基于VC-DRSA的信息系统多属性群决策安全评估

以某高校校园网络系统作为评估样本,在建立了信息系统安全属性模型的基础上,提出了基于变一致性优势关系粗糙集(VC-DRSA)的多属性群决策的安全评估方法.该方法将VC-DRSA与层次分析法(AHP)相结合,利用VC-DRSA分类质量的概念挖掘出隐含在数据背后的内在规律,在确定安全属性权重的基础上,对信息系统进行了综合安全评估.实例计算证明,该方法可以有效地解决多属性群决策的瓶颈问题,在信息系统安全评估中具有实际意义.     

基于不确定理论的短期风险模型

在保险实务中,给定时间内的理赔总量是一个非常重要的数据,而针对该数据的模型更是保险风险分析中的基础模型.本文通过对给定时间内发生索赔的保单的研究分析,以不确定理论为工具,给出了两个带有限制条件的基于不确定理论的短期风险模型的分布,及其期望的一个性质.     

不确定风险模型的不确定生存率

基于不确定理论的极值定理中最大值的不确定分布,以及风险模型中最大损失的定义及其独立增量性质,定义并证明了不确定风险模型的不确定生存函数,并给出2个基本性质.利用不确定生存函数和不确定更新过程的分布函数的定义,证明了保费和索赔均带折现率的不确定离散风险模型的不确定生存函数.     

不完备信息系统中的确定优势粗糙决策规则提取

以不完备信息决策系统为研究对象,提出了基于确定优势关系的粗糙集模型.在确定优势关系粗糙集的基础上,提出了相对下、上近似约简的概念,给出了求得相对下、上近似约简的具体方法,并在此基础上提取不完备信息系统中的确定优势粗糙决策规则.应用实例表明了所提出的新方法的有效性.     

粗糙集理论与其它不确定理论的比较分析

粗糙集理论作为一门新兴的不确定理论正越来越受到人们的关注．在介绍粗糙集理论基本内容的基础上，对粗糙集理论与模糊理论、随机理论、灰色理论等其它不确定理论的差异性进行了分析，同时讨论了它们之间的互补性问题并构建了相应的互补模型，最后，指出了粗糙集理论对于进一步丰富和完善不确定理论体系的重要性．     

基于不确定时间序列分析的中国居民消费水平预测

合理地预测中国居民消费水平可以为国家经济建设、运营和发展提供决策的依据。选取国家统计局网站上公布的1992—2021年居民消费水平的数据进行实证研究,通过不确定时间序列分析构建预测模型,并通过残差图的特征解释使用不确定时间序列分析代替概率时间序列分析的原因,利用不确定假设检验来检测不确定自回归模型与数据的匹配度,结果表明模型构建与数据匹配良好。     

基于不确定因素扰动的机场大面积航班恢复规划研究

航班恢复过程往往会受到不确定因素的干扰,这些不确定因素可能还会进而引发一系列不确定因素的产生,造成更加严重的延误情况。为了提高航班恢复计划的鲁棒性,对不确定因素扰动下的航班恢复问题进行研究。首先,利用中国某机场的地面服务数据,研究了不确定因素对航班恢复过程中地面服务保障时间的影响。然后,建立以最小化延误成本和保证航班公平性为优化目标的航班恢复调度模型;同时考虑进场航班对离场运行的影响;并在模型中加入不确定因素对航班的干扰。最后,运用模拟退火算法对中国某机场的航班数据进行仿真,与先到先服务方法进行对比。结果表明:对于解决机场大面积航班恢复问题具有可行性。     

基于证据理论和微分演化的结构不确定分析

采用证据理论作为传统概率理论的替代方法来处理不精确的数据.为了降低基于证据理论不确定量化分析的计算成本,提出了基于微分演化的区间优化算法来计算边界值.以典型桁架结构的偶然不确定和认知不确定问题为例验证所提出方法的准确性和有效性.     

漫谈不确定关系

不确定关系是制约着自然界的一条基本原理。广义相对论制约着宇宙的大尺度结构,但它没有考虑不确定关系,是因为在通常情况下引力场非常弱,而没有导致理论和观测的偏离。但在强的引力场中量子力学效应是非常重要的,所以,必须找到一个完整的协调的统一广义相对论和量子力学的理沦。     

基于2个不相关的不确定因素的一次性决策理论研究

针对决策问题中出现的多个不确定因素,研究2个不相关的不确定因素的一次性决策问题.在单一不确定因素的一次性决策基础上,首先得出2个不确定因素的可能性,然后提出焦点和最优方案的选择方法,给出2个不相关的不确定因素的一次性决策过程,最后以报纸经销商问题为例说明这样的决策过程.分析的结果表明提出的决策模型能够帮助决策者在2个不确定因素的情形下找出最优方案.     

Synthetic security assessment based on variable consistency dominance-based rough set approach

<正> Security assessment can help understand the security conditions of an information system and yieldresults highly conducive to the solution of security problems in it.Taking the computer networks in a certainuniversity as samples,this paper,with the information system security assessment model as its foundation,proposes a multi-attribute group decision-making (MAGDM) security assessment method based ona variable consistency dominance-based rough set approach (VC-DRSA).This assessment method combinesVC-DRSA with the analytic hierarchy process (AHP),uncovers the inherent information hidden indata via the quality of sorting (QoS),and makes a synthetic security assessment of the information systemafter determining the security attribute weight.The sample findings show that this methoil can effectivelyremove the bottleneck of MAGDM,thus assuming practical significance in information system security assessment.     

基于优势关系粗糙集的规则生成算法

针对现有的基于优势关系粗糙集的规则生成算法存在运行效率低的问题，提出了一种基于多个优势差别矩阵的规则生成算法，突出不同决策类之间的差别信息，在得到精简规则集的同时，能够提高规则生成效率．通过实验与其他规则生成算法加以比较，表明该算法在平均性能方面优于其他算法．     

Generalized dominance-based rough set approach to security evaluation with imprecise information

The model of grey multi-attribute group decision-making(MAGDM)is studied,in which the attribute values are grey numbers.Based on the generalized dominance-based rough set approach(G-DRSA),a synthetic security evaluation method is presented.With the grey MAGDM security evaluation model as its foundation,the extension of technique for order performance by similarity to ideal solution(TOPSIS)integrates the evaluation of each decision-maker(DM)into a group's consensus and obtains the expected evaluation results of information system.Via the quality of sorting(QoS)of G-DRSA,the inherent information hidden in data is uncovered,and the security attribute weight and DMs'weight are rationally obtained.Taking the computer networks in a certain university as objects,the example illustrates that this method can effectively remove the bottleneck of the grey MAGDM model and has practical significance in the synthetic security evaluation.     

基于灰决策和粗糙集的BOT项目投标方案风险评价模型

文章分析了BOT项目投标方案风险评价指标体系,构建了BOT项目投标方案风险评价目标决策指标集,建立了基于灰决策和粗糙集的BOT项目投标风险评价模型,并通过案例研究说明了该模型的可靠性和适用性。为规避BOT项目投标方案风险提供了理论依据及最佳投标决策方案。     

基于遗传算法的商业银行风险评估

以遗传算法为主,结合了数据挖掘中的粗糙集理论,从商业银行的主要业务之一信用卡审批问题入手,初步研究了遗传算法在商业银行风险评估中的工作原理。从数据的预处理到系统应用的方法和流程做了详细的描述,实验显示该方案是可行有效的。     

基于风险态度因子的不确定语言多指标决策方法

针对具有残缺不确定语言信息的多指标决策问题,提出了一种基于风险态度因子的决策分析方法.对具有残缺不确定语言决策矩阵的多指标决策问题进行了描述;以最大语言区间代替矩阵中的缺失值,得到具有完全信息的不确定语言决策矩阵并进行规范化;通过具有风险态度因子的不确定语言映射函数,将不确定语言决策矩阵转化为一定风险态度下的二元语义决...     

基于项目风险内因分析的ERP项目风险因素及对策研究

从ERP项目风险产生的内因入手,分析了ERP项目产生风险的因素,指出ERP项目风险在现阶段不可规避,结合其他外部风险,给出了风险评价体系和风险因素集,为进一步进行ERP项目风险管理奠定了基础,同时通过国内外相关文献的研究,提出了相关对策和建议。     

Dominance-based rough set approach as a paradigm of knowledge discovery and granular computing

Dominance-based rough set approach (DRSA) permits representation and analysis of all phenomena involving monotonicity relationship between some measures or perceptions. DRSA has also some merits within granular computing, as it extends the paradigm of granular computing to ordered data, specifies a syntax and modality of information granules which are appropriate for dealing with ordered data, and enables computing with words and reasoning about ordered data. Granular computing with ordered data is a very general paradigm, because other modalities of information constraints, such as veristic, possibilistic and probabilistic modalities, have also to deal with ordered value sets (with qualifiers relative to grades of truth, possibility and probability), which gives DRSA a large area of applications.