基于集值统计原理的多指标灰靶决策方法研究

针对区间数多指标群决策问题,提出一种基于集值统计模型的改进灰靶决策方法。首先利用集值统计模型对多专家的区间评价进行估计,得到符合可信度要求的决策指标样本矩阵。然后利用基于加权广义马氏距离的灰靶决策方法对决策方案进行排序,给出决策样本为区间数群决策矩阵形式的灰靶决策模型。最后通过一个具体的算例给出决策方法的过程,避免了马氏距离不存在的情况,克服了决策指标间的相关性、重要性差异和不同量纲对决策过程和决策结果的影响,方法的可行性与有效性得到验证。     

基于D-S理论与云模型的企业社会责任评价

根据《卓越绩效评价准则》—GB/T19580标准,构建包含公共责任、道德行为以及公益支持的评价体系,对制造企业社会责任综合评价.但由于社会责任评价涉及到定性指标和不确定性信息的处理,容易导致评价结果不准确.针对此问题,引入新方法,基于云模型相似度的证据合成;用改进后的D-S合成方法,有效避免数据冲突,确定评价结果;在涉及到mass函数的生成上,利用云模型进行定性指标的定量转化,提出云模型相似度作为mass函数.最后实例表明本文方法的有效性与可行性.     

基于降维思想的客观组合评价模型

为了解决多方法评价结论的非一致性问题,产生了组合评价方法.最大限度地利用多评价结论的信息是组合评价的关键.为此提出了一个基于降维思想的客观组合评价模型,它能够最大程度地保留多评价结论所包含的评价信息,充分地整合多评价结论中的共性信息.鉴于该模型求解属复杂非线性优化问题,常规方法难以直接处理,建立了微粒群改进算法,进行全局寻优.最后,通过实例说明了模型的可操作性和实用性.     

基于联系云-证据理论的岩爆烈度预测模型

岩爆机理复杂影响因素众多且呈现多种不确定性,应用云模型预测岩爆问题虽能刻画指标的随机性和模糊性,但很难模拟非正态分布的评价指标及存在冲突数据融合失真问题.为克服这些缺陷,探讨了岩爆烈度的联系云-证据预测模型.该模型首先基于联系数定量表达评价指标,通过联系云构建评价矩阵,并应用D-S证据理论得到基本概率赋值,进而基于距离函数的组合权重与融合均值证据预测样本的岩爆等级.实例应用及与其他方法对比结果表明,该模型应用于岩爆预测是有效可行的,且克服了传统云模型和证据理论的不足,为岩爆烈度分级预测提供了一种新的途径.     

区间数型水环境质量综合评价云物元模型及其应用

用区间数表示的水环境质量标准值及监测样本的区间值不仅具有模糊性,同时具有随机性.针对区间数型水环境质量综合评价同时存在模糊性与随机性的问题,建立了一种基于云模型和物元模型的水环境质量综合评价模型.模型首先根据正态云模型的数字特征将水环境质量标准及待评价水质样本的区间值转化为云模型;然后,定义了云模型相似关联度公式,通过计算待评价水质样本与水环境质量标准的综合相似关联度,按照最大关联度原则确定水环境质量级别;最后通过实例说明了模型的应用,并与用其它方法得到的结果进行了对比,验证了模型的有效性.     

基于改进ICP算法的曲面特征配准研究

随着3D激光扫描技术的发展,点云数据的应用越来越广泛.然而点云配准一直是点云数据预处理过程中的一个关键问题.目前ICP算法是实现点云配准的主流算法.然而面对数据量大、噪声大的点云数据时,ICP算法在执行的配准效率和执行效果上不够理想.本文通过PCA算法,提取了点云数据集的方向向量,根据源数据与目标数据的方向向量,初步设定了旋转矩阵R的值.此外,定义了源数据与目标数据的曲面距离,在此基础上改进了传统的ICP算法.将改进后的ICP算法成功的应用到点云数据配准中来,提高了点云数据的配准效果,并压缩了算法的执行时间.     

云模型理论在区域旱涝评价中的应用

评价具有不确定性,而这种不确定性主要表现在模糊性和随机性上面;云模型可将模糊性和随机性集结在一起,实现定量数值与定性语言之间的自然映射。本文利用云模型的正向云发生器和逆向云发生器对山东省旱涝情况进行综合评价,在建立评价云时,根据评价等级划分原理,利用逆向云发生器来确定评价云中超熵的值,使评价云更加客观,且评价过程不对原始数据进行标准化或归一化处理,避免了数据再处理过程中可能出现的信息丢失。利用该方法不仅可以得到合理的评价结果,而且能够给出评价结果相应的稳定性大小,模型算法简单,适应性较强,并且易于编程实现,最后本文将云模型评价结果与模糊综合评价结果进行比较,进一步验证了基于云模型旱涝评价的可行性和合理性。     

基于云模型的模糊综合评价方法及应用

阐述了利用正态云模型代替模糊隶属函数进行模糊综合评价的方法.运用云模型的逆向云发生器、云运算原理,结合云模型的模糊性、随机性、统计性性质对一个评价系统进行综合评价.最后使用食品安全监管检测数据分析比对了基于云模型的模糊综合评价方法与常规模糊综合评价方法,算例表明云模型的模糊评价方法具有模糊隶属函数方法所不具备的优势.     

缺失数据下双重广义线性模型的参数估计

在经济领域和工业产品质量改进试验中,对均值和散度同时建模十分必要;在数据采集过程中,时常会遇到数据缺失问题.文章基于上述两点,研究缺失数据下的双重广义线性模型的参数估计,采用最近距离插补和反距离加权插补对缺失数据进行处理,并应用最大扩展拟似然估计和最大伪似然估计两种估计方法对未知参数进行估计.随机模拟和实例结果表明,该模型和所应用的方法是有用和有效的.     

区间型符号数据的特征选择方法

对区间型符号数据进行特征选择,可以降低数据的维数,提取数据的关键特征。针对区间型符号数据的特征选择问题,本文提出了一种新的特征选择方法。首先,该方法使用区间数Hausdorff距离和区间数欧氏距离度量区间数的相似性,通过建立使得样本点与样本类中心相似性最大的优化模型来估计区间型符号数据的特征权重。其次,基于特征权重构建相应的分类器来评价所估计特征权重的优劣。最后,为了验证本文方法的有效性,分别在人工生成数据集和真实数据集上进行了数值实验,数值实验结果表明,本文方法可以有效地去除无关特征,识别出与类标号有关的特征。     

基于云理论的数据集成方法研究

从专家知识系统算法实现的需求出发,研究了不确定条件下,基于云理论的专家知识系统的数据集成算法以及综合评估模型,为实现专家知识系统智能化决策提供了方法支持.     

大型客机协同研制工艺技术风险的正态云模型评估

研究不确定情景下大型客机协同研制正态云模型风险评估方法及应用问题。建立了正态云模型的偏差熵测度,提出了面向云模型偏差熵的指标权重确定模型,构建了面向多数据类型的正态云模型风险评估方法。建立了涵盖工艺标准、工艺方案等五个指标的大型客机协同研制供应商工艺技术风险评估指标体系,并基于正态云模型评估方法进行了实际应用。     

基于粗糙集的铁路客运服务质量改善程度评价模型研究

通过对铁路客运服务质量的改善情况的研究,提出了基于粗糙集和马尔可夫过程的铁路客运服务质量改善程度评价模型.该模型利用马尔可夫过程得到各个指标的改善状况;引入粗糙集确定的指标权重得到服务质量总体改善情况.通过对调查问卷的数据进行分析,验证了以上模型的科学性和可行性.     

基于云模型-灰色关联分析的云平台军民融合创新方案评价研究

为了客观地评价云平台下军民融合创新方案,考虑到各评价指标间的相互影响关系和信息随机性的问题,本文从创新环境、创新管理、创新投入和创新产出四方面分析了影响军民融合创新的关键因素,构建出云平台军民融合创新方案的评价体系,并采用云模型法来表示评价信息以实现定性信息与定量值间的转换。运用熵值法和DEMATEL法来计算上述评价信息的综合权重,同时根据云的距离测度和灰色关联分析法确定了各个融合方案与理想方案的相似度。最后通过实例对不同融合方案进行分析,并将其结果与精确数值方法进行对比,验证了本方法的正确性及有效性,说明此方法可以为决策者选择创新方案提供参考价值,并能为军民融合创新方案的评价提供客观的理论依据。     

基于成熟度理论的集团企业人力资源管理质量等级评价理论和方法研究

对企业的人力资源管理质量进行评价,有助于促进其人力资源管理质量的持续提升。本文以集团企业为例,基于成熟度理论,研究提出了人力资源管理质量概念框架、成熟度等级,从组织、员工和文化三元视角构建了由5大方面、14个维度、66项指标构成的集团企业人力资源管理质量评价OEC^⑤-66模型,给出了人力资源管理质量评价计算方法、质量等级判断标准,以期为集团企业人力资源管理质量的评价和提升提供科学参考。     

基于云模型和证据理论的科技创新与持续发展能力评价

为科学合理地对企业科技创新与持续发展能力进行评估,文章从科技创新基础与现状情况、科技创新组织管理能力和科技创新持续发展能力三个方面入手建立企业科技创新与持续发展评估的指标体系,并针对指标的不确定性构建一种基于云模型和证据理论的科技创新与持续发展能力评价模型。首先应用云模型对评价指标转化为区间数并应用区间熵权法确定指标权重,其次运用证据理论对指标的置信度等进行计算得出评价对象的评估结果。最后以国网某省公司为例,分别应用基于云模型和证据理论的评估模型和区间证据推理方法进行评估研究,验证评价模型的可行性、准确性、科学性和合理性。研究结论为在企业科技创新与持续发展中应加强科技创新持续发展能力等方面的建设。     

一般分布区间型符号数据的SOM聚类方法

区间型符号数据是一种重要的符号数据类型,现有文献往往假设区间内的点数据服从均匀分布,导致其应用的局限性。本文基于一般分布的假设,给出了一般分布区间型符号数据的扩展的Hausdorff距离度量,基于此提出了一般分布的区间型符号数据的SOM聚类算法。随机模拟试验的结果表明,基于本文提出的基于扩展的Hausdorff距离度量的SOM聚类算法的有效性优于基于传统Hausdorff距离度量的SOM聚类算法和基于μσ距离度量的SOM聚类算法。最后将文中方法应用于气象数据的聚类分析,示例文中方法的应用步骤与可操作性,并进一步评价文中方法在解决实际问题中的有效性。     

改进的基于特征向量集的距离判别及在企业信用评价中的应用

在基于特征向量集的距离判别的基础上,提出新的判别分析方法,试图解决现有判别分析方法中计算量大及对复杂数据判别效果差的缺点.同时,将方法用于企业信用评价中,并与传统的判别方法及一些改进的判别方法作比较,实验结果表明,方法提高了企业信用评价的准确率.     

基于投影寻踪-随机森林的制造企业供应链稳定性评价

基于扎根理论提取制造企业供应链稳定性影响因素,鉴于因素的随机性和模糊性特征,引入云模型,将定性概念转化为定量数据,从众多影响因素中筛选出重要因素,构建制造企业供应链稳定性评价指标体系。采用加速遗传算法对建立的投影寻踪模型进行求解,确定指标权重与稳定性评价值。利用随机森林方法根据评价值划分供应链稳定性类型,检验评价方法科学性,并确定当前制造企业供应链稳定性的整体状态,据此提出优化制造企业供应链稳定性建议。