基于模糊证据推理的系统风险分析与评价

针对系统风险分析与评价中面临的模糊不确定风险信息建模问题,以及风险因素信息融合问题,在模糊集理论与证据理论研究的基础上,采用模糊证据推理技术, 提出了基于模糊证据推理的系统风险分析与评价方法的具体算法与处理操作流程.首先通过故障模式及影响分析进行风险识别,采用模糊信度结构模型建立风险不确定性的统一描述框架, 然后通过数据预处理算法、模糊证据推理信息融合算法以及模糊风险排序方法完成风险评价结果计算; 文末以某航天发射场火箭推进剂加注系统风险分析为例,验证了方法的可行性与有效性.该方法定量化分析系统部件的风险程度,为后续风险应对措施的制定提供辅助决策支持.     

广义区间值直觉模糊数及其在工位评估中的应用

直觉模糊数及其在模糊多属性决策问题中的应用吸引了众多学者的注意, 而将直觉模糊数进一步拓展为 广义直觉模糊数也有一些文章涉及. 然而, 基于区间值直觉模糊数的延伸却较少有文献研究, 本文结合广义 直觉模糊数与区间值模糊数的定义、性质, 提出了广义区间值直觉模糊数的概念. 为服务于模糊多属性决策问题, 进一步引入了基于广义区间值直觉模糊数的加、减和数乘运算规则, 并证明了其在定义域上具有封闭性. 由此给 出针对广义区间值直觉模糊数的三条排序准则. 最后将广义区间值直觉模糊数的概念应用于生产线人工工位的 绩效评估案例中, 从而验证了本文提出方法的有效性和实用性.     

一种新的基于模糊数算术运算的综合评价模型

将模糊数引入综合评价领域,提出了一种新的基于模糊数算术运算的综合评价模型。介绍了三角模糊数和梯形模糊数算术运算的法则,利用模糊数确定评价值和权重值进行综合评价。以机构方案优选为例列举了新的模糊算术运算综合评价的步骤。计算结果表明,该方法评价效果显著,所提出的模型采用模糊数算术运算简明快捷,在工程实际应用中有重要价值。     

含广义三角模糊数的机械结构可靠度计算方法

针对可靠性度量时机械结构中存在广义三角模糊数的不确定性问题,提出一种基于证据理论的离散化机械结构可靠度计算方法.为合理地构建不确定性变量的基本概率分配,首先基于证据变量基本概率分配的离散特性,改进了熵等效法在广义三角模糊数去模糊化时的不足,并在改进熵等效法的基础上提出一种广义密度法对其进行去模糊化处理.然后利用离散化方法将随机变量和广义三角模糊数进行证据结构表征,并将离散的连续焦元序列(子区间)作为其证据体,进而构造其基本概率分配.最后利用证据融合法则对证据体进行融合,以实现信任度和似真度的数值计算.将所提出的方法运用于曲柄滑块机构的可靠度计算,并结合蒙特卡罗模拟法验证了该方法的可行性.     

基于改进模糊综合评判的仿真可信度评估方法

针对基于传统模糊综合评判的仿真可信度评估过程中专家根据个人偏好或期望确定权重、模糊合成运算选择不合理等引起的评估结果不准确等问题,提出了一种基于改进模糊综合评判的仿真可信度评估方法。针对树型评估指标体系,利用模糊综合评判矩阵,基于最小隶属度加权平均偏差确定评估指标体系中各层指标的权重;在模糊合成运算环节,利用隶属度加权平均偏差,获取综合评价向量,进而得到仿真可信度评估结果;应用于某半实物仿真系统可信度评估中,计算结果验证了该方法的合理性和可行性。     

基于部分失效的NPP 典型系统技术状态评估

针对传统的二元逻辑无法定量描述单元部分失效对系统整体性能的影响的问题,采用模糊数运算方法,对部分失效条件下的NPP典型系统性能进行了定量计算;并将该方法与模糊综合评估方法进行了比较,后者需定量确定权重系数,增加了结果的不确定性,因此前者计算结果可信度更高.     

模糊信息的熵权多属性决策方案评估方法

针对方案评估中属性信息的模糊特性,提出了一种基于模糊信息的熵权多属性方案评估方法。该方法在只有模糊判断矩阵而没有专家权重的情况下,通过模糊评价矩阵的熵以及被评对象到理想点的三角模糊数距离及贴近度,对多个合理方案进行优选评估,得出了可信度较高的优选方案。最后通过实例证明了该方法的有效性。     

一种语言多属性决策方法及其应用

采用正态模糊数描述指标级别和权重的语言值,并通过加权平均方法构建了基于语言算子的决策框架。建立了基于正态模糊数的语言算子,从而设计了模糊综合评价值截集的计算方法,通过离散截集近似表示综合评价模糊数,实现了正态模糊数的集结。采用回归方法得到正态模糊数表示综合评价的参数,根据正态模糊数的欧氏距离公式,给出了基于距离的正态模糊数线性排序方法。最后,以电子对抗装备体制方案的选优为例,说明该方法的可行性和实用性。     

基于模糊证据推理的突发事件风险分析模型

突发事件发生、发展和演化过程中的风险属性来源复杂,且相关信息具有不确定、不完备的特点.为准确分析这一特点下的突发事件运行风险问题,引入模糊证据推理构建分析模型.首先根据突发事件的结构化描述框架和故障模式影响危害分析(FMECA)方法构建突发事件风险属性识别框架,获取信息作为风险分析证据并对其进行规范化处理;然后以模糊证据推理构建突发事件风险分析的模型,通过计算,给出事件风险程度的合理判断;最后选取CRH某型动车组行车安全事件进行实例分析.分析结果表明,在分析突发事件风险时,针对信息不确定、不完备特点构建的模糊证据推理模型具有可行性与有效性,同时该模型能够为突发事件风险分析和风险应对决策的制定提供辅助参考.     

模糊综合评判法在风险分析中的应用

介绍了模糊综合评判模型以及模糊综合评判向量的常用计算类型 ,并探讨了模糊综合评判法在风险分析中的应用。在风险决策分析中 ,用风险因素分析法只能得到备选方案的一个风险值。如果在该方法中应用模糊综合评判 ,增加对风险的模糊评语 ,则可以得到备选方案风险程度的综合评判 ,从而为风险决策分析提供更多的决策信息。给出了模糊综合评判法在风险决策分析中的具体应用步骤。作为例子 ,建立了炮兵武器装备研制规划方案的风险决策分析模型。     

特征匹配驱动的IVIFSs相似性测度模型研究

直觉模糊集(intuitionistic fuzzy sets,IFSs)的隶属关系表征并不完全适用于区间直觉模糊集(interval-valued intuitionistic fuzzy sets, IVIFSs),故其相似性测度模型与特征条件难以实现完全匹配。首先,运用记分函数和精确函数来刻画IVIFSs的特征条件,分析了现有IVIFSs相似性测度模型与特征条件匹配的冲突性;其次,基于其几何距离和重心设计了一种新的IVIFSs相似性测度模型;最后,通过理论证明和实证研究分析了该模型的优越性和应用价值。     

基于直觉模糊λ-Shapley Choquet积分算子TOPSIS的多属性群决策方法

提出一种改进的逼近理想解排序(TOPSIS)方法,即直觉模糊λ-Shapley Choquet积分算子TOPSIS的多属性群决策方法.首先,定义了直觉模糊λ-Shapley Choquet积分算子Hamming距离,并运用模糊测度,Choquet积分,Shapley值定义了直觉模糊算术广义λ-Shapley Choquet积分算子和直觉模糊几何广义λ-Shapley Choquet积分算子,并分析其有关性质;然后利用直觉模糊决策矩阵Hamming距离和记分函数和精确函数确定专家模糊测度和属性模糊测度;进而给出直觉模糊环境下方案优选的算法;最后,通过算例进一步说明了该直觉模糊TOPSIS方法的有效性.     

基于广义梯形模糊数相似度的交叉效率集结

在不确定环境下,针对模糊数据的多样性和复杂性,本文结合广义梯形模糊数相似度理论将广义梯形模糊数的交叉效率矩阵转换为交叉互评相似度矩阵,并根据模糊信息检索系统中的布尔模型,以能最大程度还原信息本身为准则,构建满足"正相容性"的有序几何平均集结函数对交叉互评相似度矩阵进行集结,从而得到关于每个决策单元的同行评价综合相似度.根据决策单元的同行评价综合相似度,建立反映决策者偏好的模糊一致性偏好矩阵,并对决策单元进行集结权重的分配,根据分配结果计算决策单元的全局交叉效率值.本文的集结方法可以解决不确定环境下,交叉效率矩阵数据多样性的问题,有较高的适用性;并且其集结结果具有较高的一致性和稳定性.最后本文以梯形模糊数的交叉效率矩阵为算例,来说明该方法的合理性和适用性.     

一种新的模糊群体决策方法

在相似性函数概念的基础上 ,定义了新的相似性函数 ,使得相似性函数应用范围得到了拓展 .并提出一种新的模糊群体决策方法 ,采用正的梯形模糊数来表示决策者的偏好意见 ,通过对表示决策者偏好意见的模糊子集进行排序来作出决策 ,最后给出了算例.     

一种基于三角模糊数的多属性群决策方法

针对方案的属性评估信息和属性权重是模糊语言形式的多属性群决策问题,先将语言信息转化为三角模糊数;然后利用三角模糊数的性质,构造了集结决策者权威性和意见一致性的组合一致性指标,并在此基础上提出了一种模糊多属性群决策算法。最后,通过企业信用状态评估实例及其组合一致性指标的灵敏度分析证明了整个算法的可行性和有效性。     

基于模糊区间分和模糊重心的决策方法

首先分析了传统的模糊决策理论的不足，提出了一种基于模糊重心的多目标方案决策方法，该方法能利用评测专家所给的模糊区间分，从而既方便了评测专家表达其评测意见，又充分利用了专家的评测意见，因而有利于提高决策的准确性.     

基于Choquet积分的指标关联模糊多目标指派问题

针对指标间相关联的模糊多目标指派问题,引入广义模糊测度刻画指标间的关联,提出了基于广义模糊测度和Choquet积分的模糊权重信息集结算子,基于该算子给出了一种将模糊多目标指派问题转化为传统指派问题的算法.数值实验证明了该方法的可行性与有效性.     

Extension of TOPSIS for fuzzy multi-attribute decision making problem based on experimental analysis

This paper is concerned with a technique for order performance by similarity to ideal solution (TOPSIS) method for fuzzy multi-attribute decision making, in which the information about attribute weights is partly known and the attribute values take form of triangular fuzzy numbers. Considering the fact that the triangular fuzzy TOPSIS results yielded by different distance measures are different from others, a comparative analysis of triangular fuzzy TOPSIS ranking from each distance measure is illustrated with discussion on standard deviation. By applying the most reasonable distance, the deviation degrees between attribute values are measured. A linear programming model based on the maximal deviation of weighted attribute values is established to obtain the attribute weights. Therefore, alternatives are ranked by using TOPSIS method. Finally, a numerical example is given to show the feasibility and effectiveness of the method.     

Fuzzy Nash equilibrium of fuzzy n-person non-cooperative game

The fuzzy non-cooperative game with fuzzy payoff function is studied. Based on fuzzy set theory with game theory, the fuzzy Nash equilibrium of fuzzy non-cooperative games is proposed. Most of researchers rank fuzzy number by its center of gravity or by the real number with its maximal membership. By reducing fuzzy number into a real number, we lose much fuzzy information that should be kept during the operations between fuzzy numbers. The fuzzy quantities or alternatives are ordered directly by Yuan’s bina...