一种新的区间直觉模糊交叉熵及其应用

为了全面反映区间直觉模糊集的不确定性,定义了区间直觉模糊集的3种不确定性因子,即直觉因子、模糊因子和跨度因子;基于这3种不确定性因子,给出了一种新的区间直觉模糊交叉熵,并且证明了交叉熵的相关性质;利用区间直觉模糊集的交叉熵,提出一种确定属性权重的方法,并且根据区间直觉模糊集的加权相关系数,给出了具体的区间直觉模糊多属性决策算法;最后,通过实例分析了方法的可行性和有效性。     

一种基于变结构加权的时间序列预测模型研究?

基于文献提出的优化权重方法,针对存在单个离散变结构下的时间序列预测问题,提出了一种变结构加权的ARMA模型.该方法利用优化权重对时间序列变结构前的数据进行调整,形成了新的时间序列,然后再对这个新的时间序列建立ARMA模型进行预测.蒙特卡罗模拟显示,该方法对存在单个离散变结构的时间序列具有较好的预测效果.实证结果表明中国股票市场的日收益率存在明显的变结构现象,并且在预测中运用加权ARMA模型能够明显改善预测效果.     

基于产品设计难度系数的设计时间估计方法

为了快速而准确地估算产品设计时间,研究了产品设计难度与设计时间之间的关系,提出了一种基于产品设计难度系数的设计时间估算方法.该方法通过分析产品设计难度表征方式,并结合熵值法和基于相关系数和标准差的专家权重确定方法建立产品设计难度系数模型.同时基于企业数据库和编码技术,运用Matlab确定产品设计难度系数与设计时间之间的关系函数,建立基于产品设计难度系数的设计时间估算模型.最后,通过范例和已有算法的对比证明了该方法的实用性和有效性.研究结果表明,该方法对设计时间预测具有较高的准确性和较好的实用性.     

区间灰数群决策中决策者和属性权重确定方法

研究区间灰数信息的多属性群决策中决策者和属性的权重问题.为解决决策者给出的属性值蕴含的客观权重和主观权重冲突的问题,利 用各方案与理想方案间的灰色关联度和极大熵原理建立规划模型求出属性的客观权重,并结合主观权重求得属性的综合权重;基于群体 意见的一致性要求和信息分布的特点,依据极大熵思想及各决策者关于方案的综合指标值与群体综合指标均值间的灰色关联度建立模 型求出各决策者的权重.在此基础上提出了区间灰数信息的群集结方法.算例验证了此方法较于其他方法更加合理.     

基于标准差修正群组G1的组合赋权方法研究

旨在研究群组决策中的赋权问题.首先,对专家给出的不同排序进行一致性检验,淘汰未通过一致性检验的专家排序,其次,通过循环修正的思路统一通过一致性检验的不同专家给出的指标重要性排序,得到集成不同专家意见的一个理想排序;最后,计算评价指标的标准差,利用相邻指标的标准差大小确定两个指标的重要性之比,建立基于标准差修正群组G1组合赋权模型确定指标的组合权重.组合赋权模型解决了主客观组合赋权中主客观权重的分配问题,且保证了由该模型计算的组合权重既能反映出群组专家的意见,又能反映出指标的数据信息.     

一种粒子滤波预处理方法

粒子滤波(Particle Filter)是一种基于蒙特卡罗(Monte Carlo)的贝叶斯滤波方法,通常的SIR方法存在严重的粒子匮乏现象。用大权值粒子和小权值粒子的组合来取代小权值粒子,可以减小粒子权值方差,增加粒子多样性。仿真结果表明,在状态估计的初期,使得粒子迅速靠近高似然区域,精度得到了大幅度的提高。同时,算法的实时性也有很好的改善,适用于观测噪声和状态噪声较小的情况。     

第二类Chebyshev前向神经网络权值直接确定及结构自适应确定

为克服BP神经网络模型及其学习算法中的固有缺陷,构造了第二类Chebyshev前向神经网络模型,提出该神经网络模型权值直接确定法和结构自适应确定法.理论分析及仿真实验均表明,该系统弥补了BP神经网络的某些固有缺陷.相比同构型BP神经网络,其计算速度和工作精度均有大幅提高.     

加权马尔可夫链在空气污染指标预测中的应用

加权的马尔可夫链理论为预测提供了一种新的方法,利用序列的均值-标准方差分类法建立空气污染指数的分级标准,针对空气污染指数为相依随机变量的特点,采取以规范化的各阶自相关系数为权重,用加权的马尔可夫链模型来预测未来空气污染变化状态。以南京市2011年10月13日—11月12日共31天的空气污染指数为实例对该方法进行了具体应用,取得较为满意的结果。     

广义Calderón-Zygmund算子交换子在加权Hardy型空间的有界性

利用加权Hardy空间原子分解理论, 研究广义Calderón-Zygmund算子与Lipschitz函数生成的交换子在一类加权Hardy型空间上的有界性. 证明了交换子是从H^p(ω)到L^q(ω^q/p)有界的及从H^p_b(ω)到L^q(ω^q/p)有界的.     

基于模糊几何加权的区间多目标规划问题

区间多目标规划问题是实际决策问题中常见的一种形式,考虑到各目标函数重要性的不同,提出了模糊几何加权法来求解区间多目标规划问题.首先给出了区间多目标规划问题的确定型转化方法,构建了与其等价的模糊几何加权单目标规划模型,定义了确定型多目标规划中各目标函数的隶属度函数,在此基础上提出了当目标函数分别取不同的权重时,非劣解以及目标函数最优值区间的求解方法,最后通过算例验证了该方法的可行性与有效性.