犹豫模糊最优加权Bonferroni几何平均算子及其在多属性决策中的应用

Bonferroni几何平均算子是信息集结问题的研究热点,其主要优点是能捕获变量间的关联性。在Bonferroni几何平均算子基础上提出犹豫模糊最优加权Bonferroni几何平均算子、广义犹豫模糊最优加权Bonferroni几何平均算子。新算子能体现变量同余下变量整体间的加权平均、余下变量相互间的加权平均,并具有退化性。验证了新算子具有幂等性、单调性、有界性等优良性质。以此为基础,提出一种犹豫模糊多属性决策方法,并通过算例验证了方法的实用性。     

国家科研竞争力评价——以OECD国家基础医学领域为例

 以经济合作与发展组织（OECD）国家为研究对象,采用一种基于数据包络分析方法的混合定权方法测算各国基础医学领域的科研竞争力指数,并对不同国家的竞争力指数和排名进行了分析。结果表明,美国、英国、德国、日本、法国是28个OECD国家中基础医学领域科研竞争力最强的5个国家。此外,除芬兰、希腊、新西兰和葡萄牙的科研竞争力指数变动较大外,其余各国变动不大。从区域上看,北美洲、北欧和西欧3个区域的平均科研竞争力指数处于前列,南欧和中欧区域处于劣势位置。因此从促进区域科研事业的快速和平衡发展角度看,国家间应当加强科研合作,取长补短,竞争力弱的国家应减小与竞争力强国间的差距。     

基于改进质量功能展开的质量特性重要度确定

针对传统质量功能展开(QFD)质量屋构建过程存在语言评价信息模糊和不确定等问题,提出一种结合犹豫二元语义变量、层次分析法和逼近理想解排序多属性决策法的改进QFD模型,用以对产品质量特性的重要度级别进行确定.模型分为评价用户需求与质量特性的关系、确定用户需求的重要度权重、确定质量特性的重要度排序3个阶段,提高了质量特性重要度排序的准确性.最后以某企业一语言类数字学习系统的质量特性重要度确定为例,进行了模型应用和有效性验证,为以用户为中心的数字学习系统设计质量提升提供参考.     

一种加入动态权重的AdaBoost算法

【目的】由于AdaBoost算法弱分类器对各待测样本其投票权重是固定不变的,这会导致使用该算法进行分类时准确性不高,于是针对该问题提出了一种结合静态权重与动态权重的学习算法AdaBoost＿DW。【方法】该算法保留了AdaBoost算法训练阶段产生的全部弱分类器,在预测阶段加入了能度量待测样本与各个弱分类器适应性的动态权重,通过双权重共同决定该弱分类器的投票权重。【结果】实验结果表明,AdaBoost＿DW算法的分类精度绝大多数情况下高于原AdaBoost算法。【结论】证明了动态权重的加入能够提高原AdaBoost算法在各数据集上的分类准确率。     

基于供应链模式创新的农户决策行为分析——以潍坊市为例

从农户层面看,农产品流通供应链中农户的参与决策起着重要作用。通过分析潍坊市农合超模式的农户行为决策,识别影响农户决策行为的主要因素,以及农户决策行为的适应性改变,得出结论;农户的意愿受到决策人、生产、经营特征三方面因素的影响;产业化、专业化和流通环境会促进农户参与农合超模式;不同环节的合作者可通过担保支持、采购签约、成本控制等方式确保农户生产的质量投入,从而有利于农户净收入提高。     

基于HYSPLIT模型的衡阳市大气PM2.5潜在源分析

为查明外来输送对衡阳市大气PM_2.5的影响,基于2015年3月至2018年2月衡阳市PM_2.5质量浓度数据和GDAS气象数据,利用HYSPLIT模型的后向轨迹模式,结合聚类分析,潜在源分析(PSCF)和浓度权重分析(CWT),对衡阳市不同季节PM_2.5外来输送通道及潜在源分布进行分析。研究结果表明:在春、秋、冬三季,途经湘赣交界处、湘东地区输送至衡阳的气团输送路径衡阳PM_2.5外来输送的通道方向,且贡献较大,而源自鄂豫交界处,贯穿鄂、经湘东北输送至衡阳的气团输送路径虽然也是衡阳市PM_2.5外来输送的通道方向,但贡献较小。来自豫皖交界,途径鄂东,湘东北的气团输送路径为夏季的PM_2.5外来输送通道方向。湘东北、湘南、湘东、赣西、鄂中南及豫南地区为春、秋、冬三季衡阳市PM_2.5外来输送的主要潜在源区,其中湘东北、湘南、湘东、赣西地区为高浓度贡献潜在源区;而湘东北及鄂中南地区为夏季PM_2.5外来输送的主要潜在源区,其中湘东北为高浓度贡献潜在源区。     

各向异性全变分图像去噪算法

图像去噪是图像复原问题中的重要研究内容之一,在此过程中图像的高频部分易受到破坏。针对这一情况,通过引入不同的权重参数惩罚x与y方向上的梯度算子,提出修正的各向异性全变分去噪模型。引入的权重参数具有局部自适应性,可以使模型对应欧拉方程在图像切线与法向方向的扩散具有更鲁棒的各向异性扩散能力,可以达到保护图像细节的目的。另外,提出的模型是具有可分裂结构的非光滑凸优化问题,采用算子分裂技术将其转化为多个易求解的子问题,并在交替方向乘子法的框架下求解,从而保证了算法在理论上的收敛性。与现阶段其他变分型的复原模型相比,所提出的模型在有效抑制噪声的同时能有效地保持图像的局部结构特征。对于分块效果明显,噪声水平较低的图像去噪结果十分显著;对于分块效果不明显,图像细节较多的图像,该模型依然有效。     

基于粗糙集的分布式集值数据属性约简

有许多文献针对集中式集值决策信息系统进行了研究,但还没有针对分布式集值决策信息系统方面的研究。主要讨论了分布式环境下集值决策信息系统的属性约简问题。从概率角度给出了集值对象的相似性度量,定义了分布式集值决策信息系统中的粗糙集模型;以保持系统正域不变为准则,分析了分布式集值决策信息系统中子决策表和属性的可约性;随后,给出了分布式集值决策信息系统中属性对于系统可约的2个判定条件,并采用后向搜索策略提出了相应的属性约简算法;为了验证该方法的有效性,在5份数据集上进行了50组实验。实验结果表明,提出的方法可以在保持分布式集值决策信息系统分类能力基本不变的情况下约简掉冗余的属性。。