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11.
为在信息集结过程中体现指标值的相对发展水平,提出了一种新的集结方法,即有序分位加权集结算子.该算子尤其适用于激励评价问题,其主要特征是用分位数表示指标值的相对发展水平,并且在信息集结过程中融入了决策者不同程度的激励偏好.通过性质分析,发现该算子具有置换不变性、界值性和条件单调性等特征.进一步,以算例的方式分析了该算子在激励评价中的应用问题,发现该算子在信息集结中通过权重加和不等于1的方式能够放大或缩小集结值,从而凸显被评价对象之间的差异,实现激励的目的. 相似文献
12.
根据信息网络的结构和应用功能,在分析高功率微波对构成信息网络的电子设备效应机理基础上,构建了多层次的信息网络系统的效能评估指标体系.将区间数与云模型相结合,提出了区间云模型的评估方法,通过区间层次分析法得到评价指标的区间权重,实现了系统评估指标的定性与定量的相互转换,并利用评价区间云模型拟合出信息网络的综合效能.结合实例模拟分析,验证了该方法可行性和有效性.结果分析表明,使用区间数表示更能体现评估过程中的模糊性和不确定性因素. 相似文献
13.
区域经济收敛性一直是研究热点,动态外部性成为关注焦点.通过分析动态外部性与城市群经济空间收敛机理,构建动态经济权重模型,判断区域经济空间关联性.然后分析面板数据平稳性,结合动态空间面板模型,计算技术空间溢出水平,准确判定区域经济收敛性.最后,以环长株潭城市群例证该模型和方法的可行性,并得出:①空间外部性是影响经济收敛的主要因素,技术空间溢出是关键,SDM较好地描述了此收敛性;②使用SDM分析时必须确保面部数据的平稳性,剔除短期周期性误差对区域经济收敛性的不当影响;③空间权重受地理邻近、产业结构和市场潜能的交互影响,是动态的,且对经济收敛结果影响很大;④环长株潭城市群存在明显经济收敛机制,技术空间溢出效应较显著,仍需要进一步消除限制知识和贸易自由流动的行政壁垒和交通瓶颈促进城市群技术进步和经济协同发展. 相似文献
14.
研究了属性权重完全未知,属性值以区间数形式给出的不确定型多属性决策问题,在极差理论基础上给出了求解属性权重的一个简洁公式.最后通过实例说明了该方法的实用性和有效性. 相似文献
15.
降水预测的模糊权马尔可夫模型及应用 总被引:36,自引:0,他引:36
中长期降水量的预测是气象科学的一个难点问题,论文首先基于降水过程存在大量不确定性、不精确性的特点,应用模糊有序聚类的方法建立降水丰桔状况的分级标准;然后针对降水量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来预测未来降水的丰桔变化状况;在此基础上,根据模糊集理论中的级别特征值,计算出具体的降水量;最后以山西省河曲水文站近50年的降水资料为实例,对该方法进行了具体的应用,收到了较为满意的结果,从而为提高中长期降水量预报的精度提供了一条值得探索的途径。 相似文献
16.
Shixin ZHU Xiaoshan KAI 《系统科学与复杂性》2008,21(1):60-66
The Hamming distances of all negacyclic codes of length 28 over the Gaiois ring GR (2^α, m) are given. In particular, the Lee distances of all negacyclic codes over Z4 of length 2^s are obtained. The Gray images of such negacyclic codes over Z4 are also determined under the Gray map. 相似文献
17.
提出了2个新的模型来确定OWA算子的权重.新的模型根据最小化任意相邻权重间的差距的思想而提出,在给定和值时,通过求解非线性规划问题来确定OWA算子的权重.用一个算例与其他确定权重的模型进行对比,说明2个新模型的可行性. 相似文献
18.
环Z4上线性码的广义RT重量 总被引:1,自引:0,他引:1
给出了Z4线性码上广义RT重量的概念.确定了Z4线性码的广义RT重量谱的值,获得了Z4线性码关于广义RT重量的基本性质. 相似文献
19.
Feature point matching of curved surface and robust uncertainty 总被引:1,自引:0,他引:1
Tian Jinsi & Su Jianbo Dept. of Automation Shanghai Jiaotong Univ. Shanghai P. R. China 《系统工程与电子技术(英文版)》2006,17(2):355-361
1 .INTRODUCTIONStereovisionis well used in wide aspects of robotvision, object recognition[1 ~7], VR[8]and recon-struction[9]and so on. Stereo matching is a hardapproachin stereovision especially for curved sur-face due to occlusions and noises . There were al-ready some related methods[1 ~3]such as matchingunder robust esti mation of epipolar geometryrecovery[1]or selecting salient points fromi magepair[2]. Muchi mportance has been attached to theuncertainty of the corner position and i… 相似文献
20.