农田黑土玉米生长过程模拟研究

利用DSSAT模型中的CEHES—Maize模型,对东北黑土区5种基础肥力的农田黑土,通过空间移位置于相同气候条件下的玉米生产力进行模拟研究。结果表明,DSSAT模型能够准确地模拟东北5种基础肥力的黑土农田玉米全生育期的生长过程,在不施肥和施化肥两种条件下决定系数R^2均接近1;对不同年份不同处理玉米产量模拟分析得出,在不施肥条件下均方根误差RMSE为159．03,施化肥条件下均方根误差RMSE为160．1;对不同处理最大叶面积指数模拟分析得到模拟值与实测值差异不超过4％的结论。表明该模型在进行遗传属性参数校正后能够指导实际玉米生产。图2,表3,参15。     

基于双向投影法的概率语言多属性群决策

针对概率语言信息下的多属性群决策问题,首先基于概率语言术语集(probabilistic linguistic term sets, PLTS)的调整规则和语言尺度函数,定义了PLTS的新运算,并证明其满足代数运算的基本性质。然后,为解决现有向量模公式在下标对称语言下计算结果与实际不符的问题,提出一种改进的概率语言信息下的向量模公式。在此基础上定义方案与正、负理想解形成的向量表示式,并建立针对概率语言信息的双向投影法,由此提出新的贴近度公式。最后,通过应用算例的对比分析验证了本文所提方法的有效性和可行性。该方法充分考虑了PLTS的数据特征,在简化计算的同时避免了信息损失,为解决概率语言信息中数值差异较小的问题提供了新的方法和思路。     

双属性概率图优化的无人机集群协同目标搜索

为了提高不确定环境下无人机（unmanned aerial vehicle,UAV）对目标捕获能力,进而提高多UAV协同搜索效率,提出了基于双属性概率图结合改进的协同进化遗传算法（improved co-evolutionary genetic algorithm,ICEGA）的多UAV协同目标搜索方法。首先,根据环境的先验信息,在原概率图基础上引入标志位,建立基于双属性矩阵的待搜索环境概率模型,提高环境和目标的信息感知准确度;其次,定义UAV的飞行规则并结合目标先验概率图信息,建立UAV运动模型及确定最大收益的目标函数;最后,建立分布式UAV之间的信息交互模型,运用ICEGA算法优化产生最优协同决策输入航向角集合,在线实时滚动优化产生最优协同路径。实验结果表明,基于双属性概率图结合ICEGA算法更能够保证最优路径的产生,使得UAV能够准确地搜索到目标;同时,对比仿真验证了ICEGA算法能够提高UAV之间的协同性,保证了路径可行性及提高了目标搜索效率。     

基于置信规则库的并发故障诊断方法

针对具有不确定性的并发故障诊断问题,提出基于属性权重和权衡分析的置信规则库(belief rule base, BRB)诊断方法。以属性权重大小来表示属性与特定故障模式之间的相关性,设计能够反映故障模型约束的基于差分进化的优化算法,通过相邻故障模式置信度与预设阈值的权衡分析完成对并发故障诊断。该方法仅需构造单个置信规则库来有效处理各种不确定性信息,与已有研究方法相比极大地降低了建模复杂度。诊断结果不仅能得到故障的并发情况,还可分辨故障的主次关系,并且建模和推理过程开放,可解释性强。最后以船用柴油机的并发故障诊断作为实例,验证了所提方法能够有效的诊断出并发故障并且模型具有较好的稳定性。     

基于期望值的模糊多属性决策法及其应用

研究了属性值以及决策者对方案的偏好信息均以三角模糊数形式给出的模糊多属性决策问题.定义了期望值决策矩阵的概念,对于权重信息完全未知或只有部分权重信息的情形,给出了一种基于期望值的模糊多属性决策方法.该法的特点是:既能充分利用已有的模糊客观信息,又能尽可能地满足决策者的主观愿望.最后把该法应用于解决虚拟企业的合作伙伴选择问题.     

基于未确知三值判断的层次分析法

研究了层次分析法中对元素重要性进行两两比较时判断值的不确定性问题.给出了两两比较判断值为未确知三值互反标度时判断矩阵的构造方法,并通过将这种互反判断矩阵转化为属性判断矩阵,给出了其一致性检验方法及权系数的简明计算公式.最后给出了算例分析.     

基于神经网络的无源多传感器属性数据关联

采用引入动量项、自适应调整步长，Levenberg-Marquardt优化方法对基本的BP神经网络进行改进，以提高学习速度，改进的BP神经网络学习算法用于对无源多传感器获得的雷达辐射源参数进行属性数据关联，能够自适应地调整阈值，即根据训练数据调整关联的门限值，与确定门限的属性关联算法相比，有着很高的关联正确率。     

基于非对称投标人的反向多属性英式拍卖模型与最优投标策略

针对现有的模型均以投标人是对称的这一刚性假设的局限性, 建立了基于非对称投标人的反向多属性英式拍卖模型, 并在新的拍卖模型中加入投标质量属性最低值约束, 弥补了现有模型在没有考虑实际反向拍卖中拍卖人一般对投标质量属性值会有最低限制这一客观需求的缺陷. 最后基于新的拍卖模型, 给出了结构化的最优投标策略和拍卖过程描述及示例. 上述研究结果适用于通过反向多属性拍卖与信息技术相结合的网上自动化采购和投标人决策支持.     

一种新的组合权重集结方法及合理性评价研究

针对多属性决策中的组合赋权问题,提出了一种新的多属性决策权重集结方法.该方法综合考虑权本身具有的随机性以及权向量之间的一致性要求,建立约束非线性优化模型.在分析和借鉴现有方法的基础上,设计一种改进粒子群优化算法进行求解.在决策矩阵已知的情况下,讨论不同组合赋权方法的合理性评价问题.最后,将本文提出的方法与已有组合赋权方法进行比较,结果表明该方法有效且比另外两种组合赋权方法更加合理.     

Multi-attribute decision making method for air target threat evaluation based on intuitionistic fuzzy sets

The function of the air target threat evaluation (TE) is the foundation for weapons allocation and senor resources management within the surface air defense. The multi-attribute evaluation methodology is utilized to address the issue of the TE in which the tactic features of the detected target are treated as evaluation attributes. Meanwhile, the intuitionistic fuzzy set (IFS) is employed to deal with information uncertainty in the TE process. Furthermore, on the basis of the entropy weight and inclusion-comparison probability, a hybrid TE method is developed. In order to accommodate the demands of naturalistic decision making, the proposed method allows air defense commanders to express their intuitive opinions besides incorporating into the threat features of the detected target. An illustrative example is provided to indicate the feasibility and advantage of the proposed method.