E-TOPSIS改进Shapley值的应收账款融资收益分配

应收账款融资业务收益的合理分配是参与各方持续稳定合作的基础。由于传统Shapley值在求解收益分配时因素考虑不全面,采用熵权-TOPSIS(E-TOPSIS)法对影响应收账款融资收益分配的资源投入、努力程度、风险损失和信息化水平等四个因素量化确定综合修正系数,建立了改进Shapley值的应收账款融资收益分配模型,确保参与各方获得公平合理的收益分配。最后通过算例分析验证,研究表明E-TOPSIS改进的Shapley值法确保收益分配与实际贡献相匹配,有利于提高合作的积极性,为应收账款融资参与各方公平合理的收益分配提供决策参考。     

基于Shapley值的联合采购利益分配方法改进研究

基于对联合采购策略和Shapley值方法的研究,在Shapley值方法中引入了企业的风险、贡献以及初始投入等影响因素,并运用AHP法、模糊综合评判法、DELPHI法等方法,对上述影响因素进行了量化计算,完善了现有的Shapley值方法。同时通过对某一采购联盟利益分配的实证研究证实了改进后的方法是行之有效的。     

基于Shapley值的联合采购利益分配方法改进研究

基于对联合采购策略和Shapley值方法的研究,在Shapley值方法中引入了企业的风险、贡献以及初始投入等影响因素,并运用AHP法、模糊综合评判法、DELPHI法等方法,对上述影响因素进行了量化计算,完善了现有的Shapley值方法。同时通过对某一采购联盟利益分配的实证研究证实了改进后的方法是行之有效的。     

基于粗糙集和三角模糊数的产品开发项目风险评估研究

针对产品开发项目风险评估过程中的评估指标繁杂、信息模糊性和不确定性等问题,通过对产品开发项目风险的影响因素分析,构建了一种更为科学全面的风险评估指标体系,并利用粗糙集理论对该评估指标体系进行简化,除去部分对产品开发影响程度相对较低的风险评估指标,保留影响程度相对较高的风险评估指标.在此基础上,为克服评估过程中由于信息模...     

基于模糊层次分析法的风险量化研究

针对当前风险量化方法的不足，提出一种结合三角模糊数和层次分析法对风险进行量化的方法。该方法用三角模糊数来表征专家判断信息，用层次分析法来对专家判断结果进行处理，从而实现了风险因素按风险发生概率、风险损失，以及综合考虑风险发生概率和风险损失的重要度排序。最后，对航空项目的风险量化进行了分析，并结合某航空型号项目，介绍了应用基于模糊层次分析法的风险量化方法对项目进行风险量化的一般步骤，并同时校验了其合理性和可用性。     

基于改进遗传算法-反向传播神经网络的升降机健康评价研究

针对施工升降机安全问题,基于专家调查法、ReliefF算法与Pearson相关系数法,建立了升降机的健康评价指标体系.引用层次分析法计算了各健康指标的权重,基于三角模糊数对施工升降机的健康等级进行了划分;分析了粒子群算法(particle swarm opti-mization,PSO)、狼群算法(wolf pack ...     

基于模糊偏好与期望相似性的产品设计方案优选研究

针对产品设计方案优选过程中出现的对不同数据精确性要求的不一致以及因无期望标杆难以发现方案缺陷等问题,构建了基于QFD、模糊偏好关系和高斯相似性理论的产品设计方案优选模型.首先,将QFD与三角模糊数结合,以顾客需求为出发点产生产品设计特性及模糊关联关系矩阵;然后,运用模糊偏好关系分析来确定顾客需求相对重要度进而求得产品设...     

基于模糊效用值排序的模糊层次分析法在机械运动方案优选中的应用

为了有效地对机械运动方案进行优选决策,在层次分析法的基础上,引入群决策方法和模糊效用值排序理论,提出一种基于三标度法的群体多准则模糊层次分析法。在多人决策情况下,首先利用简化的三标度法直接生成一致性的判断矩阵,在充分考虑决策者和决策对象不确定性的同时,将群体意见集成到三角模糊数中,最后通过模糊数总效用值排序获得各方案优先顺序。实例表明,该方法简化了分析过程,同时又综合了群体的意见,从而为机械运动方案优选提供了一种实用化方法。     

基于三角模糊数层次分析法的武器系统效能评估研究

针对武器系统效能评估中技战术指标众多且量纲繁杂、专家打分存在不确定性等问题,综合运用效用函数和三角模糊数层次分析法等理论,提出了一种武器系统效能评估新方法。建立了武器系统效能评估的递阶层次结构模型与数学模型,提出了指标层效能量化方法和系统效能权重计算方法,并给出了武器系统效能评估过程的UML序列图。最后,以某型鱼雷为例对其打击效能进行了综合评估。     

基于AHP-GA和三角模糊数的废旧汽车变速箱可重用性评价方法研究

针对废旧汽车变速箱可重用性评价主观性较强且灵活性不足的问题,提出一种基于层次分析法-遗传算法(Analytic Hierarchy Process-Genetic Algorithm,AHP-GA)和三角模糊数的可重用性评价方法。建立废旧汽车变速箱可重用性的评价指标体系,利用AHP-GA确定各指标权重,运用三角模糊数进行等级评价,将权重与等级评价值综合,得到可重用性的综合评价值。通过对X型号废旧汽车变速箱可重用性进行评价,验证了该评价方法的有效性和实用性。     

基于改进AHP的供应商模糊综合评价模型研究

运用最优传递矩阵模型对AHP进行改进，利用改进层次分析法确定各指标权重，避免了经典层次分析法中一致性检验过程中的繁琐，建立改进层次分析法与模糊综合评价相结合的供应商评价模型。最后通过算例分析，证明该方法是可行和有效的。     

基于模糊滑模控制和两级滤波滑模观测器的PMSM改进控制策略

针对传统带有滑模观测器的永磁同步电机控制系统中转矩脉动大、抖振明显、反电动势估计精度差等问题,提出基于模糊滑模控制和两级滤波滑模观测器的PMSM改进控制策略.首先,在速度环提出基于双曲正弦函数的新型趋近率,结合模糊控制思想对趋近率参数实现自整定,设计了一种基于新型趋近率的模糊积分滑模速度环控制器,并且对新型趋近率的抖振抑制效果给出严格分析.其次,提出基于变截止频率低通滤波器和修正反电动势观测器的两级滤波结构,抑制反电动势中的高频分量和测量噪声,并对转子位置进行合理补偿,继而设计了两级滤波滑模观测器;通过Lyapunov判据对本文提出控制策略的稳定性进行了推导证明.仿真和实验结果表明,与传统滑模观测器相比,改进的控制器使电机在启动和受到外部扰动时系统响应良好,有效改善了转矩脉动、抖振、反电动势的估计精度等问题.     

基于模糊多属性群决策的供应商分类方法研究

提出一种供应商分类方法,将多属性指标用三角模糊数表示.在群决策过程中,考虑到决策专家的不同决策权值,对传统的TOPSIS方法进行改进.依据贴近度区间对供应商进行分类.最后通过算例表明,该方法简单、有效.     

基于改进模糊TOPSIS模型的危废企业并购对象研究

危废行业企业重组并购亟需一种并购目标的评价方法来选择并购目标.文章首先基于危废行业本身的特点,从区域环境、资源资质、技术能力、财务状况和管理水平5个维度来建立并购对象的评价指标体系;然后构建了改进的模糊TOPSIS模型,通过模糊理论将定性指标定量化处理,使用灰色关联分析法对指标客观赋权,依据与理想目标的相对贴近度来对并...     

基于互信息法和改进模糊聚类的机床热关键点优化研究

基于热误差模型进行机床热误差补偿是保证数控机床加工精度的一种有效方法,温度测点的布置和辨识会直接影响热误差建模的精确性和鲁棒性。本文提出一种互信息和改进模糊聚类法相结合的机床热关键点优化方法。以机床不同位置处的多个测点温度值及工件热变形作为分析数据,通过计算温度变量与热变形之间的平均互信息量,获得其综合关联度矩阵,确定二者之间的相关性后初选温度变量。根据改进模糊聚类法、F统计量和复判定系数对初选的温测点进行聚类,并结合温度变量与热变形之间的综合关联度值提取机床热关键点,从而实现测点优化。将基于该方法所得到的热误差模型与采用变量分组优化法获得的热误差模型进行比较,结果显示采用该方法进行热误差建模,机床X轴和Y轴的热变形预测精度得到显著提高,有利于改善加工精度。     

基于改进PSO的起重机双马达同步模糊PID控制研究

重型起重机液压起升系统在吊装过程中存在双马达同步误差问题,为保证吊装作业安全,对起重机液压起升系统的双马达同步控制策略进行了研究。首先,分析了起重机起升系统主要元件的动态特性,确定了起升系统控制参数指标;然后,通过引入存储向量的方法,对粒子群算法的更新策略进行了改进,解决了其“过早熟”的问题,再利用得到的改进粒子群算法优化了模糊PID控制器的参数,解决了PID参数无法在线整定的问题;最后,为了提高起升系统的同步控制精度,在交叉耦合控制的基础上,将所提出的控制策略用于起重机双马达起升过程,并以吊钩倾角、马达出口压力为控制指标进行了仿真和试验。研究结果表明：改进粒子群模糊PID控制策略能有效控制双马达的同步精度,抗干扰能力强;与采用的其它算法相比,采用改进粒子群算法策略的控制精度提高了60%左右;该研究为提高双马达同步控制精度提出了新方法,也为起重机控制系统设计提供了理论参考。     

基于高斯模糊信息粒化和改进小波神经网络的短期负荷区间预测研究

针对现有短期负荷预测方法适应性不足、预测精度不高,WNN原始连接权值和阈值采取随机赋值并采用梯度学习算法进行修正,存在进化缓慢、易出现陷入局部极小或不收敛等问题,提出了基于高斯FIG和改进WNN的短期负荷区间预测新方法。用收敛速度更快的函数取代常用的输出层神经元函数,并用粒子群算法寻优取代WNN连接权值和阈值随机赋值。把网络连接权值和阈值作为粒子群算法微粒的位置向量,不断调整微粒的速度和位置向量以寻求最优值。选择了合适的数据跨度作为一个粒化窗口,对原始负荷数据进行了高斯模糊粒化处理,得到了对应的高斯FIG后的序列值,并用改进后的WNN对模糊序列值进行了区间预测。与WNN及SVM方法的对比研究结果表明,该方法不仅能够获得比单一负荷值更多的区间信息,而且预测精度更高,能够更好地指导电力系统相关决策。