面向复用的企业业务活动相似性研究

企业模型差异性较大,但是其底层业务活动存在较大的相似性。业务活动模型的研究和复用为企业快速建模提供了一个捷径。该文利用相似学原理,给出了业务活动相似性计算的数学模型,来检测业务活动之间的冗余性和可复用性。最后,通过一个应用实例进行了说明。     

基于云相似度的语言偏好信息多属性大群体决策方法

针对属性值为语言变量的多属性大群体决策问题,提出一种基于云相似度的大群体决策方法.首先,将语言变量转换为云模型,提出一种基于α截集的云距离和云相似度模型;然后,在此基础上提出云聚类算法,从而对决策大群体进行聚类,根据聚类结果求解聚集权重,再利用云加权算术平均(CWAA)算子求出方案的群体偏好值,进而计算方案群体偏好值的总计分来确定方案的排序;最后,通过算例分析验证所提出方法的可行性和有效性.     

动态模糊形式化关系群体决策方法

群体决策问题是决策科学的核心问题之一。基于动态模糊理论,从动态角度研究群体决策问题,提出了一种动态模糊形式化关系决策方法。从个体偏好信息表达、个体偏好数据分析、个体偏好集结、方案选择和意见反馈五个阶段探讨了动态模糊群体决策模型,并通过实例验证了该模型的可行性和合理性。     

基于勾股模糊语言幂加权平均算子的多属性群体决策方法

针对多属性群决策问题,采用能够方便专家参考语言集信息进行评价并且取值灵活的勾股模糊语言集进行了处理。首先,基于语言集和勾股模糊集的距离测度给出了勾股模糊语言数距离测度的定义与相关性质;然后,以勾股模糊语言数的距离测度作为幂均（PA）算子的距离度量,提出了勾股模糊语言幂加权平均（PFLPWA）算子用以对群决策过程中不同专家评价矩阵进行融合,并同时在融合过程中考虑专家评价的差异性;最后,基于PFLPWA算子构建了勾股模糊语言环境下的群体决策新方法,并通过案例分析检验了PFLPWA算子应用于群决策中的有效性和适用性。     

基于视觉感知的非均匀颜色模糊量化算法研究

基于内容的图像检索技术中,颜色是描述一幅图像最简便、有效的特征。该文提出了一种颜色量化算法,此种算法基于视觉感知特征并对颜色量化边界模糊化,使量化既能从人的感知出发,又能满足颜色空间连续的特性,最终更好地适应图像颜色特征提取的需要。     

基于视觉感知的非均匀颜色模糊量化算法研究

基于内容的图像检索技术中,颜色是描述一幅图像最简便、有效的特征。该文提出了一种颜色量化算法,此种算法基于视觉感知特征并对颜色量化边界模糊化,使量化既能从人的感知出发,又能满足颜色空间连续的特性,最终更好地适应图像颜色特征提取的需要。     

基于量化颜色空间的彩色图像检索算法

研究符合人的视觉特性的HSV颜色空间中,对彩色图像进行量化和再次量化处理,克服了颜色的连续性对图像检索带来的影响,将第一次量化和经过再次量化得到的结果作为图像特征.针对欧式距离在检索过程中没有考虑到色彩之间相似性的局限性,为改善图像检索性能,在进行相似匹配时引入了一个色彩相似矩阵,利用直方图二次距离作为相似度量公式对彩色图像库进行检索,结果表明,利用经过再次量化得到的图像特征进行检索比仅一次量化之后得到的图像特征进行检索具有很高的鲁棒性.     

动态模糊矢量量化算法

由于传统的Ｋ－均值算法在用于矢量量化时强烈依赖初始码书的选取,如果初始码书选取不好,则很容易陷入局部最小点;而Ｂｅｚｄｅｋ的模糊Ｋ－均值算法由于计算量很大,也很少用于矢量量化的设计码书,因此人们一直在寻找收敛速度和收敛效果两者性能较好的算法,在研究Ｎｉｃｏｌａｏｓ等人提出的模糊矢量量化（ＦＶＱ）算法基础上,针对ＦＶＱ算法收敛过程存在的总理２,并从收敛结构和收敛策略出发,提出了一种动态的法在收敛速度     

基于模糊矢量量化图象编码的研究

分析了模糊矢量量化（ＦＶＱ）图象编码的原理，给出了ＦＶＱ设计三要素。提出了用于图象编码的指数型模糊矢量量化算法（ＦＶＱＥ）。实验结果表明，ＦＶＱＥ的图象编码性能与ＦＶＱ相当，但收敛速度要略快于ＦＶＱ算法。     

基于云模型和多层权重求解的多粒度语言大群体决策方法

针对属性权重部分未知且专家权重完全未知的多粒度语言大群体决策问题,提出一种基于云模型的决策方法.首先,构建一种基于信任关系的专家权重求解模型来计算专家权重;其次,将多粒度语言转换为云模型并进行聚类;然后,构建一致性优化模型来求解属性权重,从而得到各个方案的综合评价值并对方案进行排序.所构造的专家赋权模型可以有效解决大群...     

基于相对信息熵和语言加权算子的网络舆情突发事件模糊多指标应急决策方法

在仔细分析网络舆情突发事件的成因与应急决策特性的基础上,从舆情状态、突发事件本身和民众关注3方面构建 网络舆情突发事件的属性指标。考虑到网络舆情突发事件指标的语言不确定性和多样性,以及应急专家对舆情事件危机评价的语言判断矩阵差异性,本文提出一个基于相对信息熵和语言加权算子的网络舆情突发事件模糊多指标群决策模型。首先根据应急指标重要性的判断矩阵,计算出每个专家对各指标权重的评价;然后基于相对熵的多属性组合赋权方法来获取应急专家的权重,计算得出各舆情事件指标的综合权重;再根据各应急专家对网络舆情事件的语言指 标评价值,利用语言加权算术平均算子,集结得到各网络舆情突发事件的综合决策评价值,进而对各舆情事件危机程度快速排序。最后,通过一个实例来证明本文方法的实用性。     

语言比例二元组Bonferroni平均算子的群决策方法

针对语言比例二元组信息集成的问题,提出了语言比例二元组Bonferroni平均算子的群决策方法。基于基本单位区间单调（BUM）函数的定义,提出了三角模糊数的中心有序加权平均算子的概念。由于三角模糊数的中心有序加权平均算子和语言术语的数值表示（NR）之间存在交互关联,提出了用三角模糊数的中心有序加权平均算子代替语言术语的数值表示的方法,并将此方法得到的NR和语言术语的NR进行了对比分析。引入了语言比例二元组Bonferroni平均算子,介绍了语言比例二元组Bonferroni平均算子的群决策方法,并用一个实例来说明其可行性。     

Fuzzy决策中有限方案的群体一致性评价方法与算法

运用三角模糊数的概念提出两种有限方案的群体评价方法：１）根据个体驻向量提出衡量个体间一致性的相似度量函数,由此构造个体、群体的一致性指标,并给出群体一致性的定义,用个体指标提出由个体加权向量寻求群体加权向量的两种方法;２）利用三角模糊数构造语言评价集,并给出一种基于语言的方案评价方法与算法。     

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。     

基于模糊判断矩阵的两阶段群决策方法

针对多属性群决策问题,提出一种两阶段决策分析方法。通过分析积型模糊一致性判断矩阵和模糊判断矩阵的排序向量之间的偏差,建立并求解一个规划模型,得到专家模糊判断矩阵的排序向量。由最小化专家模糊判断矩阵的排序向量与专家群组排序向量的偏差,再次建立并求解一个规划模型,得到反映专家群组偏好的排序向量,从而得出基于模糊判断矩阵的两阶段群决策方法。通过2个算例说明了该方法的可行性与有效性。     

语言型群决策中群体一致性赋权优化模型研究

语言评价矩阵一致性分析和专家客观权重确定是语言型多属性群决策中的2个重要问题,将两者视为一个整体进行研究。基于语言评价矩阵偏差度概念对评价矩阵一致度进行定义和度量,结合群体一致性最优思想和智能优化算法,构建基于语言型决策矩阵的专家客观权重赋权优化模型并给出求解方法,在此基础上提出基于客观权重的语言型多属性群决策方法。通过实例分析说明该模型得到的专家客观权重满足一致性条件。     

基于神经网络的模糊决策树改进算法

传统决策树通过对特征空间的递归划分寻找决策边界,给出特征空间的“硬”划分。但对于处理大数据和复杂模式问题时,这种精确决策边界降低了决策树的泛化能力。为了让决策树算法获得对不精确知识的自动获取,把模糊理论引进了决策树,并在建树过程中,引入神经网络作为决策树叶节点,提出了一种基于神经网络的模糊决策树改进算法。在神经网络模糊决策树中,分类器学习包含两个阶段：第一阶段采用不确定性降低的启发式算法对大数据进行划分,直到节点划分能力低于真实度阈值[ε]停止模糊决策树的增长;第二阶段对该模糊决策树叶节点利用神经网络做具有泛化能力的分类。实验结果表明,相较于传统的分类学习算法,该算法准确率高,对识别大数据和复杂模式的分类问题能够通过结构自适应确定决策树规模。     

基于相似度的多粒度不确定语言群决策方法

针对具有多粒度不确定语言评价信息的多属性群决策问题,提出了一种基于区间二元语义信息处理和矢量相似度的群决策方法,弥补了基于距离测度的决策方法易造成信息混淆的不足。该方法首先使用二元语义转换函数对多粒度区间语言评价信息进行一致化处理;然后通过建立使备选方案对正理想解相似度最大、负理想解相似度最小的最优化模型来获得相应的属性权重;最后利用区间二元语义的集结算子对评价信息进行加权集成,并通过优序数排序法实现对各方案的排序。实例分析说明了该方法的可行性和有效性。     

改进的犹豫模糊语言熵的一般公式与生成算法

由于现有的扩展犹豫模糊语言术语集的熵无法区分与补集相等的扩展犹豫模糊语言术语集的不确定性,并且对犹豫模糊语言信息中的犹豫性考虑得相对较少,无法全面地反映犹豫模糊语言信息的不确定性.改进了扩展犹豫模糊语言术语集的熵的定义,从模糊性和犹豫性两方面刻画了扩展犹豫模糊语言术语集的不确定性,分别定义了扩展犹豫模糊语言术语集的模糊...