云计算环境下基于灰色AHP的供应商信任评估研究

针对传统信任模型的不足,以改善供应链企业间的信任危机为目标,以灰色系统理论为基础,将层次分析法(analytic hierarchy process,AHP)与灰色评估法相结合,提出一种基于灰色AHP的云计算供应商信任评估模型。通过定义信任评价等级灰类及白化权函数,计算云环境下供应商企业实体各信任证据的灰色评价权,结合层次分析法构建层次结构并确定信任证据权值,最后求出供应商企业的信任评估值及信任等级灰类。实例说明,该信任评估方法能够有效应用于云环境供应商评价中,评价结果客观有效。     

基于灰色系统理论的信誉报告机制

信任是决定实体双方在互联网上成功交易的一个重要原因,而商家的信誉又是客户选择交易对象的关键因素.传统的信任评估方法对评估对象提出种种假设,不能分辨恶意客户的虚假推荐,因而影响了评估结果的客观性和可信性.针对上述问题,提出了以灰色系统理论为基础、以灰色聚类评估算法为主要内容的信誉报告机制方案,同时证明了实体的灰关联度在t时刻存在的充分必要性.方案首先采用味集群方式采集原始数据,以被评估的实体为聚类实体、以客户对实体关键属性的评分为评估依据,运用灰关联分析得到实体的评估向量,按事先约定的灰类归纳整理,判断聚类实体的灰类,得到相应实体的信任度.方案的评估依据是客户对实体关键属性的实际评分,并且允许用贴近实际的灰数表达形式,避免了种种假设数据;味集群方法采集原始数据,能够有效地避免恶意推荐.实例说明,实体的信任可以被量化,实体间的信任可以具有可比性.方案具有评价可靠、可操作性强、适合软件自动处理等特点,是网络环境中具有实用价值的一种对实体信任度评估的新方法.     

一种基于灰色系统理论的主观信任评估方法

针对开放网络环境下的电子交易存在的安全性、可信度低和信任评估难的问题,在文中将灰色系统理论应用于主观信任的度量与评估,提出了一种新型主观信任评估方法,即针对一个给定实体,根据不同用户对这一实体多个关键属性的评价,经过灰色关联度分析以及灰色聚类分析综合出对于此实体的总评价。仿真实验结果表明,在评价可信度未知的情况下,该方法可以较好地保留样本的完整性,提高了信任值的准确性,能够有效地遏制虚假评价对最终评价的影响,弥补了传统方法在客观性和可信性方面的不足。     

一种基于灰色系统理论的主观信任评估方法

针对开放网络环境下的电子交易存在的安全性、可信度低和信任评估难的问题,在文中将灰色系统理论应用于主观信任的度量与评估,提出了一种新型主观信任评估方法,即针对一个给定实体,根据不同用户对这一实体多个关键属性的评价,经过灰色关联度分析以及灰色聚类分析综合出对于此实体的总评价.仿真实验结果表明,在评价可信度未知的情况下,该方法可以较好地保留样本的完整性,提高了信任值的准确性,能够有效地遏制虚假评价对最终评价的影响,弥补了传统方法在客观性和可信性方面的不足.     

基于灰色系统理论的主观信任模型

通过对传统信任计算模型的讨论,提出了以灰色系统理论为基础的灰关联分析模型,证明了模型稳定性的充分必要性.新模型主要将实体的某些难以用数值精确刻画的关键属性以白化权函数量化,引入灰关联度的概念和计算方法,将实体的信任水平定义为实体的关键属性值序列与最优属性值序列的灰关联度,从而得到该实体信任水平的相对参考值.实例表明,该模型不仅发挥了灰关联分析可靠性高、所需样本量少等优点,而且很适合软件作自动化处理,是一个既能反映主体信任的灰性,又具有直观、简洁语义的定量描述机制,为进一步建立信誉数据库进行大规模分析提供了较好的基础,也为网络环境中的信任计算提供了一个具有实用价值的新方法.     

灰色聚类法在湿地水体富营养化评价中的应用

将灰色聚类法应用到湿地水体富营养化评价中，旨在建立起一套比较完善、适合于湿地水体富营养化的评价体系。把湿地水体富营养化程度划分为6个级别，其阚值参照中国湖泊富营养化评价标准和湿地富营养化的特点。利用灰类白化权函数描述水体富营养化分级界限，正确地选择了各参评指标对于各等级的聚类权，在此基础上构建了湿地水体富营养化灰色聚类法综合评判模型。并以扎龙湿地为例进行了实例计算与分析，验证了此模型的准确性、可比性和实用性。     

灰色变权聚类评价模型与算法在FDI福利效应中的应用

根据人类思维具有“灰性”的特点,提出了基于相对指标的FDI综合福利效应聚类评价模型。利用已收集的数据,以灰色系统理论为基础,确定聚类指标,评定等级量化标准及聚类灰类,并通过构造白化权函数进行灰色聚类分析,不仅能够正确地判别福利效应的类别,而且能在灰色聚类系数矩阵中显示各样本对于不同类别的隶属程度。对1986-2008年的FDI综合福利效应进行了聚类评价分析,结论具有较高的可靠性与针对性。     

基于区间灰数的多属性决策方法

以灰色系统理论的思想与方法为基础,探讨了属性值和属性权重均为区间灰数的多属性决策方法。根据结合理想方案与临界方案的综合关联度,提出了考虑属性权重因素的线性规划优化模型,将经典灰色关联决策由清晰数的情况推广到了区间灰数的情况。最后通过实例分析说明所提出的灰色关联决策方法的合理性及其算法的有效性。     

基于加权多属性云的主观信任度量方法

针对现有基于云模型的信任度量方法缺乏对信任的多粒度及时效性考虑,提出一种基于加权多属性云的信任度量方法。首先,以多属性信任云对信任度量粒度进行细化,并在实体信任计算中引入时间衰减函数;其次,对信任云的多属性综合与多路径合并得到实体的最终信任云;最后,采用云的相似度比较算法与信任基准云进行比较,得到实体的信任等级。通过网格计算环境下的仿真实验表明,当节点交互100次时,采用加权多属性云的度量方法的交互成功率为80%,比传统方法提升了15%。仿真结果表明,采用加权多属性云的度量方法可以提高信任度量的准确度。     

基于加权多属性云的服务信任评估方法

针对云计算环境中服务信任的随机性和模糊性以及现有基于云模型的信任评估方法对时效性和推荐信任考虑不足的问题,提出一种基于加权多属性云的服务信任评估方法。首先,引入时间衰减因子为每次服务评价赋权重,从服务的多个属性细化信任评估粒度,通过加权属性信任云逆向生成器得到直接信任云;然后,根据评价相似度确定推荐实体的推荐权重,并计算得到推荐信任云;最后综合直接信任云和推荐信任云生成综合信任云,通过云相似度计算确定服务的信任等级。仿真结果表明,所提方法明显提高了服务交互成功率并有效抑制恶意推荐,能够更加真实地反映云计算环境中服务信任情况。     

基于Agent的综合信任评价的情感劝说模型

针对目前Agent模拟人的信任评价研究不够深入的现状,首先根据情绪认知模型(ortony clore&collins,OCC),将基于Agent的情感细分为5个等级,引入情感度量因子,采用模糊隶属度函数对其算法进行构建;其次,采用灰色关联分析法评价各信任指标,并通过熵权法计算相应权重,构建了综合信任评价算法;综合以上研...     

灰色偏相关评价法在认知型学生模型中的应用

针对认知能力评价这类因素较多,且难以进行定量描述的问题,建立认知能力因素评价体系,利用灰色偏相关评价法建立认知型学生模型。首先分析各认知能力因素的相互影响关系,计算偏相关系数得到各认知能力因素的权重值。然后确定评价灰类,建立白化权函数,得到各认知能力因素关于各评价灰类的灰色评价权值,从而建立认知型学生综合评价模型。最后通过实例对方法模型进行验证。实例表明,该方法模型能够对学生知识水平作出评价并引导学生进行学习,其结果具有一定的可靠性。     

高校音乐表演专业教师素质评价模型与实例

在现代社会音乐产业快速兴起与蓬勃发展的背景下,高等院校音乐表演专业也迅速发展起来,但对该专业教师素质评价还停留在初级阶段,具有主观性和随意性。针对这种情况,文中构建了评价指标体系并运用灰色综合评价理论进行研究。数学模型是系统评价的理论基础,从单指标评价、数据标准化、一级灰色综合评价、多级灰色综合评价等四个方面构建了数学模型;以某高校艺术与传媒学院音乐教研室6名专任教师为例进行了实例分析。文中初步探讨了从其他学科的视角来参照和解决艺术学科问题,仍需要在实践中不断地丰富、完善和创新。     

基于模糊理论的Web服务信任评估模型

针对Web服务环境的开放性、欺骗性和不确定性等特征,提出一种基于模糊理论的Web服务信任评估模型——WSTrustM。该模型采用模糊理论的方法对信任度进行度量并对信任评估因素进行组合权重分配,利用模糊集合理论的隶属度概念对实体之间的信任关系进行等级划分。仿真实验结果证明,该模型在Web服务信任评估方面更加准确,可以降低交互风险、保证交互的成功率。     

基于模糊信任的无线传感器网络可信路由

由于无线传感器网络（WSNs）经常部署在苛刻环境下,节点易被物理俘获或损坏,无线多跳通信的方式也使得网络容易遭受各种信号干扰和攻击,路由安全显得尤为重要。在分簇路由协议的基础上,引入了节点可信度作为路由选择的度量,提出了基于模糊信任的无线传感器网络可信路由模型。该模型中,每个节点的信任值由剩余能量、包转发率、路由信息篡改以及声明诚实度等4个属性采用变权模糊综合评判算法得到。仿真结果表明：在变权模糊综合评判算法中,通过提高具有过低值的属性的权值,可以突出节点的缺陷,使得具备过低剩余能量或是过低包转发率,路由信息篡改信任,或过低诚实度任意一个缺陷的节点都不能够得到较高的信任值从而被选为簇头节点,避免行为恶意的节点破坏网络路由。     

软件项目方案选择灰色综合评价

方案选择与评价是可行性研究阶段和招标投标阶段的重要环节,决定着软件项目的成败。针对软件项目方案难以评价的特点,文中运用灰色综合评价方法进行研究。首先,建立评价指标体系,包括评价指标体系模型、评价指标描述以及其他相关工作;接着,建立数学模型,包括确定评价指标、定性指标定量化、确定最优指标集、确定原始评价矩阵、规范化处理、确定评价矩阵、灰色综合评价等步骤;最后,给出了具体评价实例。结果表明,运用灰色系统理论对软件项目方案进行评价;可以扩大信息源,提高评价结果的可信度。     

一种边缘设备动态信任度的评估模型

面向边缘计算环境中设备信任度评估的准确性和时间开销等问题,提出一种边缘设备动态信任度评估模型—D T EM.首先,利用时间退化因子表达直接信任度时效性,引入满意度函数修正贝叶斯方程,并结合激励机制评估边缘设备间的直接信任度.其次,利用改进的灰关联分析法确定指标权重,解决了间接信任度评估过程中推荐设备权重的问题.最后,通...     

基于模糊理论的网构软件信任评估方法

针对网构软件信任评估的不确定性、模糊性及无法精确描述和验证等问题,提出一种用于网构软件信任评估的模糊综合评判方法,在确定各因素权重时引入信息熵理论,克服传统方法因主观分配权重而导致信任评估模型动态自适应性不强的缺点。实例分析结果表明,该方法有效可行。     

移动自组网的一种信任评估模型

针对现有信任模型的缺点和信任本身的模糊性和主观性,提出了一个基于灰色理论和神经网络的信任模型。在模型实施中使用灰色关联方法进行关键因素筛选,减小了计算量,有效地延长了移动自组网的使用寿命。利用神经网络进行信任评估,综合考虑节点本身的全局信任值,提高了信任模型的可行性和客观性,并有助于节点的行为选择。