不确定型决策方法在物流管理中的应用

不确定型决策作为科学决策的重要手段，在促进物流管理科学化中起着重要作用。本文主要介绍了当前应用于不确定型决策的方法，举探讨在物流管理中的应用。     

基于灰熵的冷链生产现场决策评价方法

为了提高果蔬类冷链企业的管理水平和运作效率,构建了冷链生产现场决策评价体系,并给出了各评价指标的量化标准。在此基础上,运用熵增原理和灰色关联分析方法,建立了冷链生产现场灰熵综合评价模型。结合某冷链配送中心现场评价实例说明了其应用,结果表明使用灰熵理论对冷链配送中心的生产现场进行评价决策,能够获得比较理想的评估效果。     

扩展最大熵原理及其在不确定度中的应用

介绍了最大熵原理和扩展最大熵原理,得到了不确定度中的正态分布、矩形分布和曲线梯形分布,分析和应用了曲线梯形分布.     

估算测量不确定度的一种最大熵原理

测量不确定度是表征被测量的真值处在某个量值变化范围的一个标志。它是评定测量质量的一个极其重要的指标,所以测量不确定度的估算方法是至关重要的。根据国际计量委员会的建仪书INC—1(1980),A类不确定度用统计方法由测得值计算得到,并用标准偏差来表示。B类不确定度只能用经验或依靠其他已知条件来估算,其数值用近似标准偏差u_i表示: u_i=L_i/K_i (1)式中,L_i表示第i个误差因素引起的误差限(—L_i,L_i),K_i,为相应分布曲线的置信因子。如果已知误差的概率分布,则置信因子很容易求得,但困难的是有些误差的概率分布不知道。有些随机误差往往只能从多次测量中估计     

多维随机变量的熵不确定度

通过引入信息熵理论,将一维随机变量的熵不确定度指标推广到二维、三维和N维情况,提出了熵不确定椭圆、熵不确定椭球和熵不确定超椭球指标,以此作为二维、三维及多维随机点的不确定度指标。所提的熵指标具有惟一确定、不受置信水平选取的主观性影响的特点,比较适合于作为GIS中信息点的位置不确定性度量指标。     

测量不确定度及其应用

测量不确定度在测量工作中非常重要并有广泛的应用。本文阐述了测量不确定度的基本概念,通过实例说明,表示测量结果的质量时,为什么要用不确定度,而不用误差;不确定度与准确度的区别等基本知识。     

基于最大熵与贝叶斯的动态不确定度滚动更新模型

基于最大熵原理,对现有贝叶斯先验分布确定方法做出了改进,特别给出了更加符合客观实际的无信息先验分布确定方法.运用最大熵原理与贝叶斯估计推断建立动态不确定度滚动更新模型,较好的体现新的测量数据对不确定度的影响,解决了动态不确定度的滚动更新问题.     

测量不确定度的验证方法及其应用实例

介绍了测量不确定度的几种验证方法,并且给出了计量器具校准结果、金属材料拉伸试验检测结果和等离子光谱成分分析结果的测量不确定度验证的应用实例。     

基于残差一次累加生成的不确定度灰评定方法

介绍了一种改进的基于残余误差一次累加生成的A类不确定度灰评定方法。首先对测量数据序列进行排序;然后求排序后各测量数据的残余误差,对残余误差作一次累加生成计算,得到残余误差一次累加序列;最后,在残余误差一次累加序列中查找绝对值最大者,将其作为A类不确定度灰评定的参数。分析结果表明,改进的基于残余误差一次累加生成灰评定方法的算法复杂性明显低于基于原始数据一次累加生成算法的复杂性,且采用该灰评定方法得到的A类不确定度结果与采用经无偏修正的贝塞尔公式计算得到的A类不确定度结果有相当高的一致性。     

动态测量不确定度贝叶斯评定的改进方法研究

动态测量不确定度的评定一直是比较复杂的问题,到目前为止,国内外有许多学者对这一问题进行了探索与研究,给出了一些评定的方法,但这些方法都存在自身的缺点与不足,还不能给出十分精确的评定结果。因此,通过对现有基于贝叶斯理论的动态测量不确定度评定方法进行分析,用最大熵原理改进其先验分布的选择与计算方法,从而有效提高计算后验分布的精度,最终提高不确定度的计算准确度。     

一类灰色模糊决策问题的熵权分析方法

以灰色系统理论和模糊数学为基础，探讨了不确定型决策问题的特性，分析了一些相关成果中所给方法在直接处理灰色模糊数方面的优势与不足。运用优化理论和熵极大化准则，建立了基于灰色模糊关系的多属性群体决策方法，分别对属性权重向量已知和未知两种情况给出了简便实用的算法，通过算例说明了算法的合理性。     

旅行社基于灰色关联度及熵权分析的聚类研究

提出以旅行社顾客满意度为依据的聚类方法。确定旅行社样本及评价指标体系,对满意度数据进行标准化处理,计算各指标熵权并归一确定权重,计算各旅行社样本的关联系数、关联度。由此,以离差平方和最小为聚类标准,对样本逐一聚类,得出一个动态聚类过程并用图表示。对确定的分类数,则得出确定分类。举出实例,得出分类为4类时,分为{x1,x3,x5,x6,x7,x8}{x2}{x4}{x9,x10}的结果。     

基于熵权和灰关联的老年人信息终端界面布局评价研究

目的 为了优化现有信息终端界面设计,提升老年用户的体验。方法 首先运用基本用例对信息终端的任务过程进行描述;接着以老年人自身需求为出发点,从结构、任务、认知3个层面构建老年人信息终端界面布局评价体系;其次通过设计调研制作出实验样本,邀请老年人进行界面布局评价实验;然后根据评价实验结果,采用熵权法对评价体系中每个评价指标进行权重分配;最后结合灰色关联分析法将实验结果转化为灰色关联度,通过比较灰色关联度的大小,从而确定最优方案。以银行ATM机作为研究案例,结果表明所提出的方法具有较高适用性。结论 通过基于熵权法和灰色关联分析法的信息终端界面布局评价模型,可以量化老年人的用户偏好,有效地对老年人信息终端界面布局进行评价,对界面布局优化有一定指导意义。     

基于组合权重的灰色关联理想解法及其应用

引入灰色系统理论,对传统理想解法(TOPSIS)进行了拓展,提出了一种基于组合权重的灰色关联理想解法(GC-TOPSIS).利用AHP和熵值法对决策指标进行组合赋权,依据灰色关联分析理论,以灰色关联度为决策单元构造GC-TOPSIS模型,最后通过一个供应商选择的实例验证了方法的有效性和可行性.     

基于管理熵的生产系统柔性决策

建立了生产系统柔性的管理熵模型,将生产系统柔性视为生产管理力对生产系统施加管理功的过程.将生产系统在管理熵空间映射为结构柔性、功能柔性和信息柔性三维模型,将生产系统的柔性转化为三维空间上的容易量化的矢量簇.用总熵函数表达三维空间矢量簇间的相互作用,给出了生产系统柔性定量度量的五项启发式规则.     

基于最大熵区间分析的测量不确定度评定

为了提高测量不确定度评定的精度,采用最大熵区间分析方法。首先通过贝叶斯模型结合最大熵算法建立模型;接着对输入量样本信息下限和上限区间的不对称性进行分析,引入Jaynes熵以及引入拉格朗日量得出最短区间;考虑了输入量的不确定度随概率分布的传递过程,最后对输入量样本信息通过划分区间比值来确定被测量的不确定度评定。实验仿真显示该算法计算测量不确定度的区间较小,评定结果更为精确。     

基于灰阶熵的模糊对比度自适应图像增强算法

一般的数字图像存在噪声大、对比度低、边缘模糊等缺陷.为了有效地增强图像的模糊对比度,以满足后续的识别与检测要求,提出了一种基于灰阶熵的模糊对比度自适应图像增强算法.在模糊域内,根据邻域窗口灰阶熵值的大小,合理选取阈值,对阈值两侧的图像像素点进行不同程度的对比度增强处理,实现局部特征的增强.实验结果表明,该方法不仅增强了图像的整体对比度,而且有效地丰富了目标图像的细节信息,并抑制了噪声的放大.     

测量重复性不确定度的灰色评定

将化学检测视为灰色过程,阐述了灰色理论求解标准差和评定测量重复性不确定度的数学模型,应用该模型对钛合金中氧、氮、氢含量的测量重复性标准差和不确定度进行计算或评定。结果表明,灰色理论计算的标准差和不确定度与传统统计学计算值接近,准确度高,简单易行。     

灰色系统理论在测量不确定度评定中的应用

采用统计方法计算标准不确定度一般需要一定数量的测量数据且知道其统计分布规律，这在实际中很难做到。本文利用灰色系统理论给出求解标准差的新方法，以此来评定测量不确定度，对数据量和分布规律无特殊要求，在实际应用中取得较好效果。