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相似文献
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1.
基于模糊综合评判的相似重复记录识别方法   总被引:3,自引:0,他引:3  
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。  相似文献   

2.
一种模糊偏好排序的多目标粒子群算法*   总被引:2,自引:2,他引:0  
为了将决策者对各目标属性的模糊评判信息转换为目标偏好信息,首先将模糊语义转换为三角模糊数,利用模糊数的广义加法、近似乘法和标量乘法进行计算, 从而将决策者对目标属性的离散意见转换为对各目标的综合意见;然后采用多指标模糊排序法确定决策者权重,通过定义一种模糊综合排序指标来确定各目标偏好权重,依据目标权重构建判断多目标Pareto解的适应度函数,并采用粒子群算法对多目标问题进行求解;最后通过一个算例来说明该算法的实用性和有效性。  相似文献   

3.
通针对目标类型的特征指标值和传感器的测量值均为三角模糊数的多传感器类型识别问题,提出了一种新的融合方法.该方法将三角模糊数决策矩阵元素转换为期望值,通过求解目标类型与未知目标属性偏差最小的优化问题得到属性的权重,根据各目标类型的综合属性期望值给出目标识别结果.较好地避免了属性权重选取的主观性,计算简单,易于计算机上实现,仿真实例表明了方法的有效性和实用性.  相似文献   

4.
教师教学评估是高等院校教学质量管理的重要环节,对提高课堂教学质量具有积极意义和重要作用。教师教学评估是一个多目标、多层次的模糊综合评判问题,在模糊综合评判中将有关的模糊概念用模糊集合表示,通过模糊运算获得用模糊集合表示的评价结果。针对教学评估体系输入和输出之间的复杂关系,在介绍了模糊变换的基础上,提出了适用于教师教学评估的多目标多级模糊综合评判模型,且用实例进行了说明。  相似文献   

5.
通过分析多目标的、有时间窗的车辆路径问题,对各个目标进行多属性模糊评判,结合相关专家的综合意见以及决策者自身对专家意见的偏好,将决策者对目标属性的离散意见转换为对各目标的综合意见;通过定义一种模糊综合排序指标来确定决策者对各目标的偏好权重,依据目标权重和各目标函数的规范化处理值,构建评价有时间窗的车辆路径问题的多目标模糊综合适应度函数;采用最大-最小蚂蚁系统算法对该问题进行求解;最后通过一个算例来说明该算法的有效性.  相似文献   

6.
教师教学评估是高等院校教学质量管理的重要环节,对提高课堂教学质量具有积极意义和重要作用.教师教学评估是一个多目标、多层次的模糊综合评判问题,在模糊综合评判中将有关的模糊概念用模糊集合表示,通过模糊运算获得用模糊集合表示的评价结果.针对教学评估体系输入和输出之间的复杂关系,在介绍了模糊变换的基础上,提出了适用于教师教学评估的多目标多级模糊综合评判模型,且用实例进行了说明.  相似文献   

7.
基于模糊综合评判的目标识别效果评估*   总被引:2,自引:0,他引:2  
针对目标识别效果评估,选取了评估指标及测度方法,使用模糊综合评判建立了一种开放的评估模型,该模型可以给出客观、定量化的评估结果,最后结合实测数据完成了仿真。  相似文献   

8.
针对无固定起点、无精确尺寸、无统一比例的平面矢量图形,提出一种相似性比较识别方法.首先提取单个图素的属性特征以及图素之间的位置关系、拓扑关系特征,这些特征因素具有不同层次,而且有模糊性,因此采用三级综合模糊评判方法来评判相似识别结果.该方法易于构造,便于软、硬件实现,并成功应用于工科作业图形的批改识别中.  相似文献   

9.
基于模糊综合评判的电梯群控算法的研究与实现   总被引:4,自引:0,他引:4  
在研究多种电梯群控智能算法的基础上,提出基于多目标模糊综合评判的电梯群控算法。应用西门子公司的SIMATIC STEP7编程软件,仿真实现电梯群控的多目标模糊综合评判算法,仿真结果表征了其有效性。同时,为电梯群控优化算法的研究提供一种新思路。  相似文献   

10.
反后坐装置模糊故障预测系统研究   总被引:7,自引:1,他引:7  
针对反后坐装置故障模式复杂的特点,详细地论述了基于动态模糊综合评判的故障预测方法,通过确定权重系统集和模糊关系矩阵,建立了反后坐装置的动态模糊综合评判模型,给出了基于模糊评判的知识表示方法,并将模糊综合评判与产生式规则融合,利用复合的推理机制提高预测结果的准确性。  相似文献   

11.
Induction of multiple fuzzy decision trees based on rough set technique   总被引:5,自引:0,他引:5  
The integration of fuzzy sets and rough sets can lead to a hybrid soft-computing technique which has been applied successfully to many fields such as machine learning, pattern recognition and image processing. The key to this soft-computing technique is how to set up and make use of the fuzzy attribute reduct in fuzzy rough set theory. Given a fuzzy information system, we may find many fuzzy attribute reducts and each of them can have different contributions to decision-making. If only one of the fuzzy attribute reducts, which may be the most important one, is selected to induce decision rules, some useful information hidden in the other reducts for the decision-making will be losing unavoidably. To sufficiently make use of the information provided by every individual fuzzy attribute reduct in a fuzzy information system, this paper presents a novel induction of multiple fuzzy decision trees based on rough set technique. The induction consists of three stages. First several fuzzy attribute reducts are found by a similarity based approach, and then a fuzzy decision tree for each fuzzy attribute reduct is generated according to the fuzzy ID3 algorithm. The fuzzy integral is finally considered as a fusion tool to integrate the generated decision trees, which combines together all outputs of the multiple fuzzy decision trees and forms the final decision result. An illustration is given to show the proposed fusion scheme. A numerical experiment on real data indicates that the proposed multiple tree induction is superior to the single tree induction based on the individual reduct or on the entire feature set for learning problems with many attributes.  相似文献   

12.
基于直觉模糊与计划识别的威胁评估方法   总被引:3,自引:0,他引:3  
分析了威胁评估中信息的不确定性以及计划识别存在的不足,将直觉模糊理论与计划识别相结合,提出了一种基于直觉模糊理论的多属性计划识别方法。建立了基于直觉模糊多属性计划识别模型,给出了计算方法。用实例验证了模型的有效性和正确性。实验结果说明,该模型可以提高威胁评估的效率与可信度,能更直观地给出对态势预测的描述。  相似文献   

13.
针对工程应用的需要,给出一种根据实时动态数据确定模糊密度调节系数的方法,并建立了基于模糊密度动态调节的融合目标识别算法.最后通过仿真实验给出了各种模糊积分用于目标融合识别时的识别结果,验证了所提出方法的有效性.  相似文献   

14.
基于模糊多因素的对地多目标攻击战术规划研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
针对空战决策问题已有算法的不足,根据威胁评估和多属性决策的特点,建立基于模糊多因素的对地多目标攻击决策模型,使空战决策问题转化为对目标威胁度的求解。通过求解该模型即可获得多因素决策问题的目标威胁程度的排序,同时求得威胁程度最大的目标。最后通过仿真说明该模型的合理性和有效性,从而为对地多目标攻击提供一种有效的决策方法。  相似文献   

15.
基于投影技术的三角模糊数型多属性决策方法研究   总被引:7,自引:1,他引:6  
针对属性权重完全未知且属性值为三角模糊数的多属性决策问题.提出一种基于线性规划和模糊向量投影的决策方法.该方法基于加权属性值离差最大化建立一个线性规划模型,通过求解此模型得到属性的权重,计算各方案的加权属性值在模糊正理想点和负理想点上的投影,进而计算相对贴近度,并据此对方案进行排序,最后,通过算例说明了模型及方法的可行性和有效性.  相似文献   

16.
模糊静态图像目标重现方法的优劣直接影响了模糊静态图像处理的最终效果和目标识别的准确性。目前,模糊静态图像目标重现方法首先采用暗原色先验规律对模糊静态图像目标的环境光值进行估计,并且基于光照情况对模糊静态图像目标进行透射率估计;然后利用物理模型还原出模糊静态图像目标;最后对还原的目标进行反转,得到模糊静态图像目标的重现结果。该方法存在重现目标对比度较低的问题。为了提高对比度,改善视觉效果,提出了一种基于虚拟现实技术的模糊静态图像目标重现方法。首先,利用虚拟现实技术与光学成像原理对模糊静态图像目标进行采集和分层处理;然后,采用分段线性色阶调整函数来处理模糊静态图像目标的亮度通道,进行全局映射;最后,对目标细节做相应处理,保持目标细节的可见性,完成目标重现。实验结果表明,所提方法具有更好的视觉效果和更明显的细节信息。  相似文献   

17.
本文提出了一种基于信息融合的动态网络安全态势评估方法。此方法采用信息融合系统的三层结构,数据层用粗糙集理论确定有用属性及权值,定时收集多源数据并标准化,特征层采用模糊聚类分析进行信息预分类,决策层用模糊识别和D-S证据理论组合的识别方法得到最终结果。  相似文献   

18.
模糊性是现实世界事物的一个重要属性,不但描述事物的属性特征方面存在着模糊性,而且事物间的相互联系方面也存在着模糊性。本文基于模糊集合理论,实现一个简单模糊关系数据模型,包括模糊关系的定义、模糊关系运算及模糊关系的完整性。并简单介绍了模糊关系数据库技术的应用领域。  相似文献   

19.
The Bayesian approach is widely used in automatic target recognition (ATR) systems based on multisensor fusion technology. Problems in data fusion systems are complex by nature and can often be characterized by not only randomness but also fuzziness. However, in general, current Bayesian methods can only account for randomness. To accommodate complex natural problems with both types of uncertainties, it is profitable to improve the existing approach by incorporating fuzzy theory into classical techniques. In this paper, after representing both the individual attribute of the target in the model database and the sensor observation or report as the fuzzy membership function, a likelihood function is constructed to deal with fuzzy data collected by each sensor. A similarity measure is introduced to determine the agreement degree of each sensor. Based on the similarity measure, a consensus fusion approach (CFA) is developed to generate a global likelihood from the individual attribute likelihood for the whole sensor reports. A numerical example is illustrated to show the target recognition application of the fuzzy-Bayesian approach. The text was submitted by the authors in English.  相似文献   

20.
We introduce a fuzzy rough granular neural network (FRGNN) model based on the multilayer perceptron using a back-propagation algorithm for the fuzzy classification of patterns. We provide the development strategy of the network mainly based upon the input vector, initial connection weights determined by fuzzy rough set theoretic concepts, and the target vector. While the input vector is described in terms of fuzzy granules, the target vector is defined in terms of fuzzy class membership values and zeros. Crude domain knowledge about the initial data is represented in the form of a decision table, which is divided into subtables corresponding to different classes. The data in each decision table is converted into granular form. The syntax of these decision tables automatically determines the appropriate number of hidden nodes, while the dependency factors from all the decision tables are used as initial weights. The dependency factor of each attribute and the average degree of the dependency factor of all the attributes with respect to decision classes are considered as initial connection weights between the nodes of the input layer and the hidden layer, and the hidden layer and the output layer, respectively. The effectiveness of the proposed FRGNN is demonstrated on several real-life data sets.  相似文献   

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