基于混合支持向量机的国防R&D项目中止决策方法

由于RD活动的高风险性,对国防RD项目开展中止决策研究具有重要的理论和现实意义.将传统RD项目中止决策的解决途径分为两类:分类型和回归型.在分析这两种解决途径存在不足的情况下,考虑到国防RD项目自身的特点,提出一种基于混合支持向量机(support vector machine,SVM)的项目中止决策方法;同时,针对模型的建立问题,提出采用交叉验证的方法,通过粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法实现模型的优化选择.通过建立混合决策模型,可以得出项目中止决策的明确结论.应用分析表明,该方法能够同时实现对项目的分类和排序,较常用方法利用信息更为全面,得出结论更为细致,对实践中的项目中止决策具有较好的适应性.     

基于支持向量机的磨粒识别

由于神经网络的局限性,上个世纪末,支持向量机被提出和发展,它在模式识别方面有广泛的应用发展前途,并由最初的二元分类发展到现在的多元分类.本文根据支持向量机的最新发展,把最小二乘支持向量机应用在磨粒识别上,并取得了好的结果.     

基于支持向量机的飞行事故率预测模型

飞行事故率是表征飞行安全水平的重要指标,其预测是典型的小样本问题.针对目前飞行事故率预测中存在的预测精度不高的问题,提出了一种基于回归支持向量机的飞行事故率预测建模方法.最后结合实际算例,采用SVR进行了飞行事故率预测建模并把预测结果与灰色预测和灰色马尔柯夫链预测进行了对比.仿真结果表明SVR具有很高的建模精度和泛化能力,从而验证了采用SVR进行航空飞行事故率预测的合理性和先进性.     

从支持向量机到非平行支持向量机

非平行支持向量机是支持向量机的延伸,受到了广泛的关注.非平行支持向量机构造允许非平行的支撑超平面,可以描述不同类别之间的数据分布差异,从而适用于更广泛的问题.然而,对非平行支持向量机模型与支持向量机模型之间的关系研究较少,且尚未有等价于标准支持向量机模型的非平行支持向量机模型.从支持向量机出发,构造出新的非平行支持向量机模型,该模型不仅可以退化为标准支持向量机,保留了支持向量机的稀疏性和核函数可扩展性.同时,可以描述不同类别之间的数据分布差异,适用于更广泛的非平行结构数据等.最后,通过实验初步验证了所提模型的有效性.     

带有方案优先序的模糊多属性决策方法

针对属性值为模糊变量,属性权重完全未知但已知方案优先序的模糊多属性决策问题给出一种新的决策方法.该方法通过建立一个线性目标规划模型来确定属性的权重,再基于简单加权平均法则来计算各方案的模糊综合属性值,然后根据比较模糊变量大小的期望值方法对方案进行排序.最后给出了应用实例.     

基于多分类支持向量机的评估模型研究

支持向量机中的参数直接影响其推广能力,针对参数选取的主观性,提出基于改进的遗传算法优化其参数,并将其应用于银行个人信用的五等级分类问题中,针对多分类问题,设计了3个二值分类器,不同分类的参数不同,通过实验证实可以达到更精细的分类效果.     

基于预期方案求解多属性决策问题的新方法研究

章提出了基于预期方案求解多属性决策问题的一种新方法。该方法基于预期方案，利用指数效用曲线拟合指标数据，通过定义的偏差测度和指标一致度来确定相应的指标权重，最后通过动态调整预期方案进行多属性综合评价。     

基于支持向量回归机的黄金价格短期预测

针对黄金价格时间序列的特点,首先结合马尔可夫决策思想对数据集进行相空间重构处理,然后利用支持向量机技术建立黄金价格走势的短期预测模型,最后对上海黄金交易所AU9999的预测结果表明所建模型可以有效地进行黄金价格的短期预测.     

基于支持向量机的中国工业增加值预测研究

工业增加值是衡量一个国家工业发展水平的重要指标。由于其受多种因素影响，对其预测相对困难。本文提出运用时间序列预测方法对其预测，并利用支持向量机和微分进化算法（differential evolution，DE）相结合的方法对中国工业增加值数据进行预测。数据仿真显示该模型比核主成分分析的最小二乘支持向量机（KPCA-LS-SVM）以及岭回归（ridge regression，RR）具有更高的预测精度。     

基于信息熵的属性约简在多属性决策中的应用

属性约简是在信息系统中的一个重要操作.分类是属性约简的基础,且直接在大数据集上进行属性约简往往存在效率低下的问题.以分类为基础提出了一种基于信息熵的信息系统属性约简算法.算法通过信息熵的计算,在属性约简的同时对原信息系统逐层分解,从而实现了属性的约简并缩小了搜索空间.提出了依据信息熵来确定属性的不必要性及简约属性集,应用在多属性决策中所带来的优势.     

基于优先关系的多指标区间决策

讨论了指标的权重和效用值都包含区间数的多指标决策问题,构造了方案优先关系的和谐性检验和不和谐性检验,给出了方案间的“强优”和“弱优”关系,研究了方案排序的原理和方法.     

多属性决策的目标排序法

多属性决策的难点在于确定各目标的权系数。本文探讨了各目标的权系数难以确定、但知道其大小排序的情况下的决策原理和方法。     

模糊多属性决策的加权投影折衷方法

基于矢量投影的思想,建立了分量为L-R型梯形模糊数的模糊矢量间投影的计算公式,把加权后的方案矢量投影到理想解上,负理想解投影到方案矢量上,以这两个投影构造方案与理想解的相对贴近度,来确定方案的优劣次序.并通过实例对这一决策方法进行说明.     

一种基于区间型联系数的多指标决策方法

首先定义了区间数贴近度,并讨论了相应的性质;然后在联系数的基础上定义了区间型联系数及运算法则,并给出了区间型决策矩阵的规范化公式,提出了一种基于区间型联系数相对贴近度的决策方案排序方法.运用该方法进行多指标决策和评价,概念清楚、涵义明确,决策和评价结果准确、可信、不具有主观随意性.最后通过实例分析验证了该方法的有效性和...     

指标排序条件下的多指标区间决策

提出了决策指标的权重不能完全确定而只能对权重进行大小排序,并且决策矩阵中的元素包含区间数的多指标决策问题.分4种类型给出区间数决策矩阵的规范化方法,给出了决策方案综合评价值区间的计算模型及算法:给出了区间数比较大小的可能度的概念及可能度的性质;给出了优序数的概念及有关定理.在此基础上,给出了一种简易且具有保序性的方案排序方法.最后应用实例对方法进行说明.     

一种新型区间数多属性决策算法研究

随着多属性决策问题的复杂性、不确定性日益增强，基于区间数的多属性决策理论与应用研究越来越广泛。基于算子有序性的构建思想，本文提出并构建了基于有序欧几里德算子的区间数多属性决策算法模型，证明了有序欧几里德算子的单调性、齐次性和幂等性。采用基于有序欧几里德算子的区间数多属性决策方法对某火炮采购问题进行了决策计算，证明了该方法的有效性与可行性。     

基于集对分析的混合型多属性决策方法的研究

针对属性权重信息不完全且属性值为实数、区间数和模糊语言值相结合的混合型多属性决策问题,提出了一种基于集对分析的多属性决策方法.该方法所需计算量较少,方法简单,易于计算.最后通过实例验证了该方法的有效性和实用性.     

多指标区间决策的理想点贴近法

研究了指标的权重不能完全确定但知道其所在区域的条件下的多指标决策问题 ,给出了方案与理想解的贴近度及其算法 ,按贴近度的大小可以对方案进行排序 .它同传统的决策方法相比较 ,具有需要信息量少 ,简单可靠等特点 .最后用该决策方法分析了一个实际问题 .     

混合型多属性决策问题的熵方法

从熵的角度出发,研究了指标属性值为精确实数值、区间值和模糊值的混合型多属性决策问题.并定义了区间熵的概念,提出计算方案区间熵的公式.根据区间熵值可作出各方案的优劣决策.算例表明其具有有效性及科学性.