基于分层模糊评价法的本体评价

在对当前本体评价进行分析和总结的基础上,主要从影响本体构建的各方面因素出发,采用分层模糊评价法对影响的因素进行比较分析,最终得出如何评价一个本体的构建是否满足用户的需求。     

基于熵的网络学习模糊综合评价方法

在根据网络学习的特点、建立网络学习评价系统指标体系的基础上,提出利用模糊熵理论评价网络学习效果的模型.该模型通过熵权法对各评价指标权重进行修正得到客观权重值,并与主观权重结合计算出综合权重,然后利用模糊理论进行处理得到综合评价值,改善了传统评价方法主观因素影响过多的弊端,提高了评价结果的可信度,并实验验证了该方法的可行性和正确性,确保了网络学习评价公平公正地进行.     

基于Vague集模糊推理的多评价指标模糊决策方法

目前在智能领域中对Vague集的研究已越来越广泛与深入,并运用于决策问题中,有学者已把Vague集用于多评价指标的模糊决策中,但其决策方法在某些时候却难以得到目标。为此,本文提出了一个基于Vague集模糊推理的多评价指标模糊决策方法。在这个方法中,从基于Vague集的模糊推理的观点来看待模糊决策问题。将评价指标和候选方案之间的关系用一组基于Vague集的推理规则来表示,将决策者的要求用一组Vague集来表示,经过模糊推理等过程最后得到决策结果。然后还给出了一个实例说明这种多评价指标模糊决策方法。这个基于Vague集模糊推理的多评价指标模糊决策方法的提出为决策系统提供了一个有用的工具。     

基于模糊综合评判的分层课程评价体系研究

课程改革的目标就是改变课程评价过分强调甄别与选拔的功能,发挥评价促进学生发展、教师提高和改进教学实践的功能。文中针对新的课程评价提出了一种基于模糊理论的综合评判的方法,首先利用层次分析法建立评价指标体系的层递关系及权重向量,再利用模糊算子得出综合评价,从而使评价方法及结果更趋合理。     

基于模糊综合评判的分层课程评价体系研究

课程改革的目标就是改变课程评价过分强调甄别与选拔的功能,发挥评价促进学生发展、教师提高和改进教学实践的功能。文中针对新的课程评价提出了一种基于模糊理论的综合评判的方法,首先利用层次分析法建立评价指标体系的层递关系及权重向量,再利用模糊算子得出综合评价,从而使评价方法及结果更趋合理。     

基于信息熵的改进模糊综合评价方法

将信息熵理论与模糊数学方法相结合,建立基于熵权的改进模糊综合评价方法。引用熵权所反应的数据本身的效用值来修正指标的权重系数,通过设定有效度指标来判断评价结果的有效性,采用基于贴近度的择近原则对失效结果做出新的评价。以水质评价为对象,通过实例计算并进行对比分析,发现其结果与其他评价方法的结果基本一致甚至更合理,表明该方法不但结构严谨,而且可信度较高,能有效提高模糊综合评价方法的工程实用性。     

基于模糊评价方法的网络安全评价研究

针对网络安全性评价研究中的度量问题建立了基于ISO/IEC9126标准的网络安全指标体系模型.结合网络安全评价方法研究中的模糊性和不确定性等常见问题,首先以度量数据和各项指标计算公式为基础计算其指标值.其次,运用指标体系模型和模糊评价方法对评价指标进行模糊化处理.最后,结合各指标评价质量和模糊综合评价方法评价网络安全性.通过建立网络安全性评价模型,有效地解决了网络安全性的多指标评价问题,可用于指导相关人员进行网络安全方面改进.     

基于模糊多属性决策的虚拟企业风险评价方法

虚拟企业在帮助企业获得反应灵活性的同时,也不可避免地蕴涵了诸多风险因素。在分析虚拟企业风险评价应该考虑的主要因素的基础上,建立了一套适用于虚拟企业风险评价的指标体系。并以三角模糊数的形式给出指标值和评价者的主观感觉值,将基于期望值的模糊多属性决策法引入虚拟企业的风险评价中。同时讨论了指标权重完全未知和部分未知时虚拟企业的风险评价问题,得到虚拟企业方案综合选择的优先顺序。实例说明了虚拟企业风险评价的具体过程。     

基于神经网络的高校学生信用模糊评价研究

本文为更有效地对高校学生信用进行综合评价,建立了高校学生信用评价多级指标体系,提出了一种基于神经网络的评价模型。模型将模糊理论引入神经网络,通过神经网络的学习训练来调整模糊数学中的相应参数,以有效地模拟模糊综合评价的过程,对信用评价的定性过程而言,具有一定的合理性。     

基于Vague集的多准则模糊决策方法

基于Vague集的模糊决策方法的提出，为决策系统提供了一个有用的工具．对模糊条件下的多准则决策问题，指出了采用Vague集进行多准则模糊决策的现有计分函数的不足，根据Vague集的性质提出了二种新的方案选择方法：记分函数法和加权记分函数法。对已有的Vgue集记分函数法进行了分析与联系，并通过例子阐明本文方法的有效性和优越性．     

基于Vague集的模糊决策方法

目前在智能领域中对Vague集的研究已越来越广泛与深入．并运用于决策问题中．为了更加有效地进行模糊决策，提出了一个基于Vague集的模糊决策方法．在这个方法中，对约束条件，从它出现的可能性和不出现的可能性以及未知是否出现的可能性三个方面去综合处理．使得决策更加准确和有效．还给出了一个实例说明这种基于Vague集的模糊决策方法．这个基于Vague集的模糊决策方法的提出，为决策系统提供了一个有用的工具．     

基于Vague集模糊一致关系的多目标模糊决策

基于Vague集理论和模糊一致关系理论,提出了一种新的多目标模糊决策方法。这种决策方法综合考虑方案满足目标条件的可能性、不满足的可能性和未知的可能性三个方面的因素,分别对每个目标条件建立模糊优先关系矩阵和模糊一致矩阵,最后得出用于评估每种方案的真、假两方面的优度值,从支持和反对两方面来进行综合评估,给出方案的优劣程度排序,从而选出最优的方案。     

投资中基于模糊评价的群决策支持系统研究

专家评估是进行投资决策的手段之一,但由于多采用模糊评价,很难形成规范的系统来实现这一决策过程。而决策过程中产生的大量数据,以人力来计算既无法保证其正确性,又相当费时。因此,提出建立基于模糊评价的群决策支持系统,将采用模糊数学的方法、一致性分析以及主成分分析来构建一个计算机辅助决策系统来实现这个决策过程。结果表明,设计的系统能够迅速并准确帮助决策者进行决策分析,对决策者的决策提供有力的支持。     

权重不完全确定的直觉模糊多属性决策的灰色关联分析方法

针对属性权重信息不完全确定且属性值以直觉模糊数形式给出的多属性决策问题提出了一种灰色关联分析的方法. 首先介绍了直觉模糊理论的有关概念, 然后依据TOPSIS、灰色关联分析法给出了解决问题的步骤, 并通过一个单目标优化模型求得属性信息的确定值, 从而得到排序结果. 最后给出了一个应用实例, 其结果表明了该方法的实用性和有效性.     

基于模糊聚类的粗糙集决策表简化方法研究

决策表是一种特殊而重要的知识系统,在决策支持和数据挖掘等领域有着重要的应用。该文给出了一种基于模糊聚类的粗糙集决策表分析方法。该方法结合模糊集和粗糙集理论,由模糊聚类得出模糊决策表,并可以方便地构造决策表和对决策规则表进行简化。     

一种基于混合多属性的VIKOR群决策方法

针对含有多种属性和混合评价信息群决策问题,提出一种基于直觉模糊VIOKR的评价方法.首先,将不同类型属性值转换为直觉模糊数处理混合评价信息,降低了评价的随机性和模糊性,接着建立最小偏差优化模型计算指标以及专家权重,解决了专家和属性的权重信息未知的问题;引入VIKOR理论集结评价值对评价对象进行评价排序,并与TOPSIS方法进行了对比,说明了本算法的可行性和可信度.最后以某型电源车虚拟训练系统为研究对象,对人员业务水平决策进行实例研究,结果表明该群决策方法能够有效实现决策,具有较好的工程应用价值.     

Pythagorean模糊对称交叉熵及加权投影的多属性决策

在Pythagorean模糊多属性决策问题中,以欧式距离等距离测度为基础计算各备选方案与正、负理想解的距离,可能产生与正理想解距离更近的待选方案却与负理想解的距离也更近,导致所得方案排序结果并不能真实反映各备选方案的优劣程度.为有效克服决策结果的逆序问题,提出满足对称性、有界性的Pythagorean模糊对称交叉熵,进...     

基于区间值Vague集的多属性模糊决策方法

区间值Vague集作为Vague集的一种有用推广,已经在系统控制以及智能决策等方面有较为广泛的研究与应用.针对不确定系统处理中常出现的模糊决策问题,通过将决策方案的约束条件属性集转化成区间值Vague集,并综合考虑约束条件属性肯定出现的区间值程度以及肯定不出现的区间值程度和未知是否出现的含糊(犹豫)程度区间,给出一个基于区间值Vague数的记分函数和区间值Vague集的有效的多属性模糊决策方法,使得决策更加合理更具弹性.最后通过一个实例表明我们所提出的方法在不确定系统决策中确是简便可行的.     

基于动态模糊聚类分析的模糊集划分新方法

由于模拟电路具有容差特征,用故障字典法进行故障诊断时,传统的模糊集划分方法就存在弊端.针对这种弊端;采用模糊理论中的动态聚类分析法来改善传统模糊集的划分;首先用蒙特卡罗分析法进行电路容差分析,然后用动态模糊聚类分析方法,对电路故障状态进行分类,形成新的模糊集划分方法;实验结果证明了新划分方法的可行性和有效性,并显著提高电路故障的检测率和隔离率.