证据的λ—合成

本文讨论了信任测度的直观含意,信任测度的合成及证据组相互独立的问题。回顾了Dempster合成规则,并在揭示其局限性之后给出了一种新的合成规则——λ-合成规则。     

基于改进证据理论的绩效综合评价模型及其应用

针对复杂管理系统要素种类多样、主客观信息并存、难以定量评价的问题,提出了一种改进证据理论的绩效综合评价模型。该模型提出了基于云模型-二元语义的基本概率分配生成与表示方法,设计了一种基于Tanimoto测度的证据相似度测量公式来确定各证据冲突程度,然后根据证据权值修正证据源,最后采用改进的证据合成公式进行融合。实际算例表明,该综合评价模型在处理多属性、多层次的复杂系统评价问题上更具有效性和实用性。     

毕达哥拉斯群决策方法及其在绿色供应商选取中的应用

针对专家权重未知且属性值为毕达哥拉斯模糊数的多属性群决策问题,基于证据理论和混合加权毕达哥拉斯MSM算子,提出了一种群决策方法。 首先,由决策信息矩阵获取专家的模糊测度,并赋予其相应的权重;其次,基于新构造的混合加权毕达哥拉斯MSM算子对专家所提供的属性信息分别进行集结,得到各个专家的综合评价信息;再次,利用证据合成方法,对专家综合评价信息进行融合,获得候选方案的综合证据信息,进而可知备选方案的信任区间,并据此对候选方案进行优选决策;最后,绿色供应商选取案例的分析与对比验证了方法的可行性与合理性。     

基于直觉模糊偏好信息的多阶段双边匹配方法

针对偏好序值难以区分匹配主体偏好强度的缺陷问题,考虑双边匹配的阶段性特征,提出一种多阶段双边匹配方法。首先将匹配主体的直觉模糊偏好信息转化成基本信任分配函数;然后依据直觉模糊相似度构建匹配权重优化模型,使用匹配权重对基本信任分配函数进行修正和证据合成,进一步,基于信任度给出了匹配满意度测度方法,建立双边匹配优化模型;最后通过算例分析验证了提出方法的有效性和可行性。     

可能性理论的推广方法及合理性研究

本文通过引入二维可能性分布函数的概念，将可能性测度推广到二维的情形。并给出了二维可能性测度的一些重要性质。文中还重点证明了该推广方法的合理性。     

基于二维语言评价信息的模糊多属性决策方法

针对评价信息为二维语言变量的多属性决策问题,提出了基于二维语言变量的TOPSIS和TODIM多属性决策方法。该方法首先将二维语言变量中第二维语言评价信息定量化,同时用决策者的主观风险态度刻画了二维语言变量存在的不确定性,进而提出了基于二维语言变量的语言信度结构。为合理的分配信度权重,建立了语言信度分配模型,并定义了二维语言变量基于语言信度结构的距离测度,在此基础上提出了基于TOPSIS和TODIM方法的模糊多属性决策方法。最后通过算例说明该方法的可行性和有效性。     

基于可信度因子的物理实验课程的综合成绩评定

根据 Dempster- Shafer证据理论的原理 ,结合物理实验课程的综合成绩评定系统中评定因素对成绩影响的可信度 (即可信度因子 )获取的特殊要求 ,本文提出可信度获取的形式知识模型化算法以及基于可信度因子的物理实验课程的综合成绩评定方法 ,实际使用证明该方法是有效的和客观的 .     

关于Sugeno测度的收敛理论

研究了Sugeno测度空间上收敛概念之间的关系这一问题.首先介绍Sugeno测度的定义和一些主要的性质;其次提出一些新的关于gλ-随机变量的收敛概念;最后讨论这些收敛概念之间的关系.所得结论推广了经典的收敛理论,扩大了收敛理论的研究范围和应用领域.     

信息不完备条件下地震应急案例结构化方法研究

地震突发事件具有紧迫性、破坏性和信息不完备性,给人民群众生命财产安全造成了重大危害。案例推理是处置突发事件的有效方法。其中,案例表示是案例推理的基础,但是目前的案例表示方法并没有考虑突发事件的信息不完备性。这削弱了突发事件应急案例表示效果,并影响案例检索的准确性和案例适配的效果。本文在研究案例表示方法的基础上,结合案例推理的结构化和定量化需求,将证据理论的基本信任分配函数引入框架表示法中,提出了信息不完备条件下地震应急案例的框架表示法。接下来,本文提出了信息不完备条件下地震应急案例检索方法。最后,文章对提出的信息不完备条件下地震应急案例的结构化方法进行了应用验证。     

基于二维二元语义和模糊AHP-TODIM的低碳供应商选择方法

针对专家给出二维语言评价信息的低碳供应商评选问题,提出一种基于二维二元语义和模糊AHP-TODIM的方法。该方法首先提出改进的二元语义模型,基于此定义二维二元语义及其加权平均算子。接着构建低碳供应商评价的指标体系。最后,将专家给出的二维语言评价信息转化为二维二元语义,使用模糊AHP法计算指标权重,并利用二维二元语义加权平均算子集结信息,在此基础上将TODIM方法扩展到二维二元语义环境以获取低碳供应商排序。案例分析说明了所提出的方法的有效性。     

关于拟概率测度的收敛理论

本文研究了拟概率空间上收敛概念之间的关系这一问题.利用类比的方法,在拟概率空间上提出了一些新的关于拟-随机变量的收敛概念并讨论了这些收敛概念之间的关系,获得了模糊测度下的收敛理论,推广了关于经典测度的收敛概念.     

水资源配置方案综合评价中的信息损失测度研究

水资源配置的多属性特征使得在方案综合评价中依据不同的聚合方法,能够获得不完全一致的方案排序结果。本文从水资源配置方案评价的决策矩阵及方案排序结果中的信息量大小入手,利用信息熵理论和斯皮尔曼等级相关系数提出衡量水资源配置方案综合评价中信息损失的香农斯皮尔曼测度。并构造由2种权重(熵权法权重、证据理论权重)与3种评价模型(简单加权法、模糊优选法、TOPSIS)组合而成的6种综合评价模型。最后,将香农斯皮尔曼测度运用到天津市水资源配置方案综合评价过程中的信息损失的衡量,并与文献中的综合评价模型所得结果进行比较。结果表明,采用证据理论权重-模糊优选评价模型所得评价结果的绝对信息损失和相对信息损失最小。通过水资源配置方案综合评价中的信息损失测度研究,能够使得水资源配置方案综合评价过程更加透明,并为决策部门选取理想的水资源配置方案综合评价方法提供决策支持。     

基于模糊测度与累积前景理论的区间二型模糊多准则决策方法

针对准则值为区间二型模糊数且准则间存在关联关系的风险型多准则决策问题, 本文提出一种基于模糊测度理论与累积前景理论的区间二型模糊多准则决策方法。首先, 为全面反映准则间的关联关系, 本文提出Shapley区间二型模糊Choquet积分算子, 并证明该算子的一些性质。其次, 为反映专家行为偏好, 本文定义区间二型模糊前景效应与前景价值函数, 并提出累积前景Shapley区间二型模糊Choquet积分算子。然后, 为确定准则集的模糊测度, 本文建立基于区间二型模糊双向投影与Shapley函数的权重优化模型。在此基础上, 本文给出一种用于解决准则值为区间二型模糊数, 准则间存在关联关系, 专家存在风险偏好以及准则权重部分未知的多准则决策方法。最后, 通过风险投资实例佐证所提出的方法的适用性与科学性。     

正交各向异性体梁弯曲的弹性理论

本文由文献[1]横观各向同性板的弯曲弹性理论关于二维问题的特例,通过比拟,得到了正交各向异性梁弯曲的弹性理论,文中给出了求解正交各向异性梁弯曲问题的一种方法.提出了一种新的深梁理论,并指出了考虑横向剪切变形影响的Reissner理论对于应力分量的近似程度较差.     

无穷维Hamilton算子的谱及相关问题研究

本文对无穷维Hamilton算子的谱理论及相关问题的研究情况做一综述,内容包括无穷维Hamilton算子的特征展开定理、谱理论、可逆性和可逆补等.本文还提出了一些待解决的问题.     

证据冲突条件下多传感器目标识别方法比较分析

对于包含雷达、红外、电子支援措施和敌我识别等传感器的综合敌我识别系统,如何对异类传感器输出的不确定性信息进行有效处理是有待解决的基本难题之一.D-S证据理论是一种处理不确定性问题的有效方法.D-S证据理论对高冲突证据合成时会出现融合结果与常理相悖的情况.目前解决该问题主要使用的方法包括改变矛盾信息分配方式的组合规则法和证据信息修正法.从这两方面着手,具体分析在证据冲突情况下不同的目标识别方法,并比较其优劣,为建立综合敌我识别系统提供系统的理论支撑.     

广义Moran集上概率测度的多重分形分析

本文讨论了广义Moran集K上的概率测度的多重分形性质。采用更一般地办法定义函数f(。)来刻划K上概率测度的多重分形特征。此外,还讨论了信息维数的一些性质。     

基于证据理论和Vague集的多属性群决策方法研究

为了解决人们在复杂环境中决策困难的问题,论文基于Vague集描述不确定事物的优势,通过证据理论对Vague集进行合成,得到一种信息集结的多属性群决策方法。该算法首先考虑专家评分的可信度,在分析Vague集与证据理论的数学关系后,使用证据理论将各方案在各属性下的专家集证据集结。然后通过Vague集记分函数进行属性权重的计算,将方案集在属性集下的Vague评价值进行加权修正,再通过证据理论将属性集证据集结得到各方案最终的Vague评价值。之后使用记分函数计算每一方案的得分来确定最优方案。最后通过算例进一步说明所提方法的可行性与有效性。文章给出的算法使决策者在不确定环境下可以进行理性决策,从而选出最优方案。     

基于MARCOS的二维语言直觉多属性群决策方法

针对二维语言变量在描述不确定性信息自由度方面的不足,将直觉模糊变量融合到二维语言变量中,提出二维语言直觉变量的概念。首先定义了二维直觉语言变量之间的运算和比较规则,在此基础上提出了二维语言直觉信息的集成算子,如加权算术平均、加权几何平均以及广义加权算术平均。其次,基于最优最劣方法(BWM)和信息熵建立了属性权重的计算模型,并将MARCOS方法拓展到二维直觉语言环境,提出了基于集成算子和MARCOS的模糊多属性群决策方法。最后,在实例分析中通过参数敏感性分析、可靠性分析以及对比分析验证了方法的有效性和科学性。     

Sugeno测度空间上的模糊更新过程

研究了随机更新过程在Sugeno测度空间上的推广这一问题。基于Sugeno测度理论,在模糊环境下讨论了关于独立时间间距的更新过程;证明了一些关于模糊更新变量的极限理论;提出并证明了模糊基本更新定理;研究了更新报酬过程并给出了相关理论的证明。这一工作把经典的随机更新过程的相应理论推广到了Sugeno测度空间上,扩大了随机更新过程的研究范围和应用领域。