一种连续属性离散化的新方法

传统的粗糙集理论只能处理离散属性,所以在对决策表进行处理之前,必须对决策表中的连续属性进行离散化。提出一种新的相容离散化算法,从决策属性值出发,对决策属性值相同的实例在空间上进行合并,并用例子说明该算法的离散化过程。最后分析了该算法的复杂度。该方法能有效地离散连续属性决策系统,结果表明,采用本算法进行离散化能得到合理的断点结果。     

一种高效的不协调决策表约简算法

目前,不协调决策表的分布约简、最大分布约简和分配约简算法复杂度较高,不适合处理大数据集。在分析已有算法基础上,分析了基于相对可区分度的属性重要性度量的性质,解决了正域度量属性重要性的缺陷。针对不协调决策表,给出了多种简化协调决策表的定义,从而大大缩减了约简的实例数。以相对可区分度为启发函数构造了一种高效完备的不协调决策表约简算法。理论分析和实验结果表明,该约简算法解决了现有算法在复杂度和属性重要性度量上的缺陷,适合处理不协调的大数据集。     

杂合数据的粗糙集属性约简方法

针对决策表中属性取值为杂合数据的情况,提出了基于粗糙集理论的属性约简算法.首先给出了对象间在杂合数据下的相似度计算定义.为了获取合理的对象集合的软划分,给出了阈值计算的最优化模型,并基于粗糙集的上、下近似的概念,得到对象集合在条件属性下的上、下近似的覆盖划分.之后,通过各对象基于条件属性和决策属性的上、下近似下的分布矩阵描述,利用最大分布矩阵,直观地得到两种不同观点下的约简结果.实验结果表明了本算法的合理和有效性.     

基于粗糙集的不完备情报信息系统的完备化

在现有的基于粗糙集的不完备数据分析方法—ROUSTIDA算法的基础上,扩充了相似对象集的概念,提出了一种新的改进算法,并利用该算法对一不完备的情报信息系统实施完备化,填补的效率高、速度快。     

基于粗糙集理论的飞行轨迹识别

针对飞行轨迹人工识别对专家经验依赖性强,识别准确率不稳定的问题,提出一种基于粗糙集理论的飞行轨迹识别方法。首先,对飞行轨迹进行特征提取,获取用于轨迹类别判定的条件属性和决策属性;其次,利用模糊自组织神经网络对飞行轨迹决策表离散化,采用启发式遗传约简算法对条件属性约简,消除了冗余属性对识别结果的影响;最后,利用实际飞参数据进行轨迹识别,结果证明该方法准确有效。     

基于粗糙集理论的军队代储应急物资品种选择

从军队对应急物资的需求特点及应急物资的特征属性出发,构建了军队代储应急物资品种选择的指标体系。在此基础上,通过部队调研和专家经验获得了一组军队代储应急物资品种选择的样本数据并形成了决策表,运用基于可辨识矩阵的属性频率约简算法对决策表进行属性约简,并对约简属性集进行属性值约简,提取出军队代储应急物资品种的选择规则。提取的规则简洁合理,能够为军队代储应急物资品种选择提供决策支持。     

依据部分属性值的空中目标威胁快速排序方法

针对空中目标威胁排序问题,提出了一种依据部分属性值即可对目标威胁进行快速排序的方法.首先选取具有代表性的样本数据作为案例库;然后确定条件属性和决策属性,在利用K-均值聚类算法对决策属性进行离散化后,提出了一种针对连续条件属性值的全局离散化方法,并对离散化后的案例库进行属性约简并得出决策规则;最后将待排序目标各属性值进行...     

基于条件熵的不完备信息系统属性约简算法

在相容关系下定义了三种不完备条件熵——H′条件熵、E′条件熵和I′条件熵,并对它们的性质进行了分析比较,研究发现,H′条件熵和I′条件熵不适用于相容关系下信息观点的约简。利用E′条件熵刻画信息系统中属性的相对重要性,设计了一种新的基于信息论观点的启发式约简算法,它统一了完备信息系统与非完备信息系统中的约简方法。通过实例说明,该算法能得到决策表的相对约简。     

再生分辨矩阵与决策熵的不完备决策系统属性约简

为了有效地解决不完备决策系统的属性约简问题,提高属性约简的效率,提出了基于再生分辨矩阵与决策熵的不完备属性约简算法。该算法利用基于容差关系的分辨矩阵来计算相对核,通过再生分辨矩阵计算再生集和再生集属性来缩小加入约简集的条件属性选择范围,以再生集属性的分辨度和决策熵为依据,选择加入约简集的条件属性,并通过实例进行验证分析。结果表明,该算法适用于协调不完备决策系统与不协调不完备决策系统,能够有效地降低时间复杂度,并得到最优属性约简。     

混合多属性决策投影算法的装甲分队目标价值评估

科学评价混合多属性目标价值是装甲分队作战决策的基础,为提高信息化装甲分队作战辅助决策水平,建立了混合多属性评估矩阵并运用投影算法完成目标价值评估与排序。实例分析表明,基于混合多属性决策投影算法可合理有效地评估多目标价值,为分队指挥员科学决策提供重要数据支持。     

基于双向启发式属性约简的战术决策建模研究

从预警机指挥引导的多机协同空战原则分析出发,针对超视距协同空战决策过程中的不确定性和不完备性问题,提出了一种不完备信息系统中的基于双向启发式属性约简的战术粗决策建模方法。首先考虑粗糙集决策过程中条件属性发生缺失或不确定的情况,根据扩展不完备信息概念建立了不完备决策信息系统的最优完备选择;其次基于分辨矩阵的属性约简算法,以属性频度的大小作为启发信息进行决策信息系统约简的双向选择,得出决策信息系统的最佳约简集合;然后依据使决策最有可能发生的原则,给出决策信息系统的最优选择,以该最优选择为代表提取出决策规则;最后根据软、硬杀伤结合使用的CGF实体超视距协同空战作战想定,建立了CGF实体综合战术决策模型,并通过作战决策实例对该方法的正确性和有效性进行了验证。结果表明：该方法能在作战态势信息不完备的情况下正确给出CGF实体综合战术行为。     

基于区间数TOPSIS法优选空军战役作战计划

针对战役作战计划优选中的不确定性,运用区间分析和TOPSIS(Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution)法探索空军战役作战计划优选问题.通过引进区间数乘法运算,将区间数多指标决策问题转变为指标为区间数的多指标决策问题,进而给出区间数多指标决策问题的TOPSIS法,对空军战役作战计划进行排序选优.与传统方法相比较,该方法较好地解决了评价指标为不确定值时的多指标决策问题.     

新型小规模装备备件品种确定的犹豫模糊粗糙集决策方法

针对新研装备备件品种确定过程中决策信息“犹豫性”和“模糊性”特点突出、难以运用传统备件品种确定方法进行决策的问题,提出一种基于犹豫模糊粗糙集的备件品种确定方法。利用风险偏好系数对不完备犹豫模糊信息进行数值延拓,为构建不同风险偏好下备件品种确定的犹豫模糊决策信息系统奠定了基础；考虑得分函数和数值延拓边界的综合因素影响给出了改进的包含度计算公式,并基于包含度定义进行了证明；给出了基于改进包含度计算的备件品种决策属性的约简条件和规则获取方法,实现了犹豫模糊决策信息的深度挖掘和有效利用。以某新研装备备件品种确定为例进行了方法验证,研究结果表明：通过该法能够有效处理犹豫模糊决策信息,获取精简实用的备件品种决策规则集,验证了方法的可行性。     

基于累积前景理论的时间矩阵多属性综合评判模型

针对动态多属性方案排序优选决策问题,提出了一种基于累积前景理论的时间矩阵序列动态多属性综合评判系统模型。依据累积前景理论,将时间矩阵序列动态多属性决策转化为关于属性期望的益损时间矩阵序列动态决策,综合考虑各属性权重、各时间点的权重,计算各方案的最终综合前景值,并依据其大小对方案进行综合评判排序。最后给出了一个决策实例。     

Maximizing deviation method for multiple attribute decision making under q-rung orthopair fuzzy environment

Because of the uncertainty and subjectivity of decision makers in the complex decision-making environment, the evaluation information of alternatives given by decision makers is often fuzzy and uncertain. As a generalization of intuitionistic fuzzy set (IFSs) and Pythagoras fuzzy set (PFSs), q-rung orthopair fuzzy set (q-ROFS) is more suitable for expressing fuzzy and uncertain information. But, in actual multiple attribute decision making (MADM) problems, the weights of DMs and attributes are always completely unknown or partly known, to date, the maximizing deviation method is a good tool to deal with such issues. Thus, combine the q-ROFS and conventional maximizing deviation method, we will study the maximizing deviation method under q-ROFSs and q-RIVOFSs in this paper. Firstly, we briefly introduce the basic concept of q-rung orthopair fuzzy sets (q-ROFSs) and q-rung interval-valued orthopair fuzzy sets (q-RIVOFSs). Then, combine the maximizing deviation method with q-rung orthopair fuzzy information, we establish two new decision making models. On this basis, the proposed models are applied to MADM problems with q-rung orthopair fuzzy information. Compared with existing methods, the effectiveness and superiority of the new model are analyzed. This method can effectively solve the MADM problem whose decision information is represented by q-rung orthopair fuzzy numbers (q-ROFNs) and whose attributes are incomplete.     

基于模糊多属性决策的装备维修行为选择

针对装备保障行动中维修行为决策在实践中存在的问题,借助于多属性决策方法和模糊理论,提出基于模糊多属性决策的装备维修行为决策,在分析装备维修行为的影响因素和约束条件的基础上,建立了装备维修行为决策的模型方法,并进行了实例分析。研究表明,该方法能有效降低维修保障费用、缩短维修保障时间和提高维修保障效率。