模糊多属性格序决策的冗余指标的消除策略

在模糊多属性决策中,属性权重的确定对于整个评价工作有十分重要的意义.如果评价属性数量过多,指标间的相关性将影响评价的科学性和公平性.本文建立了评价值为梯形模糊数的"相似"概念和模糊相似评价模型,并基于格序决策的理论,得到了一种新的模糊格序决策方法.结合传统的TOPSIS方法,通过计算将各方案的属性值的中心进行加权后与正负理想中心的贴近度的大小,实现备选方案的格序化排序.实例分析的结果表明:方法合理、易行.     

高斯—案例推理方法的预测模型及应用

针对目前案例推理方法中存在的预测准确性低,可靠性差等方面的局限,提出了高斯—案例推理方法。在传统基于欧氏距离相似度计算研究的基础上提出了一种新的相似度计算方法,即运用高斯转换代替欧式距离度量来计算相似度的方法。引入距离比例的概念,将案例间的特征转化为高斯指标,进而计算案例间的相似度。在此基础上使用最近邻法检索出相似案例,通过对检索出的案例进行修改获得预测值。以物流外包企业风险预测为例,通过与两个案例推理模型(基于欧式距离的经典案例推理模型和灰色理论案例推理模型)的预测结果比较,得出在预测的准确性上,高斯案例推理预测模型优于其它两种模型。验证了利用高斯—案例推理模型预测企业物流外包风险的可行性。     

概念粒计算系统外延的判别定理

概念粒计算系统是基于两个完备格之间的外延内涵算子和内涵外延算子构成的模型系统,它包括经典概念格,L模糊概念格及变精度概念格等.本文以三种概念粒计算系统为模型研究了概念外延的特征及其相互关系,给出了外延为经典集、内涵为模糊集和外延为模糊集、内涵为经典集这两种概念粒计算系统的概念外延判别定理,并且讨论了几种模型概念之间的关系与性质.     

基于粗糙集方法的概念格理论研究综述

概念格与粗糙集理论是软计算领域的两种不同方法,它们都在数据挖掘、知识工程、信息检索、人工智能、系统分析与管理决策等领域有重要应用。在介绍概念格基本概念的基础上,对近年来借助粗糙集方法研究概念格的粗糙集近似扩充、概念格的约简理论与方法、变精度概念格及基于概念格的模糊推理、概念粒计算系统的数学模型及迭代算法等方面进行了综述,并提出了进一步研究的问题和方向。     

相似剩余格及其对应逻辑系统的完备性

引入了相似剩余格的概念,讨论了剩余格上相似算子和等价算子的关系,并得到了真值剩余格和相似剩余格相互转化的方法.其次,研究了相似剩余格上的相似滤子,利用相似滤子刻画了可表示的相似剩余格.最后,引入了相似剩余格对应的逻辑系统,证明了其完备性定理,并得到了其成为半线性逻辑的条件.     

考虑对象属性信息的复杂网络社团结构发现算法

针对社团结构发现算法仅考虑对象间相互关系的密集程度,忽视对象间属性特征差异的不足,提出考虑属性信息的复杂网络社团结构发现算法.算法引入属性特征相似度、基于属性特征相似度的有权网络、内聚度3个核心概念,迭代选取使内聚度指标上升最快的合并操作,自底向上实现社团聚集.由于考虑了属性信息,算法输出的社团结构具有更高准确度,更具应用价值.     

基于犹豫中智集的多属性决策方法

本文将中智集和犹豫模糊集融合给出了犹豫中智集的概念,并在欧氏距离和余弦相似度公式的基础上构造了中智集的相似度测量公式.然后,给出了犹豫中智集的相似度的概念和计算公式.基于犹豫中智集的相似度给出一种处理犹豫中智环境下多属性决策问题的方法,并结合实例对决策方法的可行性与有效性进行检验.     

基于粗集与概念格的属性简约讨论

概念格的属性简约是在形式背景下解决复杂问题的重要途径,通过对概念格、粗糙集的讨论,将两者有效结合,并借助粗糙集上(下)近似的方法,得出了一个对概念格属性简约的方法,方法将二维的概念格属性简约转化为一维的一种对象格的简约,避免了形式背景下的概念的计算和进一步的可辨识矩阵的计算,方法简便,算法简单易实现,是概念格属性简约有效的算法.     

直觉模糊软集的不确定性度量及其应用

研究了直觉模糊软集的包含度与相似度。首先在直觉模糊软集中利用直觉模糊集在完备有界格上的包含度和相似度的定义,提出直觉模糊值形式的直觉模糊软集的包含度和相似度。然后利用现有的直觉模糊集在完备有界格上的包含度公式,构造参数不同的直觉模糊软集的各种包含度公式。最后利用直觉模糊软集的包含度构造出直觉模糊软集的相似度公式,并利用这种相似度给出一种决策方法,将它应用到受灾后的隧道安全状况判定中。     

面向区间方面的隐性知识外显案例匹配研究

针对隐性知识外显案例的条件方面表现为区间数的情况,研究设计了一套面向区间方面的隐性知识外显案例匹配算法.首先,采用客观性较强的粗糙集、熵权法计算区间方面权重,基于优势互补的思想,将离差最大化引入到区间方面权重的融合计算中;然后,基于区间方面权重,采用向量相似度的计算方法计算案例视图相似度.根据相似度计算结果,匹配出与待解问题相同或相似度最大的历史案例.算例表明,所设计的匹配算法合理、有效.