基于IGOWLA算子及三元区间数相似度的区间型组合预测模型

为了提高区间型数据的预测精度,构建了一种基于诱导广义有序加权对数平均(IGOWLA)算子及三元区间数相似度的区间型组合预测模型.首先将传统的区间数转化为三元区间数,然后利用IGOWLA算子对三元区间数进行集结,最后选取三元区间数相似度作为相关性指标构建模型.实例分析表明,该模型能有效地提高区间型数据的预测精度,是一种优性组合预测模型.另外,通过分析模型中的参数λ, 给出了参数λ的最优取值范围.     

基于广义诱导连续区间有序函数比例加权平均算子的区间型组合预测模型

以抽象单调函数为基础,构建了一类函数族的广义诱导连续区间有序函数比例加权平均(GICOWFPA)算子.在灰色趋势关联度为最优准则下,建立了基于GICOWFPA算子的区间型组合预测模型.实例分析表明,该模型的预测精度优于3种单项预测方法及文献[9,11]中提出的组合预测方法,因此本文预测方法是一种有效的组合预测方法.     

基于IGOWMA算子的变权系数区间型组合预测模型

为了保持区间数内部的整体性及提高区间数的预测精度,提出了一种将改进相关系数和诱导广义有序加权多重平均(IGOWMA)算子相结合的区间型组合预测方法.该方法首先将区间数进行转化,以等价信息的中心和半径来表示区间数; 然后以预测精度为诱导因子,构建IGOWMA算子; 最后选取改进后的Pearson相关系数作为最优准则来建立多目标非线性规划模型,并通过引入偏好系数将模型转化为单目标规划模型.实例验证证明,该区间型组合预测模型不仅能够保证区间数内部的整体性,而且其预测结果显著优于文献中的3种单项预测方法和1种组合预测方法.对模型的参数进行灵敏度分析显示,参数λ的取值对模型的权系数、最优目标函数值以及误差指标有较明显的影响,偏好系数α则对模型的影响较小.上述结果表明,该组合预测方法能有效提高预测精度,可应用于区间数的模糊预测中.     

基于区间相离度及GIOWA算子的区间型组合预测方法

为了提高区间数的预测精度,以预测精度作为诱导值,区间相离度作为最优准则,通过广义诱导有序加权平均(generalized induced ordered weighted averaging,GIOWA)算子集结数据,提出了一种基于区间相离度及GIOWA算子的区间型组合预测方法.实例验证表明,该方法的预测精度优于各单项预测方法.通过对参数进行灵敏度分析,得到参数变化对组合预测最优解及预测精度的影响.     

一类诱导广义有序加权对数的连续区间有序加权调和平均算子及其应用

结合连续区间有序加权调和平均(C-OWHA)与诱导广义加权对数平均(IGOWLA)两类算子,提出了一类诱导广义有序加权对数的C-OWHA(IGOWLC-OWHA)算子.以改进的Theil不等系数为相关性准则,构造了一种基于IGOWLC-OWHA算子的区间组合预测模型.算例分析表明,该模型能有效提高预测精度.     

基于一种贴近度的IGOWLA算子的最优组合预测模型

为了克服传统的单项预测方法选取固定参数时的不足,在广义诱导有序加权对数平均算子(IGOWLA算子)的基础上,引入贴近度以及λ次幂误差,构建了基于一种贴近度的IGOWLA算子的最优组合预测模型,并给出了该模型的预测精度、优性及非劣性定义.实例分析表明,该组合预测模型优于传统的单项预测模型,能够充分利用各个单项预测方法的信息并提高预测精度,是一种优性组合预测.     

基于IOWA算子的区间组合预测方法

针对预测值与实际值都以区间数形式给出的组合预测问题,引进诱导有序加权平均(IOWA)算子,提出了以区间中心位置误差平方和与区间长度误差平方和的凸组合为准则的区间组合预测模型,给出了确定Ⅰ-OWA算子区间组合预测模型权系数的数学规划方法,实例分析表明,该模型能有效提高区间组合预测精度.     

基于连续有序加权平均算子的区间组合预测

将连续的有序加权平均算子与诱导的有序加权平均算子相结合运用到区间组合预测问题中,首先定义了基于连续区间有序加权平均算子的区间预测相对误差、预测精度和非劣性组合预测等概念,其次以区间组合预测误差平方和为准则建立了基于连续区间有序加权平均算子的区间组合预测模型。在该模型下,进一步讨论了区间组合预测模型的性质和求解方法。最后给出了实例分析,表明该区间组合预测方法有效。     

基于区间数收益率的投资组合选择模型

为研究收益率为区间数的投资组合问题,根据证券历史数据的最高价、最低价和开盘价计算得到证券收益率的区间数估计值,基于绝对偏差风险函数、区间数的期望值算子和距离概念建立了一个投资组合的线性规划模型,从而得到最优投资组合决策.通过实例说明该方法的有效性.     

基于一种贴近度的IOWHA算子预测模型的性质研究

为了克服传统的单项预测方法选取固定参数所带来的不足,在诱导有序加权调和平均算子(IOWHA算子)的基础上,引入贴近度构建了基于一种贴近度的IOWHA算子的最优组合预测模型,对该模型的预测精度、优性及非劣性给出定义,并从理论的角度探究了其非劣性组合预测、优性组合预测的存在性的充分条件.实例分析表明,该组合预测模型优于传统的组合预测模型,能够充分利用各个单项预测方法的信息并能提高预测精度,是一种优性组合预测.     

基于区间进化算法的区间套构造及其应用

针对传统的二分法在构造区间套求方程的根时存在收敛速度慢、精度低,而且在一个区间内只能搜到一个根的问题,提出了一种新的区间套构造方法——区间进化算法.该算法集区间算法和进化策略算法为一体,能在较短的时间内构造区间套求得方程的根.实验数据表明,该算法同传统的二分法相比,收敛速度快,精度高,能计算出方程的多个或全部实根,是一种有效的区间套构造方法.     

支持Stutter-不变性的命题区间时序逻辑

为了将命题区间时序逻辑(PITL)应用于组合验证,并降低组合产生的状态爆炸风险,提出了支持Stutter-不变性的命题区间时序逻辑PITLst.PITLst继承了PITL的结构相关性,可表达所有PITL能够表达的Stutter-不变性质,支持模块抽象约简系统规模,降低了状态爆炸风险.自动加油站模型的组合验证实例表明,PITLst可有效应用于组合验证技术.     

区间时序逻辑的模型检查

为了检验标注有限状态自动机描述的系统是否满足某个区间时序逻辑公式刻画的性质,定义了一套转换规则．利用这些规则,可以构造一个chop-自动机,该自动机接受的语言恰是所有满足这个区间时序逻辑公式的模型的集合．同时,定义了一套转换规则把一个chop-自动机转换为一个标注有限状态自动机,使得它们接受相同的原子命题序列集．这样,区间时序逻辑的模型检查问题就等价地转换成了很容易解决的两个标注有限状态自动机的语言包含问题．     

中心形式的区间自动微分

自动微分是用于计算多变量函数的导数和偏导数的一种微分技术, 在给定一个多变量光滑函 数值的程序代码后, 可以很容易地利用自动微分来实现有关导数和偏导数的精确计算.中心形式的 区间算术是一种估计多项式函数取值范围的有效方法.文章将自动微分技术与中心形式的区间算 术相结合应用到计算机图形学领域隐式函数曲线绘制的细分算法中, 并与以往的几种隐式曲线绘 制方法作比较和分析, 实验数据表明中心形式的区间自动微分在绘制隐式曲线方面更精确.     

格区间值Fuzzy集

给出格区间值Fuzzy集分解定理和表现定理的新表现形式 .     

Discrete logistics network design model under interval hierarchical OD demand based on interval genetic algorithm

Aimed at the uncertain characteristics of discrete logistics network design,an interval hierarchical triangular uncertain OD demand model based on interval demand and network flow is presented.Under consideration of the system profit,the uncertain demand of logistics network is measured by interval variables and interval parameters,and an interval planning model of discrete logistics network is established.The risk coefficient and maximum constrained deviation are defined to realize the certain transformation of the model.By integrating interval algorithm and genetic algorithm,an interval hierarchical optimal genetic algorithm is proposed to solve the model.It is shown by a tested example that in the same scenario condition an interval solution [3 275.3,3 603.7] can be obtained by the model and algorithm which is obviously better than the single precise optimal solution by stochastic or fuzzy algorithm,so it can be reflected that the model and algorithm have more stronger operability and the solution result has superiority to scenario decision.     

基于区间距和区间侧距的初等关联函数构造

可拓集合是可拓论的三大支柱之一．关联函数是可拓集合的核心,是可拓学的定量化工具．由于系统的复杂性和事物信息的不确定性,使得人们难以获取事物有关特征的精确量值,因而难以建立精确的关联函数．基于此,在提出区间距、区间侧距和区间位值等概念的基础上,探讨了有关性质,并分别构造基于区间距和区间侧距的区间型初等关联函数的计算公式,获得一些性质,较好地解决了非精确基元的定量化问题,是精确初等关联函数的拓展．该方法与前有关工作相比,具有结论简单明确、易于操作等特点．区间型初等关联函数的提出为人们对不精确基元进行可拓分析和评价提供了有效的工具．     

广义区间数的四则运算

广义区间数的算术四则运算有广泛应用。区间数的乘法是较难的。为此，本文给出了广义区间数的乘法的一种直接表示。     

一种新的短时间间隔测量方法

提出了一种基于延迟线技术的短时间间隔测量新方法．利用延迟链产生均匀延迟的多路参考频率信号,在由短时间间隔形成的闸门下对其计数,以计数值的平均数作为参考频率计数值,降低测量误差1～2个数量级．理论分析表明新方法的短时间间隔测量误差取决于延迟单元延时．实际测量数据表明,在参考频率为200MHz,延迟单元延时为500ps时测量误差小于500ps,同等条件下测量精度比脉冲填充法高10倍．相比模拟内差法、时间-电压变换法和游标法等,新方法实现简单、成本低廉,具有良好的实用性．