基于二级模糊综合评判的车型分类研究

提出了一种基于二级模糊综合评判的车型分类方法。     

模糊综合评判理论在网页自动分类中的应用

互联网的发展使网页分类技术成为了研究热点,针对传统的基于统计的分类技术只能提供精确分类的情况,该文运用模糊综合评判理论进行文本分类,根据自然语言的复杂性和理解的不确定性,使分类后的网页以一定的概率分属于各个类别,真实地反映了网页信息。实践表明,用户可以根据所得概率进行灵活处理,以满足各种实际需要。     

基于模糊综合评判的文本自动分类算法

文本分类在文献检索、信息过滤、数据组织、信息管理等领域中应用十分广泛。本文给出了一种基于模糊综合评判的文本自动分类算法,该算法以文本分词技术作为基础,以类间词频方差作为评判因素的选择依据,通过预定义类中关键词的词频均值高低构造评判矩阵,以最大隶属度作为评判原则。文中详细描述了算法的理论依据、评判因数的选择、评判矩阵的构造及分类算法。实验结果表明本文提出的分类算法具有相当的应用价值。     

变权重模糊综合评判模型及其在故障诊断中的应用

针对大型复杂系统故障诊断中的权重变化问题,提出和定义了变权重模糊综合评判模型;在模糊综合评判过程中,各评判因素对于不同评判等级具有不同权重的问题在新模型中得到恰当的描述,从而使大型复杂系统故障诊断的精度得到实质性的提高。故障诊断实例表明,变权重模糊综合评判模型对于解决实际问题是有效的,其结果明显优于采用传统固定权重模型的结果。     

基于三角模的直觉模糊综合评判模型

针对建立在∨（取大）－∧（取小）复合运算基础上的模糊综合评判模型只考虑突出因素而导致一些信息丢失的问题,构建了基于三角模算子的直觉模糊综合评判模型。三角模算子组兼顾了权重分配和单因素评价的隶属度,把各因素的作用均衡平均,并充分考虑其次要因素的作用,因此该模型可以使评判结果更具客观性和可信度。通过实例结果分析,验证了模型的正确性和有效性。     

基于BP神经网络的模糊综合评判模型及应用

该文在论述BP神经网络及算法的基础上,提出了将其用于模糊综合评判的方法,建立了模糊综合评判的神经网络模型,并通过实例说明了其应用.     

基于模糊综合评判的网站信用评估研究

从网站实体诚信安全角度出发,开展针对网络媒体用户的网站实体征信管理引擎的研制工作,具有重要研究价值和意义。而目前学术界还没有提出比较系统的网站信用评价指标体系,也没有将一些传统的综合评估方法应用于网站信用评估方面。拟结合既有的网络安全信用评价技术,对网络空间内的网站实体信用安全性进行系统研究,设计针对网站信用的指标体系并且研究模糊综合评判法在网站信用评估中的应用。研究工作主要如下:(1)研究并设计网站实体信用评估指标体系;(2)研究模糊综合评判法在网站信用评判中的应用。实验结果表明他们的指标体系是合理的并且模糊综合评判法可以应用于网站的信用评估。     

模糊二级综合评判模型软件

本文以模糊二级综合评判模型为对象进行分析，选用两种模型算子，从软件上实现了模糊综合评估功能。     

基于模糊综合评判的作战指挥效能评估

为适应高技术条件下部队作战指挥的需要,在全面分析作战指挥效能影响因素的基础上,构建了评估指标体系,结合模糊综合评判方法,建立模型,并进行评估,为部队进行作战指挥效能评估提供了可靠的理论依据。     

基于多层次模糊综合评判军人心理素质的评价模型

针对部队士兵的职业性质和素质要求,结合模糊数学的理论知识,采用模糊综合评判法建立了士兵的心里素质综合评价模型。通过应用实例分析表明,利用模糊综合评判评价士兵的心理素质可以避免人为主观评价因素的干扰,相对客观、有效的反映了军人的心理素质水平。并且该评判方法计算简单,易于操作。     

用水信用与风险管理系统

系统采用Oracle数据库作为开发平台,VB.net为开发工具研制而成。系统借鉴银行和电力企业信用等级评价的规则,结合水司水费收缴的历史纪录及各客户的实际情况,运用自动采集程序,从原有的营销系统和财务系统自动录入数据,再通过优化的模糊概率、神经网络程序,对用户进行交纳水费信用等级评定,建立客户交纳水费风险预警机制。     

基于模糊综合评判的相似重复记录识别方法

针对在基于字符串匹配的相似重复记录识别中,属性权值确定主观性太强的问题,提出一种模糊综合评判获取属性权值的方法。采用多用户对各属性的重要性组成因素进行等级评价,通过模糊映射获得反映属性重要性的权值,并以此为基础进行相似重复记录识别。理论分析和实验表明,该方法能客观地获取各属性权值,因而在相似重复记录识别中有较高的识别精度。     

基于聚类的二级模糊综合评判的车型识别研究

提出了一种基于模糊理论的有效车型识别分类方法,该方法采用基于聚类的二级评判模型,能够比较真实准确地反映实际情况,不仅大大减少了主观因素决断的影响,而且判断执行的效率较高,满足实时性要求。结果表明该方法有效提高了智能车型的识别率,同时具有很好的可扩展性。     

一种基于模糊集理论的群决策综合评判方法

群决策支持系统（ＧＤＳＳ）中经常需要将对决策对象的定性评价量化成定量评价并排序，因此在分析现有方法局限性的基础上，提出一种新的基于模糊集理论的综合评判方法，实现多人、多因素条件下的定性评价的量化和排序     

基于分布估计算法的模糊分类方法

提出了基于分布估计算法的模糊分类建模方法,该方法基于Apriori原理生成初始模糊规则集,并且以匹茨堡型的二进制编码方式对模糊规则集编码,基于双变量相关的MIMIC (mutual information maximization for input clustering)分布估计算法从初始规则集中自动抽取模糊规则.通过在Iris,Pima,Wine这3个标准数据集的仿真实验表明,该方法比基于遗传算法的模糊分类器在准确率和解释性方面更有效.     

基于集成赋权的微信营销效果模糊综合评价

为了客观地评价微信营销效果,进而为企业总结营销状况、调整营销策略提供依据,提出了运用熵值集成赋权确定指标权重的微信营销效果模糊多级综合评价模型。首先以层次分析模型为基础对微信营销效果的影响因子进行总结并分层,再运用双基点熵权法改进多级指标权重的处理过程,从而得到客观的赋权值,并与Delphi法结合集成赋权确定最终权重,进而运用改进的模糊多级评价模型对微信营销效果进行综合评价,最后对5家微店的微信营销效果做了实证分析。实证应用结果表明基于熵值理论的集成赋权法,不仅克服了现阶段评价方法存在指标赋权过程受人为因素影响较大的缺点,也体现了专业意见的重要性。改进的模糊综合评价模型结合专家意见和实际数据挖掘,评价结果更符合实际情况。     

组合导航系统故障检测方法的比较研究

对组合导航系统故障检测方法进行了对比研究。除介绍了X^2检验法、数据变化率检验法,还提出了一种基于模糊综合评价的故障检测方法．它以模糊综合评价算法为基础,对组合导航系统中的每个子系统的测量值进行综合判断,以确定该子系统的工作状态。最后,利用GPS／INS组合导航系统对上述三种故障检测方法进行了对比研究。实验结果表明,X^2检验法对于软故障不敏感,数据变化率检验法对连续长时间出现的故障无法判断．而基于模糊综合评价的故障检测方法针对具体的组合导航系统,通过适当调整参数,对所有类型的故障都能很好地检测。     

多决策树的模糊积分融合在银行信贷管理系统中的应用

为了提高基于数据挖掘的商业银行信贷管理系统的信贷风险评估水平,将多决策树的Choquet模糊积分融合(MTCFF)模型应用到银行信贷管理系统中。基本思想是采用决策树在已知类型的客户数据上进行挖掘,按照决策树剪枝程度不同形成不同的决策树并产生规则,利用所生成的不同决策树的规则,对未知类型的客户数据进行分类,然后让Choquet模糊积分对多棵决策树的分类结果进行融合,形成最优判断。采用UCI数据库中German客户信用卡数据集进行验证,实验证明Choquet模糊积分的非线性融合效果优于单棵决策树的分类效果,也优于其他线性融合方法,并且Choquet模糊积分要优于Sugeno模糊积分。     

基于集成赋权模糊积分的信息系统风险评价

信息系统风险评价是信息系统风险管理的前提.本文通过一个数学规划,将决策者给出的主观权重偏好信息与客观的决策信息有机集成,构建了改进的基于集成赋权的模糊积分评价方法用于对信息系统风险进行评价.通过对30个企业信息系统风险评价的实证研究,验证了该方法的有效性.     

基于动态权重和模糊综合评判法的健康评估模型

开关柜是电网系统中最关键和最复杂的设备之一,在保证电网系统可靠安全运行中发挥着重要作用.为更好地正确评估开关柜的健康状态,根据专家经验和监测系统的实际情况,建立了基于动态权重机制的模糊综合评估模型.评估模型以在线监测的非电量特征参数为基础,确立了综合评估指标体系和隶属度分布函数,结合模糊综合评判法和动态权重修正模型,综合考虑了各指标对开关柜健康状态的不同影响,同时着重凸出了设备的异常状态.另外,利用该评估模型进行了仿真分析,实验结果表明评估模型具有一定的有效性和合理性,符合电力行业的实际标准和需求,具有一定的使用价值.