模糊决策在职称晋升系统中的应用

目的对模糊决策在职称晋升系统中的应用模型进行研究。方法基于综合评判系统中的多个决策的因素,以模糊决策计算模型为切入点,综合分析进行模型建立研究。结果以模糊决策计算为核心的职称晋升系统是当前职称晋升过程中的有力算法模型结论模糊决策模型在晋升系统中的应用,有助于在评判中综合考虑各个因素,体现公平、公正的原则。     

铁矿石境外投资风险评估的模糊神经网络模型

论文将模糊理论与神经网络结合,对铁矿石境外投资所涉及的风险因素分别从资产影响、威胁频度两方面进行分析,建立了铁矿石境外投资的风险层次化结构,并构造了各因素所对应评判集的隶属度矩阵;综合运用模糊推理算法与神经网络仿真技术,对铁矿石境外投资的风险进行评估,进而判定铁矿石境外投资风险等级。最后,通过计算铁矿石境外投资的市场风险说明了算法的应用,并将结果与模糊综合评估得到的风险值进行比较,检测了模型的有效性。     

应用模糊综合评价进行智能手机评估建模

为了对市场上各种智能手机进行合理公正的评估,提出了基于变异系数法和加权平均型的模糊综合评价法,并建立了智能手机评估模型。该模型对手机的各项性能参数进行了分类分析,采用变异系数法计算手机各个评价指标的权重;然后进行单因素评判,建立模糊综合评判矩阵,采用加权平均型算子进行综合评判,得到最后的评估结果。对比实验表明,相对于传统的基于专家赋权和取大取小算法的模糊评价方法,该评估模型的有效性和实用性能均有较大提升,能够更加客观准确地反映用户对智能手机的实际评估。     

基于模糊综合评判城市社区评价模型仿真研究

研究城市社区认同性优化问题。针对目前城市社区认同性受到了多方面因素的综合影响,传统的认同评价算法很难全面的综合评价城市之间的差异,提出了一种模糊综合评判城市社区综合评价优化模型。主要技术在于采用了模糊综合评判算法首次应用在城市社区评价体系中。算法以城市社区优化设计为研究对象,在全面分析城市社区的相关需求的基础上,采用了改进的层次分析法多模型进行数学优化,并以城市社区居民住宅满意度为核心,建立了关于模糊综合评判的城市社区认同性多指标优化模型。最后案例实验结果表明,提出的新的模糊综合评判算法可以较好的评价出城市社区的满意度,具有一定的实际应用价值。     

基于模糊综合评判的评价系统模型研究与应用

提出一种基于模糊综合评判的评价系统模型.设计了基于该模型的评价系统软件结构和工作流程.然后针对其中的关键技术,分别研究了因素集和评判集建立、数据隶属度处理、一级和二级模糊评价等功能的算法逻辑.最后,开发实现了一个企业的车辆运营效益评价系统,系统通过运行该企业五年的车辆数据,得到了两个级别的模糊评价结果.分析表明评价系统的结果非常符合实际效益情况,证明模糊综合评判方法能够用于多层次的综合评价系统,而且效果较好.     

改进的基于信息流的信息系统风险评估方法

根据基于信息流的资源分布,归纳信息系统的风险因素,并依据一种改进的多层模糊综合评判算法对信息系统的风险值进行评估。     

基于模糊综合评判的信息安全风险量化分析

信息系统安全的风险评估是建立信息系统安全体系的基础和前提。本文利用模糊综合判定的相关原理与方法对信息系统的风险进行定量分析,将与风险相关的各因素分层,建立了模糊分析的指标体系,并结合具体实例对风险发生的可能性进行了模糊综合评判,实现了信息安全风险的量化评估。     

基于模糊综合评判的教师效绩评价系统的开发

模糊综合评判作为模糊数学的具体应用方法,广泛应用于实际.基于模糊综合评判的高校教师效绩评价系统,实现了多级因素集评价,具有用户接口、评价指标体系编辑、算法执行、异常处理、其他功能等模块,实现了高校教师效绩评价定性关系的定量化,评价体系还适用于企业对员工的效绩评价等其他领域.     

高新技术企业风险投资及投资风险评价

本文研究了风险投资的含义和基本特点，并且在全面分析风险投资特点的基础上 ，提出了高科技产业开发投资风险综合评判体系. 文中利用层次分析法和聚类分析法相结合的形式确定权数，以主观概率来描述风险, 从而建立了高科技产业开发投资风险的多因素层次模糊综合评判模型，采用模糊数学工具对高新技术项目的投资风险进行综合评价．进行了实证运算，实现了高新技术产业开发投资风险较为科学的评判与判断．     

基于熵权系数法的信息安全模糊风险评估

信息安全风险分析中存在大量模糊、不确定性影响因素,以往的信息安全风险综合分析方法如PRA分析法需要收集到精确全面的评估数据,通过故障树分析信息系统被攻击的原因,建立风险计算模型定量计算系统风险,此方法过于繁琐,不易对信息系统风险进行准确的量化.针对此问题,文中通过对信息系统风险影响因素的识别与分析,构建反映信息安全风险影响因素及它们相互关系的风险评估指标体系,并应用多级模糊综合评判法对风险评估指标进行多层量化评估,同时利用信息熵定量计算各风险影响因素的权重,克服了直接赋值的主观性.该方法能较好地量化评估信息系统风险,方便计算出信息系统总的风险值.     

基于模糊综合评价的健康评估系统开发

阐述了健康评估系统的基本原理;介绍了模糊集合中隶属度与隶属函数的概念,提出了模糊综合评价的原理和方法。利用MATLAB构建评价矩阵和算法程序,应用VB.net设计友好的用户使用界面,采用Access建立知识库和专家建议等信息,并通过混合编程技术实现健康评估系统的开发。最后,将这套健康评估系统应用于甲亢疾病评估实例中。     

基于模糊数相似度的审判风险评估系统

随着审判管理日趋精细化,法院对审判风险精准化评估的需求逐渐增多,其中,如何有效进行审判风险等级定量分析是精准化风险评估的核心问题。现有的机器学习、风险矩阵等方法由于存在历史数据有限、审判风险评估精度要求高等不足,难以有效地应用于实际审判业务中。针对此问题,构建了基于模糊数相似度的审判风险评估模型,实现了多因素审判风险的定量评估。首先针对审判风险指标进行辨识,建立了基于AHP的多层级风险指标模型,以提升审判风险的分析粒度和评价客观性;然后,为了获取模糊风险测度,设计了基于混合输入的风险聚合模型,该模型应用流程信息来提高评估准确性,实现了审判风险指标的分类聚合;最后,构建了基于相似度算法的风险等级确定模型,该模型能够有效排除人为因素和异常数据的干扰,实现了审判风险等级的精准度量。基于审判风险评估模型,设计并实现了相应的评估系统,该评估系统包括风险计算、风险管理和风险预警模块,通过在实际法院管理系统中进行集成和应用,该评估系统有效优化了目前局限于审限预警的审判风险管理模式,进一步提高了审判管理的精细化程度。     

社交网络用户影响力的模糊综合评价

社交网络平台信息传播迅速,为了有效地进行舆情预警,定量地评估用户在消息传播网络中重要性,将模糊综合评价方法引入用户影响力建模问题中. 通过对用户在社交平台上的行为分析,构造了包含用户活跃粉丝数以及平均转发数等五项指标在内的评价体系. 并针对传统的模糊综合评价算法在应用于计算评价指标权重方面的缺陷与不足,提出改进模糊合成算子的方法构建用户影响力评估模型. 利用新浪微博社交平台上的真实数据,结合对比实验和实际评估,改进的模糊合成算子能根据需求调整权重对评价结果的影响,同时该方法能较准确地反应社交网络中用户的实际影响力.     

基于HISPAC医疗数据隐私保护模型

当今时代是计算机的时代,更是人工智能和大数据蓬勃发展的时代,与其相关行业的出现引发了各行各业的变革。作为国内主要的服务行业,医疗产业也在悄然改变,同时医疗隐私的保护技术也在持续研究和发展中。随着数据量的激增,各类患者身份信息、病例信息以及医疗诊断信息泄露的情况层出不穷。本文针对医疗隐私保护问题,构建一套医疗隐私保护模型,该模型包括2个部分:1)借助循环神经网络RNN和模糊推理理论构建一个自适应神经网络隐私风险评估模型,给用户行为活动设置一个信用标签,并借此来计算隐私泄露风险值; 2)围绕模型得到的用户信用风险值建立一套个性化的隐私数据访问权限控制机制,即医院信息系统隐私控制模型。经过实验验证,该机制具有良好的隐私保护效果,可以有效解决医疗数据隐私泄露的问题。     

Effective optimization for fuzzy model predictive control

This paper addresses the optimization in fuzzy model predictive control. When the prediction model is a nonlinear fuzzy model, nonconvex, time-consuming optimization is necessary, with no guarantee of finding an optimal solution. A possible way around this problem is to linearize the fuzzy model at the current operating point and use linear predictive control (i.e., quadratic programming). For long-range predictive control, however, the influence of the linearization error may significantly deteriorate the performance. In our approach, this is remedied by linearizing the fuzzy model along the predicted input and output trajectories. One can further improve the model prediction by iteratively applying the optimized control sequence to the fuzzy model and linearizing along the so obtained simulated trajectories. Four different methods for the construction of the optimization problem are proposed, making difference between the cases when a single linear model or a set of linear models are used. By choosing an appropriate method, the user can achieve a desired tradeoff between the control performance and the computational load. The proposed techniques have been tested and evaluated using two simulated industrial benchmarks: pH control in a continuous stirred tank reactor and a high-purity distillation column.     

A perceptual computing-based method to prioritize failure modes in failure mode and effect analysis and its application to edible bird nest farming

A failure mode and effect analysis (FMEA) procedure that incorporates a novel Perceptual Computing (Per-C)–based Risk Priority Number (RPN) model is proposed in this paper. The proposed model considers linguistic uncertainties and vagueness of words, because it is more natural to use words, instead of numerals, for an FMEA user to express his/her knowledge when he/she provides an assessment. Therefore, it is important to consider the inherited uncertainties in words used by humans for assessment as an additional risk factor in the entire FMEA reasoning process. As such, we propose to use Per-C to analyze the uncertainties in words provided by different FMEA users. There are three potential sources of risks. Firstly, the risk factors of Severity (S), Occurrence (O), and Detection (D) are graded using words by each FMEA user, and indicated as interval type-2 fuzzy sets (IT2FSs). Secondly, the relative importance of S, O, and D are reflected by the weights given by each FMEA user in words, which are indicated as IT2FSs. Thirdly, the expertise level of each FMEA user is reflected by words, which are expressed as IT2FSs too. The proposed Per-C-RPN model allows these three sources of risks from each FMEA user to be considered and combined in terms of IT2FSs. A case study related to edible bird nest farming in Borneo Island is reported. The results indicate the effectiveness of the proposed model. In summary, this paper contributes to a new Per-C-RPN model that utilizes imprecise assessment grades pertaining to group decision making in FMEA.     

A fuzzy reasoning and fuzzy-analytical hierarchy process based approach to the process of railway risk information: A railway risk management system

Risk management is becoming increasingly important for railway companies in order to safeguard their passengers and employees while improving safety and reducing maintenance costs. However, in many circumstances, the application of probabilistic risk analysis tools may not give satisfactory results because the risk data are incomplete or there is a high level of uncertainty involved in the risk data. This article presents the development of a risk management system for railway risk analysis using fuzzy reasoning approach and fuzzy analytical hierarchy decision making process. In the system, fuzzy reasoning approach (FRA) is employed to estimate the risk level of each hazardous event in terms of failure frequency, consequence severity and consequence probability. This allows imprecision or approximate information in the risk analysis process. Fuzzy analytical hierarchy process (fuzzy-AHP) technique is then incorporated into the risk model to use its advantage in determining the relative importance of the risk contributions so that the risk assessment can be progressed from hazardous event level to hazard group level and finally to railway system level. This risk assessment system can evaluate both qualitative and quantitative risk data and information associated with a railway system effectively and efficiently, which will provide railway risk analysts, managers and engineers with a method and tool to improve their safety management of railway systems and set safety standards. A case study on risk assessment of shunting at Hammersmith depot is used to illustrate the application of the proposed risk assessment system.     

基于模糊理论的信息系统风险计算

针对信息系统安全评估提出了基于模糊理论的风险计算方法.在风险计算函数因子分析基础上,通过层次分析法和模糊综合评估模型解决风险因子的权重分配问题,提出了量化风险计算的方法、流程和计算实例.     

基于F-ANP的建筑材料质量风险评价研究

鉴于建材产品质量风险相互依赖的多属性特征和建筑材料质量风险问题的复杂性,运用网络分析法和模糊综合评价的思想,构建了基于模糊网络分析方法的建材产品质量风险评价模型;通过Super Decision软件计算各指标的权重值,实现了对建材产品质量风险高效、实用的量化评价。以建筑节能材料聚苯板为例证实了该方法的实用性和有效性。     

内网安全风险评估模型

针对内网安全评估问题构建了内网安全风险评估的系统模型。该模型采用的是基于模糊综合评价的评估方法,并在此基础上重点讨论了基于聚类分析的风险分类方法,其摒弃了传统标准分类的主观方法,对大量客观实验数据进行聚类分析,使风险的分类更具客观性。同时,在评估过程中利用信息熵原理确定各风险因素的权重系数,避免直接赋值的主观性,从而使风险评估的整个过程更加客观,评估结果更加准确。