变权缓冲算子及缓冲算子公理的补充

基于冲击扰动系统的相关概念,提出了变权缓冲算子的概念,分别构造了变权弱化缓冲算子和变权强化缓冲算子,定义了缓冲算子调节度来反映缓冲算子对原始序列的作用强度,并研究了缓冲算子调节度与可变权重之间的关系,在此基础上提出了缓冲算子的单调性不变公理.结果表明,可变权重在功能上类似于高阶作用算子,但在控制缓冲算子作用强度方面的灵活性要明显优于高阶缓冲算子.因此,变权缓冲算子有效地解决了在建模预测过程中常常出现的定量预测结果与定性分析结论不符的问题.     

调和变权缓冲算子及其作用强度比较

针对传统缓冲算子不能实现作用强度的微调, 从而导致缓冲作用效果过强或过弱的问题, 构造了调和变权弱化缓冲算子(VWHWBO) 和调和变权强化缓冲算子(VWHSBO), 研究了该类缓冲算子调节度与可变权重之间的关系, 比较了调和变权缓冲算子与算术变权缓冲算子、几何变权缓冲算子的作用强度, 并探讨了该类缓冲算子的优化问题. 结果表明, 该类缓冲算子对序列的调节度是可变权重的单调增函数, 在控制作用强度方面的灵活性要明显优于传统缓冲算子; 算术变权缓冲算子、几何变权缓冲算子与调和变权缓冲算子的弱化算子和强化算子的作用强度都是依次递减的. 最后, 以我国能源消费总量的预测问题为例验证了调和变权缓冲算子的有效性与优越性, 以及三算子的作用强度.     

几何变权缓冲算子及其作用强度研究

针对传统缓冲算子不能实现作用强度的微调,从而导致缓冲作用效果过强或过弱的问题,构造了几何变权弱化缓冲算子(VWGWBO)和几何变权强化缓冲算子(VWGSBO),研究了该类缓冲算子调节度与可变权重之间的关系,并利用遗传算法探讨该类缓冲算子的优化问题。结果表明,该类缓冲算子对序列的调节度与可变权重同方向变化,在控制作用强度方面的灵活性要明显优于传统缓冲算子。最后,以我国能源消费总量的预测问题为例验证了几何变权缓冲算子的有效性与优越性。     

基于平均增长率的弱化变权缓冲算子及其性质

针对传统缓冲算子不能根据实际问题的需要实现其作用强度的微调,从而导致缓冲算子的作用效果不理想的问题,构造了基于序列平均增长率的新型弱化变权缓冲算子。研究该弱化变权缓冲算子的作用强度与变权系数之间的关系,证明了该变权缓冲算子能够提高序列的光滑性,并基于灰色关联分析与粒子群算法给出了变权系数的智能寻优方法。最后以江苏省民用汽车数量预测问题为例,检验了该弱化变权缓冲算子的有效性。     

季节性弱化缓冲算子的构造与应用EI北大核心CSCDCSSCI

针对现有弱化缓冲算子不能有效处理季节性冲击扰动系统的建模预测问题,本文构造了两类季节性弱化缓冲算子,分别为季节性平均弱化缓冲算子和季节性全信息变权弱化缓冲算子.在此基础上,本文进一步探讨了季节性弱化缓冲算子的缓冲强度与光滑性,发现二者均优于该季节算子所对应的经典缓冲算子.最后,本文基于灰狼算法给出了季节性全信息变权缓冲算子的权重优化方案,并以第二产业季度增加值数据为例证实了季节性缓冲算子的有效性.预测结果表明:对于受冲击扰动的季节性时序数据,本文提出的季节性缓冲算子的适应能力和预测精度显著优于经典缓冲算子;进一步与SARIMA和EMD-ARIMA模型的比较发现,两类季节性缓冲算子的预测精度与EMD-ARIMA模型相当,三者的平均预测相对误差均在3%左右,而SARIMA模型的平均预测误差则高达15.65%.     

变权空间权重构建及空间效应分析

为克服传统的空间权重不能随经济属性值变化而变化从而不能准确刻画复杂空间交互关系的缺陷，在变权理论的指导下，构建几种变权函数及对应变权空间权重。首先构造一种嵌套权重作为常权权重，在已有惩罚占主导的混合变权函数的基础上，提出了完全惩罚型、完全激励型及激励占主导的3种变权函数，并将4种函数应用于构造变权权重。最后，以43个国家股指建立的空间面板模型去检验变权函数构造的合理性及变权权重的适应性与有效性。实证结果表明：构建的3种变权函数合理；4种变权空间权重在挖掘空间效应及在模型的拟合度方面均表现出比常权权重更强的适应性和有效性。     

一种基于语言值多数的变权综合决策方法

采用模糊集理论和变权原理研究基于语言值多数的多因素决策问题．将“令人满意因素”和“大多数”等语言信息视为模糊集,利用语言值量化算子计算各因素的满意度和各方案关于模糊大多数的隶属度,由此构造激励型和惩罚型状态变权向量以实现权重在因素之间的转移,使因素的权重主要集中在令人满意因素上并且按决策问题的需要进行某种均衡分配,最终构建模糊决策模型．     

基于单调函数的若干实用强化缓冲算子的构造

在灰色系统缓冲算子公理体系下,构造了2类新强化缓冲算子,并将其与谢氏强化缓冲算子进行比较,论证了谢氏强化缓冲算子为新算子的特例,从而大大地拓广了强化缓冲算子的应用范围.对序列前一部分增长(衰减)速度过快,而后一部分增长(衰减)速度过慢的冲击扰动系统数据序列在建模预测过程中常常出现的定量预测结果与定性分析结论不符的问题,提供了多种解决方案,首次将缓冲算子的构造与函数联系起来,从而为缓冲算子的构造开辟了新方向.     

考虑决策者心理行为特征的激励型变权决策方法研究

系统研究了激励型变权向量,首先定义了考虑决策者心理行为的激励型变权向量,提出了与之对应的状态变权向量,分别讨论了激励型变权向量的基本类型;其次深入研究了效用函数诱导出激励型变权特性;然后,定义了激励型变权的风险规避系数,分别研究了几类激励型变权向量与风险规避系数的关系.提出一种新的基于激励型变权向量的多属性决策方法;最后,通过实例说明了该理论是有效的和合理的.     

基于语言量词的变权综合决策方法

利用Borda函数和语言量词将因素状态向量转化为因素的序分值向量,并由序分值向量构造出一类新的激励型状态变权向量,据此建立一种基于语言量词的变权综合决策模型.为说明此决策模型反映语言量词语义的效果,对一些典型语言量词所构造的变权综合决策模型和相应的OWA算子进行了对比分析.最后给出一个应用实例.     

新的强化缓冲算子的构造及其应用

在灰色系统理论缓冲算子公理体系下,基于时间序列的平均发展速度构造了一类新的强化缓冲算子,并研究其一些特性和内在联系,有效解决了冲击扰动数据序列在建模预测过程中经常出现的定量预测结果与定性分析结论不符的问题,实例分析结果表明该算子的有效性和实用性.     

弱化缓冲算子作用强度及光滑性比较

针对弱化缓冲算子作用强度和光滑性问题, 提出缓冲率的概念, 比较了加权调和平均算子、加权几何平均算子、加权算术平均算子、加权平方平均算子、及其多阶算子的作用强度大小; 分析了弱化缓冲算子作用强度与光滑性之间的关系, 并加以实例验证. 结果表明, 对于单调递增序列, 加权调和平均算子、加权几何平均算子、加权算术平均算子、加权平方平均算子的作用强度依次增强, 单调递减时依次减弱; 多阶弱化缓冲算子的作用强度随阶数的递增而增强; 弱化缓冲算子的作用强度与光滑性具有内在一致性, 这为弱化缓冲算子光滑性的大小比较提供了新途径.     

变权区间数Heronian算子下集群态势觉察一致性评估

无人机集群协同态势觉察一致性是集群协同作战获取信息优势的重要条件,基于此提出了基于变权区间数Heronian算子的集群态势觉察一致性评估方法,用于多种(作战仿真)情况下集群协同态势觉察一致性分析。首先,结合集群协同作战需求,从完备性、准确性等方面对一致性评估指标进行建模;然后,考虑多时刻指标数据的不确定性,构建非线性处理的区间决策矩阵,利用变权理论求取权重;最后,考虑指标的关联性,使用区间数加权Heronian平均算子集结指标数据,利用集结的区间数表征集群态势觉察一致性。结果表明,所提指标及方法可以有效分析集群协同态势觉察一致性。     

基于新弱化算子的GM(1,1)建模精度分析

改进数据序列的光滑度是提高GM(1, 1)预测精度的有效方式之一.在对现有弱化缓冲算子深入分析的基础上,根据缓冲算子公理以及新信息优先利用原理,构建了一类新的弱化缓冲算子, 同时从理论上给予了证明,有效地解决了冲击扰动数据序列在建模预测中常常出现的定量预测结果与定性分析结论不符的问题.数值分析验证了这类新弱化算子的有效性.     

Some new similarity measures for intuitionistic fuzzy values and their application in group decision making

We first propose a series of similarity measures for intuitionistic fuzzy values (IFVs) based on the intuitionistic fuzzy operators (Atanassov 1995). The parameters in the proposed similarity measures can control the degree of membership and the degree of non-membership of an IFV, which can reflect the decision maker’s risk preference. Moreover, we can obtain some known similarity measures when some fixed values are assigned to the parameters. Furthermore, we apply the similarity measures to aggregate IFVs and develop some aggregation operators, such as the intuitionistic fuzzy dependent averaging operator and the intuitionistic fuzzy dependent geometric operator, whose prominent characteristic is that the associated weights only depend on the aggregated intuitionistic fuzzy arguments and can relieve the influence of unfair arguments on the aggregated results. Based on these aggregation operators, we develop some group decision making methods, and finally extend our results to interval-valued intuitionistic fuzzy environment.