信息熵和判断矩阵的专家聚类赋权法

为了降低专家聚类赋权过程中由排序向量引起的不确定性和判断矩阵引起的矛盾性,提高权值分配的精确性,提出了基于信息熵和判断矩阵相结合的专家聚类赋权法。该方法采用聚类分析原理,对排序向量进行分类,根据分类结果、信息熵值和一致性比率确定专家权重系数。实例分析表明:基于信息熵和判断矩阵相结合的专家聚类赋权法在具体应用中得到的结果离期望值更近,说明该算法有效可行。     

某型电源装备虚拟训练系统的综合评判模型

针对某型电源装备训练及业务能力不易准确评估的问题,以某型电源装备为具体研究对象,研究设计了适用于该电源装备的虚拟训练系统,提出一种基于组合赋权和模糊灰色聚类相结合的综合评价新方法。首先基于层次分析法(Analytical Hierarchy Process,AHP)、熵权法分别计算指标的权重,再通过组合赋权法将上述两种权重重新组合,消除主观和客观确定权重时所带来的不确定性因素影响。其次针对评价指标中包含的灰色信息,引入模糊灰色聚类算法,解决了模糊评判矩阵不易构建的问题。最后通过实例验证了该综合评判模型的有效性。     

数码仿造迷彩客观定量评价

为了客观定量评价数码仿造迷彩的伪装效果,根据人眼视觉特性,提出基于HSV颜色空间亮度差的权重因子对SSIM算法加权进行了改进,得到了从人眼视觉特性上客观定量评价数码迷彩图案与原图像的识别概率。识别概率的大小与目标实施伪装技术的优劣有关,识别概率越高,则目标越易被侦察器材识别,伪装效果越差,反之不易被识别,伪装效果越好。因此该算法可为进一步改进伪装技术措施提供依据。     

基于ReliefF特征加权的人工蜂群聚类算法

针对模糊聚类算法对最优聚类中心的搜索能力偏弱,以及没有度量样本数据各维特征属性对聚类结果贡献度的问题,提出了一种ReliefF特征加权的人工蜂群聚类算法。算法利用人工蜂群算法搜索最优聚类中心,使用ReliefF算法度量数据各维特征权重,分析了各维特征对聚类的不同影响,减弱冗余特征对聚类的干扰,增强有效特征对聚类的贡献,对加权变换后的数据样本进行聚类以提高聚类效果。在UCI数据集上的对比实验结果表明,此算法具有很好的综合性能。     

基于专家权重的综合评价研究

运用群决策与模糊评判的原理和方法,系统分析了专家权重的确定,给出了一种基于模糊层次分析法的指标权重确定方法,并结合模糊多准则决策方法提出了一种基于专家的对评价对象进行综合评价的方法。该方法可应用于诸多系统的综合评价问题。     

基于灰色聚类和模糊综合评判的装备——装备群健康状态评估

针对目前装备健康状态评估存在的问题,建立了一个基于灰色聚类和模糊综合评判的“装备-装备群”两级评估模型。该模型利用灰色聚类法来评估单个装备的健康状态,将得到的单个装备健康状态的聚类系数向量作为模糊综合评判的隶属度向量,利用模糊综合评判技术来评估装备群的整体健康状态。详细论述了评估模型建立的关键问题：健康状态的分级、评估指标、白化权函数以及权重的确定。最后通过实例分析表明,该模型评估结果合理,可操作性强。     

多特征融合文本聚类的新闻话题发现模型

融合新闻命名实体、新闻标题、新闻重要段落、文本语义等多特征影响,提出基于多特征融合文本聚类的新闻话题发现模型。模型根据新闻的多特征影响,提出一种多特征融合文本聚类方法。该方法针对新闻标题、新闻重要段落等特征因素构建向量空间模型及相似度算法,基于潜在狄利克雷分配模型构建主题空间模型及相似度算法,针对命名实体构建命名实体模型及相似度算法,并将三种相似度算法形成最优融合。基于多特征融合文本聚类方法,模型改进了用于新闻话题发现的Single-Pass算法。实验是在真实新闻数据集上开展的,实验结果表明:该模型有效地提高了新闻话题发现的准确率、召回率和综合评价指标,并具有一定的自适应能力。     

基于乘积偏好关系的专家模糊核聚类赋权方法

多属性、多目标性决策中,针对专家给出各方案偏好关系下的决策问题,提出一种基于乘积偏好关系的专家模糊核聚类赋权方法。该方法运用模糊核聚类的思想实现对决策专家的聚类,并通过放宽归一化约束条件,克服了传统模糊核聚类算法中离群点对聚类结果的影响。同时,在专家类内赋权过程中,运用CI-IOWG算子集结同类专家的意见,依据不同专家对于形成类别一致性意见的贡献程度来确定专家权重;克服了传统基于熵权或判断矩阵一致性的赋权方法的局限性。算例表明,该方法可行、有效。     

应急指挥决策方案的模糊综合评价研究

针对灾害现场应急指挥决策方案优选问题,提出了方案优选评价的可行性、时效性和安全性指标,应用模糊数学的相关理论构建了模糊综合评价的数学模型,采取专家调查打分法解决了方案评价影响因素的权重值及其评价等级的隶属度的确定问题,并采取加权平均算法对权重集A和影响因素评判隶属度矩阵R进行运算,得到的结果不仅反映了所有因素权值的影响,而且保留了单因素评判的全部信息,能够体现"模糊综合评价"的实质。     

专家信度优化的装备效能评估方法

针对不同评判专家主观因素影响装备效能评估质量问题,提出一种专家信度优化的装备效能评估方法。该方法以传统层次分析法与模糊量化模型为基础,引入专家信度量化每个专家评判信息的优劣程度,并将专家信度转化为专家权重,利用专家权重分别融合计算层次分析法的指标权重和模糊量化模型的评判结果,从而减少专家主观因素影响,增强了综合评价客观性。其有效性已在某装备效能评估中得到验证。     

油库伪装效果模糊综合评估初探

影响油库伪装效果评估的因素是多方面的,如侦察类型、油库伪装目标、检测技术、检测设备、人为因素等,既有定性因素,又有定量因素,但这些因素大多具有不确定性(模糊性)。因此,为了反映各种不确定性因素对油库伪装评估效果的影响,提出了一种油库伪装效果模糊综合评判方法,从局部和整体两方面对油库伪装效果进行了评判。该方法的基本思路是建立一个伪装效果的二级模糊综合评价指标体系,基于该指标体系,建立了相应的模糊综合评判模型,并给出算例加以验证。分析和计算结果表明：该方法可以较好地考虑到油库伪装系统固有的模糊性,为更加客观准确地评估油库伪装效果提供了科学依据。     

基于模糊理论的武器装备项目中评估研究

从进展、组织管理、性能、预期效益、资源条件5个方面建立了武器装备项目中评估指标体系。针对混合型评估指标具有不确定性和模糊性的问题,建立了基于模糊理论的武器装备项目中评估模型。该模型采用模糊子集来表示指标价值,以实现混合型指标的一致化,并应用模糊层次分析及模糊综合评判方法实现权重分析和综合评估,最后提出了基于模糊C-均值聚类的评判结果处理方法,克服了最大隶属度法信息丢失和加权平均法信息湮没的缺陷。算例结果验证了该评估指标体系及评估模型的有效性与实用性。     

基于偏差熵的专家聚类赋权方法

在群决策专家聚类赋权过程中,可能出现专家给出的判断矩阵一致性比率与排序向量信息熵都相等但专家意见不同,却被赋予了相同权重的情况。针对上述问题,提出一种基于偏差熵的专家聚类赋权方法。该方法采用聚类分析的思想,基于比例构建相似系数,实现对专家群的分类;引入专家判断矩阵的一致性权重,并综合类容量构建权重指标来反映类别间的差异,确定专家类间权重;最后,在各专家类中建立偏差熵模型,依据类中专家达成一致性意见的贡献程度确定专家的类内权重,并得到专家的总体权重。具体算例表明,该方法可行有效。     

装备维修质量的模糊综合评判模型

基于模糊综合评判的原理,分析了装备技术检查的评价指标,利用专家评分法确定了各个指标的隶属度,用层次分析法(AHP)确定了各指标的权重系数,构造了Fuzzy综合评判矩阵,建立了装备维修质量的模糊综合评判模型.最后以某吵装备为例,给出其维修质量评估的一级评判模型和二级评判模型,并对计算结果进行了分析.     

粗糙集理论在装备保障训练效果评估中的应用

装备维修保障训练效果评估中最关键的步骤就是评估指标体系的构建及优化,为了克服传统评价方法中存在指标关联性大和权重确定主观性强的问题,将粗糙集和信息熵理论引入装备维修保障训练效果评估领域。采用信息熵的算法对连续指标离散化,基于粗糙集区分矩阵的方法对指标体系进行属性约简,降低了模型的复杂性;在此基础上提出了粗糙集属性重要度和AHP法相结合确定指标权重的方法,进而通过专家评议应用于训练效果评估实例,得到了较好的评估效果,为装备维修保障训练评估提供了新的参考方法。     

特征敏感度与模糊度的弹道目标聚类识别评估

针对现有弹道导弹目标聚类识别算法中,很少同时考虑目标特征敏感度与模糊度的问题,提出了一种基于特征敏感度与模糊度的弹道目标聚类识别算法。该算法通过目标特征类内类间距离,定义目标特征聚类识别敏感度,将两类目标形成的类看成两个圆,利用圆之间的位置关系,定义目标特征聚类识别模糊度,将所定义的特征敏感度与特征模糊度合理组合,作为目标特征对聚类识别好坏的评估因子。仿真实验从特征评估分析和特征组合分析两个方面验证了算法的有效性。     

模糊综合评判的混合决策算法

通过对多指标评判的分析 ,结合模糊评价方法的特点 ,论述了一种多指标模糊综合评判的混合决策算法。在模糊综合评判的取大取小算法的基础上 ,给出一种比较好的模糊综合评价的混合算法     

基于模糊聚类的雷达信号分选

为克服传统信号分选算法的局限性,采用了基于模糊聚类分析的雷达脉冲信号分选方法。首先介绍了模糊聚类的基本原理和具体步骤,利用熵权法对不同雷达信号特征参数增加了加权系数,其次建立了有效性评价模型来确定最佳聚类,并进行了信号分选仿真实验。利用该方法进行模糊聚类时无需设置阈值,仿真结果证明分选方法的正确性,验证了此方法的有效性和可行性。该方法能够处理多个雷达脉冲信号,是一种解决多脉冲信号分选问题的新途径。     

基于模糊群决策的信息系统安全风险评估方法

针对信息系统的安全风险分布特征,给出了一种安全风险评估模型.引入模糊集理论,并结合具体安全风险因素提出了一种基于模糊群组决策的安全风险评估方法.采用Delphi法集成群组意见以确定指标的模糊权重集与模糊评价集,运用三角模糊数描述语言变量的专家模糊权重,综合模糊数运算法则与风险值的求取算法求得安全风险评估值,并给出安全风险的属性判定.实例分析验证了该方法的可行性和有效性.     

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。