基于三角形区间二型模糊数的综合评价模型

为解决评价过程中分类等级的边界不确定性问题,将二型模糊集引入到模糊综合评价模型中.利用分类等级的边界限值,分别构造三角形二型区间模糊数的上、下隶属函数,在此基础上由观测数据构建相应的区间值模糊评价矩阵,结合指标权重合成得到区间值综合评价向量,最后利用区间数排序的可能度方法得到评价对象的等级隶属向量并给出评价结果.实例分析表明了该模型的有效性。     

基于三角形和高斯模糊化的Mamdani模糊系统表示

模糊化是将模糊系统中输入变量的确定值转换为相应模糊集合的过程,它在模糊系统建模和模糊控制领域有着重要的作用。本文在前件模糊集取为三角形模糊数条件下,利用函数极值方法求解后件模糊集的隶属函数,进而给出基于三角形模糊化和高斯模糊化的两种Mamdani模糊系统表示。     

基于模糊熵的加权可变模糊评价方法及其应用

可变模糊评价的实质是多模型组合评价.在分析了可变模糊评价法的基础上,针对方法存在的不足,提出了一种考虑模型权重的可变模糊评价方法.方法首先利用可变模糊评价模型对样本进行计算,得到各样本在不同模型下的综合相对隶属度;然后基于得到的综合相对隶属度数据,利用模糊熵确定四种模型的重要性排序,结合二元比较模糊决策分析法求得四种模型的权重,进而得到最终综合级别特征值,并以此作为评价依据;最后,以煤与瓦斯突出危险性评价为例进行了方法的验证.结果表明:改进方法可行、有效,评价结果更符合客观实际.     

基于模糊熵的加权可变模糊评价方法及其应用北大核心

可变模糊评价的实质是多模型组合评价.在分析了可变模糊评价法的基础上,针对方法存在的不足,提出了一种考虑模型权重的可变模糊评价方法.方法首先利用可变模糊评价模型对样本进行计算,得到各样本在不同模型下的综合相对隶属度;然后基于得到的综合相对隶属度数据,利用模糊熵确定四种模型的重要性排序,结合二元比较模糊决策分析法求得四种模型的权重,进而得到最终综合级别特征值,并以此作为评价依据;最后,以煤与瓦斯突出危险性评价为例进行了方法的验证.结果表明:改进方法可行、有效,评价结果更符合客观实际.     

典型非线性模型的模糊辨识逼近精度分析

人们根据非线性系统的复杂特性归结了几种具有代表性的非线性模型.而模糊辨识方法是辨识非线性系统的有力工具,本文采用T-S模糊模型对三种常见的非线性模型:Hammerstein模型,Wiener模型和双线性模型进行逼近,并根据仿真数据研究不同的非线性结构对模糊模型逼近精度的影响.仿真实例是在训练和检验数据组数、模型阶数相同的情况下,采用三角形隶属函数,聚类型隶属函数和高斯型隶属函数分别对这三种非线性模型进行逼近能力的研究.     

一种基于模糊推理的因素权重确定方法

在模糊综合评价中,如何确定因素的权重是非常重要的,也是非常困难的,它直接关系到评价结果的合理性与真实性.利用模糊推理技术,提出了一种基于模糊推理的因素权重确定方法,其利用人们处理复杂问题的逻辑思维方式,建立评价空间和单位评价空间的映射,得到模糊关系方程并用于确定因素的权重.实验结果表明,利用该模型得到的权重能反映各因素的重要性,用其对待评对象进行模糊综合,其结果也是合理的.     

基于新精确函数的区间直觉模糊多属性决策方法

基于区间直觉模糊数隶属度和非隶属度构成的二维几何图形特征给出区间直觉模糊数精确函数的新定义,并将其作为区间直觉模糊数的排序指标,区间直觉模糊数的精确函数值越大,则区间直觉模糊数就越大,进而提出一种权重信息不完全确定的区间直觉模糊多属性决策方法.通过算例分析说明所提出排序指标的有效性和决策方法的可行性.     

带模糊时间窗的配送问题多目标优化研究

针对配送多目标优化问题,综合考虑车辆使用数、运输总里程和客户服务水平,基于双层规划的思想,解决了车辆数函数和运输里程函数的区间伸缩指标问题,并引入客户不满意度的模糊隶属度函数来描述配送服务水平。通过去量纲将三个优化目标转化为总目标函数的功效函数,并运用模糊层次分析法对三个函数分配权重,建立以车辆使用数最少、运输总里程最小、客户不满意度最低的标量化多目标模型,并运用模拟退火算法验证了模型的合理性和普适性。     

基于直觉模糊交互影响算子的多属性决策方法

针对属性权重未知,属性值为直觉模糊数的多属性决策问题,并考虑到直觉模糊集隶属度与非隶属度的相互影响关系,提出了一种基于直觉模糊熵和直觉模糊交互影响算子的决策方法.利用直觉模糊熵求出属性权重,引入三种直觉模糊交互影响算子:广义直觉模糊交互影响加权平均算子,广义直觉模糊交互影响有序加权平均算子和广义直觉模糊交互影响混合平均算子,利用交互影响算子来集结信息得到方案综合评价值,通过改进的得分函数对方案进行排序选优.最后,通过一个算例说明了该决策方法的合理性和有效性.     

带有模糊信息的多目标决策问题的改进灰模糊算法

将模糊数学和灰色理论结合在一起 ,针对目前复杂大系统的多目标决策问题 ,提出了一个简单实用而且有效的灰模糊求解方法 ,通过隶属函数的一致性使确定型指标和模糊型指标能融合在同一个决策中加以考虑 ,同时又介绍了一种与隶属度相关的确定权重的灰模糊方法     

基于综合函数设计的模糊系统及其插值机理

分析现有模糊系统的数学表示形式,注意到模糊系统输出函数的构造常采用对规则后件模糊集峰点(中心)值加权平均的方法. 综合函数是因素空间理论中利用简单因素状态合成复杂因素状态的有效工具, 本文将综合函数用于构造规则后件模糊集峰点(中心)值的权重, 给出一种新的模糊系统设计方法, 并且证明了这种基于综合函数的模糊系统可归结为一种插值函数.     

动态联盟绩效评价的Fuzzy统计模型研究

针对企业动态联盟的绩效指标,利用模糊隶属度理论将绩效的定性评价转化为定量评价,将专家经验与数学模型结合起来确定各指标的权重,建立了企业动态联盟绩效评价的Fuzzy统计模型,并编出模型的计算机程序和软件,实现了评价的计算机操作.     

服务管理目标优化配置的Fuzzy-QFD线性规划模型构建与求解

由于服务管理的复杂性和模糊性,现有方法难以有效解决基于主观语言评价的服务质量改进问题。本文拓展了质量功能展开(QFD)方法在服务业中的应用,通过构建一个模糊线性规划模型,以求解最大化提高顾客需求综合满意度的企业能力优化配置问题。首先基于顾客感知-期望差距的模糊评估确定顾客需求、需求权重和边界约束等模型参数,接着运用模糊线性回归和非对称三角模糊数的隶属函数,将含有模糊变量的模糊线性规划问题转化为经典线性规划问题,进而求得不同模糊条件下的模型解。最后通过网购平台的实例验证了模型的有效性和可行性。     

模糊参数系统可靠度隶属函数的确定方法

利用模糊数与模糊值函数的结构元计算方法研究一类具有单元模糊失效率的系统,分析和讨论模糊参数系统的可靠性计算。本文提出求解系统模糊可靠度及其隶属函数表达形式的三种方法,并给出并联系统、串联系统、串-并联系统、并-串联系统的模糊可靠度及其隶属函数,利用这些方法也可以类似地解决其他具有模糊失效率的较复杂的系统可靠度计算问题。     

模糊合作博弈Shapley值的模糊结构元表示

将模糊数学理论应用到合作博弈中,用精确的数学表达式来表示实际生活中的模糊事件,又将模糊结构元理论应用到模糊合作博弈中,将模型中的模糊数用模糊结构元表示,以往基于扩张原理的模糊Shapley值的隶属函数非常复杂,本文给出其求解方法,使其得到解析表达.通过一个算例,来说明该模型的具体应用,与支付函数用区间数表示等研究方法相比较,该模型不仅保证了隶属函数的连续性,还给出区间上每个取值的隶属度,可以为管理者提供更精确的信息.     

人-机-环境系统安全性的模糊熵评价方法

根据人-机-环境系统安全评价的评价指标体系和权重,基于三角形隶属度函数和模糊熵耦合提出了人-机-环境系统安全性的模糊熵评价方法,应用结果表明,影响某企业人-机-环境系统安全性的模糊熵评价度的主要原因是由于人-机-环境系统安全没有协调发展.该模糊熵评价方法可为人-机-环境系统安全评价提供有力的支持.     

综合评价模型的偏序集表示

偏序集表示的综合评价模型能将从完全理性范式转换为有限理性范式,进而提升模型应对不确定性的能力,识别评价风险。在偏序集理论的基础上,将权重拓展为偏序权重,解决了部分权重序列条件下评价函数的偏序表示问题。偏序集广义表示定理表明了,偏序表达的函数可以为模糊数、模糊犹豫值、区间数、随机数等多种取值。结果表明:偏序表示的综合评价彻底解决了赋权难题,且充分表达了决策者的个人偏好。从模型运行效果来看,模型处理数据范围增加、评价结果更加稳健可靠,并通过Hasse图展现了方案间的结构化信息,具有分层和聚类的功能。     

一类模糊线性规划模型的模糊最优区间值

讨论一类既有模糊不等式约束又有模糊等式约束的全模糊系数线性规划问题。在给定的模糊隶属度水平下 ,将模型转化为区间数线性规划模型 ,通过确定区间模型的最佳目标函数和最大可行域以及最劣目标函数和最小可行域 ,求出目标函数的模糊最优区间值 ,从而为决策者提供更多的决策信息。最后给出一个数值例子。     

稳健的模糊回归区间分析

由于传统的回归分析易受到异常值的影响。针对输入变量为实数,输出变量和输入参数为模糊数的情况,给出了一种稳健的模糊回归区间预测模型和算法。该模型基于输出变量的隶属度函数为目标函数,以估计的区间为约束条件。给出的算法具有较强的稳健性,利用该算法估计的区间几乎不受异常值的影响。最后通过一个数值算例,与其他模型算法对比分析,验证了该模型和算法的有效性和稳健性。     

基于区间数的空气质量模糊综合评价模型

针对空气质量评价的不确定性,引入区间数概念进行2016年辽宁省各城市的空气质量综合评价和分析.参照国家大气质量标准,选用SO2、NO2、CO、PM2.5、PM10五种大气主要污染物作为评价因子,利用区间数计算污染因子的隶属度进行分析.考虑到城市差异,采用区间梯形隶属度函数,同时考虑区间数排序函数及可信度对区间数排序进行修正,避免了单因素得分区间数的发散,并综合确定评价等级.实例分析验证了该评价方法的可行性,依据收集的数据和此方法的结论得出空气质量的好坏与污染源分布、污染物扩散条件以及季节等因素有关.