得分信息下考虑不确定心理行为的双边匹配

从不确定心理行为的角度研究得分信息下的双边匹配问题.首先将期望得分视作参照点,计算了得分的相对收益,进而构建了收益矩阵;再根据TODIM理论,将收益矩阵转换为价值矩阵;进一步,构建了匹配模型;通过求解模型得到匹配方案;供需匹配实例说明了所提方法的有效性.     

考虑双方主体失望-欣喜感知的多指标双边匹配决策方法

在双边匹配研究中很少关注如何描述双方主体的失望-欣喜感知并将其引入双边匹配模型.通过对匹配主体失望-欣喜感知的刻画,提出了一种新的具有指标期望的多指标双边匹配决策方法.首先,针对具有指标期望的多指标双边匹配问题给出了数学描述;其次,匹配决策者通过对主体的指标期望值与对方主体真实值之间的比较分析,建立了双方主体的损益矩阵;然后,依据失望理论,构建双方主体在各指标下的感知效用矩阵,并集结得到双方主体的综合感知效用矩阵;进一步构建以双方主体可接受最低水平为约束,双方主体综合感知效用最大为目标的多目标优化模型,并将多目标优化模型转换为单目标优化模型,通过求解单目标优化模型得到最优双边匹配结果.最后,通过算例比较分析了本文方法与现有方法的差异,进一步说明了本文方法的有效性与合理性.     

不完全不确定得分信息下的双边匹配决策

针对不完全不确定得分信息下的双边匹配问题,提出了一种决策方法.首先,描述了不完全不确定得分信息下的双边匹配问题,将不完全不确定得分矩阵转化为不完全满意度矩阵;其次,以每方主体满意度总和最大为目标,考虑一对一匹配约束条件,构建了匹配模型;考虑到模型中的系数已经规范化,运用线性加权法将双目标匹配模型转化为单目标优化模型,进而通过求解单目标优化模型获得匹配方案.最后,通过实例证明了所提方法的可行和有效.     

得分信息下考虑多种形式主体期望的双边匹配方法

针对得分信息下带有多种形式主体期望的双边匹配问题,考虑主体的心理行为因素,提出了一种基于前景理论的双边匹配方法.首先,以主体期望为参照点将双边主体给出的得分信息转化为相对于参照点的收益和损失;然后,考虑主体对待收益和损失不同的风险态度,依据前景理论计算每个主体的前景值,在此基础上,建立双边匹配多目标优化模型,使用极大极小法求解该模型,获得双边匹配方案;最后,通过一个算例验证了该方法的可行性和有效性.     

考虑利益相关者偏好的双边匹配决策方法

针对考虑利益相关者偏好的双边匹配问题,提出了一种基于离散证据推理的决策方法.首先,构建匹配的证据识别框架;然后,将双边利益相关者的不确定偏好序评价信息转换成等级置信度信息;在此基础上,以双边满意程度为目标,将双边的等级置信度信息作为证据,通过离散证据融合求出匹配的融合度;接着,构建基于融合度的决策模型获得匹配方案.最后,用算例展示了该方法的应用.     

考虑服务技能约束的家政服务双边稳定匹配方法

近年来,随着我国家政服务业的快速发展,如何对家政服务人员与雇主进行合理有效的匹配是一类值得研究的现实问题。提出了一种考虑服务技能约束的家政服务人员与雇主双边稳定匹配方法。首先,对家政服务人员和雇主的双边匹配问题进行数学描述,并给出技能约束稳定匹配的定义。然后,给出家政服务人员和雇主满意度的计算方法,在此基础上,构建考虑服务技能约束的双边稳定匹配优化模型,并证明所建模型的合理性。进一步采用ε-约束算法获得双方的帕累托最优稳定匹配方案。最后,通过算例说明方法的可行性和实用性。     

双因素不完全配对模型和分离聚类法

双因素分离聚类法是一种有广泛应用背景的处理双因素不完全配对模型的数理统计方法．在大样本下,该方法能有效地把影响试验结果的两个因素分离开来,并按事先确定的准则对每个因素的各水平聚类．     

基于不完全保修数据的汽车可靠性估计

引入保修期末行驶里程作为伴随变量,刻画了不完全保修数据的似然性,并在指数分布假设下,计算出平均首次故障里程的极大似然估计,推广了完全数据的估计结果.     

基于排名学习和多源信息的地图匹配方法

融合多源信息能有效提高地图匹配的准确率。已有的地图匹配方法依赖于数学模型,当引入新类型的数据时, 需要重新设计数学模型或调整模型参数。为解决该问题,提出了一种端到端的数据驱动地图匹配方法。该方法不需要建立具体的数学模型,只需从匹配结果已知的数据中学习候选道路的评分函数：选出某GPS点的候选道路,利用评分函数对所有候选道路进行打分,选择分数最高的道路作为地图匹配结果。实验结果表明,该方法能直接利用新类型的数据提高地图匹配的准确率,能在数据缺失时避免准确率急剧降低。此外,具有与基于HMM方法相近的准确率和与基于夹角特征和距离特征方法相当的速度。     

一个不完全排错状态下的软件可靠性增长模型

在充分地考虑了软件排错过程特点的基础上,将现有的可靠性增长模型中“完全排错”的假设修改为“不完全排错”,使之更符合实际情况．通过将软件错误分为不同的两类来刻画,得到了一个软件可靠性增长模型,该模型含有两个参数,使用起来较为方便．     

双面碎片的英文文件复原方法研究

对英文材料的双面规则碎片文件复原问题进行了研究.由于碎片边界是规则的几何形状,无法采用几何形状匹配算法进行复原,为此提出了基于碎片边缘像素特征的匹配复原算法,建立了双面二维灰度匹配数学模型.通过加入行约束条件,减少横向匹配中的纵向误差,并通过消除列匹配中的误差,优化了匹配算法.该模型可以实现块状双面英文碎片的完整复原.     

区域法立体匹配的实时性问题研究

立体匹配的一个关键问题是计算量大，实时性难以保证，作者从两个方面着手对立体匹配算法进行优化，首先是在算法结构上，应用盒滤波技术消除了冗余计算；其次在实现上，针对Intel Pentium4处理器的特性，从存储器组织和高速缓存的利用，SSE2多媒体扩展指令的应用以及基于超线程技术的并行处理等三个方面进行优化实现。实验结果表明，所提出的算法在实时性上有了很大的提高。     

基于图像特征检测和匹配的无人船航行姿态角提取方法

计算机视觉的飞速发展, 使得采用视觉技术辅助无人船航行成为可能. 在无人船巡航过程中, 获取船体航向是航行控制的必备基础. 特征匹配是无人船相关视觉技术中的重要部分, 是目标识别和定位等功能的关键步骤. 获取无人船运动姿态的基本步骤是对图像前后帧进行有效的特征提取和匹配. 针对水域环境中的图像静态特征提取速度慢、精度低的问题, 本文提出一种图像匹配方法以求取无人船的航行姿态角. 首先对图像预处理, 并对有效区域进行特征提取. 其次, 设计一种基于描述子相似度的初始特征匹配策略. 再其次, 筛选特征匹配对, 优化模型参数. 最后, 通过前后帧旋转矩阵计算航行姿态角. 实验表明, 该方法能有效提取无人船的航行姿态角.     

基于继电反馈的气动阀门模型辨识方法

气动阀门的模型辨识是实现控制参数自整定的关键点之一.提出了一种基于继电反馈法的模型识别方法,从一个继电反馈实验的极限周期振荡中提取出其准确的正、反行程的一阶惯性加纯滞后模型.该方法结合气动阀门的实际物理特性,没有任何近似与假设,给出了具体的操作方法与计算公式.对某型号气动阀门进行实例验证并将辨识结果用Matlab进行仿真,通过两者的对照分析,验证了该方法的有效性和准确性.     

应急决策中基于问题与解关系的案例调整方法

针对应急方案调整问题,提出了一种基于案例问题与解决方案之间关系的决策分析方法.通过混合相似度法计算目标案例与历史案例间的综合相似度,并将其融入历史案例的问题与解决方案属性中,进而根据向量余弦夹角定义计算问题与解决方案之间的关系.应急方案调整除需考虑问题与解决方案之间的夹角关系,还需考虑问题与解决方案的模的大小.最后,用算例说明该应急案例调整方法的有效和实用性.