PC准则下生长曲线模型回归参数阵广义岭估计的优良性

一般而言 ,PC准则是用来比较向量参数两个估计优劣的一种准则。本文将它推广应用于生长曲线模型回归参数阵的最小二乘估计和广义岭估计优劣性的比较。给出了广义岭估计在PC准则下优于最小二乘估计的条件     

基于修正AHP-模糊综合评判模型的高校课堂教学质量研究

对建立的课堂教学质量评价指标体系,运用修正的AHP-模糊综合评判模型进行评价,得出高校教师课堂教学质量的评判向量,并结合灰色系统理论中的灰色关联度法分析了各评判向量的优劣,给出参评教师教学质量排名,提高了评价的科学性和准确性。     

强一致性区间数判断矩阵性质和排序

 研究了区间数判断矩阵的性质及排序问题。介绍了强一致性区间数判断矩阵、标准化区间数向量等概念;提出求解强一致性区间数判断矩阵排序向量的线性规划模型,并证明了所求排序向量是标准化区间数排序向量。在此基础上给出强一致性区间数判断矩阵的等价条件,进一步提出基于非线性规划模型的强一致性区间数判断矩阵的排序方法,最后通过实例验证了所提出的方法也适用于一致性区间数判断矩阵及满意一致性区间数判断矩阵。     

基于满意度的多准则决策模型及其在员工绩效评价中的应用

针对评价准则权重信息不完全的群体多准则决策问题,首先利用方案满意度模型,对备选方案集中的每一个方案建立以最大化该方案满意度为目标的线性规划模型,得到一组权重向量,然后利用群决策中的相关集结方法将这组权重向量进行集结,得到对每个方案都公平公正的一个权重向量,利用该权重向量和加权平均模型得到方案的综合评价值,从而对方案进行优劣排序.最后,通过员工绩效评价的例子对本文提出的方法进行了说明.     

加权的概率犹豫模糊集的三维向量测度法与决策应用

为了更加精细化地描述概率犹豫模糊集,将概率犹豫模糊元中的隶属度添加相应的决策专家权重,并由此提出了加权的概率犹豫模糊集概念.用三维向量表示加权的概率犹豫模糊数,在此基础上建立了加权的概率犹豫模糊元的三维向量得分函数模型、三维向量离差函数模型、2个加权的概率犹豫模糊元的大小比较规则与距离测度模型.分别给出了属性的外部权重、内部权重以及综合权重的计算方法.在属性的3种权重条件下,运用方案的整体得分值与内部决策专家评价差异值2个因素计算方案的综合属性值,进而对各个方案排序.决策结果表明,在利用三维向量刻画加权的概率犹豫模糊集的基础上建立的决策算法不但有效可行,而且提供了一种多元化的决策方法.     

基于直觉模糊集的构件质量评价模型研究

为了客观地反映构件指标的模糊性并增强决策的柔性,建立了一种基于直觉模糊集的构件质量评价模型。首先,在ISO/IEC 9126软件质量度量模型基础上,通过增加、删除质量特性和质量子特性,建立了构件质量评价指标体系;其次,将直觉模糊集引入构件质量评价模型并给出了构件质量评价的具体步骤;最后,利用基于直觉模糊集的评价模型给出了待评价构件的优劣排序。实例验证了该方法的合理性与有效性,为构件评价工作提供一定参考。     

基于未确知测度的车辆基地选址规划评价

基于车辆基地是城市轨道交通系统的重要组成部分,目前多在主观层面对其选址规划方案进行决策,从车辆基地的功能定位、规划协调性、工程可实施性与经济性4个层面确定13项评价指标,利用未确知测度理论方法建立城市轨道交通车辆基地选址规划方案的等级评价和排序模型。运用信息熵理论确定各指标权重,构建直线型单指标测度函数,计算单指标测度评价矩阵和多指标测度向量,依照置信度准则对方案优劣等级进行判定,最后通过量化得分对选址方案进行排序。研究结果表明:在城市轨道交通车辆基地的选址方案决策中,该评价方法不仅能给出各选址方案的评价等级,而且能解决等级评价中诸多因素不确定性问题,使评价结果客观合理,可为车辆基地选址方案的比选提供科学依据和技术支持。     

基于交叉效率DEA和目标规划的直觉模糊偏好关系排序方法

针对直觉模糊偏好关系排序问题,提出一种基于交叉效率DEA和目标规划的直觉模糊偏好关系排序向量的计算方法;在定义直觉模糊偏好关系导出矩阵的基础上构建了仁慈型交叉效率DEA模型,给出了基于直觉模糊偏好关系方案交互评价的排序向量隶属度求解算法;进一步考虑隶属度和非隶属度的内在联系,构建了获取各方案非隶属度的目标规划模型;最后,通过算例分析说明该方法不需要进行一致性调整,决策信息的损失能够得到有效避免,具有较好的可信度和广泛的适用性.     

基于多维诱导分量的拓展IOWA算子及其应用

受单一诱导分量不可排序的启发,提出了一种多维诱导分量的拓展IOWA(MIOWA)算子,它可以根据特定背景定义诱导分量的涵义,从不同侧面反映数据分量的若干特性.针对具有自主式特征的协商评价问题,定义了一个二维诱导分量的拓展IOWA算子,使得在多属性信息集结的过程中能够体现方案的相对优势和绝对优势;给出一个决定位置权向量的权数非独裁性协商规则下最大化orness水平的规划模型.最后给出一个算例说明了方法的可行性.     

产品配置设计评价模型研究

大规模定制的核心是产品配置设计．依据客户对产品的需求信息,产品配置设计的实例往往不惟一,需要对配置结果进行评价,以选出客户最满意的产品实例．为此,以递阶层次结构建立了产品配置设计的二级评价指标体系,采用层次分析法构建了产品配置设计评价的层次结构模型．对层次结构模型建立了判断矩阵和各层元素对目标层的总排序权重向量,进行了各层总排序的一致性检验．给出了产品配置设计评价的算法流程图,解决了构造判断矩阵的有关问题,并通过一个实例验证了该评价模型的合理性和可行性．     

基于规则排序的介词用法自动识别研究

在基于规则介词用法自动识别中,使用规则的不同顺序可以得到不同的用法识别准确率.对规则进行全排序并进行用法自动识别可以得到用法识别准确率最高的最佳排序方案,但是时间复杂度较高.首先对全排序的结果进行筛选,然后用筛选之后的结果进行用法自动识别则可以大大降低时间复杂度.实验结果表明,这种方法可以以较小的代价找到接近最佳排序的方案.     

考虑工人疲劳和学习效应的装备制造车间动态调度

针对大型装备制造车间人机双资源调度中工人疲劳和学习效应集成优化难的问题,基于指数型疲劳表征和DeJong学习曲线,构建混合整数规划模型。根据双资源调度问题的编码特征,结合排序规则生成初始调度方案,结合移除和插入操作设计自适应大邻域搜索算法,以求解人机双资源分配、工件排序、动态调度等子问题。同时,围绕紧急插单、机器故障、工人离岗等扰动设计重调度策略,基于原有算法实现动态调度,并进行算法测试。结果表明,与求解器、规则、遗传算法等相比,所提算法找到了完工时间更短的调度方案,且在紧急插单、机器故障、工人离岗等动态调度场景下,也能够给出更好的结果。所研究的装备制造车间调度问题同时考虑了工人疲劳与学习效应,对应算法可为大型装备制造排产系统开发提供参考。     

基于改进NSGA-Ⅱ的交叉培训规划多目标优化

针对柔性制造单元的员工交叉培训规划问题,从人性化和经济效益的角度考虑,提出了将多能工水平和任务覆盖水平等培训策略作为约束条件,以培训员工平均满意度最大化和任务平均支付工资最小化为目标的多目标优化方法.针对多目标优化模型,采用了非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)求解,并采用了Pareto解集过滤器技术.实验结果表明,改进的算法在一定程度上提高了运算效率和改善了Pareto解的多样性.     

基于改进型Logistic混沌序列的SPC-TDCS多址接入研究

针对复杂电磁环境下雷达信号快速聚类分选问题,提出了一种采用变精度粗糙集改进的基于相邻脉冲相似性的快速聚类分选方法。原有方法计算相似度时加权矩阵由专家给定或由经验而定,未考虑到雷达辐射源属性,造成聚类分选结果准确率不高。改进方法利用变精度粗糙集获取雷达辐射源各属性特征参数的权重,由其权重构成最优特征加权矩阵,进而计算相似度,然后基于相邻脉冲相似性对雷达信号进行快速聚类分选。仿真表明,改进方法相比原有方法保持了快速分选的能力,并且将聚类分选准确率提高了5.93%,是一种解决复杂环境下雷达信号快速聚类分选的新方法。     

基于.NET多线程动态实现多种排序算法

通过设定不同的排序规则,将大量杂乱无章的数据有效地组织起来,在.NET中采用多线程方法动态实现多种排序算法,并以图形的形式进行快慢比较.     

基于BERT的因果关系抽取

针对传统关系抽取模型依赖特征工程等机器学习方法, 存在准确率较低且规则较繁琐等问题, 提出一种BERT+BiLSTM＋CRF方法. 首先使用BERT(bidirectional encoder representations from transformers)对语料进行预训练; 然后利用BERT根据上下文特征动态生成词向量的特点, 将生成的词向量通过双向长短期记忆网络（BiLSTM）编码; 最后输入到条件随机场（CRF）层完成对因果关系的抽取. 实验结果表明, 该模型在SemEval-CE数据集上准确率比BiLSTM+CRF+self-ATT模型提高了0.054 1, 从而提高了深度学习方法在因果关系抽取任务中的性能.     

城市间旅客列车的票价与流量的灵敏度分析

首先应用Logit分离模型得出城市间不同交通方式 (包括铁路和公路 )的客流量 ,在此基础上 ,提出了一个铁路客流量在不同旅客列车之间的均衡分配模型 .然后用灵敏度分析方法分析了票价因素对于不同旅客列车客流量变化的影响关系 .最后用一个实际例子 ,来说明灵敏度分析方法在多模式运输条件下的应用 ,即如何得出不同交通方式竞争条件下 ,铁路客运中不同旅客列车的旅客票价与其客流量之间的相互关系 .     

基于多规则资源分配的柔性作业车间调度问题多目标集成优化方法

针对柔性作业车间调度问题中多种资源分配的复杂特性,建立了以最小完工时间、最优人工分配方案、设备最大负荷以及最小生产成本为目标的集成优化模型,并设计了一种具有多重资源约束的多目标集成优化方法;针对组合模型的爆炸性特征,为降低模型的复杂度,采用多规则资源分配的集成调度思想,通过调整规则概率使概率大的规则被优先选中,使用多规则导向机制"推动"搜索过程向指定目标方向移动,并结合动态规划法求解最优人员分配方案;采用改进的非支配排序遗传算法——NSGAⅡ可以获得不同规则概率值的Pareto解集;最后,通过仿真对比与应用验证了所提方法的有效性.     

单机排序元胞传输模型在终端区排序中的应用

为缓解终端区航班延误问题,将终端区进场航空器排序过程分为航路飞行排序阶段和汇聚排序阶段,从而降低问题复杂度,结合单机排序算法与元胞传输理论,利用标准雷达引导航线,并结合实际管制经验,建立以系统运行时间最短为目标函数的元胞传输模型;根据航空器对链一体化原则,将等待着陆的航空器分组,并赋予相应的权值,针对航空器对链影响因子的不同进行排序,并结合实例计算得到系统总运行时间,起点处等待时间,最终着陆顺序等。结果分析表明,该优化模型能够反映终端区进场航班的动态特性,给出合理的航空器进场顺序,为终端区进场航班提供路径参考,满足实际的运行需求。     

模糊集理论在分离序列最优综合中的应用——模糊探试法

本文以传统的探试方法为基础,把模糊集理论应用于其中,将探试规则中的模糊术语用模糊集合来表示,并把探试规则转化为生成规则,每一规则赋以一代表其重要程度的权值,通过对具体实例的分析,证明这种方法是有效的。