7075铝合金液相线铸造过程中的形核

研究了7075铝合金在液相线及液相线温度附近等温形核过程和组织变化情况·在液相线温度以上(645℃),熔体激冷形核数量相对较少,晶粒较大,单位面积晶粒数较少且基本不随保温时间变化;在逼近液相线温度(632℃),熔体大量形核,晶粒细小球化,单位面积晶粒数较多,随保温时间先增加后减少,在30min左右达到最大值;在液相线温度以下(615℃),熔体形核数量多,但部分合并长大,细小的晶粒中伴随着一些粗大晶粒,单位面积晶粒数较少,随保温时间先增加后减少,在30min左右达到最大值·结果表明,在逼近液相线温度(632℃)下形核保温30m...     

群体决策中两种不同偏好信息的集成方法

针对群体决策中多个专家给出的两种形式偏好信息AHP判断矩阵和Fuzzy判断矩阵,通过构造转换函数,给出了将AHP判断矩阵转化为Fuzzy判断矩阵形式的实用计算公式·这对两种不同形式的偏好信息一致化与有效集成,提供了一个可行的方法,同时也是对Chiclana等人研究工作的一个补充·最后,给出了一个算例·     

钢铁企业氧气系统动态仿真

分析了钢铁企业氧气发生、储存和使用的特点,建立了氧气系统动态数学模型,开发了调试简单的氧气仿真系统,并对一个联合钢铁企业氧气系统进行了实例计算·实例仿真计算结果表明:生产能力比平均使用量大得越多,PID调节越有效;工作压力、管网体积、炼钢用氧作业模式,对氧气放散率影响十分明显·最大工作压力提高04MPa,放散率减少53%;管网体积增加3750m3,放散率减少16%;1号转炉的作业曲线向前平移28h,放散率减少了20%·     

毕达哥拉斯模糊还原性BM算子及其决策应用

还原性是信息集成算子的一个重要性质.针对毕达哥拉斯模糊加权Bonferroni平均(BM)算子不具有还原性的情况,提出了具有还原性的毕达哥拉斯模糊BM算子,并研究了其决策应用.首先,定义了毕达哥拉斯模糊还原性加权BM算子(PFRWBM)和广义毕达哥拉斯模糊还原性加权BM算子(GPFRWBM),推导出它们的计算公式,证明了它们的性质.随后,定义了毕达哥拉斯模糊还原性加权BGM算子(PFRWGBM)和广义毕达哥拉斯模糊还原性BGM算子(GPFRWBGM),给出它们的计算公式,讨论了它们的性质.最后,提出了基于毕达哥拉斯模糊还原性加权BM算子的多属性决策方法,并通过实例和方法对比说明了所提方法的可行性.     

Entropy-based procedures for intuitionistic fuzzy multiple attribute decision making

The class of multiple attribute decision making (MADM) problems is studied, where the attribute values are intuitionistic fuzzy numbers, and the information about attribute weights is completely unknown. A score function is first used to calculate the score of each attribute value and a score matrix is constructed, and then it is transformed into a normalized score matrix. Based on the normalized score matrix, an entropy-based procedure is proposed to derive attribute weights. Furthermore, the additive weighted averaging operator is utilized to fuse all the normalized scores into the overall scores of alternatives, by which the ranking of all the given alternatives is obtained. This paper is concluded by extending the above results to interval-valued intuitionistic fuzzy set theory, and an illustrative example is also provided.     

基于 ITFN 信息关联输入的改进群体 MULTIMOORA 决策方法

提出基于直觉梯形模糊数(intuitionistic trapezoidal fuzzy number, ITFN)极小、极大期望值的序关系判别准则, 并引入风险系数构建ITFN相对完善的带有决策者风险偏好的运算规则, 在此基础上定义直觉梯形模糊Bonferroni (intuitionistic trapezoidal fuzzy Bonferroni, ITFB)平均算子, 验证其相关性质. 针对决策者之间、属性之间分别存在关联关系且权重均未知的多属性群决策问题, 提出基于ITFN信息关联输入的改进群体MULTIMOORA决策方法. 首先, 构建直觉梯形模糊决策矩阵序列, 予以标准化处理, 并将其转化为极小期望决策矩阵序列; 其次, 综合利用基于熵权法和考虑决策者偏好关联的基于2-可加模糊测度与Choquet积分联合的主客观赋权法确定决策者权重及属性权重; 最后, 分别引入WITFB平均算子及ITFN的Hamming 距离以改进传统MULTIMOORA决策方法, 基于优势理论可对方案展开综合排序以确定最优方案. 通过算例分析验证本文方法的可行性及有效性.     

基于后悔理论的风险型多属性决策方法

在一些现实的风险决策问题中, 往往需要考虑决策者的心理行为, 而如何将行为决策理论引入到风险决策分析中, 这是一个值得关注的研究课题. 在考虑决策者行为的情境下, 为了解决 属性值和状态概率均为区间数的风险型多属性决策问题, 提出了一种基于后悔理论的决策分析 方法. 该方法是基于后悔理论, 分别计算关于属性值的效用值和后悔值, 然后通过计算效用值 和后悔值之和来得到决策者对每个方案的感知效用, 进一步地, 通过构建方案综合感知效用最 大化的优化模型并进行模型的求解来得到方案的排序结果. 最后, 通过两个算例说明了提出方 法的可行性与有效性.     

基于区间直觉模糊数的群决策模型及其在社交网络中应用

基于经典熵方法的局限,提出一个新的区间直觉模糊熵计算方法.考虑社交网络数据高度动态及非结构化的特性,引入区间直觉模糊思想,创新性地将社交网络用户影响力量化评价转化为模糊多属性群决策问题,提出基于区间直觉模糊数的用户影响力动态评价模型.该模型对用户影响力进行多层次分解,建立模糊情境下的指标体系,以区间数描述用户数据,同时引入时间维度考察数据的动态差异,采用新的熵方法计算模糊熵,设计主客观相结合的熵权确定方法,从而对用户影响力进行量化分析.克服了主观赋权的局限,提供了社交网络量化评价的新思路,拓展了区间直觉模糊群决策方法的应用.最后,应用该模型对新浪微博用户进行影响力动态评价,验证模型的有效性.     

运用熵极大化准则求解连续型不确定性决策问题

在 Kullback信息熵的基础上 ,对于状态空间为连续型随机变量的不确定性决策问题 ,运用熵极大化准则 ,将其转化为风险型决策问题 ,达到求解的目的.