层次分析法逆序问题及其在土地利用适宜性评价中的应用

针对土地利用评价中常用的层次分析法,对于权重综合评判算子的保序条件和保序性进行了研究,并证明了加权乘积法是符合所有5种保序条件的算子.在此基础上,针对城镇土地防灾适宜性评价各因素的特点,对层次分析法做出发展,提出限定性因素评价模型,发展形成限定性层次分析法,并将之应用到泉州市场地防灾适宜性评价中.     

熵权与群组AHP相结合的TOPSIS法多目标威胁评估

针对传统TOPSIS法在确定权重系数上面的缺陷和不足,提出了改进的TOPSIS法,该法综合考虑主观和客观因素,将运用聚类分析法得出的各决策专家个人权重应用到群组AHP法中确定目标属性主观权重,并与运用熵权法求解出的目标属性客观权重相融合,得到组合权重.运用改进的TOPSIS法研究空战威胁评估问题,建立多目标威胁评估数学模型,并进行了仿真研究.仿真结果表明该算法是合理和有效的.     

农用地产评估方法研究

提出了农用土地定级，估价的整体思路与工作步骤，构建了农用土地定级，基准地价，标准宗地价格，宗地地价评估的方法。     

基于熵权的DRASTIC模型及其在地下水脆弱性评价中的应用

针对DRASTIC模型中需要人为确定各项指标权重的缺点,将熵权系数法与DRASTIC模型相结合,建立了基于熵权的DRASTIC模型。在新的耦合模型中,各项指标的权重由客观数据计算得到,消除了人为确定权重的主观误差。将该模型应用于地下水脆弱性评价之中,对大连市5个水文地质区段的地下水脆弱性进行了评价。评价结果表明,所建立的新模型是科学合理的,其结果更加客观。表6,参7。     

基于客观信息熵的多因素权重分配方法

多因素问题研究中各因素的权重分配始终是多因素问题研究的一个重点。借助模糊聚类技术和粗糙集理论提出了一个基于客观信息熵的多因素权重分配方法。该方法首先将大量数据进行模糊聚类,然后应用粗糙集理论中的信息熵知识客观地从实际数据中确定各因素的权重。     

基于AHP—DEA与多级模糊综合评价的土地整理项目可持续研究

依据多目标多层次指标体系综合评价的理论与方法,构建了包括工程、经济、资源与管理的土地整理项目可持续后评价指标体系。采用层析分析法（AHP）与数据包络法（DEA）结合的方法确定评价指标权重,建立了多级模糊综合评判模型,并以陕西卤泊滩土地整理项目为例进行实证分析,为土地开发与利用以及产业结构调整提供依据。表1,参8。     

模糊数学在高等级公路路面选型中的应用

应用模糊数学的多层次综合评判法对路面选型问题进行了研究,提出了路面选型的评价体系,并应用专家评分法确定了各因素的权重,可根据综合评价值选用较优的路面类型．     

基于区间数的预警机作战效能评估

建立了预警机作战效能评估的指标体系,提出了区间数的幂运算法则。采用区间数特征向量法确定了指标体系中定性指标的权重,采用区间数特征向量法和信息熵法相结合的组合赋权法确定了指标体系中定量指标的权重。给出了指标体系中定量指标和定性指标的规范化方法,提出了用区间数形式的加权和与加权积关系进行指标聚合的方法。最后通过算例对该方法的有效性进行了检验。     

试论土地综合评价技术模型设计及其应用

在确定土地综合评价参评因素的基础上，如何对其进行度量与综合，是土地综合评价的关键技术之一。本以唯物辨证法，系统科学等有关理论为指导，运用农业系统工程方法，设计了土地综合评价的参评因素度量与综合技术模型，并将其应用到山西省祁县农用土地分等中，收到良好的效果。     

基于熵的TOPSIS法空战多目标威胁评估

针对传统逼近理想解的排序法(TOPSIS)在确定权重系数上面的缺陷和不足,提出了基于熵的TOPSIS改进算法,该算法运用熵理论处理空战获取的客观信息,确定目标各个属性权重,将权重运用到TOPSIS法中,研究空战威胁评估问题。建立多目标威胁评估数学模型,并进行了仿真研究。仿真结果表明该算法是合理和有效的。     

动力学模型系统误差及其协方差阵的随机加权拟合法

在现有的基于移动窗口函数模型和随机模型系统误差自适应拟合方法的基础上,提出一种基于移动窗口动态导航模型系统误差的随机加权拟合法,在相同的窗口内给出了相应的状态预报向量协方差阵的随机加权拟合。由于动力学模型系统误差难以直接修正,采用修正状态估计误差向量及动力学模型误差向量的方法,实现对动力学模型系统误差的修正,然后利用修正后的动力学模型及相应的协方差阵进行导航滤波计算,有效地抑制动力学模型系统系统误差的影响,提高导航解算的精度。仿真结果证明,采用随机加权拟合后的算法精度优于未进行拟合的卡尔曼滤波和自适应卡尔曼滤波算法。     

PolSAR图像的两级分块最优加权滤波方法

针对多极化合成孔径雷达（polarimetric synthetic aperture radar, PolSAR）图像的相干斑抑制问题,提出一种两级分块的最优加权滤波方法。该方法在分块加权法的块处理基础上,采用边缘检测模板对非同质类子块进行二次分类和处理,提高了滤波参数的估计精度。实验结果表明,该方法不仅保持了块处理简单、运算量小的优点,而且在斑点抑制和边缘保持方面更优于最优加权法和分块加权法。     

基于可变精度粗糙集的多决策表分析方法

针对可能存在分类误差缺失信息的群体分类决策问题,提出了一种可以从多个决策表中获取群体分类偏好的可变精度粗糙集方法。该方法通过控制决策者的分类误差率,群体分类一致率及反对率,将多个决策表中符合条件的信息汇集,形成群体分类模式表,然后根据每种分类模式在不同分类误差率和群体一致率下得到支持和反对的频数,得到群体分类模式集合的下近似,即群体分类偏好。给出了应用该方法的具体步骤,算例验证了该方法的有效性。     

多层文本分类性能评价方法

为了准确评价多层文本分类方法,解决传统平面分类评价指标应用到多层分类中的局限性,在研究基于概念树的多层文本分类方法基础上,有效利用多层结构中类别之间的层次关系和“亲疏”关系,提出了一组能够准确描述多层分类性能的扩展评价指标。利用错误分类样本分布定义了错误分类集中度,在评价分类结果的同时能够指导训练样本的选择过程,使得训练样本更具有代表性。通过中文新闻语料的分类实验,证明了扩展评价指标对于多层分类结果的评价更为准确,错误分类集中度有助于训练出更加准确的分类模型。     

基于自调节分类面SVM的平衡不平衡数据分类

标准支持向量机(SVM)对不平衡数据集进行分类时,会出现不平衡现象;传统不平衡数据集分类方法只能对不平衡数据集分类,且在分类过程中存在人工因素的参与.提出一种平衡不平衡数据集统一分类方法--自调节分类面支持向量机(self-adjusting classification-plane SVM,SCSVM),设计自适应的分类面调节方法,根据训练错分情况对分类面进行调整,控制正负类样本的错分率使其达到均衡,平衡或不平衡数据集都可采用相同的方法进行分类而不需预知数据集种类.实验表明该方法可对平衡或不平衡数据集进行有效的分类.     

基于LWSVR的繁忙机场航班滑出时间预测

针对繁忙机场航班滑出时间预测准确率低的问题,结合局部回归和加权支持向量回归,提出基于局部加权支持向量回归的离港航班滑出时间预测模型。该模型采用K最近邻方法,减小训练样本集容量,并为每个预测样本构建一个预测模型。通过计算训练样本与预测样本间的马氏距离,来优化加权支持向量回归中高斯核加权函数的带宽参数,获得加权系数。结合某机场离港航班数据仿真分析,实验结果表明模型在误差允许范围内的预测准确率达到83.33%,模型更加稳定。     

基于组合赋权的反坦克导弹武器系统作战效能评估研究

现代作战条件下反坦克导弹武器系统的作战效能评估是该类武器装备作战使用的关键,传统的评估方法主要针对该系统中某一作战分系统的效能开展研究,不能充分反映武器系统作战能力的真实性和全面性.基于此,本文针对反坦克导弹武器系统的作战效能的评估方法进行研究首先构建反坦克导弹武器效能评估指标体系,包括了指标集与评估集,并根据不同专家的意见和建议优化该指标体系;然后结合组合赋权的思想,将熵权算法与分层赋权算法所得权值加权组合构成最终权值并赋予各评价指标,从而降低评估时由于主观因素造成的误差;最后在自寻的反坦克导弹半实物仿真平台下对算法进行验证,实验结果表明了该算法的可行性.     

基于非均衡模糊近似支持向量机的P2P网贷借款人信用风险评估及应用

现实中P2P网贷平台可信用户和违约用户的样本分布具有非均衡性,且投资者对分类错误持有不同接受程度.本文通过使用双边权重误差测量方法和映射距离选择正负样本误差项的隶属度,构建了基于非均衡模糊近似支持向量机(DFPSVM)的P2P网贷借款人信用风险评估模型.然后,提出了借款人信用评分及评级方法.最后,借助人人贷平台借款人信用信息进行了实证分析,结果表明所构建的模型与其他模型相比具有更好的适应能力和较高的分类准确度,能有效减少样本非均衡性对分类结果的影响,显著增加负类样本分类的准确率.获得的人人贷平台借款人的信用得分、信用等级及违约率分布能够为平台控制违约风险及投资者决策提供帮助.     

一类多输入多输出系统的预测PID控制算法仿真

研究了一类参教未知的多变量系统的广义预测PID参数整定问题。基于广义预测控制(GPC)的思想和γGPC与PID的相互关系，提出了一种新的离散多变量系统PID参数整定方法，其中性能指标包含了稳态误差加权项。PID参数通过γGPC与PID的相互关系递推计算得到。仿真例子说明了该方法的有效性和可行性。     

基于信号传播修正的GNSS干扰源质心定位方法

针对广泛存在的全球卫星导航系统(global navigation satellite system, GNSS)干扰, 采用基于接收信号强度(received signal strength, RSS)的定位方法时, 存在RSS值提取难度大, 城市环境中不开阔、多径等复杂场景下定位误差大等问题, 提出一种基于载噪比加权和干扰信号传播误差修正的GNSS干扰源质心定位方法。该方法采用GNSS接收机输出的载噪比信息, 并采用神经网络的方法预测干扰信号传播影响因子, 通过质心加权实现GNSS干扰源的定位。实验结果表明, 该方法的定位精度得到显著提升。