基于模糊理论的无线网络切换评估模型

异构无线网络环境下,智能切换关键要素是提供有保障质量和连接性的服务。针对传统基于接收信号强度的切换判决,在减少不必要切换、呼叫掉线、呼叫阻塞和切换阻碍等方面存在的缺陷,提出切换评估模型。切换判决前,在终端收集网络、用户信息;基于四种通信类型的通信需求,确定网络QoS参数权重值;使用模糊分析方法进行参数量化,将数值并行输入到模糊逻辑器,得到切换评估值,从而得到切换与否的判决。仿真结果显示提出的模型在减少不必要切换、呼叫掉线有较好的表现,能更好地保证连接性和服务质量,从而达到更高的用户满意水平。     

基于FAHP的可信软件非功能需求评估方法

针对可信软件的非功能需求表示与评估问题,对用于非功能需求描述的软目标相互依赖图（Software Interdependency Graph,SIG）进行改进,提出了一个扩展的软目标相互依赖图（Extended Software Interdependency Graph,ESIG）模型来描述和表示非功能需求。在ESIG图模型上,从面向方面的角度提出了一种基于模糊层次分析法（Fuzzy Analytic Hierarchy Process,FAHP）的可信软件非功能需求评估方法。在评估过程中建立了评价准则集、评价等级标准集、权重向量、评价得分矩阵和综合评判矩阵,综合考虑了非功能需求间存在的相对重要性和促进与抑制影响。最后通过一个实例说明了此评估方法的合理性与有效性。     

基于模糊综合评价构建物流运输预警模型

针对当前公路物流运输的安全问题,提出构建公路物流运输预警模型的思想。从人、车、道路、环境和运载物品5个方面对公路物流运输的影响进行了全面分析。通过层次分析法和专家打分法确定公路物流运输的安全预警指标及其权重。采用多层次模糊综合评价法选择合适的模糊算子构建公路物流运输预警模型。利用此模型可以计算公路物流运输的安全预警级别,给出相应的预警信息。实验表明,采用模糊综合评价法构建物流运输预警模型是可行的,能够实现对运输过程的预警。     

一种新的信息系统三角模糊自适应评价模型

目前的信息系统评价模型采用通用评价因子来评价不同领域中的系统,不能全面衡量不同信息系统的质量。提出了新的评价模型使用了动态制定不同领域的评价因子,同时提出了一种带有模糊评判调节因子的NTFAHP法,并对模糊综合评价方法进行了改进,将两者相结合,建立了适应现代信息系统的新评价算法。设计了该评价模型的原型系统,利用原型系统实施工程实例的可计算化评价,其实验结果的准确性、可靠性和稳定性有了明显改善和提高。     

The evaluation of hospital service quality by fuzzy MCDM

This study applies the Multiple Criteria Decision Making (MCDM) to evaluate the service quality of some Turkish hospitals. In general the service quality has abstract properties, which mean that using the previously known measurement approach is insufficient. It is for this reason that the fuzzy set theory is adopted as a research template. In Istanbul, Turkey, there are four B class hospitals classed as private hospitals that are covered by the Social Security Institution (SSI) and for which we propose to represent the service performance measurement using triangular fuzzy numbers. In this study, importance weights of performance criteria are found with AHP. Then, the Multiple Criteria Decision Making methods TOPSIS and Yager's min-max approach are applied to find and rank the crisp performance values. In a second step, an aggregation of performance criteria with OWA and Compensatory AND operators are looked at instead of the TOPSIS method and min-max approach. Thereby numerical applications are supplied by the four methods and the obtained results are compared.