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。     

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。     

多值直觉模糊熵及其应用

给出了多值直觉模糊熵的计算方法,并揭示了多值直觉模糊熵的若干重要性质,通过求解一个雷达目标识别的实例更清晰地表述多值直觉模糊集的优势或特点。实践表明,多值直觉模糊集是对直觉模糊集一种有效扩展,这种扩展有助于对实际问题进行描述和求解。     

基于前景理论的多阶段直觉模糊数决策方法

针对航空部队事故预警方案选择中指标权重未知、指标值为直觉模糊数的多阶段直觉模糊数决策问题,考虑决策者风险偏好引起的指标值的动态变化,提出了一种基于前景理论的多阶段决策方法。该方法根据各阶段期望均值可能度的比较确定阶段变化特征,参考直觉模糊数距离公式设置动态参考点,然后集结收益和损失以整体前景值最大化为目标建立规划模型得到指标的动态权重,计算方案综合前景值并排序。最后通过MATLAB仿真实例验证了该方法的有效性。     

带有可信度因子的直觉模糊近似推理方法

针对基于相似度的直觉模糊近似推理问题,提出一种基于加权相似度量的直觉模糊推理方法。首先定义一种新的直觉模糊相似度度量公式,加入权重参数解决各维特征分配不均匀的问题,弥补了现有直觉模糊相似度量的缺陷。然后构建基于直觉模糊产生式规则的直觉模糊近似推理模型,加入可信度因子解决了随机性引起的信息不确定问题,同时给出模型的推理算法和计算步骤。最后通过实例验证了该方法的实用性和有效性,其在意图识别、目标识别等信息融合领域有良好的应用前景。     

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.     

直觉模糊推理的装备保障指挥决策模型

依据战时装备保障指挥的特点,研究了基于直觉模糊推理的装备保障指挥决策模型.分析了装备保障指挥决策的各个相关因素,在模糊化处理指挥决策因素的基础上,建立了各决策因素的直觉模糊集,给出了相应的隶属度和非隶属度函数.同时,建立了直觉模糊推理的装备保障指挥决策模型,给出了推理规则、直觉模糊推理算法及去模糊化算法.最后利用装备保障指挥决策的实例对决策模型的有效性进行验证,结果表明能有效地处理由于知识的模糊性所引起的不确定性问题.     

基于DIFHA算子的动态直觉模糊多属性群决策方法

动态决策问题是现实中的一类常见问题。在提出动态直觉模糊混合平均(D IFHA)算子的基础之上,提供一种动态直觉模糊多属性群决策方法。该方法能同时考虑决策过程的阶段性和属性值位置对决策结果的影响,并较好地处理决策过程中的定性指标。分析和算例证实该方法的可行性和实用性。     

基于证据理论的直觉模糊群决策方法

针对属性权重和专家权重完全未知的直觉模糊群决策问题,提出一种基于证据理论的决策方法。基于记分函数和属性不确定度,将专家的直觉模糊决策矩阵转化为Mass函数;运用了基于直觉模糊熵的属性权重计算方法,将专家针对属性集关于方案集的评价证据进行修正与合成;确定了考虑接近度与相似度的专家权重计算方法,融合了TOPSIS法与Jousselme距离度量专家权重,将各专家关于方案集的评价证据进行修正与合成,最后进行方案排序。运用实例证明了方法的合理性和有效性。     

基于直觉模糊和证据理论的装备研制立项评估

针对混合型多属性装备研制立项评估决策问题,将所有评价信息转化为直觉模糊数形式,用Pignistic概率距离表示证据的冲突度,根据信息熵原理确定专家权重,利用Dempster组合规则对专家权重修正后的证据进行组合。算例说明了该方法的有效性。     

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。     

基于证据组合的直觉模糊群决策方法

对于属性权重已知,属性值以直觉模糊值形式给出的多属性群决策问题进行了研究,提出了基于证据理论的直觉模糊群决策方法。首先在计算直觉模糊值相似度的基础上,并考虑专家的信任度,给出了专家基本概率分配函数的计算方法。然后基于证据组合理论合成对单个属性以及综合属性的决策群体基本概率分配函数。通过计算方案效用值,来进行方案的排序。通过一个算例说明了该方法的有效性。     

基于模糊商空间理论的产品粒化过程分析

模块形成与划分是展开模块化设计及大规模定制生产的关键环节。为了进一步扩展产品模块化的定量分析手段,提出了一种基于模糊商空间理论的产品粒化方法。通过引入粒度计算,将基于相关性分析的产品模块化过程转化为基于粒度计算的产品粒化过程,并应用模糊商空间理论对其进行了分析,给出了基于归一化距离和综合模糊相似关系的产品粒度空间构建方法,建立了基于两阶段优化算法的最佳产品粒层确定流程,进而得到了最优模块划分方案,最后以某堆垛机货叉机构为例对该方法进行了有效性验证。此方法为产品模块聚类与优化提供了一种新的数值分析和评价手段,应用结果表明该方法具有一定的可行性和合理性,能够有效指导产品模块化过程的实施。     

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.     

基于直觉判断矩阵和证据理论的群组决策方法

针对属性权重已知的群决策环境,根据直觉模糊和证据理论相关知识,提出了一种群决策方法。采用直觉模糊数描述专家关于方案的两两比较结果,构建直觉判断矩阵;根据直觉判断矩阵排序中转法,按一致性要求确定属性直觉模糊数型权重;以直觉模糊评价值构造Mass函数,结合证据冲突度和犹豫度,在属性层面区对专家权重进行合理分配;利用直觉模糊集加权集结算子集结决策信息,并根据得分值和精确值进行方案排序。通过算例,验证了所提方法的合理有效性。     

正交投影法的区间直觉模糊多属性决策方法及应用

由于客观事物的复杂性和不确定性,以及人类思维的模糊性,人们所给出的决策信息往往不是以具体的数值来表达,而区间直觉模糊集同时考虑了隶属度,非隶属度和犹豫度3方面信息,且是以区间数的形式来表示,因此,它在处理模糊性和不确定性等方面更具灵活性和实用性.TOPSIS法对与正理想解距离更近可能与负理想解的距离也更近的这一类方案排序的结果并不能完全反映各方案的优劣性,针对此不足,提出将基于“垂面”距离的TOPSIS法-正交投影法应用于区间直觉模糊多属性决策,并对其基本原理进行了解释,随后将其应用于导弹武器系统的效能评估,实现了对系统优劣程度的评价.     

灰色关联法在舰炮武器系统模糊决策中应用

结合多属性决策的特点,采用引入权重向量的灰色关联法,建立模糊多属性决策模型用来解决舰炮武器系统方案优选问题;通过实例分析,建立决策模型,计算和比较舰炮武器系统配置各候选方案与理想方案的关联度,从而确定舰炮系统的最优配置方案。应用实例结果证明,该方法相比其它单一方法,可进一步提高舰炮系统决策的有效性和可靠性。     

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。     

一种灰色模糊多属性决策模型

实际中的决策问题常常具有不确定性和灰色性。根据灰色系统和模糊数学的一些理论,同时考虑一个问题中的模糊性——隶属度与灰色性——灰度,将其综合起来表示为灰色模糊数的概念。在原有多属性决策(MADM)方法的基础上提出了一种灰色模糊多属性决策模型,并给出了模型的求解方法。待决策的各方案的排序是依据其到灰色模糊理想解的灰色模糊距离大小而进行的。     

基于多粒度多语义语言判断矩阵的群决策方法

在基于语言判断矩阵的群决策中,多个决策者可能会使用不同粒度不同语义的语言评价集表达自己的偏好。针对此问题,提出了将多粒度多语义语言评价集统一转化为基本语言评价集上二元语义的一致化方法,证明该方法能够实现信息无损的转换,且转换后语言判断矩阵性质不会改变。在此基础上,基于二元语义的相关集结算子,将二元语义信息集结为群体的判断。通过一个实例验证了方法的有效性和实用性。