考虑多阶段决策信息集结的新算法及其应用

针对多阶段区间信息集结与决策问题,提出一种考虑最小化集结矩阵与阶段区间矩阵之间距离的新方法,寻求更趋近帕累托最优的集结结果,使最终评价值更符合多阶段评价的目标。 首先,根据多阶段专家评价值将区间信息转化为二维坐标点,并将其映射到二维坐标系中。然后,构建区间信息离差最小化集结模型,并基于植物模拟生长算法(PGSA）进行群体判断信息的集结,再通过合成各方案的属性评价值,给出各决策方案的综合评价值并进行排序,进而给出最优决策方案。最后,以物流服务商的多阶段绩效评价为例,验证了该方法的合理性和有效性。     

考虑多阶段决策信息集结的新算法及其应用

针对多阶段区间信息集结与决策问题,提出一种考虑最小化集结矩阵与阶段区间矩阵之间距离的新方法,寻求更趋近帕累托最优的集结结果,使最终评价值更符合多阶段评价的目标。 首先,根据多阶段专家评价值将区间信息转化为二维坐标点,并将其映射到二维坐标系中。然后,构建区间信息离差最小化集结模型,并基于植物模拟生长算法(PGSA）进行群体判断信息的集结,再通过合成各方案的属性评价值,给出各决策方案的综合评价值并进行排序,进而给出最优决策方案。最后,以物流服务商的多阶段绩效评价为例,验证了该方法的合理性和有效性。     

考虑多角度效用的应急案例调整方法

针对提高应急方案调整精确度的问题,提出了一种基于多角度的应急案例调整方法.基于3种相似度计算方法得到案例的综合相似度,通过灰色关联度计算方法得到问题与方案间的案例关联度;并从综合相似度、灰关联度以及案例实施效果三方面确定相似历史案例集及其权重;再运用证据推理对相似历史案例的方案进行集结,得到目标案例的调整方案.最后,通过算例说明方法的可行性和有效性.     

二元混合型指数分布的识别性及其应用

对新提出的一类二元混合型指数分布和其他三类二元混合型指数分布,讨论了它们的分布识别问题,即记z=min（x1,x2）,I=i,当z=xi;记U-max（＆,x2）,J=j,当U=Xi;已知（Z,I）或（U,J）的分布,求（X1,X2）分布的唯一性问题．给出了（x1,x2）服从Marshall-Olkin型指数分布时,有关寿险中Z及u的精算现值的2个公式．     

分形集上广义凸函数的新Hermite-Hadamard型不等式及其应用

基于局部分数阶微积分理论,利用分形集上广义凸函数的定义,对Hermite-Hadamard型不等式进行一些有意义的推广,得到了几个分形集Rα(0α≤1)上涉及局部分数积分的新Hadamard型不等式.最后,给出了其在特殊均值和数值积分中的几个应用.     

二元Proshan-Sullo型指数分布的特征及其应用

导出了二元Proshan-Sullo型指数分布的一个特征,利用该特征,获得了二元Proshan-Sullo型指数分布参数的最大似然估计及矩估计,给出了强度服从二元Proshan-Sullo型分布时并联结构系统可靠度的估计,及二元Proshan-Sullo型指数分布的一个随机模拟.     

互补差集偶与二元互补序列的研究

针对二元互补序列的构造问题,提出了一种直接构造方法——分圆类法.该方法利用＂分圆类＂原理直接构造出一类新定义的区组设计——互补差集偶,通过互补差集偶与二元互补序列的等价关系,构造出一类新的具有很好的＂0＂、＂1＂平衡性和好的自相关度的二元互补序列.使二元互补序列的构造理论得到了发展,能更好地满足实际工程的需要.     

关于算法集的一些特征

本文提出对算法的集合进行研究;论述了“算法集”在构造上是一个有限集,是一个递归集,是一个分立集,归纳了算法的五种结构格式。     

犹豫模糊软集的综合相关系数及其应用

犹豫模糊软集作为一种处理不确定信息的有力工具已受到广泛关注。本文根据犹豫模糊软集中犹豫模糊元可能隶属度的期望、方差和长度率提出了犹豫模糊软集的综合相关系数,它克服了已有犹豫模糊软集相关系数存在有用信息丢失的缺陷。根据犹豫模糊软集中各参数的重要程度,本文还提出了犹豫模糊软集加权综合相关系数的概念并讨论了它的相关性质。最后,通过模式识别的实例表明了犹豫模糊软集的综合相关系数的可行性和有效性。     

基于智立方集的改进ELECTRE方法及其应用

智立方集作为一种广义模糊集,同时考虑了信息的不确定性、不完全性和不一致性,使决策结果更加准确。本文提出了基于智立方集的改进ELECTRE决策方法。首先介绍了智立方集可能度的概念,然后将ELECTRE方法和智立方集相结合,提出一种扩展的ELECTRE方法。当方案属性值为智立方集的形式时,利用ELECTRE方法进行研究多属性决策问题。     

基于偏序关系的Rough集模型及其应用

在标准Rough集理论的指导下,利用偏序关系性质构造了不同分类,并以此为基础探讨了上、下近似集,从而构建了基于偏序关系的Rough集模型。新模型将Rough集理论的应用范围由等价关系扩展到偏序关系。为了更好地增强模型的实用性和灵括性,一方面从程度、精度、概率等角度出发分别对其进行了扩展,另一方面引入依赖度使其适用于研究各种非严格的偏序关系。给出了实例分析,并结合现实生活中的现象阐述了模型的应用价值。     

集值优化问题的Benson次梯度及其应用

引进集值映射的Benson次梯度,证明Benson次梯度的存在性定理,给出了它的等价刻画。作为应用,给出了带约束集值优化问题取得Benson真有效元的充分条件和必要条件,得到了集值优化问题在Benson真有效意义下的若干新刻画。     

一类推广的差异演化算法及其应用

针对差异演化算法的局部收敛性问题，从Minimax优化的角度，提出求解非线性多峰函数优化问题的一类推广的差异演化算法（EDEA），该算法利用均匀设计方法在可行域内产生初始群体，增加种群的差异性，具有大范围收敛的性质；并且动态收缩可行域，有效地抑制了粒子群优化算法易收敛到局部最优的缺陷；给出应用该方法到典型非线性优化和不稳定周期点的求解的具体步骤，通过仿真实验证明该算法是鲁棒的。     

学生综合测评模型及其简化—Rough集理论的应用

基于Rough集理论,叙述了信息系统及其属性的简化,族简化、核和决策规则等概念,在此理论基础之上建立学生综合测评模型,利用此模型及其简化模型的算法为学生综合测评开发一个综合测评子系统。     

排序支持的交互数据分类算法及其应用

交互分类是解决数据复杂分类问题的主要手段之一。在现有的大多交互分类系统中,用户能准确识别数据类别,但在有些分类场景中,类别之间的顺序关系更容易被识别,为此,提出一种排序支持的交互数据分类算法。为提升交互分类精度,引入数据的顺序信息,为降低标记难度,提出候选样本推荐策略。另外,提出一种评估分类算法性能的可视化方法,用包含基本车况、交通违法记录、交通事故记录等信息的车辆数据集进行实验验证,将相关车辆分为高危车辆、中危车辆、低危车辆3类,算法的分类结果模型一致度达近98%,验证了方法的有效性。     

图像序列运动检测算法的研究及其应用

探讨了监控图像序列中进行运动检测的若干基本算法 ,结合统计方法和边缘检测筛选出运动边缘点 ,对运动边缘点逐个进行了块匹配最优搜索 ,估算出其运动矢量 .此方法在数字视频监控系统中用于运动物体检测和报警 ,不但提供了智能型监控 ,而且也有效的压缩了存储数据 ,改善了系统性能 ,有较好的实用价值 .     

考虑多方式换乘的公交网络最优路径算法

摘要：在传统的公交网络最优路径算法中,往往只考虑了原地换乘,这样就导致了部分出行路径的缺失.例如,在现实生活中,乘客常常可以通过步行或骑自行车到相邻站点再换乘公交车的方式来实现最优出行.通过对换乘方式的分析,描述了乘客出行的完整路径;根据公交线路的关联情况和公交站点的空间位置关系,抽象出了关键换乘点;并依据关键换乘点的定义对公交网络进行了变换,继而建立起公交网络通达矩阵;最后在此基础上计算出考虑多方式换乘的换乘次数最少、所需时间最短的公交出行路径,为乘客提供更灵活的出行选择.     

一类增算子的新不动点定理及其应用

用一种新的方法-非对称迭代法研究了一类增算子的不动点的存在、唯一及迭代收敛性,得到了新的结果,并将所得的结果应用于R∧N上的Hammerstein积分方程之中。     

基于Rongh集的分明矩阵及其在综合评价指标体系中的应用

讨论了基于Ｒｕｇｈ集的分明矩阵，并以此为理论依据实现数据简化，文章最后用实例３进行说明。     

Fuzzy凸集的分离定理及其对偶表示

对两个Ｆｕｚｚｙ集引进ε－强分离度和弱严格分离的概念，给出了达到这些分离度的超平面的特征，并利用Ｆｕｚｚｙ集的极锥、严格极锥得到了分离度的对偶表示。