基于直觉模糊集的ELECTRE方法

结合直觉模糊集的信息表达优势和ELECTRE方法的思想,提出了一种直觉模糊多属性决策的新方法。利用直觉模糊熵对直觉模糊信息价值的刻画,构建了熵权与专家权重的组合权重。阐述了直觉模糊ELECTRE方法的决策原理和步骤,并经过实例应用,验证了该方法的可行性与有效性。     

辐射源威胁评估的一种新方法

直觉模糊集理论极大地扩展了Zadeh模糊集的表达能力,给辐射源威胁评估问题提供了一种新的途径和方法.首先构建了辐射源威胁评估指标的直觉模糊隶属函数.然后分析了集对分析思想与直觉模糊集思想的兼容性,通过集对分析的方法求解出辐射源对于单个属性和所有属性的联系度表达式.最后通过一个排序公式对辐射源威胁进行评估.算例表明了该方法的有效性.     

一种海上编队通信的反干扰效能评估方法

针对海上编队通信反干扰效能评估问题,建立了海上编队通信反干扰效能评估指标体系。利用直觉模糊集描述评估指标值,基于熵的物理意义采用模糊熵在指标权重完全未知的情况下求取指标权重,利用同时考虑指标权重和位置权重的IFHA算子集结指标信息,提供效能评估方法,并利用直觉模糊数排序方法比较待评估方案优劣,对方法进行了实例分析。所提供的方法很大程度克服了评估过程中主观因素的影响,对研究类似问题具有借鉴意义。     

基于TOPSIS的直觉模糊多属性群决策方法

针对直觉模糊信息环境下的多属性群决策问题,对专家给出的直觉模糊集决策矩阵进行规范化处理,利用直觉模糊集的相关理论,提出基于直觉模糊熵的属性权重确定方法;为了便于度量任意两个专家之间决策信息的相似度,将各专家给出的直觉模糊集决策矩阵转化决策向量,提出基于直觉模糊相似度的专家权重确定方法;利用逼近于理想解的排序方法(TOPSIS)对专家群的决策信息进行综合集成,给出备选方案优劣排序。结合算例验证方法的有效性。     

基于直觉模糊对称交互熵C-means聚类的反导目标识别方法研究

在不确定信息反导目标识别的背景下,针对不确定信息处理和现有的基于欧几里得距离的模糊C-means聚类算法的性能问题,首先采用直觉模糊集对其进行描述与分析,同时,将聚类目标函数中的欧几里得距离替换为模糊对称交互熵距离,提出了一种基于直觉模糊对称交互熵C-means聚类(Intuitionistic fuzzy symmetric cross entropy C-means,IFSCECM)算法,通过采用IRIS数据集算例分析对比,证实该算法的可行性和有效性.其次,根据弹道目标识别的特性,将IFSCECM算法应用于反导目标识别中,并采用多特征综合识别方法对来袭弹道目标威胁群进行分类识别研究.最后,通过仿真实验和对比分析表明该反导目标识别方法的可行性、有效性和优越性,具有较高的应用价值.     

缺失数据下基于直觉模糊的动态威胁评估

针对空中威胁目标动态变化特点及面临的信息缺失问题,提出了一种缺失数据下基于直觉模糊TOPSIS的动态空战威胁评估方法。首先运用直觉模糊集确定不同时刻目标属性决策矩阵,同时将采用IOWA算子的空值估计算法运用到直觉模糊集理论中,填补缺失数据;采用熵原理与直觉模糊集相结合确定目标属性的客观权重,结合专家给出的主观权重求解出目标属性的综合权重,并由泊松分布法确定时间序列的时间权重。仿真结果表明该方法的可行性和有效性,在信息缺失时能直观地描述出威胁的动态变化趋势。     

直觉模糊物元及其在权重信息未知多属性群决策中的应用

针对传统物元分析理论无法应用于决策信息为直觉模糊数的多属性决策问题,提出直觉模糊物元分析模型以及用相对相似度代替传统方法中的关联函数来解决直觉模糊物元分析问题,进而完整阐述了直觉模糊物元多属性决策的方法步骤,并通过实例验证了该方法的有效性。特别是针对权重信息未知这一类较为复杂的多属性群决策问题,采用投影法和直觉模糊熵确定权重信息,并运用直觉模糊物元多属性决策方法进行了实例分析,证明了方法的实用性,为直觉模糊多属性群决策提供了一种新的思路。     

军用飞机修理模式规划决策分机方法

针对军用飞机修理模式的选择问题,提出了一种基于直觉模糊集和证据理论的多属性群决策方法。通过分析典型修理模式特点,确定了合理的决策属性。为细化模糊表达,采用直觉模糊数描述专家关于属性的评价值,更加符合判断实际;针对属性权重,利用直觉模糊熵确定客观权重,并根据决策偏好,利用偏好系数加以综合,以缓解主客观权重冲突;为合理确定专家权重,在属性层面利用证据冲突度进行区分,并根据犹豫度加以修正;为有效集结决策信息,根据直觉模糊特性构造Mass函数进行证据合成。实例验证了该方法的合理有效性。     

面向城市作战的坦克分队多目标威胁评估

针对传统TOPSIS方法在解决坦克分队战场目标威胁评估时所包含评估指标信息不完整的问题,提出了利用直觉模糊熵改进的TOPSIS多目标威胁评估方法。根据城市作战特点建立坦克分队战场目标威胁评估指标体系,明确评估指标评价语言与直觉模糊数之间的对应关系,利用组合赋权法确定评估指标权重,利用直觉模糊熵改进的TOPSIS方法对城市作战中坦克分队单时刻、多目标威胁评估进行仿真分析,得出最终的目标威胁排序。结果表明,所提算法包含评估指标评价信息完整,并能对决策者风险偏好进行灵敏度分析,灵活性强,可靠性高。     

基于犹豫度特征改进的新的直觉模糊相似度

直觉模糊集之间关系的密切程度可用相似度来度量。近年来提出了多种定义两个直觉模糊集相似度的方法,但这些方法对犹豫度的考虑不够,因而计算出的相似度大多存在反例。依据直觉模糊集信息的波动性和不确定性特征,补充拓展定义了直觉模糊相似度,并基于此给出了直觉模糊相似度的计算公式。最后在人工框架测试集中进行了验证,结果不存在反例。     

基于直觉模糊区间粗糙集的辐射源威胁等级判定

在辐射源等级判断中,由于侦察设备对辐射源各参数的侦测存在很大的直觉性和模糊性,对准确刻画辐射源的威胁带来了不便.通过把直觉模糊和粗糙集的理论引入到辐射源威胁等级判断中,充分考虑直觉指数对隶属度的支持度,构造了下近似为隶属度、上近似为隶属度+直觉指数的直觉模糊区间粗糙集,在此基础上构建了直觉模糊区间粗糙集的决策模型;给出了辐射源威胁的因素集,在此基础上进行了实例验证,结果表明该方法可行有效.     

广义直观Fuzzy集

本文给出了广义直观Ｆｕｚｚｙ集的概念,讨论了基本运算及其性质,拓广了文献［１］与［２］的结果。     

威胁评估中的一种直觉模糊推理方法

针对战场信息中存在大量不确定性因素的特点,利用一种新的直觉模糊推理方法进行威胁企图分析。推理方法有效利用两个传统Zadeh模糊系统的输出结果,更接近于专家的思维。通过实例研究证明了该方法的可行性。直觉模糊推理是对一般模糊推理的有效扩充和发展,该方法对于提高作战指挥决策智能化具有一定的参考意义。     

基于前景理论和证据推理的混合型多属性决策方法

针对属性权重完全未知的混合型多属性决策问题,提出一种基于前景理论和证据推理的决策方法。通过直觉模糊数对精确数、区间数和语言变量3种混合型属性的决策信息进行统一,根据前景理论对决策信息进行转化;提出基于直觉模糊熵与相似度的属性可靠性评估方法,结合属性重要度确定属性权重;采用证据推理算法集结属性信息,得到方案的综合前景值,并以此进行方案排序。算例分析结果表明,所提方法具有较强的区分能力,能够有效降低决策结果的不确定性,对混合型多属性决策问题具有较好的适用性。     

基于直觉模糊时间Petri网的不确定性时间推理方法

针对Petri网模型在对复杂不确定性时间信息描述和推理方面的局限性,在定义直觉模糊时间函数以及网络变迁约减规则的基础上,融合直觉模糊时序逻辑(IFTL)、直觉模糊Petri网(IFPN)以及线性逻辑推理的理论优势,构建了直觉模糊时间Petri网(IFTPN)推理模型,并提出了基于IFTPN的不确定性时间推理算法,较好地解决了态势评估中冲突事件间的不确定性时间推理问题。最后,通过典型的战场想定验证了该时间推理方法的有效性和优越性。     

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.     

基于直觉模糊熵的飞行保障效能灰色聚类评估

随着空军在未来战争中越来越重要，飞行保障效能的好坏直接关系到空军战斗力的生成。通过分析飞行保障任务，构建了飞行保障效能评估指标体系，建立了基于直觉模糊熵的动态客观权重模型；运用灰色聚类评估方法对飞行保障效能进行了评估，并结合实例，验证了该方法的有效性，为保障能力的提升提供了参考依据。     

基于熵权的机械传动系统方案评价的模糊AHP法

针对机械传动系统涉及因素较多且各因素具有不同程度的模糊性的特点,分析了机械传动系统方案的评价指标,建立了方案评价指标体系,并运用基于熵权的模糊层次分析法(AHP)建立了机械传动系统方案评价模型.以一个带式输送机的传动方案为例,成功选出了适合已知工况的最佳方案,验证了方法的有效性.