区间数排序的一种联系数方法

针对区间数排序问题,利用集对分析联系数理论中关于不确定与确定性问题的理论方法,提出了一种新的区间数排序方法.该方法用联系数中的同、异.反反映了区间数的不确定及其变化趋势,并结合该理论提出了一个区间数排序指标的新概念--势.在此基础上,给出了一个具体实例,通过实例表明该方法计算不仅简便而且有效正确.  

基于Vague集相似度量的一种联系数方法

运用集对分析法中联系数理论与Vague集理论,给出了一种新的Vague集相似度量的联系数方法。该方法用联系数理论确定与不确定规律,刻画了Vague集相似度量的同异反状态关系,克服了传统相似度量方法的缺陷与不足,并指出联系数是Vague集的一般形式及表示。通过实例表明该方法切实可行,是一种有效的Vague相似度量方法。  

一种基于三元联系数的语言区间信息集结方法

给出利用属性权重与信息决策解决语言区间信息集结的三元联系数问题的新方法。其主要思路是将语言区间变量转化为对应三元联系数矩阵，并通过对该矩阵最优集结，建立三元联系数多属性优化函数及语言区间属性权重区间数。然后进行集对势分析，计算势关联度大小并择优排序。通过实例说明该算法的处理过程及有效性。  

一种Vague值转化Fuzzy值的偏联系数方法

针对Vague集与Fuzzy集,结合联系数理论,提出了一种基于Vague值转化为Fuzzy值的偏联系数方法。通过实例验证了该方法是合理可行且有效的。  

基于三元模糊数Vague集的SPA方法及应用

在结合集对理论（SPA）与Vague集理论的基础上，提出了一种新的三元模糊数Vague集。并采用集对联系数同、异、反来表示Vague集的函数，这种不确定信息的表示要比Vague集的表示更加合理、准确和有效。在此基础上，通过一个具体的实例来验证该方法的可行性和实用性。  

一种SPA集转化Fuzzy集的新方法

结合SPA集,Vague集及Fuzzy集理论分析,在此基础上提出了一种基于SPA集向Fuzzy集转化的新方法,给出了SPA集转化Fuzzy集的相关准则及证明。通过示例验证了该算法的有效性与合理性。  

基于Vague值转化Fuzzy值的一种新方法

在分析已有Vague值转化Fuzzy值方法存在的不足与缺陷基础上,讨论了Vague值转化Fuzzy值的本质实际上是将Vague集中的未确知度按照一定比例进行分配增加到支持度中构成了一个新的支持度(隶属度)原理,建立了一种Vague值转化Fuzzy值的新方法。通过实例验证该方法在约束条件、可分辨性等方面的有效性及合理性。  

广义Hessian曲线上Tate双线性对的计算

推导出广义Hessian曲线上计算Tate双线性对的公式,给出了求解Tate双线性对的Miller算法,证明了广义Hessian曲线上Miller算法中的分母是可消除的。与已有文献资料对比分析表明,我们给出的算法的运算量是最少的。  

混合蚁群算法求解分布式系统任务分配问题

任务分配问题是被公认的NP-hard问题,应用广泛。在对分布式系统任务分配问题进行分析的基础上,将蚂蚁寻求任务分配方案的过程用一种新的图形表示方式来实现。针对蚁群优化算法易陷入局部最优的固有缺陷,提出了一种新的混合算法,该算法将蚁群优化算法与简单禁忌搜索算法相结合,增强了算法的局部搜索能力,提高了任务分配问题解的质量。实验结果表明混合算法的求解性能较优。  

基于线性链表的模糊关联规则挖掘

为改进现有模糊关联规则挖掘算法的不足,提出了一种基于线性链表的模糊关联规则挖掘算法。算法利用线性链表只存储有用的事务数据库信息,并不断利用前期的运算结果对之进行简化,减少了数据的存储开销及扫描时间,降低了算法的时间复杂度,提高了算法的效率。比较分析以及实验表明,该算法对于挖掘模糊关联规则是快速而有效的。