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针对联盟决策评价中存在较强的不确定性,提出基于云模型理论面向大数据的协作联盟决策评价方法.首先,构建面向大数据的多任务协作联盟多层决策评价架构,依托大数据处理分析平台获取联盟成员的基本评价指标的评价数据,应用逆向云发生器算法生成相应的评价云,并运用综合云运算产生联盟评价指标的云数字特征.然后,结合联盟评价指标权重和任务权重,运用云加权算术平均数算子进行云集结,分别产生单任务联盟决策评价云和多任务协作联盟决策评价云.再对多任务协作联盟备选方案进行决策评价和选优,以确定最优的联盟方案.最后通过实例与D-S证据理论联盟评价方法进行对比,验证文中方法的有效性. 相似文献
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焦炭显微光学组织的分类识别是判定焦炭质量和指导生产配煤的关键内容,由于传统的空域和频域方法效果都不理想,提出了一种基于小波分解Contourlet变换(WBCT)与局部二进制模式(LBP)融合的焦炭显微图像识别算法.首先.运用WBCT对图像进行多尺度多方向分解,提取出各子频带的统计特征量;然后,在空域采用均匀LBP算子,计算图像LBP特征描述子;最后,根据融合的相似性度量准则判断图像的光学组织类别.与其他方法对比实验结果表明,该算法不仅可获得更高的识别精度,而且具有较强的抗干扰能力,尤其是对泊松分布噪声敏感性较小,因此,适合于焦炭显微图像的分析. 相似文献
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