基于三参数区间数标准化及排序算法改进的多属性决策模型

在三参数区间数多属性决策问题中,文章对现有三参数区间数标准化处理算法存在的不足进行了分析,提出了一种新的三参数区间数标准化处理算法,同时为体现三参数重心点发生可能性最大的分布特点,对三参数区间数的三个参数出现概率与上限均值、下限均值进行分析,提出了基于上限均值、下限均值及其两均值长度的可能度排序方法,并从理论上证明了其合理性.最后通过算例分析,进一步验证了本文算法的有效性.     

基于区间数排序的人力资源绩效评估

绩效评估既是人力资源管理的重要内容,又是人力资源管理的难点。文章针对人力资源绩效评估的定量分析,提出一种基于区间数排序的人力资源绩效评估方法,通过算例说明该方法的实用性。     

基于质心指标对模糊数排序的新方法

文章针对现有基于质心指标对模糊数排序方法存在的不足,根据模糊数的左、右相离度以及质心点的横坐标分别定义了模糊数的相对优势度和优先权重;综合相对优势度、优先权重以及决策者的偏好,提出了一种基于质心指标对模糊数排序的新方法;通过算例分析以及方法比较说明了所提方法的有效性。     

基于SPA数排序的一种可能度方法

文章给出了集对SPA数比较的一个可能度表达式,并详细研究了该表达式的一些性质,基于可能度表达式,提出了一种基于SPA数的可能度排序方法。最后,进行了算例分析。     

基于妥协算法的区间数多属性决策新方法

妥协(VIKOR)算法往往用于精确数的评估中,但由于决策者的经验等原因,往往在决策时给出的评估值为区间数.文章针对这一情况.将VIKOR引入到区间数的评价中,利用区间数的特性分别计算出理想解和非理想解,以及方案综合评价值和利益比率;并应用区间数的可能度排序方法进行排序.实例证明,该方法是有效的.     

基于质心和散度的模糊数排序方法

文章定义了模糊数散度的概念,并结合模糊数的质心提出了排序模糊数的新指标。运用该排序指标对模糊数排序,在一定程度上克服了已有一些排序方法的缺陷。文章还通过算例分析说明了该排序方法的可行性和有效性。     

不确定性多属性决策中区间数排序的一种新方法

文章针对区间型多属性决策问题的研究,提出了一种新的区间数排序方法.首先引入极大区间数的概念.然后借助于区间数距离公式给出了区间数比较的一个相对优势度公式.基于优势度矩阵提出了区间数排序的一种简洁算法.最后通过一个算例说明了此算法的有效性.     

区间数互补判断矩阵的一致性及排序方法

文章研究区间数互补判断矩阵的一致性和权重求解新方法.首先给出了区间数互补判断矩阵一致性的两种形式的定义,并且证明了两种定义的等价性;之后给出判别区间数互补判断矩阵是否具有一致性的简洁方法;针对不同判别结果,建立了不同的优化模型求解其排序向量;最后用算例验证了方法的有效性和适用性。     

一种新的基于TOPSIS的区间数排序法

针对有限个区间数的排序问题,提出了一种基于TOPSIS的区间数排序法。首先定义了有限个区间数的正理想区间数和负理想区间数;然后引入传统的TOPSIS思想,定义了区间数相对贴近度的概念,根据区间数的相对贴近度大小可以对任意有限个区间数进行排序。最后通过一个属性权重和属性值均为区间数的多属性决策问题说明了该方法的有效性和可行性。与传统方法比较,此方法具有原理简单,运算方便,实用性强等优点。     

一种基于不确定语言的决策方法

0引言鉴于用具体数字来描述复杂的事物比较困难,因此,决策者采用自然语言进行决策。已有许多学者对此进行了研究[1-2,7-8],主要表现在2个方面:在评价值方面,文献[1-4]都是在评价值不缺失的情况下进行属性集结,而实际情况,由于评价的数据无法得到或者决策者本身知识的有限或者决     

基于粗糙集指数加权的聚类算法

对数据集进行聚类分析的过程中,由于数据属性包含的个性信息有差异,导致数据属性在聚类过程中的作用会有差异。因此需要对属性进行加权,以减少包含共性较多的属性对聚类结果的影响。目前粗糙集加权研究仅用于属性值为少数离散值的情况。提出了基于粗糙集指数加权算法,对原始数据集进行预处理,并设计实验,验证了该算法能够有效提高聚类算法的正确率。     

一种基于多维区间数加权距离的多属性决策方法

区间数是描述不确定性的一种数学方法,通常的不确定多属性决策方法基于一维区间数。文章借鉴向量之间距离概念,提出了一种基于多维区间数加权距离的多属性决策方法。首先在介绍一维区间数和相关运算的基础上给出了多维区间数概念及其相关运算,着重分析了多维区间数之间的距离与加权距离;然后由多维区间数加权距离概念得到了多维区间数的范数,类似于向量范数,提出了基于范数的多维区间数大小比较的新测度,研究了基于多维区间数加权距离的不确定性多属性决策排序方法;最后给出算例说明了提出方法的有效性。     

一类加权信念学习博弈模型的参数估计算法

随着博弈论对实质理性假定的不断修正,过程理性条件下的个体行为调整和学习规则研究方兴未艾.针对行为博弈理论中的一类加权信念学习模型,文章在Matlab软件中实现了对该模型的参数估计算法设计,并判断模型的解释应用范围.     

求解非线性多结构回归模型的加权最小二乘估计法

文章针对基于非线性多结构回归模型的参数估计问题,提出了带权值的最小二乘估计法;讨论并证明了最优加权的存在性和优越性;通过数值仿真分析比较,验证了此方法的精度.     

基于盲数的信息混沌条件下应急管理能力评价

文章在分析应急管理应急能力相关研究的基础上构建了基于应急管理过程的应急能力评价指标体系,并运用盲数理论对信息混沌状况下的应急能力评价指标进行测度,构建了基于熵值的综合评价模型,最后运用算例验证了模型的可行性和有效性。     

基于BT-SVM模型组合的动态加权多分类算法研究

在AI领域中,备受关注的一个问题是如何获得更好的分类,尤其是对于多分类的情形。目前,针对多分类算法已取得了大量的研究成果,很多较为高效的多分类算法也已应用到实践中,而对于多分类算法的研究仍然备受关注。以BT-SVM为基分类器,提出一种带阈值的新型动态加权多分类器集成的方法,并通过模拟和实证分析验证该算法的有效性,研究表明该算法对于平衡和非平衡数据的分类效果表现得都比较优良。     

基于加权组合和最小二乘法改进的GM(2,1)模型

文章通过分析指出了GM(2,1)模型存在灰微分方程与白化方程无法匹配以及默认经过初始值点的缺陷;利用权值p1、p2对一阶灰导数和背景值进行加权组合,建立了GM(2,1)模型的一种改进形式--GM(2,1,p1,p2模型,利用最小二乘法确定系统最终参数.实例验证结果表明,改进GM(2,1)模型具有更高的预测精度.     

基于一元线性回归模型异方差对加权最小二乘法的考察

作为普通最小二乘法的改进,加权最小二乘法用于存在异方差问题的线性回归模型的参数估计。文章通过对加权最小二乘估计量、加权最小二乘变换的分析,并结合实际例证研究发现,加权最小二乘法在应用中存在一些不足之处,因而当发现模型存在异方差时使用加权最小二乘法是存在风险的。     

一种新的区间数的比较与排序方法

文章利用区间数在平面上的位置关系,给出了两个区间数之间比较的一个可能度.这个可能度具有一些良好的性质.并利用可能度矩阵,给出了多个区间数之间的一种新的序关系,新的序关系具有一些良好的运算性质.     

量子BP神经网络模型的理论算法与应用研究

文章提出一种量子BP网络模型及学习算法,模型基于量子学中一位相移门和两位受控非门的通用性,构造出一种量子神经元,由量子神经元构造出三层量子BP网络模型,基于梯度下降法构造了该模型学习算法.模拟油藏测井解释中测井曲线与水淹级别之间的映射关系计算时采用该模型及算法,实现了油藏测井解释中水淹层自动识别,实验结果表明该方法对解决水淹层识别问题具有良好的适应性和实用性.