一种基于聚类思想的目标识别新方法

为对地空导弹将要拦截的目标进行识别,以雷达站目标库中所存在的目标为基础,根据雷达所测得的目标属性,在综合因素的基础上利用聚类思想给出一种目标识别的方法,并通过实例初步验证了该方法的可行性,为防空作战决策提供科学依据。     

基于概率语言术语集和TODIM法的健康社区评价研究

为提升健康社区水平，提出基于概率语言术语集改进TODIM法的健康社区综合评价方法。首先，基于社会生态学理论，从社区治理、人际、设施、环境4个维度构建健康社区水平评价指标体系；其次，根据概率语言术语集确定初始指标权重，采用KANO模型修正确定最终指标权重，并将概率语言术语集中的距离测度与TODIM法相结合，通过计算各方案的全局优势度进行评价排序；最后，将此模型用于健康社区进行综合评价。结果表明，利用所构建模型对社区进行实证分析是可行的，概率语言术语集将模糊性、不确定性、难以量化的评价信息灵活准确地描述出来，使吸纳的评价信息更加全面。基于概率语言术语集和TODIM法对健康社区进行评价，在模糊环境下也可解决群决策问题，对提升地方政府对社区健康认知、推动健康社区建设有一定的参考价值。     

基于可能度的语言直觉模糊PROMETHEE多属性群决策

针对权重信息未知的语言直觉模糊多属性群决策问题, 提出了一种基于改进的可能度和偏好顺序结构评估法(preference ranking organization method for enrichment evaluations, PROMETHEE)的语言直觉模糊多属性群决策方法。首先，基于Atanassov偏序和犹豫度, 改进语言直觉模糊数的可能度, 并证明其具有互补性、传递性等良好性质。其次，基于改进的可能度, 通过最大化决策者在属性上的加权平方可能度, 构造多目标规划模型, 求得每位决策者的属性权重。然后，建立群体共识反馈模型, 提高群体共识度, 结合修正的偏好关系和决策者主观权重, 提出修正系数来确定决策者权重。最后，通过实证分析验证该方法的可行性和有效性。     

基于改进得分函数和前景理论的区间值毕达哥拉斯模糊多属性决策

在区间值毕达哥拉斯模糊环境下的多属性决策中, 针对决策过程一般未考虑决策人偏好习惯和风险规避的问题, 同时为解决现有得分函数忽略区间犹豫度对决策影响的情况, 提出了基于改进得分函数和前景理论的区间值毕达哥拉斯模糊多属性决策方法。首先, 对区间值毕达哥拉斯模糊集(interval-valued Pythagorean fuzzy set, IVPFS)现有得分函数深入分析, 定义一种改进后的新得分函数, 并证明其相关定理和性质。其次, 将新得分函数应用于区间值毕达哥拉斯模糊多属性决策问题中, 得出各备选方案在各属性下的新得分函数, 基于熵权逼近理想解排序法(technique for order preference by similarity to ideal soution, TOPSIS)确定正、负理想方案的得分函数集。然后, 引入前景理论利用前景价值函数对决策人由于损益表现出的主观感受进行描述, 得出备选方案的综合损益值, 结合各属性权重融合不同方案的综合损益比, 通过对比综合损益比大小得出最优方案。最后，利用算例验证了该改进方法的正确性和有效性, 展示了与原得分函数的对比分析结果, 为多属性决策问题提供了新的技术途径。