云模型的布谷鸟搜索算法*

针对布谷鸟搜索算法(CS)存在的不足,优化布谷鸟搜索算法求解连续函数问题的性能,结合云模型在定性与定量之间相互转换的优良特性,设计出云模型的布谷鸟搜索算法(CCS)。其核心思想是通过云模型实现布谷鸟的进化学习过程,类似差分进化进行群体间的信息交流。经过10个测试函数的实验仿真,测试结果表明该文算法能有效改善求解连续函数优化问题的性能。同时,针对连续函数优化问题,该算法与其它算法相比是有更好性能的优化算法。     

基于云贝叶斯网络的目标威胁评估方法

将云模型和贝叶斯网络相结合,形成云贝叶斯网络,并建立了基于云贝叶斯网络的威胁评估模型.首先,根据实际应用背景确定贝叶斯网络结构,并对连续型观测节点进行云模型转换;然后,将观测变量值输入云贝叶斯网络,推理得到目标属于各个威胁等级的概率;最后,为消除目标信息的不确定性对总的威胁度的影响,进行了多次重复推理,通过概率合成公式求得最终的威胁程度.以联合防空作战为背景,仿真实现了空中目标的威胁评估,验证了该方法的有效性.     

基于AHP的威胁评估与排序模型研究

层次分析法(AnalyticHierarchyProcess,简称AHP)把一个复杂问题表示为有序的递阶层次结构,通过定性判断和定量计算,将经验判断给予量化,对决策方案进行排序,是一种定性分析与定量分析相结合的决策分析方法,适用于多准则决策问题。通过仿真实验用AHP根据威胁程度的大小对敌空袭目标进行排序,介绍了威胁评估和排序的求解过程,以此提供敌空袭目标对我保卫目标或区域所构成的威胁等级。该方法有效地解决了对敌空中目标威胁评估与排序问题。     

基于层次分析法的招商评估模型研究

招商评估是帮助政府进行招商引资决策的重要辅助手段,但是当前的招商评估操作大部分都是人工完成的,不仅评估效率低下,而且评估结果不稳定,往往无法真实反映招商项目的优劣性.为了提高招商评估的可靠性,并加快评估的流程,介绍一种利用层次分析法建立招商评估模型的方法,从而实现基于计算机的自动化招商评估.     

基于层次分析法的信息化项目评估模型

针对政府组织实施的信息化项目评估问题,建立了信息化项目评估模型。层次分析法是一种定性与定量相结合的决策分析方法,运用层次分析法基本原理,将信息化项目评估问题众多的影响因素分层排序,组成一个有序的递阶层次矩阵,通过计算判断矩阵确定各个因素的权重,在实际评估工作中得到满意的评估结果。     

基于云重心评价法的空袭目标威胁程度评估

传统的空袭目标威胁度评估一般采用定性评估方法,而对于精确的定量评估,目前尚缺有效的方法;云理论是一种用于处理不确定性和含糊性知识的数学工具,可实现概念与数据之间的相互转换;针对空袭目标威胁度的问题,论文通过确定空袭目标威胁程度判断准则集,结合云理论的有关知识,建立各指标的云模型及其多维加权综合云的重心表示,最后应用云重心评价方法给出目标威胁度的定量评估值,从而为防空作战指挥员对空情威胁作出快速准确判断提供了科学的依据。     

内部威胁云模型感知算法

利用系统访问控制关系,定义了主体、客体两个偏序结构和二者间的映射关系,建立了分层映射内部威胁模型;利用此模型定义了表征系统内部威胁状态的内部威胁云模型,并设计了基于云模型的感知算法,实现了对系统内部威胁的评测感知.基于云模型的内部威胁感知算法,利用云模型从多角度将系统的定性、定量内部威胁特征融合分析、决策,克服了原有方法不能同时定量定性分析内部威胁的缺陷,提高了感知的准确性和客观性.实验结果表明,此算法能够实时、有效地感知系统的内部安全威胁.     

基于权重的云推理算法

虽然正态云模型具有普适性,但它在描述论域内单调上升或下降的概念时存在一些局限性,同时由于现有的云推理算法存在多条件下人为主观因素影响大、运算量大等问题,为此提出一种新的指数云模型来描述单调概念,并基于此提出一种基于权重的云推理算法。该算法将多条件发生器拆分为多个一维发生器,先通过层次分析法确定各个条件的属性权重,再采取加权平均法将单条件单规则发生器输出的结果精确化为一个具体的输出值。将基于权重的云推理算法用于鱼雷规避仿真系统中,并与模糊推理结果进行比较,验证了该算法的有效性和实用性。     

基于权重的云推理算法

虽然正态云模型具有普适性,但它在描述论域内单调上升或下降的概念时存在一些局限性,同时由于现有的云推理算法存在多条件下人为主观因素影响大、运算量大等问题,为此提出一种新的指数云模型来描述单调概念,并基于此提出一种基于权重的云推理算法。该算法将多条件发生器拆分为多个一维发生器,先通过层次分析法确定各个条件的属性权重,再采取加权平均法将单条件单规则发生器输出的结果精确化为一个具体的输出值。将基于权重的云推理算法用于鱼雷规避仿真系统中,并与模糊推理结果进行比较,验证了该算法的有效性和实用性。     

基于模糊层次分析法的网络业务性能评估模型

针对现有网络性能评估方案不能兼顾用户的业务偏好和网络实际情况以及指标权重计算方法存在片面性的问题,提出一种面向网络业务性能的综合评价模型。该模型考虑到用户偏好,以网络应用业务为导向,首先建立一种评价层次结构,分别确立层次结构中的准则权重和方案权重;然后对实际测量数据进行规格化处理;最后利用模糊层次分析法(AHP)进行计算得到目标链路中各业务的性能评估值。实验结果表明,所提模型不仅可以评估目标链路的整体性能情况,还可以结合用户业务偏好,对单个的网络业务的性能进行有效评估,有利于更好地实现区分服务的网络。     

基于ANP和K-means聚类的客户价值分类模型及应用

建立两维度的客户价值评价模型,从客户当前价值和潜在价值两个方面评价客户价值。该模型首先运用网络层次分析法（ANP）对指标赋权,兼顾了指标间的相互影响,根据各指标权重和得分计算客户价值;然后使用K-means聚类算法对客户群进行细分,确定客户等级划分的标准,划分客户类别。最后以某市烟草公司零售终端客户价值分类为应用实例,运用定性和定量的方法建立多角度的客户价值评价指标体系,采用ANP确定指标权重,并根据客户价值评价结果使用K-means聚类进行客户分类,同时对每个类别的客户特征及其相应的营销策略进行分析,所提模型能够更全面、客观地对客户价值进行评价与分类     

云会计环境下基于ANP的AIS可信性评估

随着云会计的发展,其服务的可信性受到更多的关注。针对现有评估方法难以合理有效地对其进行评估的问题,提出云会计环境下基于网络层次分析法(ANP)的会计信息系统(AIS)可信性评估方法。在综合考虑用户行业类别、评估指标之间存在依赖和反馈关系、可信性需求演化等因素对可信性评估的影响后,建立包含服务、维护、声誉3个维度的可信评估指标体系,给出可信性评估模型,在此基础上通过基于ANP的可信性评估算法得出考虑指标之间相互影响的可信评估结果。仿真结果表明,该方法能够对总体水平相近的服务得到差异性评估结论,为用户选择AIS服务提供支撑。     

基于模糊层次分析的网络服务级安全态势评价方法

针对缺乏网络服务级安全态势评价方法的现状,利用事件注入技术,充分考虑影响服务可用性与性能的重要因素,确立了反映网络服务级安全态势的三级指标体系,并提出一种基于模糊层次分析法(FAHP)的网络服务级安全态势评价方法,通过求出各指标对上一级指标的权重,结合多层次综合评价方法得到模糊最大隶属度向量,从而对网络服务级安全态势进行了量化分析。实验结果表明该方法能有效屏蔽具体服务及入侵行为细节,实现对网络服务级安全态势的定性描述和定量分析。     

基于层次分析法的空间信息网管理域划分算法

空间信息网是一种由陆海空天信息系统构成的智能化网络,针对空间信息网网络管理可扩展性方面的要求,提出一种管理域划分算法。建立基于动态分层结构的网络管理组织模型,使用层次分析法(AHP)选举管理分站,规划合理的管理区域;采用移动代理技术迁移管理分站的功能进行管理域维护,并提出包括管理域合并、分裂、切换的维护机制。仿真实验对管理域划分开销、划分时间和管理数据采集时间进行了分析,结果表明算法能有效执行空间信息网管理区域的划分。     

基于模糊层次法的改进型网络安全态势评估方法

为最大限度降低网络安全问题带来的损失,提出一种基于模糊层次分析法(FAHP)的改进型网络安全态势评估模型。鉴于未来的大规模网络环境,首先建立一套符合实际环境的,由指标层、准则层、决策层三层组成的态势指标体系;针对态势评估中的数据分布不确定性、模糊性对评估结果的影响,利用模糊C-均值(FCM)聚类和最佳聚类准则进行数据预处理,得到最佳聚类数和聚类中心;最终建立多因素二级评估模型得到态势评估向量。仿真结果表明,与目前的基于模糊层次法的态势评估方法相比,更好地考虑到某些权重小的因素,因而标准偏差更小,评估结果更加客观、准确。     

基于灰色模糊层次分析法的企业云服务安全评价模型

从企业实施云服务项目角度,总结得出影响云服务安全的四大因素,即平台设施、运行安全、运营管理以及法律法规因素。在此基础上构建企业云服务安全评价模型,并利用灰色模糊层次分析法（ GFAHP）对模型进行综合评价。最后通过一个实例进行具体阐明与评价。     

Selection of non-traditional machining processes using analytic network process

Non-traditional machining (NTM) processes are now being widely used to generate intricate and accurate shapes in materials, like titanium, stainless steel, high strength temperature resistant (HSTR) alloys, fiber-reinforced composites, ceramics, refractories and other difficult-to-machine alloys having higher strength, hardness, toughness and other diverse material properties. Generation of complex shapes in such materials by the traditional machining processes is experienced to be difficult. For effective utilization of the capabilities of different NTM processes, careful selection of the most suitable process for a given machining application is often required. Selection of the best suited NTM process for a work material and shape feature combination requires the consideration of several criteria. In this paper, an analytic network process (ANP)-based approach is proposed to select the most appropriate NTM process for a given machining application taking into account the interdependency and feedback relationships among various criteria affecting the NTM process selection decision. To avoid the difficult and time consuming mathematical calculations of the ANP, a computer program is also developed in Visual Basic 6.0 with graphical user interface to automate the entire NTM selection decision process. It simply acts as an ANP solver. The observed results from the ANP solver are quite satisfactory and match well with those obtained by the past researchers.