基于熵权-可拓理论的高炉软熔带位置状态模糊综合评判方法

针对高炉(Blast furnace, BF)软熔带位置状态影响因素复杂多样且具有层次性和模糊性的特点, 提出了基于熵权--可拓理论的高炉软熔带位置状态两级模糊综合评判的新方法. 首先,在对高炉生产过程参数进行整理、分类的基础上, 采用可拓理论和熵权法确定第一级评判的隶属矩阵和模糊权向量, 进行一级模糊评判. 其次,以一级评判结果矩阵构成第二级评判的隶属矩阵, 并结合层次分析法(Analytic hierarchy process, AHP)确定的第二级模糊权向量, 进行二级模糊评判. 利用物元的可拓性定性分析和可拓集合论的关联函数定量计算相结合的方法, 实现对高炉软熔带位置状态的两级模糊综合评判. 最后,以某钢铁厂2650m3高炉为实例对其软熔带位置状态进行综合评判, 所得结果与现场实际情况吻合良好.     

一种综合化通信导航识别系统评估方法

综合化通信导航识别系统在保障机载平台飞行安全方面发挥着重要作用,但其功能复杂、设计约束广,在系统设计时需要选择合适的方法对综合化通信导航识别系统的性能进行精确评估。提出一种基于模糊评判的改进层次分析法(AHP),构建了系统指标、综合指标、重构能力、“五性”指标以及传感器能力的指标评估体系。使用AHP得到基础权值,使用基于直方图的模糊评判方法得到模糊评判矩阵,进一步利用模糊评判矩阵对基础权值进行修正得到精确的评估结果。结果表明该方法能够有效地对综合化通信导航识别系统进行精确评估,为综合化通信导航识别系统的评估以及多方案决策提供技术支撑。     

船舶电力推进系统六相同步电机选型AHP FCE方法研究

根据船舶电力推进六相同步电机选犁方案的评价指标,针对多相电机评价指标的复杂性,对评价指标进行了一致化和无量纲化处理,提出了一种改进型隶属函数的确定方法,建立了基于层次分析法（AHP）的电机选型方案的模糊综合评判,实现了评价指标类型的无量纲化,并利用层次分析法确定了隶属函数与电机选型方案的权系数。通过实例验证了此方法的正确性和有效性,通过与传统隶属函数确定方法的比较,发现改进型隶属函数通用性强,更加易于分析、接受、理解和应用。     

基于前景理论的犹豫模糊TOPSIS多属性决策方法

针对属性权重未知、属性值为犹豫模糊集的决策问题,提出一种前景理论和逼近理想解(TOPSIS)相结合的多属性决策方法.考虑到决策者对指标集的不同偏好,利用犹豫模糊熵的相关理论,提出一种基于犹豫模糊熵的熵权法确定属性权重.将决策者的风险心理因素引入犹豫模糊多属性决策中,定义了犹豫模糊数的前景价值函数,并以此将犹豫模糊决策矩阵转化为价值矩阵,计算出各方案的收益损失比值.最终应用TOPSIS的基本思路,确定备选方案的优劣排序,并通过算例分析验证了所提出方法的有效性.     

一种属性权重未知的区间概率风险型混合多属性决策方法

针对指标权重未知的区间概率风险型混合多属性决策问题,提出一种基于熵权和投影理论的决策方法.首先,建立了语言变量和不确定语言变量与梯形模糊数的转化关系,将混合型数据转化成统一的梯形模糊数;然后,通过期望值将风险型决策矩阵转化为确定型决策矩阵,并用熵权法确定各指标权重,计算加权决策矩阵,根据各方案在正负理想方案上投影的相对接近度对方案进行排序;最后,通过应用案例说明了该方法的有效性.     

直觉模糊多属性决策的新方法

针对属性值以直觉模糊数形式给出的多属性决策中确定属性权重的问题,提出了一种直觉模糊数熵权的确定方法,依照传统权熵的确定方法的思路,通过一个公式求得直觉模糊熵;然后求得属性的信息熵;根据传统熵权确定公式得到属性权重,进而利用得分函数对方案进行排序;最后通过算例说明该方法的有效性和实用性。     

基于模糊层次分析法的煤矿安全生产预警系统

针对煤矿安全生产预警评价指标多,且各指标受很多因素影响的问题,构建了基于模糊层次分析法的煤矿安全生产预警系统。该系统将层次分析法与模糊综合评判相结合,利用层次分析法确定各评价指标的权重,通过模糊评判矩阵进行模糊综合评判,最后将评价指标权重与模糊综合评判结果进行合成运算,从而确定煤矿安全等级和预警结果。实际应用结果验证了该系统的可行性和有效性。     

入侵检测系统的评估方法与研究

在阐述入侵检测系统评估所要解决问题的同时对ROC曲线图、贝叶斯检测率、检测期望值和检测量CID等评估方法进行了深入的研究和分析。发现这些方法只基于某几个指标（如误报率、漏报率）对入侵检测系统进行评价,致使评价结果各有不足,这主要是缘于入侵检测系统的复杂性,对其进行性能评价无疑会涉及影响其性能的每一个主要指标。为此应用一种熵权系数模糊综合评判法,采用模糊综合决策的评估方案,利用熵权系数法计算各指标因素的权重,从而使其能够比较全面地评价一个入侵检测系统。     

基于证据理论的软件项目风险评估方法

针对专家模糊评判语言导致风险评估结果可信性降低的问题,提出一种基于证据理论的软件项目风险评估方法。该方法首先将专家评估值转化为基本概率分配(BPA),其次使用基于相似系数优化的证据合成方法进行数据融合,并根据风险矩阵得出风险优先级。此外,相似系数可以作为复盘专家评估值相互支持情况的辅助决策依据。通过算例验证了该方法的实用性和可行性,通过与模糊理论、熵权法及TODIM方法进行对比分析,进一步验证和展现该方法在运算过程、权重分配方法以及处理冲突信息方面具备的客观性和优越性。     

软件质量方案模糊决策模型的研究

为了解决由于软件质量概念的模糊性而导致的软件质量方案决策困难的难题,从3个方面对软件质量方案模糊决策模型进行了研究.首先,采用L-R模糊数建立模糊权集,解决了经典决策方法存在的精确权集缺陷和模糊综合评价方法存在的伪模糊权集缺陷.其次,采用Bonissone方法简化了模糊运算.再者,采用模糊排序方法进行方案选择.从而全面提高了软件质量方案决策的准确性.最后,以一实例进行了验证.     

基于IVIF-AHP与改进CRITIC法的配电网规划方案综合评估

针对难以量化配电网规划方案的权重问题,提出IVIF-AHP法与改进CRITIC法结合的综合评估配电网规划方案的方法.首先,从配电网供电可靠性、经济性、供电质量及安全性四个方面建立综合评估指标体系;其次,通过三角模糊数确定决策者自身属性,引入评估结果相似度与决策者犹豫度共同决定加权因子矩阵,根据评估矩阵聚合的IVIFN计...     

基于改进模糊熵和证据推理的多属性决策方法

针对证据推理方法框架下属性权重难以获取的问题,提出一种基于改进模糊熵和证据推理的多属性决策方法。首先,定义证据推理信度决策矩阵框架下的三角函数模糊熵公式,并证明了其满足熵的四个公理化定义。其次,所提方法能够同时处理属性权重完全未知和属性权重信息部分已知两种情况：当属性权重完全未知时,基于信度框架下的改进模糊熵和熵权法的基本思想计算属性权重;当属性权重信息部分已知时,定义加权模糊熵,建立期望模糊熵最小的线性规划模型求解最优属性权重。最后,利用证据推理算法融合方案属性值,结合期望效用理论得到方案排序结果。通过实例计算,并与传统模糊熵计算方法进行比较分析,验证了所提方法能够更加充分地反映原始决策信息,更具客观性和一般性。     

基于指数熵加权的降维犹豫模糊兰氏距离测度及应用

首先提出几种基于兰氏距离的犹豫模糊集距离测度.然后针对两个犹豫模糊数中的隶属度个数不相等问题,提出新的犹豫模糊数降维方案.该方案不需要反复添加最大最小隶属度数值到犹豫模糊数中,不仅很好地保留了数据的原始信息,而且减少了计算距离时的计算量.针对属性权重信息完全未知的情况,采用实际数据信息构造犹豫模糊指数熵,并利用信息熵最小化原则计算得到属性权重.最后利用指数熵加权的降维犹豫模糊兰氏距离测度,结合实际的医疗诊断数据进行实例分析.结果表明,所提出的基于指数熵加权的降维犹豫模糊兰氏距离测度不仅在$\lambda$取不同值时诊断结果一致,而且减少了计算量,提高了诊断效率,对实时、有效的医疗诊断具有一定的应用价值.     

Pythagorean fuzzy TOPSIS for multicriteria group decision-making with unknown weight information through entropy measure

In this study, a new technique for order preference by similarity to ideal solution (TOPSIS)-based methodology is proposed to solve multicriteria group decision-making problems within Pythagorean fuzzy environment, where the information about weights of both the decision makers (DMs) and criteria are completely unknown. Initially, generalized distance measure for Pythagorean fuzzy sets (PFSs) is defined and used to initiate a new Pythagorean fuzzy entropy measure for computing weights of the criteria. In the decision-making process, at first, weights of DMs are computed using TOPSIS through the geometric distance model. Then, weights of the criteria are determined using the entropy weight model through the newly defined entropy measure for PFSs. Based on the evaluated criteria weights, TOPSIS is further applied to obtain the score value of alternatives corresponding to each decision matrix. Finally, the score values of the alternatives are aggregated with the calculated DMs’ weights to obtain the final ranking of the alternatives to avoid the loss of information, unlike other existing methods. Several numerical examples are considered, solved, and compared with the existing methods.     

Fuzzy entropy in fuzzy weighted linear regression model under linear restrictions with simulation study

In fuzzy set theory, it is well known that a fuzzy number can be uniquely determined through its position and entropy. Hence, by using the concept of fuzzy entropy the estimators of the fuzzy regression coefficients may be estimated. In the present communication, a fuzzy linear regression (FLR) model with some restrictions in the form of prior information has been considered. The estimators of regression coefficients have been obtained with the help of fuzzy entropy for the restricted/unrestricted FLR model by assigning some weights in the distance function. Some numerical examples have also been provided in order to illustrate the proposed model along with the obtained weighted estimators. Further, in order to compare the performance of unrestricted estimator and restricted estimator, a simulation study has been conducted by using two fundamental criteria of dominance – mean squared error matrix (MSEM) and absolute bias.     

基于直觉模糊熵的专家权重确定方法及其验证

针对专家判断信息以直觉模糊集给出的直觉模糊群决策矩阵,提出一种新的客观确定专家权重的方法。与传统的通过专家评价的差异程度来确定专家权重的思路不同,该方法通过定义直觉模糊集的模糊熵计算专家判断信息的模糊程度,进而确定每位专家的权重,并对基于犹豫度、几何距离、相似度量和不确定程度4类模糊熵的定义对专家权重结果的影响进行实验和仿真分析。仿真结果表明,专家的权重不仅取决于不同类模糊熵的定义,还与专家个数和属性个数相关。     

MADM method based on prospect theory and evidential reasoning approach with unknown attribute weights under intuitionistic fuzzy environment

This paper proposes an intuitionistic fuzzy decision method based on prospect theory and the evidential reasoning approach, aiming at analyzing multi-attribute decision making problems in which the criteria values are intuitionistic fuzzy numbers and the information of attributes weights is unknown. Firstly, the measures of entropy and cross entropy are defined for intuitionistic fuzzy sets by taking into consideration the preference of decision maker towards hesitancy degree. Secondly, combined with bounded rationality, the prospect decision matrix is calculated in the light of prospect theory and intuitionistic fuzzy distance. Thirdly, the correlational analyses are conducted between the attribute weights and three indicators which are entropy, cross entropy and prospect value, and optimization models for identifying attribute weights are built under the circumstances that the weights are incomplete and unknown. Finally, in order to avoid the loss of decision making information, the evidential reasoning approach is applied to the calculation of comprehensive prospective values for all alternatives. Following the value calculation, the ranking and the optimal alternative are determined based on the comprehensive prospective values. Illustrating examples demonstrate that the proposed method is reasonable and feasible.     

一种基于模糊熵的模糊分类算法

在模糊ID3算法中,用模糊分类熵选择扩展属性,以自顶向下的方式递归地构建模糊决策树,对数据进行分类。提出了一种基于属性模糊熵的模糊分类算法,不同于模糊ID3算法,模糊条件属性的模糊熵作为权值用来对相对模糊频率进行加权,综合考虑各个模糊条件属性对分类的贡献。实例分析和实验结果表明了这一算法的有效性。     

考虑时间序列的动态大群体应急决策方法

针对专家权重和属性权重未知、阶段权重未知且与时间序列有关的动态大群体应急决策问题,提出一种考虑时间序列的动态大群体应急决策方法.首先,提出一个考虑区间直觉模糊数犹豫度的距离公式,定义区间直觉模糊数贴近度,综合考虑贴近度和相似度,用模糊聚类法对大群体专家偏好信息进行聚类;其次,基于现有区间直觉模糊熵公式的不足,提出一个新的区间直觉模糊熵公式,基于此公式考虑专家之间知识水平的差异和各个阶段偏好信息不具遗传性等特点,计算得出专家在不同属性下的权重和属性在各阶段下的权重;再次,考虑时间序列对各阶段权重的影响,构建相对熵模型,对阶段权重进行合理确定,进而利用加权平均算子得到整个决策过程中各方案的综合决策偏好;然后,利用区间直觉模糊数的得分函数和精确函数对方案进行排序,选出最优方案;最后,通过与以往文献的方法对比分析验证所提出方法的有效性和优越性.