价.结果表明,熵权–集对评价方法能够很好的拟合我国能源结构合理度变化趋势;提高能源结构合理度需从能源、经济和环境三管齐下;政府应增加对固定资产的投资,严格控制能源价格的同时坚持实行低碳经济政策,保护环境,从而保证经济与能源、环境系统的可持续同步发展.     

R-fuzzy粗糙近似隶属度集的优势测度方法及其视觉感知应用

R-fuzzy集以粗糙集的形式给出了隶属函数,按照隶属度与描述符的相关程度将其进行分类.完全符合描述符的隶属度划分到下近似集,与描述符有关的隶属度划分到上近似集.如果能够得到上近似集中隶属度的重要性,将拓展R-fuzzy的应用领域.进一步讲,如果能够引入一种方法对R-fuzzy上近似集中的隶属度重要性进行量化,将可实现对隶属度重要性的量化排序,实现更高的分辨力.本文提出的优势测度概念可以很好的实现这个要求.首先,给出了优势测度理论框架,证明了优势测度与1型模糊集的等价性,接着,论证了与R-fuzzy集的一致性,指出了优势测度模糊集本质就是R-fuzzy粗糙隶属集的验证器.最后,通过人类视觉感知实验及优势测度的可视化,研究了不同类别群体共识与个识对确定R-fuzzy隶属度测度的影响,分析了R-fuzzy粗糙近似隶属度集的优势测度方法对于人类群体感知辨识的优势.     

第6次全国集对分析暨联系数学学术研讨会征文启事

第 6次全国集对分析暨联系数学学术研讨会定于 2 0 0 0年 10月 4日～ 10月 6日在浙江普陀山召开。即日起征集有关集对分析暨联系数学理论和应用研究的各种学术论文。论文格式按正式出版物要求。应征论文请于 2 0 0 0年 8月 1日前寄至浙江诸暨枫桥新街 79号 ,赵克勤收 ,邮编 311811。有关集对分析暨联系数学在系统工程方面应用论文可参考《系统工程与电子技术》2 0 0 0年第 2期 2《基于ａ ｂｉ ｃｊ联系数的网络计划方法初探》文。此外 ,赵克勤著《集对分析及其初步应用》一书已由浙江科技出版社出版发行。该书由中国人工智能学会理事长、北…     

基于蕴涵算子的Vague集的相似度

Vague集的相似度在智能系统的研究中有着重要的意义,现有的相似度实质上是基于距离来定义的。 从蕴涵算子的角度来研究Vague集（值）相似度,给出了一些新的Vague集相似度的计算方法,通过和现有的相似度进行比较分析,证明该方法具有更好的合理性和度量效果,因而有望在模式识别、图象处理等领域中得到广泛的应用。     

S-粗集与F-隐藏知识发现

S-粗集具有三类形式:单向S-粗集,双向S-粗集,单向S-粗集对偶。S-粗集具有动态特性,遗传特性,记忆特性。利用单向S-粗集对偶与它的隐藏特性,本文给出f-隐藏知识,F-隐藏知识,隐藏度,隐藏依赖的概念,提出隐藏知识的隐藏定理,隐藏知识的隐藏依赖定理,给出F-隐藏与F-隐藏依赖在系统状态识别中的应用。     

基于FP-tree和支持度数组的最大频繁项集挖掘算法

提出了一个基于频繁模式树即FP-tree和支持度数组相结合的最大频繁项集挖掘算法,首先建立FP-tree,同时建立支持度数组,然后在此基础上建立最大频繁项集树MAXFP-tree,MAXFP-tree中包含了所有最大频繁项集,缩小了搜索空间,提高了算法的效率。算法分析和实验表明,该算法对稠密型数据集和稀疏型数据集均适用,并且特别适于挖掘具有长频繁项集的数据集。     

多目标模糊决策的Vague集方法

对模糊条件下的多目标决策问题,采用Vague集方法进行处理,提出三种目标选择方法:记分函数法、加权记分函数法和距离法.对已有的Vague集方法进行了分析与联系,并通过例子阐明本文方法的有效性和优越性.     

基于项目集格及位图索引的频繁项目集发现算法

以格论及位图索引技术为基础给出了一个新的频繁项目集发现算法.1)该算法利用有向图进行一次性数据预处理,在预处理过程中将数据库预先存贮为每个结点都用一个域来记录其支持度的项目集格,从而把复杂的频繁项目集的发现问题转化为图搜索问题,提高了频繁项目集发现过程的效率.2) 支持度计算是关联规则发现中I/O及计算开销都非常大,算法引入了位图索引技术,提高了项目集支持度的计算速度.存储完整位图需要较大空间,针对该问题算法对位图进行了分块管理并对其进行了有效的编码压缩;不仅可以有效地对原始位图进行有效压缩,另外也可以在较大程度上提高支持度的计算效率.最后,对算法进行了计算实验与分析.     

基于Vague集相似度量的多准则模糊决策方法

在分析已有关于Vague值（集）相似度量方法存在不足的基础上，综合考虑Vague值区间端点间的距离、核距离以及未知部分对支持度和反对度的影响等主要因素，提出了一种新的Vague值（集）相似度量方法，并对其性质进行讨论. 通过与现有方法的比较，表明该方法具有很强的相似度区分能力. 最后将所提出的Vague值（集）相似度量用于多准则模糊决策中，通过最优化方法选取每个准则的最优权重，根据候选方案与理想方案在相应准则下相似度加权和的大小得出最佳方案. 通过实例分析，表明了这种方法的有效性和可行性.