基于相似度和改进雷达图的概率犹豫模糊多属性决策方法

为了解决属性权重未知的概率犹豫模糊多属性决策问题,构建基于相似度和改进雷达图的多属性决策方法。首先基于概率犹豫模糊元的信息完全度构建概率犹豫模糊集的距离测度和灰色关联系数,然后基于灰色关联理想解法定义了概率犹豫模糊集的相似度,最后根据概率犹豫模糊集的相似度和改进雷达图构建多属性决策模型,并通过案例进行了验证分析。     

基于前景理论的区域绿色经济发展水平多指标评价

针对绿色经济发展水平评价指标存在模糊性、异质性等问题,提出一种规范化信息,并运用前景理论进行多指标评价的方法。首先,构建区域绿色经济发展水平评价指标体系。其次,规范化异质信息,并计算待比较方案的前景函数。然后,通过定义前景值排序与专家决策偏好的一致性和不一致性程度,建立决策优化模型,计算各方案的前景值,进行方案排序和优选。最后,以三明市县域绿色经济发展水平评价为例,说明该方法的有效性、合理性和实用性。     

口红的荧光和拉曼光谱特性的研究

人们消费方式的变化促使电商崛起,美妆市场呈爆发式增长,口红产品的安全成为关注焦点。面对品牌口红真伪问题,市场检测化妆品方法单一,对品牌口红的特征无针对性。采用三维荧光技术和共聚焦拉曼技术对某品牌真假口红的光谱性质进行了研究。三维荧光光谱显示五组口红均存在激发光峰值波长为320 nm左右,发射峰波长在372 nm附近的荧光（Ⅰ区）。A1,A2,A3,B1,B2和B3这6个样品中,激发光峰值波长为230 nm时会发出中心波长在400 nm左右的荧光,而在A4,A5,B4和B5这4个样品中,激发光峰值波长红移到250 nm左右,其荧光发射峰也发生了相应的红移,到450~470 nm（Ⅱ区）。此外,A5还存在激发光峰值波长550 nm,发射峰在590 nm附近的荧光;B1还存在270 nm激发,292 nm左右发射的荧光峰（Ⅲ区）。采用荧光强度相对法来定量分析,若都以Ⅰ区的荧光强度为1,口红不同色号间、同色号真假口红间的Ⅱ区和Ⅲ区的相对荧光强度显著不同。拉曼光谱显示正品口红中存在TiO₂的振动峰,也还存在大量的C-C,C-N,-CH₂和-NH₂等有机化官能团的振动特征峰。相比于正品口红,部分假口红中还存在四个特异性的振动峰,分别是228,447,609和1 090 cm-1,这与Fe₂O₃的拉曼峰位吻合。实验结果表明口红不同色号间、同色号真假口红之间均存在着明显的光谱差异,利用口红光谱的指纹特性可实现对真假口红的鉴别。     

基于卷积神经网络和近红外光谱的太平猴魁茶产地鉴别分析

太平猴魁茶因其特有的“喉韵”深受广大消费者喜爱,不同产地太平猴魁茶市场价格相差较大,如何实现产地精准鉴别是目前促进绿茶产业发展的关键因素。依赖于人工经验的感官评审方法主观性强、稳定性差,无法应用于实际生产检测过程。作为目前主要的检测分析方法,化学分析方法周期长、检测成本高,而且目前没有用于茶叶产地鉴别的统一标准。近红外光谱（NIR）作为一种无损检测分析方法,具有快速、非破坏性、无污染等特点,但是不同产地太平猴魁茶主要内含成分及其含量基本相同,不同产地样本光谱特征峰分布相似,导致常规分析方法无法有效选择特征变量。卷积神经网络（CNN）作为经典深度学习网络模型之一,具有强特征提取和模型表达能力。采用太平猴魁茶产地光谱特征分析,利用一维卷积神经网络模型（1-D CNN）提取太平猴魁茶NIR特征,提出一种基于1-D CNN和NIR的太平猴魁茶产地鉴别分析方法。试验以6个不同产地共120个样本为研究对象,分析10 000~4 000 cm-1范围内的光谱信息;将样本随机划分为训练集（84,占70%）和测试集（36,占30%）,分别讨论不同间隔采样、网络结构、卷积核大小及激活函数对产地鉴别结果的影响,并引入Dropout方法对比分析模型过拟合现象;最终建立一个具有9层结构的1-D CNN模型。蒙特卡罗试验结果表明,相比于基于原始光谱数据（40.57%,7.06）和PCA方法（31.93%,6.96）的太平猴魁茶产地预测模型准确率和标准差,基于1-D CNN的太平猴魁茶产地鉴别模型预测精度和稳定性更高,其测试集预测准确率平均值和标准差分别为97.73%和3.47。因此,1-D CNN可有效提取太平猴魁茶不同产地NIR特征,提高太平猴魁茶产地鉴别精度,为太平猴魁茶精准产地鉴别及溯源分析提供参考。     

一种基于相关系数矩阵的TOPSIS决策方法

在多属性决策分析中,传统的TOPSIS法是基于欧氏距离来计算各方案到正负理想点的距离,但欧氏距离没有考虑各属性之间的相关性;从这一角度出发,将相关系数矩阵与欧式距离结合,从而弥补了欧氏距离的不足,最后进行了实例分析.     

基于精度的属性约简新方法

自Pawlak提出粗糙集概念以来,人们就一直对粗糙集的近似精度很感兴趣,出现了不少有关近似精度的文献.在粗糙集理论中,精度是量化由粗糙集边界引起的不精确性的一种重要数字特征.在分析传统精度和基于等价关系图的过剩熵的近似精度的基础上,提出了一种新的精度定义.比较发现,新定义的精度更具有合理性.同时把这个新定义的精度运用到了属性约简上,通过实例比较发现,本文提出的属性约简更具有可行性.     

基于多种用海功能的海域使用权拍卖机制研究

海域使用权拍卖是对海域资源进行市场化配置的重要方式.基于海域资源的立体性和层次性特征,提出了多种用海功能约束下的海域使用权拍卖机制,设计了综合效用函数,对海域使用权进行经济价值与生态补偿的综合评价,促进海域资源的多层次利用与开发.仿真结果表明:相比较于单一功能的海域使用权拍卖,多属性拍卖能够改善海域使用权拍卖效率,同时拍卖结果也提高了政府对海域使用权拍卖的满意度和最终效用,为我国海域使用权拍卖方式的创新提供了理论基础.     

基于可变模糊集的权重信息不完全的语言多属性决策研究

针对权重信息不完全的语言多属性决策问题,提出一种基于可变模糊集理论的决策分析方法。首先将语言评价值转化为三角模糊数,计算各方案到正负理想点的加权广义欧式权距离,构建非线性规划模型,可同时得到属性权重和各方案的相对优属度,并按照相对优属度的大小将方案排序,选出最优方案;最后是一个实例分析,将该方法所得结果与现有方法的计算结果进行了比较。     

二维区间密度加权算子及其应用

针对不确定多属性决策中的属性信息分布不均匀,且评价信息多数为二维信息的情况,本文提出了二维区间密度加权算子(TDIDW算子)的属性信息集结方法.依据密度算子的集结过程特点,文章首先定义了二维区间密度加权算子及其合成算子,然后介绍了基于灰色区间聚类法的评价信息分组方法以及基于非线性模型的密度加权向量确定方法,最后进行了算例验证.验证结果表明,该方法可以有效地解决由于属性信息分布不均匀而导致评价结果不准确的问题.     

基于粗糙模糊度属性约简的教学质量评价

教师教学质量评价对提高教学质量具有积极意义和重要作用.教师教学质量评价指标的科学性及合理性是对教师的教学质量进行客观公正评价的重要前提,本文利用粗糙模糊度属性约简方法对教师教学评价指标进行分析、约简.所得结果对教师提高教学水平和教学质量,简化教学测评具有一定的指导意义.