基于熵权灰色关联模型的移动数据业务综合绩效评价算法

在建立了移动数据业务评价指标体系的基础上,引入熵权法和灰色关联分析相结合的综合评价模型。熵权法是一种客观赋权方法,相对那些主观赋值法,精度更高。而灰色关联分析法对定性信息进行量化处理,减少了主观因素的影响。二者相结合充分利用了各指标的所有信息,提高了评价结论的准确性,最后通过实例验证了该模型的有效性和适用性。     

主战飞机大修生产线能力评估方法

针对航空修理工厂大修生产线能力难以评估的问题,首次提出了主战飞机大修生产线能力评估方法。分析了飞机大修生产过程及其工作要点;根据飞机大修生产工作特点,建立了飞机大修生产线能力评估指标体系;运用信息熵理论和灰色系统理论,构建出基于熵权和灰色聚类的评估指标赋权模型;结合实例验证了方法的创新性和正确性。     

一种新的通信信号识别方法研究

灰色关联分析的理论工具是序列间的灰色关联度,它是两个因素之间或者是两个系统之间关联的程度的量度,描述了系统发展过程中各因素间的相对变化情况。本文在原有香农熵权的灰色关联决策融合算法的基础上,提出了近似熵权的灰色关联决策融合算法,对于通信信号的仿真识别结果表明,近似熵权算法的效果最好。     

基于多属性和群组决策的海上移动节点网络选择方法

针对海上异构无线网络因节点移动性特征造成的多网络覆盖下最优网络选择困难的问题,从克服节点移动性因素影响、确保决策权值客观合理的角度出发,提出了一种新的基于多属性和群组决策的海上移动节点网络选择方法。该方法采用层次分析(Analytic Hierarchy Process,AHP)法和熵权(Entropy Weight,EW)法分别作为主观权重方法和客观权重方法,并引用位置权重,降低移动性因素影响,采用群组决策进行权重综合,使决策权值更加客观合理。仿真结果表明,所提方法能够有效提升网络传输速率和传输质量,相对于基于AHP法、EW法以及距离的网络选择方法,具有更优的网络传输时效性和稳定性。     

不同赋权TOPSIS制导系统设计决策比较

制导系统属于复杂非线性动力学系统,其设计参数决策需要结合系统仿真结果完成。对比研究了TOPSIS决策机制下采用经验赋权、层次分析法赋权和熵值赋权的制导系统设计参数决策问题。通过三种赋权方法决策的相对贴近度和极差结果分析,证实熵值赋权方法能正确反映系统动力学特性的复杂性,决策的可靠性好,而层次分析法赋权和经验赋权决策由于包含的主观因素很难正确反映设计参数对系统性能的本质性影响,不易得到最优决策结果。     

软件可信性的MAGDM度量模型

建立了一个基于MAGDM的软件可信性度量模型.在已建立的软件可信性综合评价指标体系的基础上,采用群组多属性决策的方法对软件可信性进行度量,分别利用主观赋权法对群决策专家的意见进行综合归纳和客观赋值法对群决策结果进行修正,根据参评软件与"理想软件"距离的大小对软件可信性进行度量.最后,将该模型运用到某银行开发的网上银行软件的可信性评估中,实例说明了MAGDM模型的具体过程,结果验证了该模型的实用性和有效性.     

粗糙熵模糊决策在建筑企业信用评级模式选择中的应用

为了解决多准则决策问题中准则权系数和准则属性的模糊性,将“熵权”引入到模糊决策方法中,构建了粗糙熵模糊多准则决策方法,最后将粗糙熵模糊决策法应用到建筑企业信用评级模式的选择中,验证了此方法是有效可行的,为建筑企业信用评级模式的选择提供一种新方法.     

盐岩储气库稳定性评估模型与应用研究

为了解决盐岩储气库稳定性评估的模糊性和不确定性问题,降低事故发生的概率,提高判断准确度,将功效系数法引入盐岩储气库系统的评估与控制中,提出一种基于集成赋权-功效系数法的盐岩储气库稳定性评估模型。在所建评估体系下,运用反熵权法(AEW)、决策试验和评价试验法(DEMATEL)、改进组合数的有序加权平均C-OWA算子计算指标权重,三者优势互补,削弱了单一赋权方法的不足,并利用乘法合成原理获得综合权重。通过计算盐岩储气库的总功效系数值,评估整个系统的风险等级,最后利用实例,验证了模型的适用性与有效性。验证结果表明：该模型赋权方法可靠,计算结果贴近实际情况,能有效评估盐岩储气库的状态。     

基于模糊层次—熵权法的自适应垂直切换算法

针对当前异构网络中,采用多决策属性的垂直切换算法难以动态调整网络属性的权重值,从而无法满足用户服务质量(QoS)的需求问题,文章以接入最优的异构无线网络和保障用户QoS为目标,提出基于模糊层次—熵权法的自适应垂直切换算法.首先,根据用户对网络属性的不同要求,采用主观模糊层次赋权与客观熵权法结合的方式构建网络属性优化模型...     

基于主客观权重集成的训练评估方法

针对装备维修仿真训练中指标主观赋权法成绩评估的局限性,在评估中指标综合权重集成了主观权重和客观权重。分别采用层次分析法计算指标主观权重,熵值法计算客观权值,按最优化模型将主观权值和客观权值集成为综合权值。这种方法考虑了每个评估指标成绩差异性所携带的训练水平信息,从而改进了传统指标主观赋权评估方法。通过实践证明,基于该方法训练评估结果有更高的可信度。     

基于模糊Petri网的综合态势分析

提出一种基于模糊Petri网的综合态势分析模型,该模型具有简单、直观、逻辑性强的优点,能够将复杂的态势情况以流程图的形式展现出来。运用模糊＂与＂规则将当前态势的各个评估对象联系起来进行综合评价,根据结果分析优、劣势,为决策者提供辅助决策,对整个战场的战术单元活动进行解释、综合和分析,决定了战场形势的走向。基于信息熵的权...     

基于AHP熵权法的信息化厂商评价模型及应用

针对信息化厂商综合评价中各指标的模糊性和不确定性,将信息论中的熵值理论应用于信息化厂商综合评价中,建立了信息化厂商综合评价指标体系。为了合理地确定信息化厂商综合评价的指标权重,可将权重结构分为主观指标权重和客观指标权重,分别采用层次分析法和熵权法确定各指标权重,再用最小相对信息熵原理把它们综合为组合权重,从而建立信息化厂商的熵组合权重评价模型。该模型既可结合专家主观经验法,又可挖掘指标样本值的客观信息差异。应用A公司信息化厂商的实际数据测算结果验证了信息化厂商指标体系及其熵组合权重评价模型的有效性和实用性。     

最大倒数熵/倒数灰度熵多阈值选取

现有的基于Shannon熵的阈值选取方法存在无定义值和零值的缺陷,并且没有考虑目标和背景类内灰度的均匀性。为此,本文针对多目标（背景）图像分割问题,提出了基于最大倒数熵/倒数灰度熵和自适应双粒子群优化（Adaptive Chaotic Variation Particle Swarm Optimization, ACPSO）的多阈值选取方法。首先将最大倒数熵单阈值选取推广到多阈值选取;然后定义了倒数灰度熵,导出了基于最大倒数灰度熵的单阈值和多阈值选取公式;最后给出最大倒数熵/倒数灰度熵多阈值选取的ACPSO算法步骤,实现对多个阈值快速精确地寻优。实验结果表明,与现有的同类方法—基于最大Shannon熵和粒子群优化（Particle Swarms Optimization, PSO）的多阈值选取方法相比,本文提出的方法有明显的优势,已应用于红外弱小目标检测中的阈值分割和卫星云图识别中的数字云图分割,取得了极佳的分割效果。      

微小零件显微检测图像的清晰度评价

根据微小零件显微检测图像纹理相似、边缘信息太少和灰度分布范围有限等特点,从算法的基本原理出发,对传统清晰度评价函数进行了分析。针对传统清晰度评价函数无法兼具高灵敏度和抗噪性的缺陷,提出了一种基于局域方差信息熵的清晰度评价算法。该算法利用局域方差对各灰度级的自信息量进行加权,一方面弥补了信息熵函数缺失的空间信息,避免清晰度误判;另一方面增加清晰区域像素参与计算信息量时的权重,同时减少背景区域和噪声区域像素计算的权重,从而提高函数灵敏度。实验结果表明,与传统清晰度评价函数相比,局域方差信息熵函数不仅灵敏度很高,而且具有较好的抗噪性,可用于实际的自动对焦系统中。     

基于VPRSM和相对熵排序法的辐射源威胁评估

辐射源威胁评估属于多属性决策问题,逼近理想解排序(TOPSIS)法作为经典的多属性决策方法,在威胁评估中应用广泛,但TOPSIS存在人为设定权重和位于正、负理想点中垂线上的对象无法进行区分排序的问题。针对TOPSIS法的问题,提出了基于变精度粗糙集模型(VPRSM)和相对熵排序法的辐射源威胁评估方法。该方法首先基于VPRSM利用先验辐射源数据信息确定权重;然后,将相对熵引入TOPSIS法对其加以改进,通过相对熵排序法完成威胁评估。实例仿真验证了所提方法的有效性和适用性。     

防空信息战系统的灰色层次评价模型

针对防空信息战的特点,建立了评价指标体系。同时,将灰色关联分析与层次分析相结合,提出了灰色层次关联分析,并对防空信息战系统的效能评价进行了研究,给出了一种多指标评价的方法。该方法利用了待评方案的离差最大化原则和最大熵原理,建立了防空信息战系统的灰色层次关联评价模型。最后,通过实例计算表明模型的实用性和价值。     

液晶屏线路中导电粒子压合的自动光学检测研究

在薄膜晶体管液晶显示器线路检测中,常通过对线路中的导电薄膜粒子的计数和定位实现其导电性的自动检测。为了解决窄边框线路中粒子密度增大带来的粒子重叠问题,提出一种采用微分干涉成像和掩模法结合k均值聚类的算法,在分离出粒子的亮、暗部后,结合图像熵值和粒子的凸性准确分割出粒子。讨论了聚类簇选值的影响,通过不同粒子密度、不同粒子尺寸的样本检验本文算法,并与以往的梯度结合灰度的方法进行对比。结果表明:本文算法在粒子密度较小的区域能达到92.6%的识别率,在粒子密度较大的区域也能达到86%的识别率,分别比梯度加灰度的方法提高了9.9%和42.7%。解决了粒子重叠的问题,并且对光场和成像效果有更好的鲁棒性。     

基于交叉投影熵的车辆目标匹配算法

当前用于复杂交通场景的车辆目标匹配算法主要是基于灰度相关的模板匹配算法,其缺点是受光线变化及噪声干扰影响较大。局部交叉熵算法在匹配精度上有明显提高,但运算量大,难以工程实现。因此,提出将投影变换和局部交叉熵相结合构成特征矢量用于目标匹配,其具有较强的抗光线变化能力,并且在一定的局部遮挡情况下,也具有较好的稳健性,在计算时间上也明显优于局部交叉熵算法。最后,通过实验仿真,验证了算法的有效性。     

多轮次群体决策中动态专家权重研究

在分析和总结已有群体决策中专家权重确定方法的基础上,提出了群体决策中动态专家权重的通用模型,并重点研究了反应专家各轮次间自信度和受群体影响程度的权重修正量γ（t）,分专家返回权向量型、专家返回评价分值型和专家返回评价矩阵型三种情况,具体讨论了γ（t）计算过程和修正后个体专家判断值;最后,通过一个算例证明了方法的有效性,并得出权重修正量需综合考虑的结论.     

边缘引导和轮廓约束下的跨域香农熵最大化导向的自动阈值选取方法

为了处理诸如高斯、伽马、极值、瑞利、均匀或贝塔等基本灰度分布情形下的阈值选取难题,本文提出了一种跨域香农熵最大化导向的自动阈值选取方法.该方法利用不变的引导边缘图像和变化的约束轮廓图像共同构造出一系列持续变化的一维灰度直方图,并采用香农熵作为熵计算模型,从而得以跨越图像中若干局部区域去计算跨域香农熵,并以最大跨域香农熵对应的阈值作为最终阈值.在40幅合成图像和50幅真实世界图像上的实验结果表明,该方法虽然在计算效率方面不优于Masi熵阈值方法、Tsallis熵阈值方法、局部香农熵阈值方法和迭代三类阈值方法,但在分割适应性方面有显著增强,且在误分割率方面有显著下降.