基于模糊软集合理论的Agent联盟评价

针对多Agent系统中影响联盟功效的因素存在很强的模糊性和不确定性的问题,提出采用模糊软集合理论对Agent联盟进行综合评价。首先,待评价联盟给出自己属性,每位专家根据自己的知识和经验给出评价指标集及对应的评价矩阵;然后,利用模糊软集合理论实现评价矩阵的融合,得到最终评价结果。最后通过实例说明该方法能有效、合理地处理信息的模糊性和不确定性,评价过程符合人的思维判断。     

基于云模型的网络计划建模方法

项目建设过程中的不确定性因素对预测项目完工时间有较大影响,项目中的不确定性主要是随机性和模糊性.将云模型以及云运算引入到网络计划建模方法中,提出基于云模型的网络计划建模方法,可以将随机性和模糊性结合起来处理;这种基于云模型的网络计划建模方法,比传统的方法更真实地反映了项目的不确定性,能够提供更多有价值的信息.使用基于云模型的网络计划建模方法来计算整个项目完工的时间,充分考虑了项目建设过程中的不确定性,更加符合工程实际.     

基于云模型理论面向大数据的协作联盟决策评价

针对联盟决策评价中存在较强的不确定性,提出基于云模型理论面向大数据的协作联盟决策评价方法.首先,构建面向大数据的多任务协作联盟多层决策评价架构,依托大数据处理分析平台获取联盟成员的基本评价指标的评价数据,应用逆向云发生器算法生成相应的评价云,并运用综合云运算产生联盟评价指标的云数字特征.然后,结合联盟评价指标权重和任务权重,运用云加权算术平均数算子进行云集结,分别产生单任务联盟决策评价云和多任务协作联盟决策评价云.再对多任务协作联盟备选方案进行决策评价和选优,以确定最优的联盟方案.最后通过实例与D-S证据理论联盟评价方法进行对比,验证文中方法的有效性.     

基于云模型的教学质量评价研究

教学评价是教学工作的一个重要的环节,对提高教学质量有着重要的作用。针对教学评价的模糊性和不确定性等特征,结合云模型的优点,运用云模型对评价指标进行定性与定量之间的转换,再利用熵值法确定评价指标的权重,并借鉴云理论,运用云模型对教学质量进行综合评价。该方法应用于教学评价中具有较强的客观性和可行性。     

基于云模型和SFT的可靠性数据不确定性评价

为了分析和评价系统可靠性数据中的不确定性,即随机性、离散性和模糊性,将云模型与空间故障树(Space Fault Tree,SFT)理论相结合,使用云化SFT作为基础对数据不确定性进行评价。首先使用云模型能表示数据不确定性的特点,将SFT的相关概念进行云化。将其中云化系统故障概率分布对在某因素影响下,可靠性数据生成的云模型特征参数Ex、En和He进行求导。根据在系统工作环境范围内的求导结果,并结合提出的模糊性 、离散性 和随机性 计算数据的不确定性。使用该方法对经典实例进行了分析,得到了一些定性和定量结果。但Q和 两个参数应该具体问题具体分析。     

基于云模型的网络风险评估技术研究

在网络安全问题的研究中,由于网络入侵行为具有不确定性(模糊性和随机性),云模型把模糊性和随机性有效集成在一起.为保护网络的安全性,提出了一种基于云模型的网络风险评估方法.给出了形式化描述及评估过程,并提出了一种改进的逆向云生成算法.模型通过对系统资源监控,并对得到的数据进行处理,然后输入到云控制器,云控制器根据设定的规则做出评估结果.实验结果表明了方法可以有效评估网络的风险等级,最大限度的保留了评估过程中固有的不确定性,比传统基于模糊集理论的评估方法具有更高的可信度,提高了评估结果的科学性和准确性.     

一种基于云模型的不确定性数据的建模与分类方法

不确定性是数据的本质特征,它的产生可能来自于样本误差、更新延迟或重复测量等,对不确定性数据的分析在越来越多的领域得到了关注。传统的不确定性数据的数据项被表示成一个值域及其上的概率分布函数。由于不确定性数据存在模糊性与随机性,传统的概率分布函数难以准确定义不确定性数据的实际分布,因此利用云模型中云滴的分布提出一种不确定性数据的云建模过程,并通过云综合与云相似度计算来实现不确定性数据的分类。云模型能有效地将数据的随机性与模糊性融合在一起,能更真实地反映数据的实际分布,从而实现有效的数据分类。实验结果也证明了此种方法的有效性。     

基于云模型的空袭目标威胁程度估计

空中来袭目标的威胁程度估计是一个复杂的多因素综合评价过程,其中有些因素具有模糊性和随机性。云模型是以研究系统模糊性和不确定性为背景,实现系统的定性评价与定量研究相结合、相转换的理论模型。论文介绍了云模型的数字特征及相关算法,建立了目标威胁程度判断准则集合,并结合云模型给出了评价语定性与定量的转化方法。实例分析表明:采用云模型进行目标威胁估计,可得到精确可信的威胁程度,从而为威胁估计做出快速准确的判断提供了科学依据。     

黏性土冻胀风险可拓评价方法研究

针对黏性土冻胀性分级指标单一、界限值大,无法反映冻胀影响因素间不确定性的问题,本文在基于可拓云模型在不确定性方面的优点,结合熵值客观赋权方法提出了以取样深度、含水率、干密度、孔隙比和超塑含水率为评价指标的可拓云综合评价模型.该模型可根据实测数据与冻胀风险等级的随机性处理离散化问题,真实反映指标间的模糊性、随机性以及不确定性关系,准确评价黏性土冻胀等级,通过工程案例对该模型的有效性进行了验证.研究结果表明,基于熵值法的可拓云综合评价模型在黏性土冻胀风险评价中的应用是有效的、可行的.     

基于云模型的入侵检测研究

由于网络行为的不确定性,使现有入侵检测系统几乎都存在高误报率和高漏报率的缺点。云模型是将模糊性和随机性有机结合进行不确定性推理的有效工具。本文利用云模型来处理网络实体行为的不确定性,提出了一种新的云入侵检测方法。该方法通过基于云知识库的云推理引擎进行不确定性推理,以对网络实体行为进行智能判断。模拟结果表明该方法能有效提高入侵检测效率。     

具有有界时滞的网络控制系统的镇定

针对具有有界时滞且时滞上界大于一个采样周期的网络控制系统,研究了系统建模和状态反馈镇定问题.在分析有界时滞的所有可能性的基础上,提出一种能够用于处理时变控制律问题的网络控制系统数学模型,进而将该系统的镇定问题转化为镇定一系列模型的鲁棒控制问题.根据 Lyapunov 方法,给出了保证闭环系统稳定的状态反馈控制器.仿真算例验证了所提出方法的有效性.     

基于模型修正的冲突证据组合新方法

针对冲突证据的组合问题,提出了一种新的证据组合方法．给出了证据之间焦元距离的定义,在此基础上计算各个证据的支持度．对所有证据进行支持度加权平均,获得一个“参考证据”．利用该参考证据对各个原始证据进行不确定性判定及修正,并利用Dempster-Shafer合规则进行证据组合．仿真实验表明,该方法能够有效地处理冲突证据,可...     

具有联合椭圆不确定集与概率约束的鲁棒投资组合选择

针对参数在一个联合椭圆不确定集中变化的情形,建立了一个具有概率约束的鲁棒投资组合模型,并将其转化为可由内点算法求解的含线性矩阵不等式(LMI)约束的凸规划问题.应用实际交易数据对所提出的模型进行数值实验和比较,结果表明此模型能够获得具有更好财富增长率的投资策略,并能有效地分散最优投资组合的风险.     

一种权重未知的多属性多阶段决策方法

针对属性权重与时间权重未知且属性值为区间数的一类决策问题,提出一种新的多属性多阶段决策方法.该方法首先无量纲化处理属性值,并运用灰色关联方法确定各阶段属性值的权重;然后综合考虑属性测度值与正、负理想效果值的接近性和时间权重本身的不确定性,运用极大熵原理建立多目标优化模型,并利用拉格朗日乘子法求解获得时间权重表达式,从而确定对象的综合评价值;最后通过实例验证了该方法的合理性与有效性.     

一类切换模糊时滞组合系统的分散镇定

提出了切换模糊时滞组合系统模型,并研究了状态和互联项具有时滞情况下的分散镇定问题.当每个互联子系统中的每个切换子系统具有有限个备选的状态反馈控制器,且单一控制器均不能保证系统稳定的情况下,利用多Lyapunov函数方法给出了时滞相关的矩阵不等式条件和分散切换律设计方法,使系统在所提出的分散切换律和分散控制器下渐近稳定.仿真结果表明了所提出方法的有效性.     

人员面试的灰色群决策模型研究

作为一种群决策,人员面试决策具有其特殊性,即容易存在舞弊现象.为了剔除无效决策,提高人员面试决策的质量,构建了剔除无效决策的灰色群决策模型.首先使用区间灰数效用变换算子对决策数据进行标准化处理,提出了考虑决策者对指标有偏好理解时无效决策的甄别模型;然后对有效决策进行无偏化处理并进行信息集结,再由区间灰数的灰色关联度计算方法对被面试人进行评价;最后通过一个实例表明了该模型的可行性和有效性.     

模型不确定非线性Markov 跳变系统的滤波算法

针对模型不确定非线性Markov跳变系统,提出一种新的滤波算法.相比于传统交互多模型粒子滤波,该方法通过引入前一时刻的滤波误差来增强原先由于不精确模型而造成权值较小的真实粒子在滤波过程中的作用,以此来改善算法的估计性能.仿真结果表明,该方法在处理含不确定模型参数的非线性Markov跳变系统状态估计问题时具有较好的性能.     

基于状态观测器的多面体不确定随机广义系统鲁棒预测控制

针对It?o型多面体不确定随机广义系统,提出一种离线观测器型鲁棒预测控制器的综合方法.通过构造带有误差项的增广随机Lyapunov函数,运用多维It?o公式和LMI方法,将“min-max”随机规划问题等价转化为一组线性矩阵不等式的求解问题;给出了控制器存在的充分条件和参数表达式,证明了初始时刻的可行解可以保证闭环广义系统的随机容许性.仿真算例验证了该方法的有效性.     

用于仿真系统可信度评估的CES网方法研究

在分析了仿真可信度评估需求及问题域的基础上,提出了仿真可信度评估(CES)网的概念,给出了网元素的数学定义、规则、性质、算式、节点优先级等,并提供了一个仿真可信度评估的应用实例.CES网能够弥补传统层次分析(AHP)法在复杂系统中的不足,更适合解决仿真可信度评估问题.     

GM(1,2) 模型改进方法研究及应用

针对 GM(1,2)建模难点和模型缺陷提出两种改进方法:一是运用相关匹配算法,在历史数据库中搜索与主序列具有强关联特性的数据序列,确定为模型参考序列;二是引入粒子群算法,以模型预测性能评价指标为目标函数对模型参数进行辨识,改善模型预测性能.算例结果表明了改进方法的适用性和有效性.