一种新的基于模糊比例值的模糊线性规划求解方法

文章定义了一种新的模糊数比较的模糊比例值的概念.基于模糊比例值,提出了约束条件中含有三角模糊数的模糊线性规划转化为经典的线性规划的方法.实例表明,新方法计算简单、可行且有效.     

基于广义区间值模糊软集的群决策方法

文章给出了广义区间值模糊软集的矩阵形式,基于区间值模糊数的算术加权平均算子,研究了广义区间值模糊软矩阵序列的算术加权平均算子.然后,给出了区间值模糊数的得分函数表达式,进而定义了广义区间值模糊软矩阵的得分矩阵.利用广义区间值模糊软集的标准化得分矩阵定义了它的加权比较矩阵.最后,基于以上几种矩阵,给出了具体的广义区间值模糊软集环境下的群决策算法,并且通过实例验证了算法的可行性.     

两个潜变量的模糊PLS-结构方程模型算法求解

文章对传统的结构方程引入模糊变量,给出了两个潜变量的模糊PLS-结构方程的迭代模型;通过引入模糊期望、模糊事件可信性的概念,运用模糊模拟的方法开发了实现程序,根据该算法的特性,可以优化传统的结构方程模型,以获得更好的模型解释与预测能力。文章还通过算例验证了该算法的有效性。     

基于模糊软规则归纳法的市场细分方法

文章基于模糊软集合理论与GMDH算法,提出了一种新的细分规则提取方法--模糊软规则归纳法,通过模糊软集合参数约简和局部最优思想自行筛选中间细分规则模型来得到整体最优模型,克服了传统以主观确定阈值来选择模型的局限性和专家系统的主观性,并成功继承了GMDH较强的抗干扰性:阐述了模糊软规则归纳法的算法原理及建模步骤,并将该算法运用于市场细分领域;通过与同类方法在准确率,复杂度和抗干扰方面的实验结果比较,验证了所提算法的优越性.     

基于改进的SVR算法上的混沌时间序列预测

文章基于模糊逻辑系统和标准SVR相似性,提出一种基于模糊规则上的支撑向量机。利用模糊逻辑系统参数的物理现实性选择合适方法进行参数初始化,对标准SVR算法进行了改进,并将此算法应用于混沌时间序列的预测。仿真实验证明了这种基于模糊规则上的支撑向量机模型的算法的收敛性。     

一种具有对称三角模糊系数的新线性规划方法

文章针对模糊系数的线性规划,提出了一种系数为对称三角模糊数的线性规划的方法,同时给出一些定理和命题以及相应的算法.该方法与常规方法的不同之处在于无须将模糊线性规划转化为经典线性规划就能得到满意的模糊最优解,因此提出的方法取得的规划结果更加满足决策者的需要.最后通过实例说明该方法的有效性.     

基于语言值的公务员绩效模糊综台评价模型

综合传统考核方法的主要问题,考察公务员绩效评价的基本原则,比较分析传统数字统计和模糊语言值统计的差异,指出经典方法产生的歧叉,运用模糊数运算,构建基于语言值模糊数的公务员绩效考核方法.     

基于语言值的公务员绩效模糊综合评价模型

综合传统考核方法的主要问题,考察公务员绩效评价的基本原则,比较分析传统数字统计和模糊语言值统计的差异,指出经典方法产生的歧义,运用模糊数运算,构建基于语言值模糊数的公务员绩效考核方法。     

基于记分函数的直觉模糊多属性群决策方法

针对属性权重未知且属性值为直觉模糊值,决策者给出方案直觉模糊值形式偏好信息的不确定多属性群决策问题,提出了一种基于模糊优选的群决策方法。首先在计算直觉模糊相似度的基础上通过非线性规划模型求解出属性权重。在明确直觉模糊多属性决策问题中直觉模糊集的定义基础上,提出了一种新的记分函数方法,进而得到各决策者决策矩阵的正、负理想方案。然后通过各决策者的模糊优选模型得到各方案的决策值,通过决策群体的模糊优选模型得到各方案的群体综合决策值。最后通过一个算例说明了方法的有效性。     

基于模糊划分的自组织模糊特征提取算法研究

准确的特征提取可以为营销活动提供有效的决策支持.文章从降低特征提取误差的角度考虑,提出对特征子集自动定义并分别赋予隶属函数的算法,取代了传统模糊规则归纳法所采用的对所有输入变量使用相同隶属函数的方法.从国际标准数据库中选择相关数据集进行特征提取识别率的实证分析,结果表明,与常用特征提取算法相比,在多共同特征数据集下,本文设计的基于模糊划分的自组织模糊特征提取算法能够提高特征提取的识别率并且具有可解释性.     

考虑缺货风险的具有模糊随机需求的订货量模型

文章基于模糊随机事件的机会测度,提出了不发生缺货的模糊随机事件的一种新的测度方法.设计出了当市场需求被描述为模糊随机变量时,具有不发生缺货置信水平、预算资金及库存空间约束的订货量模型,设计了给出一般解的基于模糊随机模拟的智能算法,并给出了数值例子验证优化的思想和算法的有效性.最后,文章讨论了周期服务水平对订货量的影响.     

综合模糊认知图与BP神经网络的建模方法新探

文章介绍了模糊认知图的基本原理、推理机制及非线性赫布学习算法,然后综合考虑BP神经网络与基于非线性赫布学习算法的模糊认知图,提出了一个新的建模方案,并以股市股价预测问题为例对其进行了检验。研究结果表明:模糊认知图与BP神经网络方法的结合,不仅弥补了传统神经网络模型不具有解释性的缺陷,而且提高了模型的学习效率。     

模糊认知图在上市公司信用风险评价中的应用

介绍了模糊认知图的基本原理、推理机制及非线性Hebbian学习算法,最后,以我国上市公司信用风险评价问题为例对模糊认知图进行了研究,结果表明,利用模糊认知图建立上市公司信用风险评价模型是可行的。     

模糊竞争环境下供应链企业联盟的收益分配策略

文章通过引入三角模糊数将市场需求函数和企业单位成本模糊化,研究了模糊竞争环境下的联盟结构合作博弈的收益分配问题.收益分配方案基于两个阶段:首先,将优先联盟看成单个局中人,运用古诺市场竞争模型将各优先联盟间的Nash均衡解求出,求得各优先联盟的最优模糊利润;其次,用模糊Shapley值在各局中人之间分配优先联盟在竞争中取得的最优模糊利润;最后以汽车供应链中的企业收益分配为例说明该方法的合理性与可行性.     

模糊理论在VRPTW问题上的蚁群算法研究

本文以模糊理论(fuzzy theory)为基础,将含时间窗限制车辆路径问题中的时间变量一一转换为模糊型态,并利用蚁群算法进行模糊运算,以寻求最小成本的最佳车辆路径.     

离散型模糊概率在方案选择中的应用

针对决策者在进行方案选择时各种自然状态发生概率的不确定性,提出并讨论了离散型模糊状态概率下的方案选择问题。将方案各状态发生概率的三项估计值表示为三角模糊数,从而获得离散型模糊概率分布,利用限制模糊算法确定离散型模糊概率分布的数字特征值,在确定决策者决策准则的前提下,利用方案评价指标的数字特征值选择方案,同时分析了该法处理的优点。     

模糊综合评判决策模型的缺陷与消除

文章分析发现基于模糊综合评判的决策模型隐藏有严重的缺陷,其根本原因是模糊综合评判中使用的取小取大算法遗漏了很多信息;通过引进非线性的Einstain算子来代替线性的取小取大算子后,消除了基于模糊综合评判的决策模型隐藏的严重缺陷。     

一种基于模糊识别应急效果评估方法及其算法实现

应急效果是各种模糊因素综合作用的结果,模糊数学理论是解决此类问题的重要手段,文章提出了一种基于模糊教学理论的方法,该方法对预期效果和实际效果相比较,得到预期效果对实际效果的隶属度,通过隶属度判断其应急效果,最后给出了实现算法.     

旅游景区资源质量的综台评价

文章将熵值法和模糊综合评价法有机结合起来,对长株谭地区的旅游景区资源质量进行综合评价,可尽量消除单一的模糊综合评价中各因素人为赋权的主观性、弥补有时根本不能判断各因素重要程度的不足,使评价结果更符合客观实际,以期达到更好的评价效果.     

资源优化利用方案的模糊优选模型研究

文章基于多级模糊优选理论,引入熵权的概念,构建了基于熵值权向量的资源优化利用方案模糊优选模型;以自然资源优化利用为研究对象,以三峡水库为应用实例,构建了相应的指标体系,利用模型对10个方案进行了优选.分析结果表明,利用熵权法能够有效利用每个参评因子信息,排除主观人为因素的不利影响,使评价结果更加准确合理;对各个方案的模糊优选,过程简便,概念清晰,结果合理,为进一步资源利用提供了科学的决策依据;能根据资源优化利用的具体问题和实际情况,对指标体系进行扩展和改变,适用于多种方案优选问题.