基于乘法偏好关系的群一致性偏差熵多属性群决策方法研究

在多属性群决策中, 针对每一个属性下决策者都有一个关于决策方案的乘法偏好关系的决策问题, 提出一种基于乘法偏好关系的群一致性偏差熵多属性群决策方法. 此方法考虑到不同属性下的决策者具有不同的权重, 并通过迭代运算可以达到群一致性水平, 从而得出最终的不同属性下决策者的权重; 同时, 可以利用偏差熵模型来求解属性权重, 利用这两个权重最终获得一个综合各方意见的群一致性乘法偏好关系. 最后通过算例分析验证了所提出方法的有效性.     

基于幂图的属性约简

针对粗糙集理论中基于差别矩阵的属性约简方法存在的不足,提出一种基于幂图的属性约简算法.首先通过修改样本决策属性值将不相容决策表转化为简化的相容决策表;然后将样本对概念与幂图概念相结合,将基于修正差别矩阵的不相容决策表的属性约简转化为幂图的搜索问题;最后通过实例和实验验证了所提出算法的有效性.     

无需等待 Windows 8.1“变身”Windows 10

正大家知道,微软最近发布了Windows 10技术预览版(以下简称为Windows 10),新系统针对Windows 8.1的不足进行了多项改进。不过这毕竟是技术预览版,贸然安装可能会带来不必要的麻烦。实际上,Windows10的很多新特性借助第三方软件在Windows 8.1上就可轻松实现。下面看看如何将Windows8"变为"Windows 10。     

锁定桌面 我的图标你别动

正挑战题描述平时一些软件安装后会自动在桌面生成快捷方式,其他人使用我们的电脑时可能会删除有用的快捷方式。这样时间长了电脑的桌面就显得很凌乱。有没有保持自己桌面简洁的方法?要求不自动增加快捷方式,不删除有用图标。(题号:20141701)解题思路大家知道当前电脑的桌面是由当前用户和公用用户桌面文件夹的内容组成,比如当前用户是cfan,那么C:\Users\yumufa\     

方寸之地显示大量图片

正网站主页以有限空间显示多幅照片,用同一位置交替显示是上策。实现这个效果并不需要Flash等专业软件,也不需要自己编写程序代码,借助一个小工具即可实现。我们以3幅图片轮番演示,用按钮实现跳转播放为例来说明。更多图片的复杂的演示设计按此技术扩展即可(图1)。1.简单设计播放界面这个过程主要是图片播放界面的设计。打开Axure RP Pro 7.0后,在左边的"站点地图"面板右击,将其余页面删除,只     

一种基于文件型病毒的粒子群检测方法

当今计算机技术的快速发展,使得计算机病毒的智能性日益突出,所以使用单一的传统检测技术在病毒检测过程中,漏检和误检的比例明显上升。为了应对目前病毒体现出的智能性,反病毒技术也必须采用相应的智能技术。文中在查阅了相关资料后,提出一种基于粒子群的病毒检测技术。首先对一个未知属性的程序依照病毒的属性来判断该程序是否是病毒程序。在确定该程序是病毒的前提条件下,再通过粒子群的方法来判断该病毒所属种类。     

基于容差关系的不完备信息系统的属性约简

粗糙集理论是一种处理不确定性知识的有效工具,属性约简是其核心内容之一,然而对于属性值有缺省的不完备信息系统,基于等价关系的经典粗糙集理论已经不再适用。由于容差关系下的不完备信息系统的属性约简的定义与经典粗糙集的属性约简定义相似,可以用容差关系对粗糙集理论进行扩充。文中通过定义容差关系下的可辨识矩阵,运用可辨识方法,得到了一种属性约简算法;接着分析了算法的不足之处,并且在此基础上提出了增加约简效率的改进型算法;最后通过一个数值例子,说明了该算法是合理的和有效的。     

基于CP—ABE访问控制系统的设计与实现

在访问控制中,传统公钥加密由于其需要对接收群体的每个成员用其公钥加密,再分发,因此需要获取接收群体中每个成员的身份。但是,在分布式应用中,却难以一次获取接收群体的规模与成员身份。如果列举用户身份,则会损害用户隐私。基于密文策略的属性加密体制（CP—ABE）,由于其广播式的、授权人通过满足某些条件就能确定的特点,避免了由于必须获取这些信息而引出的数据安全问题。于是,文中给出了一种基于CP—ABE的混合加密访问控制系统的设计与实现方案。通过实际项目的成功应用,证明了该方案的可行性与优越性。     

基于云端协同计算架构的边缘端I/O密集型虚拟机资源分配方案

大型制造业生产车间业务流程复杂,传统固定资源配置方式将产生负载不均衡的问题。针对此问题,设计并实现了一种基于云端协同架构的边缘端I/O密集型虚拟机资源的分配算法,通过定义计算节点中每个I/O密集型虚拟机三个维度的信息计算得出I/O密集型虚拟机的优先级,并按最大优先级队列实时统一分配硬件资源。实验结果表明,该算法在应对工业机械设备高响应和高通量的要求上有较为明显的提升,为实际生产起到了优化资源配置的作用。     

防止过拟合的属性约简

近年来,机器学习的过拟合问题备受关注,尤其在属性约简中。为解决这一难题,提出一种融合集成策略和去除操作的算法。首先将训练模型数据平分为◢M份;然后将其中M◣-1份采用集成策略进行潜在约简计算;最后将剩余的一份进行提前测试,一旦发生过拟合则将刚加入的属性从潜在约简集中去除。利用提前测试潜在属性约简的方法来防止过拟合现象的发生,几组UCI数据的实验结果说明了新算法的有效性,同时为丰富和发展属性约简提供了一种新的方向。