基于广义梯形模糊数相似度的交叉效率集结

在不确定环境下,针对模糊数据的多样性和复杂性,本文结合广义梯形模糊数相似度理论将广义梯形模糊数的交叉效率矩阵转换为交叉互评相似度矩阵,并根据模糊信息检索系统中的布尔模型,以能最大程度还原信息本身为准则,构建满足"正相容性"的有序几何平均集结函数对交叉互评相似度矩阵进行集结,从而得到关于每个决策单元的同行评价综合相似度.根据决策单元的同行评价综合相似度,建立反映决策者偏好的模糊一致性偏好矩阵,并对决策单元进行集结权重的分配,根据分配结果计算决策单元的全局交叉效率值.本文的集结方法可以解决不确定环境下,交叉效率矩阵数据多样性的问题,有较高的适用性;并且其集结结果具有较高的一致性和稳定性.最后本文以梯形模糊数的交叉效率矩阵为算例,来说明该方法的合理性和适用性.     

基于改进Shapley值解的流域生态补偿额分摊方法

为更加公平的在流域各地区分配上游地区生态建设与保护的成本, 以及调动上游地区对流域生态保护的积极性, 本文在假设流域各地区有合作博弈的基础上, 给出基于DEA合作博弈模型的流域生态补偿额分摊方案. 考虑到合作博弈经典Shapley值解的局限性, 本文利用梯形模糊数确定各地区权重的方法对Shapley值解进行改进. 将此生态补偿额分摊方案应用于新安江流域, 结果表明本文提出的分摊方案不仅使各地区有较高投资生态保护的驱动力, 而且在考虑到各地区水源效益的同时, 还结合了流域中水源及其效益等指标的重要性, 更具公平合理性, 同时为其它跨地区流域生态补偿额分摊研究提供了参考.     

基于梯形模糊数的模糊最小一乘回归模型

本文给出一种梯形模糊数的距离,并基于这种距离,建立了关于梯形模糊数的模糊最小一乘回归模型.针对输入、输出和回归系数分别为实数和梯形模糊数的三种情形,进行了详细的研究与分析.最后,通过3个实例验证了所提模型的有效性.数据模拟结果表明我们的方法具有较好的拟合效果.     

无源RC电流滤波器综合与设计

本文从二端口网络的导纳矩阵出发，把实现电流转换函数的问题转化成实现策动点导纳函数Ｙ１１的问题，适当选择Ｙ１１零点和极点，可以设计出ＲＣ梯形结构的无源电流滤波器，这种电流模式滤波器与电压模式滤波器在电路结构上具有一致性。     

无铅压电陶瓷中频滤波器的研制

采用本组发明的BNKLT系无铅压电陶瓷,研制了中频陶瓷滤波器.该体系陶瓷具有较高的使用温度,在160℃以上仍然具有较强压电性.利用此体系材料,采用轮廓振动模式,制作了插损约为3dB,中心频率约为530kHz,带宽约为8.8kHz,左、右选择性均良好的无铅压电陶瓷单片式中频滤波器;采用全电极径向振动模式,制作了插入损耗小于6dB、阻带损耗大于30dB、频率特性曲线平滑、具有良好选择性的中频(IF=460kHz)多节带通滤波器.与含铅压电陶瓷多节滤波器相比,BNKLT无铅压电陶瓷滤波器的特性还有差距,有待改进;而对单片式滤波器来说,除中心频率以外,大部分指标可满足村田公司同类含铅陶瓷中频滤波器(SFU系列)产品标准,具有良好的应用前景.     

梯形模糊理论在配送中心选址中的应用研究

该研究利用模糊线性规划的综合评价方法及算法将物流配送中心选址的单目标模糊规划模型转化为多目标决策问题.利用相关系数法,用梯形模糊数评估各待选址方案的选择标准和评价指标权重,并基于优属度系数,将约束条件中含有梯形模糊数的模糊线性规划转化为经典的线性规划进行求解,并以实例进行说明.     

基于SPSS下主成分分析中若干问题的总结

本文基于SPSS软件进行主成分分析时,从样本相关矩阵出发,利用得到的因子栽荷阵经适当变换得到特征向量矩阵,并以此得到主成分表达式,同时与由成分得分系数矩阵得到的主成分表达式进行对比。通过理论和实证分析,可以说明三个矩阵之间存在着一定关系。     

新颖的面向网络服务的动态信任模型

提出一种新颖的面向网络服务的动态信任模型.引入信任评价与区间直觉模糊数的对应关系,给出基于信任需求属性的经验信任、邻居推荐信任及代理推荐信任的计算、合成、及综合运算.同时,采用精确函数比来确定信任属性的权重因子,而时间序列权重因子则由指数分布的逆形式确定.最终以总体信任的得分函数及心性因素来区分信任服务.仿真实验表明,该模型可有效的建立实体间的信任关系并遏制恶意实体的攻击.     

数控车床上高速车削梯形螺纹方法研究

随着我国机械制造业的发展,梯形螺纹加工工艺在数控车床上的应用越来越广泛。基于此,在阐述螺纹数控车削加工概念的基础上,具体阐述数控车床加工中高速车削梯形螺纹产生的问题以及相关的加工工艺和注意事项,以期对相关工作人员的研究具有一定的参考价值。     

基于参数估计与记分函数联合的直觉梯形模糊随机前景决策方法

完善直觉梯形模糊数的算术运算,在直觉梯形模糊数及梯形模糊随机变量的基础上,定义直觉梯形模糊随机变量(instuitionistic trapezoidal fuzzy random variable, ITrFRV),探讨并证明ITrFRV的相关性质。针对具有ITrFRV且属性权重未知的模糊随机多属性决策问题,考虑决策者心理行为特征,提出基于参数估计与记分函数联合的直觉梯形模糊随机多属性决策前景决策方法。该方法首先获取决策子周期内的直觉梯形模糊样本信息,估计分布类型已知的直觉梯形模糊总体的未知参数,以获取直觉梯形模糊随机决策矩阵;其次,构造带有方差的期望直觉模糊数矩阵,定义模糊随机记分函数,将规范化的期望直觉模糊数矩阵转化为记分函数矩阵;最后,利用前景理论计算前景记分函数,进而基于灰色系统理论求解属性权重,获取综合前景记分值,由此进行方案比选。案例表明本文方法的可行性及有效性。