基于巢式Logit模型的城际交通方式研究

针对城际交通方式合理规划问题,对交通方式分担率进行了研究。首先,结合非集计理论与随机效用理论建立效用函数,利用极大似然估计法计算效用函数权重,并考虑不同收入出行者对权重的影响;其次,考虑不同交通方式间存在相关性,用相对效用代替绝对效用,建立了改进的巢式Logit模型;最后,结合分担率模型和武汉至咸宁旅客的调查结果,计算各交通方式的分担率。通过计算结果与巢式Logit模型及实际客运分担率进行对比,验证了模型的可行性和有效性,对今后城际交通方式的划分和管理具有重要的指导意义和参考价值。

基于TFNCD算子的三角模糊数多属性群决策

针对属性权重和专家权重全部未知的三角模糊数(triangular fuzzy number,TFN)多属性群决策问题,在TFN熵的基础上构造了确信度指标来量化对决策信息的信任程度,构建了TFN确信度(TFN certitude degree,TFNCD)算子,并证明了其置换不变性、幂等性和有界性等性质,结合支持度确定专家权重,提出了基于TFNCD算子的属性信息集结新方法。最后,通过算例的对比分析验证了TFNCD算子及其集结方法的有效性,该方法充分考虑了TFN类型的数据特征和两种权重完全未知的情况,且属性信息集结更加客观高效,计算相对简便,为TFN多属性决策问题提供了新的信息集结方式和解决思路。

基于双重信息不完全条件下的直觉模糊群组决策方法

文章针对双重信息（决策信息和属性权重信息）不完全条件下的直觉模糊群组决策问题,基于前景理论、TOPSIS和灰色关联分析法,构建了最大综合前景值非线性改进模型,提出了一种能解决双重信息不完全条件下的直觉模糊群组决策问题新方法,并通过算例结果的对比分析,验证了该决策方法和模型的可行性和有效性。

彩色图像颜色量化问题的求解方法

针对K-means聚类算法在彩色图像颜色量化问题中对初始条件依赖性较强而易陷入局部最优的缺点,以及传统智能优化算法在寻优时只考虑了种群层内个体的相互竞争而忽略种群层间相互协作的问题,提出了一种基于K-means的金字塔结构演化策略(PES)彩色图像量化算法。首先,将K-means聚类算法中的聚类损失函数作为新算法的适应度函数;其次,运用PES对色彩进行种群初始化、分层、探索、加速以及聚类等操作;最后,利用新算法对4幅标准彩色测试图像进行不同色彩量化级的量化。实验结果表明,所提算法能够改善K-means聚类算法以及传统智能算法的上述缺陷,在类内均方误差评判准则下,图像的平均失真率比基于PES的算法低12.25%,比差分进化算法低15.52%,比粒子群优化(PSO)算法低58.33%,比K-means算法低15.06%,且随着色彩量化级的减少,算法量化后的图像失真率比其他算法降低更多,此外,算法量化图像的视觉效果优于其他算法。

基于双向投影法的概率语言多属性群决策

针对概率语言信息下的多属性群决策问题,首先基于概率语言术语集(probabilistic linguistic term sets,PLTS)的调整规则和语言尺度函数,定义了PLTS的新运算,并证明其满足代数运算的基本性质。然后,为解决现有向量模公式在下标对称语言下计算结果与实际不符的问题,提出一种改进的概率语言信息下的向量模公式。在此基础上定义方案与正、负理想解形成的向量表示式,并建立针对概率语言信息的双向投影法,由此提出新的贴近度公式。最后,通过应用算例的对比分析验证了本文所提方法的有效性和可行性。该方法充分考虑了PLTS的数据特征,在简化计算的同时避免了信息损失,为解决概率语言信息中数值差异较小的问题提供了新的方法和思路。

Approximate Self-Similarity of a Class of Cookie-Cutter-Like Sets

According to the bounded variation theory and the bounded distortion property of cookie-cutter-like （CCL） sets, the approximate self-similarity of cookie-cutter-like sets satisfying certain conditions is studied. Based on the mean value theorem, it is proved that a class of special cookie-cutter-like sets is approximately self-similar. The results obtained in this paper extend the corresponding results that have already existed. K