直觉模糊框架内的区间证据组合方法研究

区间证据的组合是区间证据理论中的核心问题之一,尽管相关学者试图将D-S证据理论中的证据组合规则进行推广以实现区间证据的组合,但该问题仍未得到完全解决.目前已有的组合方法都是基于优化模型来确定融合结果中各基本概率质量(BPM)的上下界,不仅算法复杂度较高,而且这类方法不满足结合律,对多个区间证据进行组合时不能依次对各个证据进行组合,难以满足时域信息融合的需求.本文基于直觉模糊集与证据理论之间的关系,在直觉模糊框架内对区间证据的组合问题进行研究.首先基于证据理论定义一种新的直觉模糊运算,通过区间证据与直觉模糊集之间的相互转换,提出一种基于直觉模糊集的区间证据组合方法,该方法满足交换律和结合律,对多个区间证据进行组合时具有较强的灵活性.数值仿真表明,基于直觉模糊集的区间证据组合方法可以获得合理的组合结果,而且算法复杂度远低于现有方法.     

基于证据特征的区间证据合成方法研究

基于区间值的证据合成理论可以有效地描述和处理不确定性问题,针对目前区间证据合成方法存在融合失效的问题,分析了其产生的原因并提出新的区间证据组合方法。对证据源本身的特征进行提取,依此对证据进行修改,并提出两种优化方法用于区间信度结构下的证据合成。数值实验结果表明,提出的方法收敛性、鲁棒性较好,在面对冲突区间证据融合时得到了合理的结果。     

基于区间数和证据理论的雷达辐射源参数识别

针对雷达辐射源参数的不确定性,研究区间类型的雷达辐射源参数识别,构造区间参数的雷达辐射源数据库。首先,利用区间数距离形成区间相似度并基于此构造一种切合实际的基本概率赋值（basic probability assignment, BPA）。再将其与证据理论结合形成辐射源识别的信度区间,利用证据组合规则对信度区间进行区间重组。最后进行自适应判决识别,得到识别结果。仿真结果表明,区间证据理论方法能够较好的处理区间类型以及区间值和标量值混合类型的辐射源参数,得到满意的识别结果,具有一定实际意义。     

不完全信息条件下可生存网络存储系统方案优选研究

提出了一种不完全信息条件下的可生存网络存储系统方案优选模型.该模型基于可生存性指标构建了证据源,给出了存在空缺值的决策评估矩阵,针对传统方法无法处理不完全信息情况,提出了基于DS证据理论的方案评估方法;同时,为了处理决策评估矩阵中以不同形式描述的取值情况,给出了点值、区间值、模糊值等取值形式的隶属度函数,采用了基于信任区间的多属性决策规则,以获得方案优劣排序结果.最后,通过网络存储系统方案优选实例证明了该模型具备处理不完全信息能力,方法有效合理.     

CVaR在金融工具复制上的应用

RockafellarRT,SUryasev将CVaR应用于金融工具的复制,其结论是CVaR能有效地改善复制的组合.本文在他们研究的基础上,对其方法进行了改进,并将其应用于对中信指数的复制,探讨CVaR的理论意义与实际效果.在对中信指数进行复制的过程中采用了样本区间内模拟和样本区间外模拟,并将两种方法进行了比较.计算结果表明,可以通过一个线性优化问题将CVaR约束考虑到复制的组合中,CVaR的值可以直接由一个线性函数确定,不用先计算VaR的值.而且,当CVaR约束有效时VaR是确定组合的副产品.最重要的发现是,CVaR中损失函数对于控制复制组合的偏离方向有直接作用,RockafellarRT,SUryasev的方法对于样本区间外的模拟是不起作用的;改进的方法对于样本区间外的模拟中CVaR约束是起作用的.     

多属性群体决策的水文预报择优及组合方法

针对水文预报在参数受限条件下精度不高的问题,提出一种基于多属性群体决策的水文预报择优及组合方法.该方法首先建立预报正确率、确定性系数、合格区间、发生可能性四个决策属性;然后依靠理想模型给出属性权值的确定方法,并采用OWG和OWGA加以集结;最终基于评测值的序关系构成与实测值更为接近的预报区间.实验表明:该方法能够从多种预报方案中选择出相对误差较小的预报值,并形成一种高精度的组合预报模型,将预报提升一个等级.     

基于证据理论的多阶段混合型偏好信息群决策方法

针对多阶段群决策环境下的混合型偏好信息集结问题,引入证据理论对实数、区间数、语言信息及语言直觉模糊数信息进行统一度量,并提出一种新的、基于发展稳定和增长趋势的多阶段激励性集结方法.首先,利用基于改进灰色关联分析的模糊测度方法将混合偏好信息转化为基本信度分配函数形式(mass函数);其次,综合冲突系数及证据间的相似性程度确定证据冲突度,并以此计算专家权重,利用证据权值和Demsper组合规则对不同专家的mass函数进行修正融合;再次,利用多阶段方案的排序与平均序值的差值衡量备选方案的波动情况,并定义稳定性激励调节系数;最后,将该决策方法运用到商业银行对小微企业融资贷款的选择案例中,对比分析方法的合理性和可行性.     

基于误差修正与分解的区间值股价时间序列预测研究

与点值数据相比,区间数据更能够从全局上刻画股票市场的内在结构特征.然而,已有关于区间数据的预测研究只关注误差序列的单次预测或原始序列的预处理,并且所采用的方法通常不能充分地提取区间值股价时间序列的主要特征.因此,本文提出了对区间值股价时间序列进行预测的误差修正与分解方法.鉴于误差序列在组合预测模型中的作用,本文首先采用Ljung-Box检验和机器学习模型对原始序列产生的区间值误差序列进行检验和修正.接着,利用双变量经验模态分解技术将修正后的误差序列分解成多个本征模态函数(IMFs)和一个残差.随后,利用单个机器学习模型对除了IMF1分量外的各个IMFs分量和残差分别进行预测.最后,将原始序列和误差序列的预测值进行组件聚合,重构出区间值股票价格的预测值.进一步,在提出方法的基础上,本文构建了基于误差修正和分解的区间值股价预测模型,并利用真实的股票市场数据进行实证分析.实验结果表明,所提出的方法在预测精度方面明显优于一些传统方法.     

基于证据理论的导弹对抗防御雷达作战效能评估方法

针对评估矩阵由随机数、区间数、模糊数以及空缺值等多种形式构成的作战效能评估问题,采用证据理论对不同方案在不同属性下的焦元进行识别,计算每个焦元的基本效用分配值,并基于信度函数和似真函数得到各个方案的效用区间,然后通过效用区间的比较得到各方案优劣排序,从而为导弹作战效能评估提供了一条有效途径.对某导弹与雷达对抗作战效能评估问题进行了实例计算,验证了此方法评估导弹作战效能的可行性.     

证据独立性及其对目标识别的影响研究

证据理论在不确定信息的表达和处理上有独特的优势,而证据独立是很多组合方法应用的前提,但目前没有完全有效的判断方法.针对这一问题,首先研究了证据组合的内涵和证据对识别框架的解释.然后从Smets证据独立性定义出发,分析了Dempster组合规则中的独立性问题,并针对小样本或无样本情形,提出了一种证据独立性判断方法.同时,...     

基于熵最大化的区间直觉模糊多属性群决策方法

针对决策信息为区间直觉模糊数且属性权重完全未知的多属性群决策问题, 提出了一种基于信息熵的决策方法. 为保证决策的完善性, 首先从区间直觉模糊数的几何意义出发, 提出了一种相对合理的比较方法, 同时定义了一种区间直觉模糊矩阵的规范化方法, 并详细论证了方法的相关性质. 该方法不仅能够保证区间直觉模糊数的形式, 而且最大程度的降低了信息损失. 接着, 提出一种基于区间直觉模糊值熵最大化的权重确定方法, 最后, 将该方法应用在ERP选优的群决策问题中, 用一个实例验证了方法的有效性.     

基于熵和关联系数的区间直觉模糊决策方法

针对决策信息为区间直觉模糊数且属性权重完全未知的多属性决策问题,提出了一种基于熵和关联系数的决策方法。首先,构建了一种新的区间直觉模糊熵,并提出基于该区间直觉模糊熵的属性权重确定方法。然后,提出了考虑属性权重的区间直觉模糊关联系数,进一步基于以上原理给出了解决属性权重完全未知且属性值为区间直觉模糊数的多属性决策问题的决策步骤。最后,依据以上决策步骤,通过算例的计算表明了该方法的简单性与有效性。     

Interval-Valued Dual Hesitant Fuzzy Hamacher Aggregation Operators for Multiple Attribute Decision Making

As an generalization of hesitant fuzzy set, interval-valued hesitant fuzzy set and dual hesitant fuzzy set, interval-valued dual hesitant fuzzy set has been proposed and applied in multiple attribute decision making. Hamacher t-norm and t-conorm is an generalization of algebraic and Einstein t-norms and t-conorms. In order to combine interval-valued dual hesitant fuzzy aggregation operators with Hamacher t-norm and t-conorm. We first introduced some new Hamacher operation rules for interval-valued dual hesitant fuzzy elements. Then, several interval-valued dual hesitant fuzzy Hamacher aggregation operators are presented, some desirable properties and their special cases are studied. Further, a new multiple attribute decision making method with these operators is given,and an numerical example is provided to demonstrate that the developed approach is both valid and practical.     

TOPSIS Decision-Making Method for Three Parameters Interval-Valued Fuzzy Sets

Considering the important role of representation element in an interval-valued fuzzy set for decision analysis, the concepts of three parameters interval-valued fuzzy set and three parameters interval-valued fuzzy value are proposed, and some operators on three parameters interval-valued fuzzy values are given, and a new distance between three parameters interval-valued fuzzy values is defined. Based on the proposed distance, a TOPSIS decision-making method is shown for a multicriteria decision-making model on three parameters interval-valued fuzzy sets. Finally, a practical example is provided to illustrate the method's effectiveness.     

广义区间值直觉模糊数及其在工位评估中的应用

直觉模糊数及其在模糊多属性决策问题中的应用吸引了众多学者的注意, 而将直觉模糊数进一步拓展为 广义直觉模糊数也有一些文章涉及. 然而, 基于区间值直觉模糊数的延伸却较少有文献研究, 本文结合广义 直觉模糊数与区间值模糊数的定义、性质, 提出了广义区间值直觉模糊数的概念. 为服务于模糊多属性决策问题, 进一步引入了基于广义区间值直觉模糊数的加、减和数乘运算规则, 并证明了其在定义域上具有封闭性. 由此给 出针对广义区间值直觉模糊数的三条排序准则. 最后将广义区间值直觉模糊数的概念应用于生产线人工工位的 绩效评估案例中, 从而验证了本文提出方法的有效性和实用性.     

基于区间对偶犹豫不确定语言广义Banzhaf Choquet积分算子的多属性决策方法

基于将对偶犹豫模糊集和语言变量相结合定义对偶犹豫模糊语言集的思路,提出了区间对偶犹豫不确定语言集的概念,研究了区间对偶犹豫不确定语言变量相关的基本理论与方法,并针对属性值为区间对偶犹豫不确定语言信息的关联多属性决策问题,提出了相应的决策方法.首先,定义了区间对偶犹豫不确定语言变量的概念、运算法则、得分函数、精确函数、海明距离以及排序方法.然后,提出了区间对偶犹豫不确定语言广义Banzhaf Choquet积分算子并证明了该算子的一些性质.为了确定属性集的模糊测度,建立了基于离差最大化方法以及Banzhaf函数的模型.进而,给出一种用于解决属性权重部分未知,属性值为区间对偶犹豫不确定语言变量的关联多属性决策方法.最后,通过算例验证了该方法的有效性.     

区间值双矩阵博弈的均衡策略

基于区间值偏序关系理论,研究了区间值双矩阵博弈均衡策略的确定问题.利用区间值的相对优势函数和模糊偏好比刻画和度量局中人对区间值支付的模糊偏好,提出了区间值双矩阵博弈满足不同序关系的均衡策略概念.针对局中人具有模糊偏好和不同的风险态度的博弈环境,建立了模糊优势支付矩阵和风险模糊优势支付矩阵,给出了该环境下均衡策略确定的方法,为现实博弈均衡的确定提供了有效的途径.最后通过算例予以说明.     

区间直觉模糊统计判决与决策

针对统计判决与决策中存在的模糊性, 给出了模糊性区间直觉模糊集的描述方法. 首先, 给出了区间直觉模糊事件概率的概念; 其次, 在定义区间直觉模糊$t$模及$s$ 模的基础之上, 给出了区间直觉模糊事件概率所满足的基本性质, 证明了区间直觉模糊乘法定理、全概率公式和贝叶斯公式; 再次, 根据给出的区间直觉模糊概率的性质, 依据信息源类型的不同, 详细分析区间直觉模糊统计判决与决策的方法; 最后, 验证了该方法的有效性.     

诱导广义区间值直觉不确定语言混合Shapley算子及在群决策中的应用

本文针对具有区间值直觉不确定语言信息的多属性群决策,定义了两个广义混合累积算子.它们不仅综合考虑了属性自身及序位置的重要性,同时考虑了它们各自间的交互作用.值得一提的是:许多区间值直觉不确定语言累积算子是本文所定义算子的特例.当权重信息不完全已知时,建立了关于专家集、属性集和相应序位置集合上最优模糊测的数学规划模型.基于所定义的算子和建立的数学模型,提出了一种新的区间值直觉不确定语言多属性群决策方法.最后,通过对一个城市图书馆空调系统的评价来说明所给方法的具体应用.