滏阳河水质综合评价

本利用未确知测度模型对滏阳河水质污染程度进行综合评价,模型建立在未确知测度空间基础上,根据评价空间的有序性,建立置信度识别准则与评分准则,是水环境质量综合评价的实用模型。     

基于组合赋权法和未确知测度模型的发动机健康状况评估

为了有效评估航空发动机的健康状况,提出一种逼近理想点的组合赋权法和未确知测度模型相结合的评估方法。首先,分别利用序关系分析法、指标相关性赋权法和指标难度赋权法得到各指标的主客观单一权重;利用逼近理想点的组合赋权法并考虑指标权重与重要性的一致性,求解指标组合权重,使赋权结果更具科学性,加大不同类别评价对象的区分度。其次,基于未确知测度模型,利用K-means算法将各指标分为两个对立等级,每个等级又分为两个互补小等级,以减少信息的重叠进一步区分不同类别的评价对象;根据指标属于不同等级的未确知测度、指标组合权重和评分准则,得到评价对象的健康评分。最后,通过航空发动机实例分析以及与其他方法的对比分析,验证此方法的有效性。     

供应链环境下客户满意度评价的未确知均值聚类模型

未确知均值聚类结合未确知理论和聚类理论构造未确知测度作为集合隶属度来表示样本与各类间的隶属关系.从产品合格、柔性、可靠性等几方面对影响供应链客户满意度的因素进行分析,构建供应链环境下的客户满意度评价指标体系.在此基础上,应用未确知均值聚类理论对供应链环境下的客户满意度进行综合评价,得出聚类结果,找出各类类中心,并给出样本属于各类的隶属度,较好的解决了对供应链环境下客户满意度的分类问题,最后以实例来论证该方法的可行性和有效性.     

企业并购中风险的识别与评估研究

为准确识别、度量和降低企业并购风险,在对企业并购因素进行识别和定性分析基础上,建立了一套较全面的企业并购风险多层次评估指标体系,同时利用未确知理论给出了一种适合企业并购特点的未确知测度风险评估模型.模型结构严谨、精细,并通过实例验证了该评估模型的科学有效性.     

基于未确知有理数的施工网络研究

提出未确知有理数用于施工网络计划,介绍未确知有理数概念、运算、未确知期望.建立未确知施工网络计划,提出未确知施工网络计划关键线路计算模型,确定关键线路和未确知施工工期.讨论不确定性网络计划的研究.     

未确知集

分析了模糊集与R ough集两种不确定性集合的异同,指出模糊集中存在的不足和缺陷,在此基础上定义一种新的不确定性集合称作未确知集.在未确知集中模糊集的不足与缺陷得到弥补与修正,并且未确知集具有普通集合的含义.通过分析未确知集与模糊集的相同点及本质区别来论证未确知集存在与值得研究的价值.最后例举了常用的未确知隶属函数的构造方法.     

一个采购问题的未确知规划模型

利用未确知信息的数学理论,以采购问题为实例,建立了一个含未确知状态变量的采购问题的未确知规划模型,并求出了未确知期望最小这一意义下的最优解,最后对模型求解的算法进行了讨论。     

工程项目工期预测的未确知模型

介绍了未确知有理数概念、运算、未确知期望,并提出了应用未确知有理数进行工程项目工期估算.由于工程项目管理涉及众多的工序,而各个工序的持续时间又是不确定的,因此,应用未确知有理数于工程项目网络图,可以得到的比传统的工程项目工期预测方法更满意、更合理的结果.     

未确知RBF神经网络及其在故障诊断中的应用

建立未确知RBF神经网络.特点是:综合了未确知系统与神经网络的优点,充分利用已知样本所提供的先验信息,给出了期望输出隶属度的计算方法,网络输出合理且具有良好的可解释性.将未确知RBF神经网络应用于故障诊断领域,取得了很好的效果.     

未确知有理数在结构可靠性分析中的应用

在结构可靠性分析中,结构抗力和作用效应受许多未确知因素的影响.通过引入未确知数学对这些未确知因素进行了处理,对结构可靠性进行了分析和计算.最后不仅给出了结果的数值,而且给出了相应的可信度,整个计算过程简洁,是结构可靠性分析的比较符合实际的、更有效的计算方法.     

广义集合概念及其内涵剖析

在剖析C an tor集合、Fuzzy集合、R ough集合、Ex tension集合、G rey集合;U nascerta ined集合、U n iversal G rey集合、V ague集合概念内涵的基础上,建立了广义集合(G eneralized sets)概念,并在对其内涵进行剖析的基础上讨论了它的基本性质。     

集合概念的扩张与完善

从集合概念的内涵出发,剖析了单值集——Cantor集合、Fuzzy集合、Rough集合、可拓集合概念的内涵;剖析了复值集——Grey集合、未确知集合、Vague集合、泛灰(UG)集合和广义泛灰(GUG)集合的内涵;从而得出广义泛灰集合是内涵最深的集合概念;它具有极强的描述能力,可以描述客观存在的一切现象,故又是外延最广的集合概念.     

回归型支持向量机调节熵函数法的区间扩张研究

为减小由于二进制编码的舍入误差对该问题计算结果的影响,对求解回归支持向量机的一种调节熵方法进行了区间扩张,讨论了区间函数的相关定理与收敛性.对设计的区间算法做了收敛性证明,并给出了数值实验,验证了方法与算法的可行性和有效性.     

Improving Interval Analysis Bounds by Translations

We explore how a simple linear change of variable affects the inclusion functions obtained with Interval Analysis methods. Univariate and multivariate polynomial test functions are considered, showing that translation-based methods improve considerably the bounds computed by standard inclusion functions. An Interval Branch-and-Bound method for global optimization is then implemented to compare the different procedures, showing that, although with times higher than those given by Taylor forms, the number of clusters and iterations is strongly reduced.     

区间二次规划在确定模糊评价因素权向量中的应用

利用区间二次规划方法确定模糊综合评判中评价因素的模糊权向量，它的原理是：以区间的概念为基础。利用区问相离度公式计算使主观偏好值与客观偏好值的总差距最小的权向量就是所求的评价因素的模糊权向量。     

Multi-Product Inventory Situations with One Restriction

The problem of maintaining inventories for a number of products when there is a restriction on the maximum inventory investment, or on maximum warehouse space, is considered. A method of adjusting the order intervals of the products, the Equal Order Interval Method, is shown in general often to produce significantly better cost solutions to these problems than the well known Lagrangian Multiplier Method. Examples are given which demonstrate how the Equal Order Interval Method can be applied effectively and efficiently by heuristics.     

固定时间域可变采样间隔的统计控制图

本文从提高统计控制图对过程波动检测能力和方便管理的角度出发 ,对可变采样间隔(VSI)控制图进行改进 ,提出了针对连续过程质量控制应用需要的固定时间域可变采样间隔(VSIFT)控制图。文章详细介绍了VSIFT均值极差控制图、VSIFTEWMA控制图的设计 ,并分别评价了它们对过程异常状态的检测能力     

Multiple objective linear programming models with interval coefficients – an illustrated overview

In most real-world situations, the coefficients of decision support models are not exactly known. In this context, it is convenient to consider an extension of traditional mathematical programming models incorporating their intrinsic uncertainty, without assuming the exactness of the model coefficients. Interval programming is one of the tools to tackle uncertainty in mathematical programming models. Moreover, most real-world problems inherently impose the need to consider multiple, conflicting and incommensurate objective functions. This paper provides an illustrated overview of the state of the art of Interval Programming in the context of multiple objective linear programming models.     

小样本的均匀分布参数的区间估计和假设检验

本文提出了小样本的均匀分布参数的区间估计和假设检验方法 .数值模拟计算后效果良好