基于网络聚类的空间分层方法

提出了一种利用空间信息的分层抽样方法.首先,利用多项式回归模型估计各坐标之间的空间相关系数,然后对空间相关系数矩阵进行谱聚类分析,最终依据上述结果对总体进行分层.通过与其他抽样方法的比较证明提出的基于网络聚类的空间分层方法具有比较优良的分层效果.     

因素空间中的背景分布与模糊背景关系

背景关系在因素空间的因果分析理论中是一个重要的概念,由它决定了因素之间的因果联系.但是在现实生活中,背景关系往往带有不确定性,由之而产生的推理也具有不确定性.为了适应人工智能对处理不确定性信息的根本需要,本文将针对随机性和模糊性的特点而提出因素空间的背景分布和模糊背景关系.背景分布是因素相空间中的概率分布,基于背景分布,可以得到各个因素的边缘相分布和因素之间的条件相分布,对于事物因果分析提供了一种概率推理的方法.模糊背景关系的引入更对事物的因果分析提供了一种模糊推理的方法.     

非线性网络控制系统的保性能控制

针对网络诱导时延小于一个采样周期的非线性网络控制系统,研究了系统的稳定性和保性能控制问题.对于T-S模糊模型描述的非线性被控对象,将时延的不确定性转化为系统参数的不确定性,从而将这一类非线性网络控制系统建模为具有参数不确定性的离散T-S模糊模型.基于建立的模型,提出了存在稳定保性能控制器的充分条件,并得出了相应的线性矩阵不等式(LMI)形式.最后通过对永磁同步电动机混沌系统进行控制和仿真研究,验证了所提出方法的有效性.     

探讨几类具有完全图核心的网络模型的优美性

在复杂网络研究中,人们需要建立网络模型,无标度图就是这样的一种网络模型.我们发现具有完全图核心的网络模型可以演变成无标度图.具有完全图核心的几种网络模型的优美性得到研究.     

基于Kriging模型的供应链优化设计

供应链优化的目的之一是确定使得总成本最小的最佳运作水平.供应链系统是复杂的动态系统,由于库存系统的复杂性和供应链本身的不确定性,利用传统优化方法往往需要耗费一定的计算成本和经济成本.而元模型则能以简单的数学表达式较精确地刻画仿真系统的输入输出关系,为研究者分析复杂系统提供了一种分析方法.针对供应链优化问题,给出了一种基于计算机试验设计中的元模型一Kriging模型的供应链优化方法,并通过一个三级供应链问题对所提方法进行了实证研究.研究结果表明了所提方法的有效性和可用性,为供应链优化提供了一种新的研究思路.     

具有控制输入约束的轮式移动机器人轨迹跟踪最优保性能控制

针对考虑模型不确定性因素影响及控制输入约束的轮式移动机器人的轨迹跟踪问题,文章提出了一种具有控制输入约束的轨迹跟踪最优保性能控制器.依据实际机器人与虚拟机器人的相对位姿关系建立轨迹跟踪误差动态模型.采用平衡点线性化方法将非线性形式的轨迹跟踪误差动态模型转换为线性形式的轨迹跟踪误差动态模型.通过线性矩阵不等式处理方法,给出了具有鲁棒性能上界的最优保性能控制器的存在条件及设计方法.仿真及实验结果表明,文章所提控制器能较好抑制模型不确定性的影响,提高移动机器人的轨迹跟踪性能和鲁棒性.     

医学干预措施成本效用马尔可夫模型的不确定性分析

医学干预措施的成本效用分析中存在着许多不确定性因素,进行医学干预措施成本效用分析时应考虑这些不确定性因素的影响,概率灵敏性分析可定量研究不确定性因素对结果的影响.本文使用蒙特卡罗模拟方法,以医学实例探讨了考虑人群差异和参数不确定性时医学干预措施的成本效用分析.结果显示,全髋关节置换术病人成本效用马尔可夫模型,在考虑人群差异和参数不确定性时所得的成本效用指标平均值与固定值法计算的结果十分接近,提示该模型具有良好的稳健性,这为模型的实际应用提供了依据.     

基于可靠性的随机拥挤收费模型

提出了一种需求不确定环境下的基于可靠性的拥挤收费模型.在需求不确定的环境下,出行时间的变动使得无论是出行者还是网络决策者都面临着风险.出行者需要提高出行的可靠性以避免迟到,决策者需要在缓解拥堵的同时提高网络整体的可靠性.以基于路段的平均超额出行时间作为出行者的路径选择准则,以平均超额系统总阻抗最小作为决策者拥挤收费的目标,建立了具有均衡约束的数学规划模型.提出了模型能分析出行者的路径选择行为和决策者的决策过程中的可靠性,同时充分考虑迟到等不可靠因素的影响,全面刻画不确定环境下路径出行时间和系统总阻抗的分布特征.数值算例表明,忽略不确定性的影响可能会得到对于网络整体性能过于乐观的评价,得到脱离实际的收费方案.网络的不确定性越高,对于网络性能和收费方案的影响就越大,从而考虑网络可靠性和出行者路径选择的可靠性的必要性就越大.此外,以平均超额系统总阻抗作为拥挤收费的目标可以进一步改善网络的可靠性.     

基于EASD风险准则的社交网络信息传播模型

本文通过可信性分布函数刻画信息传播中的风险性因素,并建立三种不同的社交网络信息传播风险模型。将可信性理论和绝对半偏差风险评价准则应用到社交网络信息传播问题中,进而考虑从信息传播流量期望值的两侧分别定义不同的风险评价指标来分析信息传播中的部分风险性因素。从数值算例的结果可以看出三种信息传播风险模型的最优值随着关键参数的整体变化波动比较小,最大的相对误差没有超过1.002%,这也充分说明在关键参数变化时,模型的最优值是比较稳定的。三种信息传播风险模型均考虑的是无向全连通社交网络问题,但对于部分有向非连通的实际社交网络,模型的实用性效果就会相对比较差。新模型不仅丰富了社交网络分析的研究方法,而且将可信性理论引入到社交网络信息传播风险问题中,提高了部分主观不确定性因素的处理效率。     

基于因素空间的二型模糊多因素评价模型及应用

为了解决复杂系统评价中影响因素众多且存在大量不确定性和模糊性的问题,首先利用条件因素构建可代替复杂系统的因素空间;然后以区间数表述评价规则,运用分段函数和二型模糊集分别构造定量因素和定性因素的隶属函数,将其作为主隶属函数,高斯函数作为次隶属函数,得出以高斯模糊数为元素的单因素隶属度矩阵;再利用主观权重和客观权重的线性加权为条件因素赋予变动的组合权重,通过因素合成实现因素空间降维,生成合因素隶属度向量,以高斯模糊数表述评价结果;最后依据重心法解模糊化,按照最大隶属度原则完成复杂系统评价,并对因素在评价过程中所起的作用进行分析。将该模型用于围岩稳定性评价,验证模型的可靠性和适用性,为复杂系统评价提供值得借鉴的经验。     

模糊环境下的城市生活垃圾逆向物流网络设计

在垃圾回收逆向物流网络中,回收的数量具有不确定性,根据这一特点,将各消费区域垃圾回收量看成模糊参数,提出了逆向物流网络的模糊约束机会规划模型,通过把模型中模糊机会约束清晰化,将模型转化为确定性的混合整数规划模型,通过算例对模型进行了求解,为逆向物流网络设计提供了依据.     

基于加权局域世界的金融网络演化模型研究

在加权局域世界网络模型的基础上,文章将复杂网络与金融系统相结合,提出一种新局域世界的加权金融网络模型.其主要思想是在加权局域世界网络中引入了服从指数分布的增长方式和双向择优选择的连边方式.利用平均场理论和仿真模拟得到网络节点度、强度和权值都服从幂律分布,其分布指数与所取参数有关.通过网络拓扑性质的研究和沪市A股股票数据的实证研究,发现该金融网络模型具有层次结构和异配特性,与实际网络具有相似的拓扑结构.     

复杂网络在双曲空间的节点动态择优路径研究

本文研究复杂网络双曲嵌套模型.利用改进克林伯格和克莱尔科夫网络拓扑模型的方法,得到了复杂网络在双曲空间的动态择优路径,推广和发展了复杂网络节点间最优路径的算法.     

关联网络DEA在多层次指标体系中的应用研究

对复杂系统进行效率评价,是改善其运作性能的必要之举。DEA作为一种典型的效率评价方法,现有研究已提出了若干串联、并联系统的DEA效率评价问题。然而,为评价复杂系统的效率,建立的评价指标体系往往具有多层次性,常有串并联混合结构出现。现有研究囿于将复杂系统中的层次关系作为黑箱处理,或者只研究串联或并联系统,没有有效考察DEA在串并联混合结构中效率评价的应用,对复杂系统的"多层次指标体系"不能进行有效评价。与传统的DEA评价方法相比,本文首次将网络DEA引入多层次指标体系的评价当中,以串并联混合结构为基础,构建了用于多层次指标体系评价的关联网络DEA模型;从模型创新的角度,本文的关联网络DEA模型融合了串联和并联系统DEA模型,为处理子系统间复杂的关联关系提供了新思路。最后,通过对军民结合企业的实证研究验证了模型的合理性。     

我国可持续发展指标体系属性区间识别综合评价模型及其应用

可持续发展越来越多地受到不确定性因素的影响 .试将属性评价模型应用于可持续发展指标体系的评价 ,对我国可持续发展总体能力进行定量研究 ,并进行多层次综合属性评价 ,为属性分析方法在可持续发展研究中的应用做了有益的尝试 ,评价结果为政府指导与调控我国可持续发展规划提供科学参考依据 .     

基于熵的不确定性敏感性分析

为确定影响维修保障信息分析结果不确定性的关键输入参数,提出一种基于熵的不确定性敏感性分析方法.首先分析了模型输出结果的不确定性的表现形式、度量方法、产生机制;其次基于条件熵思想给出分析不确定性的敏感性参数以及敏感性分析方法;然后,简单介绍了盲数理论在计算不确定性数据中的应用;最后,结合平均维修时间模型进行了案例研究,说明了基于熵的不确定性敏感性分析方法的可用性,并证明了不确定性敏感性分析与求导不能等同的结论.     

基于集对分析的学习型组织建设成熟度评估研究

学习型组织的建设是一项复杂的系统工程,建设过程中涉及的因素众多,不确定性很强,建设情况评估时往往受到较多主观能动性制约.单一的定量、定性等确定性和不确定性评估方法大多仅能从某一层面对被评对象做出某种评价,而很难统筹兼顾学习型组织建设所面临的复杂因素.鉴于集对分析理论将确定性和不确定性视为一个系统,并兼顾到确定性与不确定性之间的相互联系,相互影响,相互制约及相互转换的优势,本文在对集对分析理论简要介绍以及学习型组织建设成熟度相关文献综述的基础上,运用集对分析思想构建出评估学习型组织建设成熟度的模型,并通过一算例验证了集对分析在评估学习型组织建设成熟度中的有效性,可在一定程度上为不同组织决策层进行学习型组织建设的规划和实施提供决策依据.     

广义部分线性单指标模型的最优模型平均方法

本文研究广义部分线性单指标模型(generalized partially linear single-index models, GPLSIMs)的模型平均问题.在实际应用中, GPLSIMs由于其灵活性和易解释性受到广泛关注.然而, GPLSIMs在应用中存在两类不确定性:变量的不确定性和单指标连接函数光滑度的不确定性.为了解决该不确定性问题,本文提出一种GPLSIMs的最优模型平均方法,该方法通过最大交叉验证准则得到数据驱动的权重.在模型误设定假设和发散模型空间的框架下,本文证明在最小化Kullback-Leibler (KL)损失准则下,所提出的模型平均估计渐近最优.同时,当候选模型集中存在伪真模型时,本文证明基于交叉验证准则得到的权重渐近地集中在伪真模型上.此外,基于提出的模型平均方法,本文为GPLSIMs构建了一种变量重要性度量,并证明该度量可以渐近识别所有真实模型中的变量.模拟研究和两个实际数据分析均展示了本文提出的方法相对于几种现有方法的优势.     

基于合理粒度原则的多层模糊规则模型构建

模糊IF-THEN规则模型因其可产生具有较好解释性的推理结果受到了广泛的关注。对于高维、复杂的问题,模糊IF-THEN规则模型却未充分利用数据特征中包含的层次信息,对数据的多水平表征能力较弱。此外,模糊模型的构建往往受到数据质量、专家知识等因素的影响导致数值输出伴随着不确定性。本文基于合理粒度原则提出了一种具有多层结构的Takagi-Sugeno(T-S)模糊模型的建模方法。该方法在粒计算框架下将模糊技术与多层学习策略相结合,并在数据子空间内部采取逐层划分的方法进一步挖掘数据中隐含的结构信息,使模型具有良好的可解释性,同时以信息粒为输出体现了主要的预测范围。最后,在公开数据集上进行数据实验,检验了所提方法的有效性。     

基于模糊层次分析的武器型号研发项目风险评价研究

风险管理是项目管理中的一项关键的、不可或缺的任务,尤其是对具有创新性、不确定性、复杂性的武器型号研发项目而言,其重要性更是不言而喻.因此在装备研发项目规划和实施过程中运用有效的风险评价方法将显著提高整个项目管理的水平.提出一种基于模糊集理论的风险评价方法能有效处理专家判断中固有的不确定性和主观性.应用层次分析法建立风险因素结构框架,使用线性优化方法计算两两判断矩阵中风险因素的权重,最终通过模糊合成算法计算项目总风险和风险因素相对排序.实例研究表明此模型能够有效地评估武器型号研发项目的风险,可适用于型号项目管理的各个阶段.