基于证据推理的直觉模糊多属性群决策方法

针对属性值为直觉模糊数的多属性群决策问题,提出了一种证据推理的扩展方法。首先,在考虑主观因素与客观因素的基础上运用直觉模糊熵法计算出属性及专家的综合权重。其次,提出一种基于证据推理的直觉模糊信息融合方法,该方法可以避免由于评价值的隶属度为0而导致的信息丢失现象,弥补了现有直觉模糊信息融合方法存在的不足。在此基础上,集结评价信息并按照备选方案与理想方案的相对贴近度对备选方案进行比选。最后,运用实例验证了所提方法的有效性。     

基于模糊证据推理和灰色关联理论的FMEA方法

在对传统FMEA研究的基础上,提出了基于模糊证据推理和灰色关联理论的FMEA方法.结合模糊证据推理理论建立评价故障模式的模糊王信结构,对各种故障模式进行评价,利用灰色关联理论计算各种故障模式的关联度,通过排序来确定故障模式的风险顺序.该方法克服了传统FMEA的缺陷,提高了FMEA应用的准确性和可靠性.     

基于2-可加模糊测度的NPD项目复杂性评价

针对NPD项目复杂性各因素间具有的关联性以及传统评价方法的局限性,提出一种基于关联多属性的2-可加模糊测度方法来对NPD项目复杂性进行评价。在界定项目复杂性内涵的基础上,从产品复杂性、环境复杂性、组织复杂性和技术复杂性四个方面构建了NPD项目复杂性评价指标体系。从模糊测度、默比乌斯变换和交互作用系数间的转化关系出发,基于最大Marichal熵原则,提出了一种确定2-可加模糊测度值的新方法。利用Choquet积分作为集结算子,自下而上计算各候选方案的综合评价值。最后,通过具体算例说明了该方法的可行性和有效性。     

基于信息熵的汽车故障诊断复杂性评价

由于大量高新技术在现代汽车中的综合运用,仅利用设备维修复杂系数作为制定设备维修工时定额的方法已不能体现现代汽车修理工作量差异,而现代汽车维修工时定额更应考虑该故障诊断复杂性差异对维修工时的影响,所以对汽车故障诊断复杂性进行评价很有必要.应用信息熵的方法探讨了汽车故障诊断复杂性的评价方法,首先介绍了信息熵评价复杂性的相关理论,给出了汽车故障诊断整体复杂性评价指标以及复杂性熵尺度评价模型,最后以发动机过热为实例,分析了故障判断层次结构,利用信息熵方法计算出故障诊断的复杂性值.实证结果表明评价方法和模型具有一定的实用性和可行性,可实现对现有的汽车维修工时定额的修正.     

基于证据推理的动态联盟伙伴选择优化模型

讨论了定性和定量相结合选择动态联盟伙伴的问题，针对权系数信息不完全和指标值不确定提出了一种基于证据推理的优化模型。该模型首先通过证据推理算法将方案的指标值集结，然后将效用值集结，结合不完全信息的权系数建立非线性规划模型，设计了遗传算法来求解，从而选出最满意的伙伴。最后以实例表明该模型的有效性。     

毕达哥拉斯模糊软集的相似性测度及其应用

直觉模糊软集不能处理隶属度与非隶属度之和大于1的情况,且现有的直觉模糊软集的相似性测度只考虑了隶属度与非隶属度,忽视了犹豫度。针对以上问题,本文提出了一种基于隶属度、非隶属度以及犹豫度三个参数的毕达哥拉斯模糊软集的相似性测度和加权相似性测度。在为加权相似性测度的权重取值时,本文基于现有文献中直觉模糊熵存在的缺陷建立一种改进的直觉模糊熵,利用熵权法计算权重。分别讨论两相似性测度公式的性质,最后将两相似性侧度公式应用在建筑材料的模式识别问题中。     

基于犹豫模糊相似的网络正能量推荐算法研究

论文依据网络正能量模糊性和多规则的特点,借助语言犹豫模糊集和普通犹豫模糊集建立正能量事件的评价集,针对事件属性对正能量的影响效应确定各属性的模糊熵和权重,建立犹豫模糊推荐模型。借助TOPSIS的思想,从大数据中得到正能量事件的标准值,通过事件与标准值模糊相似度的计算确定推荐阈值以得到满意的正能量事件推荐结果。     

一种基于模糊信息的距离测度及应用

通过借用Shannon信息理论中的相关概念,提出了基于模糊信息测度的模糊对称交互熵(FSCE)这一距离测度。接下来证明了它是度量空间中的度量,满足非负性、对称性、三角不等式三个条件。最后利用数值例子说明了在模糊模式识别中,FSCE与常见的模糊贴近度可以得到一致的识别结果,并有其优势和实际意义,为模糊模式识别提供了新的研究方法。     

基于证据推理的混合型多指标群组决策方法

针对决策方案的属性值为语言评价等级和区间灰数的灰色多指标群组决策问题,提出一种基于证据推理的灰色多指标群组决策方法.首先,根据语言评价信息的概率分布和效用值等价原理确定定性指标和定量指标的信用结构,进而得到群体等级信用结构决策矩阵,然后,依据证据推理方法,对群组评价信息进行合成,求出各方案在各等级的信任度,最后,利用期望方差排序方法确定整个方案集的排序.具体算例表明方法合理有效.     

一种基于证据推理的多指标多标度大群体决策方法

针对多指标多标度大群体决策问题,提出了一种基于证据推理的决策方法.首先将参与决策人针对各指标给出的方案评价信息转化为关于指标评价标度的概率分布.然后运用证据推理方法将针对不同指标的概率分布形式的群体评价信息进行集结,得到关于综合评价标度分布形式的群体综合评价信息,在此基础上计算每个方案的效用值,并据此对方案进行排序.最后,通过一个实例说明了本文提出方法的可行性和有效性.本文的方法为解决大群体决策问题提供了一种新途径.具有实际应用价值.     

基于改进的证据推理方法的多指标决策模型

对于一个多指标决策问题，证据理论可以通过构造辨识框架和基本概率分配函数、采取递归的证据合成方法。计算出原始数据在反映多个指标联合作用的情况下对不同判别结果的支持程度，并可以在信息复杂或数据不完整的条件下做出评估决策。本文首先建立基于证据推理的多指标评估问题的基本模型，然后引入了模糊数据方法以处理具有模糊概念或推理关系的复杂问题，同时还考虑了实际问题中可能出现加权证据或者相关证据的情况，其目的是为了建立一套具有实用性的、准确有效的多指标评估模型。文章最后设计一个风险评估的算例，分析了该方法的优点以及需要进一步完善之处。     

基于D-S证据融合的商业信用风险评价

现代经济是信用经济，商业信用是企业赢得市场占有率。获得竞争优势的重要手段。建立信用风险管理机制，控制信用风险，是企业有效利用商业信用手段扩大市场销售的关键内容。本文尝试运用D-S证据推理方法进行商业信用标准评价，通过对客户信用类别的判别，有效控制信用不良客户所带来的信用风险。     

基于云模型和证据推理的生态环境安全评价

文章提出了一种生态环境安全综合评价模型。首先构建生态环境安全评价指标体系并划分等级区间, 通过云模型将各指标实际值转化为生态环境安全等级的关联度; 其次结合证据推理与熵权法动静态组合确定指标权重; 然后利用证据推理计算出各指标基本可信度分配函数, 再采用证据融合算法合成出生态环境安全综合评估概率分布; 最后根据“最大关联度准则”得出评价结果。以湖南省为例开展实例研究, 研究结果与模糊综合评价法评估等级结果一致, 验证了所提出方法具有合理性、可行性和有效性。     

汽车制造业资本结构的统计分析

利用2013-2015年三年来我国上市公司汽车制造业年报数据,运用描述统计、因子分析、回归分析得出汽车制造业资本结构的各项指标普遍表现出与一般合理区间的不同;分析得出了汽车制造业绩优企业资本结构的合理区间;分析得出了QR与企业业绩ROE之间是负相关,ALR与企业业绩ROE之间是正相关,ROA与企业业绩ROE之间是正相关,TAT与企业业绩ROE之间是正相关,LSA与企业业绩ROE之间是正相关.     

基于灰色关联模型的新能源汽车产业竞争力评价研究

新能源汽车产业已经成为汽车产业未来发展方向;而提高产业竞争力,能够有效降低新能源汽车产业运营费用,增进企业效益.在相关文献研究的基础上,构建了6个一级指标和28个二级指标的新能源汽车产业竞争力评价体系;借鉴灰色关联评价模型对广东省、福建省和湖北省新能源汽车产业竞争力的相关数据展开了实证研究.研究结果表明,与福建省与湖北省的情况相比,广东省新能源汽车产业的支持力度出现了较大变化,政策的推动对产业竞争力的提升和市场的扩大起到了极大的促进作用.     

基于相对熵和可变模糊集理论的战略性新兴产业企业信用评价

针对现有模糊评价方法缺乏动态可变性的不足,将可变模糊集理论引入到战略性新兴产业企业信用评价中;同时,考虑到主观赋权法与客观赋权法各有优缺点,采用基于相对熵的组合赋权法确定指标权重,从而构建了基于相对熵和可变模糊集理论的战略性新兴产业企业信用评价模型.模型克服了现有模糊评价方法的不足,较好的兼顾了赋权的主观偏好和客观信息,提高了信用评价结果的可信度、可靠性与稳健性.以20家战略性新兴产业上市公司为样本,实证分析结果说明了模型的可行性和适用性.