基于优势关系粗糙集的导弹保障器材运输决策模型

针对战时不确定条件下导弹保障器材运输路径优化问题,提出了区间序信息系统上的α-优势度优势关系和该优势关系下的扩展粗糙集模型,进而研究了该优势关系下区间序决策信息系统中的优势规则和区间序决策信息系统上的属性约简,在此基础上建立了战时导弹保障器材运输路径优化模型,最后算例给出了模型应用具体流程,通过分析验证了模型的有效性,结果可为战时不确定条件下导弹保障器材运输路径优化提供决策支持。

区间粗糙数的排序方法及其应用

针对现有文献对区间粗糙数的数据分布形式处理欠缺以及排序方法存在不足的问题,首先结合实际对区间数的分布情况进行了更为切合实际的假设,提出了一种带参数的新型区间粗糙数;在此基础上研究了区间粗糙数的相关数学性质,并给出了区间粗糙数的期望、方差等度量指标,决策者可依据期望―方差对区间粗糙数进行排序和比较.然后对区间粗糙数的两两比较问题提出了基于随机变量分布的可能度面积法计算公式,并结合优势关系给出了基于区间粗糙数的多属性决策方法.最后通过实例验证了排序方法的可行性与有效性.

集值信息系统中的粗糙集扩展模型

通过分析研究现有集值信息系统上定义的两种关系(相容关系和优势关系),在集值信息系统中引入相容度和包含度的概念,定义了基于相容度α的相容关系和基于包含度β的优势关系,提出了基于这两种关系的粗糙集扩展模型,并分析比较了该模型与现有模型之间的关系。通过对相容度和包含度的调节和控制,可以将现有集值信息系统中定义的两种关系有效地统一起来。最后,通过对一个具体实例的分析,进一步解释和说明了这些关系之间的联系。

直觉模糊信息系统的优势关系及其约简

进一步研究了直觉模糊信息系统的优势关系及其约简方法。首先针对直觉模糊信息系统定义了优势关系并研究其性质,给出相关的证明,然后定义了在该优势关系下直觉模糊信息系统目标集的上下近似集并证明其性质。接着分析了直觉模糊决策表的研究现状及其不足之处,提出了直觉模糊决策表的条件属性相对于决策属性的属性依赖度、属性重要度的概念,给出了相对属性约简与相对核属性的计算方法,最后通过实例表明所提方法的有效性和合理性。

用灰色模糊综合评判方法识别聚驱后优势通道

大庆油田聚驱区块经过长期开发,在注聚阶段聚合物溶液沿优势通道无效窜流,严重影响聚驱效果。常规模糊数学分析方法识别聚驱后优势通道误差较大。以大庆M区块部分井组为例,综合利用灰色关联度和模糊综合评判法对聚驱后优势通道进行识别,再根据油水井间连通关系、相带以及射孔数据进一步明确优势通道发育方向。通过与示踪剂方法测得结果对比,符合率达到92.3%,识别结果准确可靠。该方法可为区块后续调整及挖潜提供指导。

基于改进的可能度优势关系的排序方法研究

优势关系是解决多属性决策问题的一种重要方法,也是研究不完备区间值信息系统的一种重要方法。在不完备区间值信息系统排序方法的研究中,针对属性过多从而可能引起排序失效的问题,提出了一种改进的可能度优势关系排序方法。这种新的排序方法把区间值优势关系和可能度相结合来改进经典优势关系定义的不足,并给出了平均综合优势度的定义。最后,通过与∝-β优势关系和容差优势关系等排序方法在具体算例中的比较分析,证明了改进的可能度优势关系排序方法不仅能够解决不完备区间值信息系统中的问题,而且能够使排序结果更合理、有效。

广义不完备信息系统中一种拓展粗糙集模型

以同时具有遗漏型和丢失型未知属性值的广义不完备信息系统为研究对象,定义一种用于分类的α程度限制优势关系,提出一种基于α程度限制优势关系的拓展粗糙集模型,并给出其上、下近似性质。通过一个教师教学质量评估实例,说明这种模型在广义不完备信息系统中处理模糊和不确定知识是有效和可行的。

优势关系下序信息系统的信息量与粗糙熵

在基于优势关系的序信息系统中引入了知识的信息量和知识粒度的概念,得到了它们的若干性质和定理。证明了在知识约简过程中,信息量的变化趋势是递减的。考虑到导致粗集粗糙性的原因,将粗糙度和信息量结合起来,提出了一种新的粗集粗糙熵来刻画粗糙集的粗糙性,得到了粗糙集的粗糙熵随着序信息系统约简的变细而单调减少的结论,该结论为序信息系统的知识发现奠定了一定的理论基础。

不协调序决策系统的协调修正算法

首先提出不协调度的概念用于度量序决策系统的不协调程度,进而利用决策属性的决策信息熵和不协调度作为启发式信息,提出不协调序决策系统的协调修正算法.以决策信息熵作为第一启发信息,保证协调修正的结果分布合理,尽可能与原始数据的分布规律保持一致,以不协调度作为第二启发信息使算法尽快收敛,不协调度以较快速度降低为0.算例和仿真实验分析均表明文中算法有效可行.最后对比分析协调修正前后导出的决策规则,结果显示修正后的决策规则更具合理性.

P-集合与它的f-遗传

利用P-集合概念和结构,给出f-遗传信息,信息的f-遗传基因,P-集合的F-遗传、F-遗传变异等概念;提出信息的f-遗传定理,P-集合的F-遗传定理;提出P-集合的F-遗传变异与F-遗传显性关系定理。

不完备决策系统中发现偏好概率规则的粗糙集方法

为了从有偏好信息但信息不完全的多属性决策系统中获取概率决策规则,提出一种新的不完全信息的多属性粗糙决策分析方法。首先,提出扩展优势关系下相容度的概念;其次,基于相容度给出知识的粗糙近似,并证明了粗糙近似的基本性质;再次,给出粗糙近似的分类质量与β-约简的概念,并从不完全信息的偏好决策系统中导出概率决策规则;最后,通过一个实例说明新方法的可行性和有效性。

基于可能度优势关系的区间序粗糙集模型

针对当前区间序信息系统上五种优势关系的不足,提出了一种新的优势关系—α-可能度优势关系。分析了α-可能度优势关系的基本性质以及与其他优势关系的联系,进而定义了基于α-可能度优势关系的扩展粗糙集模型。算例表明,α-可能度优势关系通过α的变化来调节优势关系的"优于"程度,能够克服以往优势关系定义过宽或过窄而带来的不足。

基于包含度的不完备序信息系统属性约简的一种算法

在不完备序信息系统中,通过引入包含度的概念,对属性重要度进行了定义;在此基础上,提出了一种基于包含度的属性约简算法;最后,通过实例分析表明,该算法能得到不完备序信息系统的一个约简.

不完备序信息系统的集对优势度粗糙集模型

不完备序信息系统粗糙集模型是经典粗糙集模型的扩展,它能进一步处理含未知属性值和具有优势关系的数据.针对相似优势关系条件过于宽松而限制扩展优势关系条件又过于严格的缺点,引入集对分析思想,提出了集对优势度粗糙集模型.它可以通过调整参数,达到较理想的分类,克服了现有不完备序信息系统优势关系的不足.并以实例分析验证了集对优势度粗糙模型的有效性.最后,在UCI数据集上进行仿真实验,通过实验进一步说明集对优势度粗糙模型可以获得更优的分类效果.

基于粗糙集理论的供应商评价方法

供应商评价管理对于物资管理具有举足轻重的作用,本文针对供应商信息系统,利用各供应商在单个属性上的优势度、属性集上的优势度及整个信息系统中综合优势度,提出了一种供应商评价的方法,并将此方法应用到电力物资供应商评价管理工作中,实例表明了该方法的有效性。

灰色B型关联度的若干特性

文[1]给出了B型关联分析方法,在此基础上,本文讨论了灰色B型关联度的若干性质,进而给出了具体的B型关联优势分析的一般过程。

SMILE术暗适应下瞳孔直径的影响因素分析

【目的】比较手持瞳孔测量仪与Sirius眼前节分析系统对暗适应下瞳孔直径测量的一致性,探究SMILE术后暗适应下瞳孔直径的变化以及影响暗适应下瞳孔直径的因素。【方法】本研究分为两部分:①纳入接受SMILE手术的患者128人(共256只眼),采用两种方法对同一只眼术前和术后3月的暗适应下瞳孔直径进行测量,数据采用配对资料的符号秩和检验和简单线性回归分析;②回顾性研究,纳入行SMILE手术患者2237人(共4179只眼),采集其暗适应下瞳孔直径、年龄、性别、眼别、主视眼及等效球镜度等数据进行分析。【结果】用手持瞳孔测量仪测量(x)和用Sirius眼前节分析系统测量暗适应下瞳孔直径(y)的差异无统计学意义(P=0.369),行简单线性回归分析:=0.929x+0.453,r^(2)=0.858。SMILE术前(x,6.80±0.88)mm较术后3月的暗适应下瞳孔直径(y,6.65±0.73)mm大,且其差异有统计学意义(P=0.018),行简单线性回归分析:ŷ1.050x-0.223,r^(2)=0.771。暗适应下瞳孔直径影响因素的流行病学研究:①对暗适应下瞳孔直径与年龄行相关性分析,发现两者呈负相关(r=-0.204,P=0.000)。②男组暗适应下瞳孔直径(6.35±0.75)mm较女组(6.27±0.74)mm大,且其差异有统计学意义(P=0.000)。③右眼组(6.29±0.74)mm及左眼组(6.31±0.75)mm差异无统计学意义。④主视眼组(6.30±0.73)mm及非主视眼组(6.31±0.75)mm差异无统计学意义。⑤低度(6.23±0.73)mm、中度(6.31±0.74)mm、高度(6.30±0.75)mm和超高度近视组(6.33±0.70)mm间的差异无统计学意义。【结论】①手持瞳孔测量仪及Sirius眼前节分析系统对术前暗适应下瞳孔直径的测量具有一致性,在屈光手术中可使用手持瞳孔测量仪替代SIRIUS眼前节分析系统对暗适应下瞳孔直径进行测量。②SMILE术后3月患者暗适应下瞳孔直径有变小趋势。③术前暗适应下瞳孔直径与年龄呈负相关,男性的术前暗适应下瞳孔直径较女性大,术前暗适应下瞳孔直径与眼别、主视眼和术前等效球镜度无明显关系。

基于优势关系的高校图书馆效率的评价方法

图书馆评价对提高图书馆管理和运行效率至关重要。由于高校图书馆评价涉及的指标较多,有必要研究定量化的综合评价方法。基于优势关系的粗糙集方法(DRSA)在多属性决策问题中具有广泛应用。本文探讨其在高校图书馆多指标效率评价方面的应用,获得满意的结果。

区间粗糙数序信息系统下的优势关系粗糙集模型

以区间粗糙数为研究对象,提出了基于区间优势度的区间粗糙数比较公式,通过引入参数α调节决策者对区间粗糙数下近似和上近似的重视程度,以充分考虑决策者的风险偏好。在此基础上,引入优势度阈值β并定义了基于优势度的优势关系粗糙集模型,进一步给出了此模型框架下的四种排序方法。对优势度、优势关系及排序方法的相关性质进行了证明,最后通过算例验证模型与排序方法的合理性。