基于区间值毕达哥拉斯模糊数的TOPSIS方法及其在学生推优中的应用

毕达哥拉斯模糊是对模糊集和直觉模糊集的推广.研究了基于区间值毕达哥拉斯模糊集和模糊逼近理想解(TOPSIS)的多属性决策方法.考虑了属性信息的不同情况,包括属性信息完全已知,部分可知和完全未知的情况.对于部分可知情况,通过求解线性规划模型确定属性的权重;对于完全未知的情况,利用相对贴近系数确定属性的权重.给出了具体的算法步骤,最后将该方法应用到学生的推优问题上,实例说明新方法的有效性和合理性.     

基于粗糙集的突发事件属性约简方法

针对突发事件不完备信息系统中的原始数据存在大量属性冗余的问题,提出一种基于粗糙集的不完备信息系统属性约简方法,以剔除冗余属性,提高知识清晰度。首先对缺失、冗余、噪声以及连续型数据进行预处理;然后进行属性分类,将属性分为条件属性与决策属性,进而建立决策表;最后根据决策表的特征,结合有序加权平均算子的思想,提出一种基于属性重要度的启发式属性约简算法。文末,通过实例验证了方法的正确性与有效性,并利用该方法实现了火灾数据的属性约简。     

基于对象多属性差异的灰色发展聚类方法及应用

在现实决策问题中,决策对象在不同时期行为状态和所属类型往往呈现一定的发展规律,而现有聚类方法难以充分挖掘聚类对象的发展信息、对象间的关系信息和发展属性的差异信息。为有效处理此类问题,考虑到研究对象的发展趋势、发展行为和发展绝对量与增长量的属性差异,采用GM(1,1)和灰色定权聚类方法,构建了基于对象多属性差异的灰色发展聚类方法,并以我国区域高新技术产业化聚类评估问题为例验证了模型的有效性与合理性。结果表明,所构建模型能够有效描述研究对象呈现发展趋势或未来行为,并实现对研究对象的有效聚类。     

基于粗糙集理论的超稠油油藏水平井吞吐效果评价及其影响因素分析

影响超稠油油藏水平井蒸汽吞吐开发效果的因素包括地质参数、流体参数、开发参数、水平井设计参数等众多因素,寻找主要因素对于超稠油油藏水平井吞吐效果评价及开发调整设计具有重要意义.基于粗糙集理论对影响超稠油油藏水平井吞吐效果的10个因素进行数据属性约简,同时利用灰色关联分析,对这些因素进行敏感性分析;应用Elman神经网络比较上述两种结果,证明了粗糙集理论进行数据属性约简的方法更准确.最终得到注汽干度、注汽强度、注汽速度、水平段长度和注汽压力对水平井的开发效果影响最大.实例计算表明,方法实用有效,精度较高,可用于超稠油油藏水平井吞吐效果评价及开发、调整设计.     

基于聚类算法的区间数多属性决策方法及应用

针对具有正态分布随机变量的多属性决策问题,依据属性均值聚类思想,提出了一种计算机编程求解方法.方法避开了区间数的运算和比较,评价结果不具有主观随意性.最后,我们给出了一个实际应用的例子,验证了方法的有效性.     

基于区间值直觉模糊集的TOPSIS多属性决策

基于区间值直觉模糊集,提出了一种新的TOPSIS模糊多属性决策方法。首先介绍区间直觉模糊集的概念,定义了两个区间值直觉模糊集之间的距离;然后根据TOPSIS方法的原理,定义了两个区间值直觉模糊集的接近系数,通过计算备选方案到区间值直觉模糊正理想解和负理想解的距离来确定接近系数,从而判断备选方案的优劣次序。最后,通过一个具体实例来说明这种方法的有效性和具体计算过程。     

基于联系数不确定性分析的区间数多属性决策

区间数多属性决策通常是在某一算法下得到方案的排序,很少考虑区间数不确定性的影响,通过区间数转换成联系数,可以客观地反映区间数的不确定性,在此基础上,建立基于联系数的多属性决策模型,从而对不确定性进行较全面的取值分西,使决策结果更为合理.     

基于偏好信息一致性程度最大的多属性决策方法

研究了方案偏好信息以区间数互反判断矩阵形式给出,属性偏好信息以区间数互补判断矩阵形式给出的不确定多属性决策问题。首先针对属性值以实数形式给出的多属性决策问题,基于区间数判断矩阵一致性的性质,建立了求解属性和方案偏好信息一致性程度最大化的线性规划模型,然后把其推广到属性值以区间数形式给出的多属性决策问题,最后通过一个算例说明了该方法的适用性和有效性。     

一种基于蒙特卡罗模拟的群体协商评价方法及其应用

针对综合评价中不同专家(或利益相关者)对属性权重看法不一致的情况,提出了一种蒙特卡罗模拟的群体协商评价方法。文章首先给出了一种专家影响力的确定方法;然后对各属性下专家的非一致性意见进行协商集结,得出属性权重的协商区间;最后在权重协商区间确定的基础上,利用蒙特卡罗模拟的方式来计算方案的优先排序概率,据此对方案进行排序,并给出了一个排序可信度的概念。文章最后给出了一个应用例。     

基于积分直方图的快速粒子滤波跟踪算法

基于直方图的粒子滤波已成功地用于解决计算机视觉中的目标跟踪问题,但是,在观测似然计算上的低效限制了它们的实时应用。针对该问题,提出了一种快速的粒子跟踪方法。其建立在积分直方图技术的基础上,使得每个候选样本的观测似然能够由少量的查找表运算有效地计算出来。该方法使用了大量的粒子以确保鲁棒性,同时确保具备实时跟踪的能力。实验结果表明该方法在计算效率上优于通常的粒子滤波跟踪方法。