公共自行车租赁系统车辆监管平台的设计与实现

公共自行车租赁系统是在城市交通日益拥挤的环境下,减轻交通压力、缓解交通堵塞的优选解决方案。本文在综合公共自行车系统的自身特点和所存在问题的基础上,提出了一种后台车辆监管平台的设计方案。介绍了公共自行车租赁系统车辆监管平台的整体软件设计方案及功能模块设计。重点阐述了车辆调度模块以及车辆监管平台与租赁站点自助服务终端间数据通信的站点车辆管理模块。测试表明,软件系统运行流畅,与站点自助服务终端通信稳定可靠,实现了平台智能化管理。     

TD-SCDMA PS域业务用户感知模型的构建与应用

传统的网络评估体系KPI指标越来越难满足用户的需求,提出了一种基于TD-SCDMA PS域业务用户感知的评估模型.采用模糊算法中的模糊层次分析法和模糊综合评价法分别对业务层的指标权重和服务等级权重进行评价,然后进行服务等级判断,进而构建出评估模型.同时将该评估模型应用于突发类业务进行评估,反映出用户对业务的评价,全面提升用户感知(QoE).     

公共自行车服务系统站点及锁桩设置评价模型的分析研究

根据某城市公共自行车管理中心提供的各站点20天借车和还车的原始数据,用数理统计方法对数据进行分析。通过定义站点间的距离,结合站点上流通量以及用户使用自行车的意愿,利用层次分析法和模糊综合评价法分析建立FAHP模型对站点的设置进行评价,并建立锁桩的数量偏差模型,对站点锁桩数量设置进行评价。以某站点为例进行计算,得到该点设置整体较好,但锁桩数量需增至现有数量的3倍。     

模糊综合评价在高校学生资助系统中的应用研究

为提高高校贫困生资助体系认定效率,降低认定成本,通过对高校现有认证体系进行调研,对现有认定方法存在的不足进行了分析,给出了一种基于模糊变换的贫困度评价模型的模糊综合评价法。重点分析了应用模糊变换的贫困度评价模型对贫困生认定定性关系定量化、模糊综合评价的建模方法和贫困生认定模糊综合评价的实证。最后设计并实现了基于B/S架构的贫困生认定系统。实验结果表明,该方法科学、合理、可以较好地克服传统贫困生认定中存在的主观性和盲目性,具有良好的可操作性。     

基于模糊综合理论与随机森林的电子商务服务满意度评价方法研究

电子商务的迅猛发展致使电子服务在更多领域中的作用越来越大,因此电子服务质量的发展水平成为了电子商务企业成败的关键因素。电子商务服务满意度作为影响电子商务企业绩效的关键因素,成为了学术界的研究热点。本文首先运用模糊综合评价建立服务满意度综合评价模型以及电商和物流业绩的综合评价模型,并在此基础上采用随机森林算法对模糊综合评价模型进行改进,其在开源的电子商务商品评论语料上的实验表明,本文所提出的满意度评价模型是有效的,可以依据本文所建立的模型,对电商以及运作给出相应的建议。     

电动自行车自助服务终端系统的设计与实现

在城市交通日益拥挤的今天,大力发展公共交通即可大大减轻交通压力,城市公共电动自行车租赁应运而生。本文在分析比较第三代公共自行车系统的基础上,结合电动自行车的特点提出了一种公共电动自行车自助服务终端的设计方案,重点介绍了嵌入式Linux操作系统下的软件功能的设计,并给出了系统软件设计的整体流程图。实验结果表明,系统工作稳定可靠,能够满足租车还车和电子商务信息播放的基本需求,具有很好的工程意义和市场价值。     

基于蝙蝠算法的模糊综合评价的英语教学质量评价研究

针对模糊综合评价法权重分配缺乏理论基础和完全凭经验的缺点,提出一种基于蝙蝠算法(Bat Algorithm,BA)的模糊综合评价模型。通过BA优化模糊综合评价法的权重,实现权重的最优化选择。运用模糊评价矩阵构建确定各个评价指标权重的判断矩阵,运用BA算法对判断矩阵的权重进行自适应选择。研究结果表明,BA优化模糊综合评价法的结果更加符合实际情况,效果较好。     

基于灰色模糊综合评判的Web服务质量评价模型

为了用户能在众多的服务中找到满足自己需求的最优服务,在基于理解Web服务质量的基础上,应用灰色模糊数学中的理论设计了Web服务质量的评价模型,通过实例计算表明灰色模糊综合评判适用于Web服务质量评价。与其它Web服务评价机制相比较,该模型能更加准确、客观地反映实际情况,减少人为的主观随意性,对Web服务质量做出了合理的评价。     

ADS-B系统运行可靠性评价方法

为实现ADS-B系统运行可靠性的综合评价,提出了一种基于T-S模糊神经网络的方法。以平均首次故障时间、平均故障间隔时间、平均维修时间、平均可用度和维修时间率5项可靠性评价指标作为输入向量。利用T-S模糊系统构建可靠性综合评价的非线性映射关系,经神经网络的自适应训练,调整模糊规则和隶属度函数,建立ADS-B系统运行可靠性的综合评价模型。实验仿真与应用情况表明,该方法可行、有效,并具有较高的计算稳定性、精确性和良好的泛化能力,且评价结果客观、准确可靠,可作为提高ADS-B系统运行可靠性的决策依据。     

基于移动互联技术的通用模糊层评价系统设计

当前评价系统具有简单易行、结果明了的优势,但在评价对象影响因素特性不明确的情况下,无法准确体现实际情况。为此,设计了一种新的基于移动互联技术的通用模糊层评价系统,介绍了通用模糊层评价系统的设计思想及系统结构,给出系统功能结构。详细分析了模糊库子系统、指标系统子系统、模糊综合评判子系统的设计过程。利用数据库关系模型对存储进行简化,通过树型结构表示评价指标体系,对评价指标及权重进行保存。通过原始数据将评价对象的评价结果划分成优、良、中、差4个等级,通过模糊综合评判方法对评价对象进行评价,获取评价结果。实验结果表明,所设计系统评价准确度和效率均较高。     

基于模糊理论的多属性群决策的web服务评价优化算法

本文综合考虑到web服务性能和质量评价指标属性的多样性和描述语言的模糊性,首先将对web服务评价属性的定量、定性描述指标统一转化为三角模糊数,在充分利用三角模糊数性质的基础上,构建群决策函数,实现定量指标与定性指标的规范化处理,在此基础上提出一种基于优先矩阵排序的模糊多属性群决策算法,实现对web服务的综合评价.最后,通过web服务评估实例分析并证明了算法的可行性和有效性.     

通信对抗系统作战能力评估方法研究

针对通信对抗装备的指标特点,结合相关专家经验,采用定量计算与定性分析相结合的方式,建立了通信对抗系统作战能力评价体系,基于模糊理论设计了一种多级模糊综合评判模型,通过建立各级评判因素集和评判集,构成模糊评价矩阵,并给出各级评价因素权值,采用模糊变换、解模糊判决等数学手段最终获得通信对抗系统装备的作战能力评估结果。     

基于模糊层次分析法的雷达效能评估方法

本文针对雷达系统指标的相对性、模糊性,运用模糊数学方法建立模糊综合评价模型。对雷达系统数能评估问题,提出了一种基于模糊层次分析法评估效能的模型。本文以两部雷达为例给出综合评判的分析实例。     

面向神经专家系统的近似逻辑

本文提出了一种称为近似逻辑的逻辑系统,该系统不仅具有模糊的逻辑值,其逻辑运算符也为模糊的.近似逻辑很适合描述神经网络.基于这种逻辑我们定义了一种神经网络模型.该模型可以学习和存储知识.基于这种神经网络模型,开发了一个多专家意见综合系统.     

基于模糊评判法的信息安全风险评估模型

论文依照风险评估的理论,提出了安全域划分的概念,并在划分的基础上提出了基于模糊综合评判法的信息安全风险评估模型。模型采用多层结构,将多因素问题简化为单因素的问题,降低了复杂度,并引入关系矩阵描述各个评价因素之间相互影响的关系,对综合评价得出的结果提出了分析方法来获得企业信息系统的综合风险评价。     

校园网网络管理模糊综合评价研究

如何客观、有效地对校园网网络管理工作进行综合评价,对提高网络管理工作实效,保障校园网的安全具有重要意义.为此,建立了校园网网络管理安全评价指标体系,采用层次分析法对各级指标的权重系数进行计算,并基于模糊综合评价理论,提出一个校园网网络管理综合评价模型.最后应用该模型进行实例评价研究.评价结果表明,提出的方法具有可行性和指导性.     

基于模糊综合评判的导弹武器性能评价方法

针对导弹武器装备采购过程中存在的性能评价问题,分析了导弹武器性能评价的指标体系,采用现代系统评估理论的层次分析法确定了评价指标的权重,结合模糊系统综合评判的相关知识,建立二级模糊综合评判模型对导弹性能进行综合评价.     

光缆传输网络综合评估与预警性维护系统的研究与开发

光缆传输网络综合评估具有模糊性、多因素性等特点.文章利用模糊综合评判理论,构建了一套基于模糊综合评判方法的综合评价模型,设计了因素指标和评价方案,开发了综合评估与预警性维护系统IT平台,以期通过对光缆传输网络的量化评估,为预警性维护提供科学依据,达到改善传输网络运行质量的目的.     

基于AHP法的电脑品牌选择模糊综合评价

为科学合理地评价常见电脑品牌,提出了基于AHP法的电脑品牌选择模糊综合评价方法。首先利用AHP法将评价目标分成三层,并确定各影响因素的权重系数,然后利用隶属度函数建立单因素评判矩阵,并采用模糊综合评判法构造常见电脑品牌多层次模糊综合评判模型。最后通过实例分析,结果表明应用该方法能够得到可靠、客观的常见电脑品牌评价结果。     

一种多因素多模型选择的航迹关联算法

针对模糊综合判决中同一因素和合成运算模型无法适用于所有评价等级的问题,提出了一种基于多因素多模型选择的模糊综合决策航迹关联算法。该算法在多因素模糊综合决策的基础上,分析各因素的关联特性和合成运算模型在不同评价中的适用性,通过多因素定向选择和多元合成运算模型对关联隶属度进行计算,生成航迹关联结果。仿真实验表明,在密集目标环境下,该方法具有良好关联性能,平均正确关联率达到77.70%,比传统多因素模糊综合判决方法高3.86%。