基于云模型和证据理论的装备管理绩效评价

针对部队装备管理绩效影响因素复杂,评价过程具有模糊性、不确定性等特点,提出了基于云模型和改进证据理论的装备管理绩效评价方法。首先,构建了装备管理绩效评价指标体系,采用组合赋权法确定指标权重;然后,借助云模型对评语信息进行建模,构造基本概率分配函数,再引入Jousselme距离,通过计算证据可信度和可靠度得到证据的复合权重,以此作为权重系数对证据源进行修正;最后,采用改进的证据融合规则进行各指标基本概率分配融合,得到综合评价结果。通过实例分析验证了指标体系的科学性和算法的有效性,为部队装备管理绩效评价提供了参考。     

基于FQFD的固体火箭发动机技术特性综合排序方法

针对固体火箭发动机指标体系复杂、评价困难,传统quality function deployment(QFD)方法处理不确定性和模糊性能力较弱的问题,引入α-截集模糊加权平均求解技术特性模糊数,建立了固体火箭发动机基于FQFD的综合排序方法.该方法以三角模糊数表征评价过程的不确定性,在模糊数隶属度函数未知的情况下,采用α加权修正水平截集去模糊方法计算技术特性重要度,获得技术特性综合评价,此方法可处理更为复杂的系统不确定性,较传统QFD方法具有更好的客观性和鲁棒性,可为固体火箭发动机设计决策提供参考依据.     

基于模糊概率的多状态贝叶斯网络可靠性分析

利用贝叶斯网络对多状态系统进行可靠性分析时,各根节点不同状态的精确概率难以获得。因此提出了把模糊理论与贝叶斯网络方法相结合,将不同专家给出的根节点各状态发生概率的语言变量转化为三角模糊数,并经过均值化、解模糊和归一化得到不同状态的发生概率的精确值。将其代入多状态贝叶斯网络中,计算叶节点不同状态的发生概率,进而计算各根节点的后验概率及风险增加当量重要度。通过实例分析验证了该方法的可行性。应用该方法能够提高贝叶斯网络处理不确定性问题的能力,使其在解决多状态不确定性系统可靠性和安全性问题时发挥更大的作用。     

基于广义模糊数相似测度风险分析方法

为了提高风险评价信息的可信度,在"单重心方法"(SCGM)计算广义模糊数的重心点基础上,提出了一种新的基于广义模糊数相似测度的模糊风险分析方法.与现有的风险评价方法相比,基于SCGM的模糊风险分析方法考虑了决策者意见的可信度,灵活性和智能化程度更高.以管道失效概率为例给出了该方法的操作步骤,计算结果表明该方法能正确处理模糊风险分析问题,可为安全管理工作提供充分的依据.     

基于灰色关联系数和D-S证据理论的区间数投资决策方法

主要研究投资方案的指标值为区间数时的投资方案选择问题.定义了效益型和成本型指标下的理想属性区间数,并且通过理想属性偏离度定义把指标值为区间数的矩阵转化为以理想属性偏离度为测度的矩阵,把不确定性问题转化为确定性问题处理.在此基础上把灰色关联分析方法与证据理论相结合,构造了一种新的信息不确定度提取方法和基本概率分配函数,探讨了不同子集间信度函数和基本概率分配函数之间的数量关系;通过对各投资方案对应于不同指标下基本概率分配函数的确定,利Dempster法则进行信息融合, 确定最佳投资方案. 算例结果表明,文中提出的方法可以得到满意的决策结果并显著降低决策的不确定性.     

一种消费者品牌偏好的模糊排序方法

为将消费者对品牌属性的模糊评判信息转化为消费者的品牌偏好信息,首先将模糊语义转化为三角模糊数,然后利用模糊数的广义加法、近似乘法及标量乘法计算,从而将消费者对属性的离散意见转化为对某一品牌的综合意见.然后通过定义一种模糊数综合排序指标来确定消费者的品牌偏好顺序.最后还通过一个算例来说明方法的实用性和有效性.     

基于三角模糊数犹豫直觉模糊集的多属性智能决策

通过剖析现实生活中数据对象复杂性以及决策人思考的犹豫模糊性,提出了基于三角模糊数的犹豫直觉模糊集决策方法。首先,给出了三角模糊数犹豫直觉模糊集的定义,构建并证明了三角犹豫直觉模糊元及模糊数的基本运算法则和集成算子。其次,通过对三角犹豫直觉模糊元的得分函数和精确函数的定义,实现了三角犹豫直觉模糊数下的对象间的取值比较,针对三角犹豫直觉模糊数下多属性决策分析中的不确定性权重求解难题,提出了一种基于得分函数和最大熵理论的最优权重求解模型,并构建遗传算法模型实施最优化求解。最后,给出了三角犹豫直觉模糊数下的多属性智能决策算法,并以算例证明了所提方法的可行性和有效性。     

串并案指标体系广义区间灰数熵权重配置研究

串并案是指一个或者一伙罪犯所作的系列案件聚类成的案件集.在应急情景下、受害人、证人以及刑侦人员等对案情的描述具有多元异构性和不确定性特征,导致串并案信息具有多元不确定性的特点,而传统的多属性聚类决策方法对串并案研究有着一定的局限,因此本文根据串并案问题,对其指标体系的权重配置进行了深入研究.首先针对串并案信息的多元不确定性特点,提出在某一特定条件下所有不确定数均可统一转化为广义标准区间灰数,然后建立广义灰色相似度模型,测算属性指标以及整体案件的相似度,并构建串并案指标体系广义区间灰数熵客观权重配置模型,求解串并案指标的广义区间灰数熵权重.最后通过案例研究,证明了本文模型的合理性与可行性.     

基于概率犹豫-直觉模糊熵和证据推理的多属性决策方法

针对专家决策带有犹豫性和偏好性的多属性决策问题,提出一种基于概率犹豫-直觉模糊熵和证据推理的决策方法。在概率犹豫模糊集和犹豫直觉模糊集的基础上,考虑专家偏好,提出一种新的概率犹豫-直觉模糊集,对混合型属性的决策信息进行统一描述;基于犹豫熵和直觉模糊熵,提出概率犹豫-直觉模糊熵对决策信息的犹豫性和不确定性进行测度,并确定属性权重;采用证据推理算法进行属性信息的集结,并基于效用理论对方案进行排序。通过算例对比分析验证了所提方法得到的决策结果更为科学、准确。     

基于广义灰色激励因子的多源不确定性指标动态综合评价模型研究

由于多数评价指标的数据来源多、存储方式不一、处理方法各异等,使得其具有多源不确定性(multi-source uncertainty, MSU)特点,具体表现为指标评价值往往包括灰数、模糊数、区间值模糊数以及白数等。针对此类指标的评价问题,提出了新的基于广义灰色激励因子的多源不确定性指标(multi-source uncertain index, MSUI)动态综合评价模型,首先引入广义灰数的基本理念,将传统的灰色绝对关联模型扩展到评价指标为广义灰数的形式,由此得出各个时间段指标的广义灰色激励因子;然后根据指标信息不对称的特点,构建基于MSUI的广义灰色熵权模型,求解出各个指标的广义灰色熵权;接着在广义灰色激励因子与广义灰色熵权的基础上,建立基于广义灰色激励因子的MSUI动态综合评价模型;最后结合案例研究证明了模型的有效性与可行性。     

广义模糊熵的构造及其在图像分割中的应用

针对现有的模糊熵阈值法对噪声干扰、光照不均匀图片的分割不能获得满意分割效果的不足,提出了模糊熵公式的参数化修改并用于图像分割,获得了选取最佳分割阈值的模糊熵新算法。首先将Sugeno广义否定算子替代二次型模糊熵公式的Zadeh标准否定算子,得到了参数型的广义模糊熵表达式;其次,将其应用于构造图像阈值化分割的准则函数;最后,给出了图像阈值化分割新算法中的广义模糊熵参数自动选取方法。实验结果表明,给出的广义模糊熵图像分割方法对光照不均匀图像相比传统模糊熵分割方法更有效。     

模糊环境下应急物资预置的优化方法

本文基于模糊可能性理论,研究了2-型模糊应急物资预置问题.考虑到运输费用、出救点的供应量、受灾点的需求量和道路容量的不确定性,用2-型模糊变量来刻画,建立了2-型模糊环境下的期望值应急物资预置模型.根据风险值简约方法,推导了2-型三角模糊变量的上下风险值简约模糊变量的期望值公式.当模型中的2-型模糊变量相互独立且服从三角分布时,应用所得期望值公式转化原模型为等价的确定模型.等价模型是一个混合整数参数规划,因此可采用Lingo软件求解.最后,通过数值例子演示所提建模思想.实验结果证明了所建模型的有效性.     

q阶三角犹豫模糊BM算子及其多属性决策应用

为解决更为广泛的模糊决策问题,同时使决策信息与人的认知思维更为贴近,结合q阶犹豫模糊集和三角模糊数,提出了q阶三角犹豫模糊集的概念并定义了q阶三角犹豫模糊集运算.为了刻画信息集成过程中评价信息之间存在的关联关系,将Bonferroni平均算子推广至q阶三角犹豫模糊集,提出了q阶三角犹豫模糊Bonferroni平均算子....     

基于DDBN-Cloud的舰艇编队防空目标威胁评估方法

海上编队防空作战中,针对来袭目标威胁评估过程中不确定性因素较多、观测数据易缺失以及已有评估方法难以考虑动态威胁态势的问题,提出了基于离散动态贝叶斯网络云模型(discrete dynamic Bayesian networks cloud, DDBN-Cloud)的威胁评估方法。通过分析来袭目标特征,构建了目标威胁评估体系;为避免节点威胁属性值在小范围内连续变化所引起的重复计算,采用模糊逻辑理论将体系中的连续型变量转化为离散型变量;针对评估过程中指标数据缺失问题,采用前向信息修补算法进行信息预测修补;采用证据可信度对不确定性节点的先验概率进行赋值,使得贝叶斯网络(Bayesian network,BN)参数更贴合实际;最后,利用云模型将得到的威胁评估概率转化为确定的威胁度,实现由定性概念到定量数值的转化,进行威胁排序;仿真实验表明,该方法适用于目标数据缺失时的动态威胁评估,与静态贝叶斯网络云模型(Bayesian networks cloud, BN-Cloud)法和相对熵排序法相比,其结果更合理,具有一定的实用价值。     

一种基于三角模糊数多指标信息的聚类方法

针对一类特征指标值及指标权重均为三角模糊数的多指标信息聚类问题,提出了一种新的最大树聚类分析方法。首先对三角模糊数多指标信息聚类问题进行了描述;然后依据传统的基于数值信息的最大树模糊聚类分析方法的基本思路,给出了解决三角模糊数多指标信息聚类问题的计算步骤。最后,通过算例说明了本文给出的聚类方法。     

基于量子粒子群的广义模糊熵阈值法参数选取

针对广义模糊熵阈值分割法中参数m的选择问题,提出了一种结合优化算法的自适应参数选取算法.该算法依据一种图像分割质量评价指标建立目标函数,再基于量子粒子群优化搜索算法在参数的变化空间自适应地搜索最佳参数,同时依据模糊熵最大准则对S型隶属度函数中的三个参数(a,b,d)进行了全局组合寻优,从而建立了一个嵌套的优化搜索过程,实现了广义模糊熵图像阈值分割方法的自动阈值选取.实验表明,该方法对光照不均匀图像有更好的分割效果.     

基于粗糙集和证据理论的设备状态评估方法

为准确判定复杂设备健康状态，提出一种基于粗糙集理论和证据理论的健康状态评估方法。鉴于粗糙集只能处理离散指标，首先提出一种基于动态模糊C-均值聚类算法的连续型评估指标的离散化方法；再通过基于互信息的属性约简算法对复杂设备健康状态评估指标进行约简；然后对约简的评估决策表进行处理，构建基本信度分配函数；最后利用D-S合成规则进行多指标合成得到健康状态，进一步挖掘评估指标与健康状态间的关系。实例研究及对比分析表明该方法能有效提高决策可信度，减少评估的不确定性。     

基于粗糙集-神经网络的城市产业生命周期识别

以城市经济为背景,提出了基于粗糙集-RBF神经网络的城市产业生命周期识别方法.首先运用基于MDV函数与信息熵的模糊聚类算法进行连续属性离散化处理,然后采用粗糙集理论约简出重要指标体系,最后将训练样本输入RBF神经网络进行学习和训练,并对检验样本的产业生命周期阶段进行判断.对大连市669组样本产业的分析结果表明:基于MDV函数与信息熵的模糊聚类算法能够有效改善离散化效果,且与通常采用的模糊评价法相比,该方法对检验样本预测精度更高,是一种有效和实用的城市产业生命周期识别工具.     

无人机系统健康状态评估方法研究

提出了一种新的无人机系统健康状态评估方法,对某型无人机部分分系统发生故障及采取修复措施后的健康状态分别进行了评估。当关键分系统出现灾难性故障时,引入惩罚函数机制,对无人机的健康指数进行了修正;对传统以概率为主的故障模式、影响及危害分析进行了改进,提出了以故障发生后的严酷度级别进行危害分析的新方法,并应用于分系统健康状态的评估;考虑到专家判断的模糊性,把三角模糊数和层次分析法相结合,用于计算分系统的权值,并在计算过程中提出了首先把三角模糊正互反判断矩阵转换为三角模糊正互补判断矩阵的思路,便于理解与计算。仿真结果表明,本文提出的评价方法可操作性强,便于工程实现,能够直观地给出无人机的健康指数值。