D-S证据理论中一种冲突证据的融合方法

针对D-S证据理论对于高冲突证据融合失效的问题,基于证据加权平均处理的方法,对D-S算法进行了改进。提出了一种新的相似度函数来表示证据的相似度,并通过归一化处理得到证据的支持度,对证据进行预处理,再采用Dempster规则融合证据。通过数值验证并与其他的改进算法对比,结果更为理想,它能有效地减小伪证据的不良影响,同时具有较高的收敛速度,降低了决策风险。对新的相似度函数进行分析,证明了改进算法的合理性。

基于模糊相似度的群决策方案排序

为解决排序方案多属性特征、决策者对事物认识的局限性以及决策群体中各个体间的矛盾性导致的决策方案排序困难的问题,引入模糊相似度概念,以测度决策专家的偏好差异,用有序加权平均算子集结群体意见,通过与虚拟正、负理想方案比较,实现决策方案排序,并介绍了决策实施步骤.

基于顾客群体语言评价信息的服务质量评价方法

针对多个相同类型的服务方案或项目的服务质量评价问题,给出了一种基于顾客群体语言评价信息的服务质量评价方法.首先通过调查问卷方式获取顾客针对服务方案的语言评价信息,并将其转化成梯形模糊数;然后计算出各指标的平均权重、服务方案在各指标下的平均服务感知绩效以及每个指标下所有顾客的平均服务期望;进一步地,运用模糊加权平均算子计算各服务方案的服务质量评价值,同时计算其与每个语言短语所对应的梯形模糊数之间的相似度,从而确定各服务方案的服务质量等级,而对于服务质量等级相同的服务方案,通过计算其非模糊价值量来比较服务方案间的优劣.最后,通过一个算例说明了所提方法的有效性和实用性.

基于图像块分类的加权结构相似度

基于结构信息的图像质量评价方法——结构相似度(SSIM)方法计算简单、性能优越,但该方法仅简单地将各子块SSIM的平均值作为整幅图像的平均结构相似度(MSSIM),而人眼对图像不同区域的视觉灵敏度不同.为此,文中提出了一种基于图像块分类的加权平均结构相似度(WSSIM)的图像质量评价方法,即先将图像分块并将子块区分成边缘块、细节块和平滑块三类,然后对不同类型块的SSIM值赋予不同的权值,最后计算得到整幅图像的WSSIM.实验结果证明,文中方法明显优于MSSIM和基于方差加权的SSIM.

不完备信息系统中属性的重要度及约简方法

在不完备信息系统中,基于相似关系的定义,讨论了属性相对于对象的重要度。通过聚合算子聚合属性相对于所有对象的重要度,可得到属性的重要度。根据属性的重要度,给出了不完备信息系统的一种属性约简方法。实例说明该方法可以减少属性约简的搜索空间并找到不完备信息系统的属性约简。

煤与瓦斯突出危险应用灰色关联度的研究

以评估煤与瓦斯突出的危险程度为目的,以突出宏观显现对煤与瓦斯突出危险数据库进行分类,以三维立体图展现突出危险与瓦斯压力、放散初速度、坚固性系数和破坏类型。建立了突出危险灰色关联度模型,结果表明:煤体破坏类型与坚固性系数是作用煤与瓦斯突出的关键指标,主要导致在巷道或采面发生的突出;瓦斯压力与放散初速度是影响煤与瓦斯突出的控制指标,钻孔突出多数由瓦斯参数主导突出过程。

基于关键字的用户聚类算法

为了得到准确有效的用户聚类,提出了一种基于关键字的用户聚类算法。该算法是在传统Rock算法的基础上进行了改进,提出了相似权重和平均邻居的概念,并且将用户关键字事务集的平均邻居数定义为用户访问模式相似性的标准。在不产生离群用户点的基础上,缩小了用户聚类的范围,将一个大的用户聚类更加精确的划分为几个小的用户聚类。利用用户之间的相似度阈值对数据进行过滤,减小了用户聚类的计算量。经过实验验证该算法有效的提高了相似用户聚类的准确性和运行效率。

基于优化协同过滤与加权平均的群推荐方法

为面向群体用户提供推荐,提高群体用户的信息搜索效率,提出了一种新颖的基于优化协同过滤与中位数加权平均的群推荐方法,综合考虑了项目的评分相似性与类型相似性,通过集成项目相似性与用户相似性预测出群体用户对项目的评分;在集结群体用户评分时,采用基于中位数的加权平均集结策略消除个别用户评分差异过大带来的影响,综合考虑群体用户在评分过程中的作用。通过预测项目评分实验与集结用户评分实验,结果表明,用新方法得到的准确率均高于常用的传统方法,从而表明该方法是有效的。

无监督多重非局部融合的图像去噪方法

非局部均值去噪(Non-local means,NLM)算法利用图像的自相似性,取得了很好的去噪效果.然而,NLM算法对图像中不相似的邻域块分配了过大的权重,此外算法的搜索窗大小和滤波参数等通常是固定的且无法根据图像内容的变化做出自适应的调整.针对上述问题,本文提出一种无监督多重非局部融合(Unsupervised multi-non-local fusion,UMNLF)的图像去噪方法,即变换搜索窗等组合参数得到多个去噪结果,并利用SURE(Stein's unbiased risk estimator)对这些结果进行无监督的随机线性组合以获得最终结果.首先,为了滤除不相似或者相似度较低的邻域块,本文引入一种基于可微分硬阈值函数的非局部均值(Non-local means with a differential hard threshold function,NLM-DT)算法,并结合快速傅里叶变换(Fast Fourier transformation,FFT),初步提升算法的去噪效果和速度;其次,针对不同的组合参数,利用快速NLM-DT算法串联生成多个去噪结果;然后,采用蒙特卡洛随机采样的思想对上述多个去噪结果进行随机的线性组合,并利用基于SURE特征加权的移动平均滤波算法来抑制多个去噪结果组合引起的抖动噪声;最后,利用噪声图像和移动平均滤波后图像的SURE进行梯度的反向传递来优化随机线性组合的系数.在公开数据集上的实验结果表明:UMNLF算法去噪结果的峰值信噪比(Peak signal to noise ratio,PSNR)超过了NLM及其大部分改进算法,以及在部分图像上超过了BM3D算法.同时,UM-NLF相比于BM3D算法在视觉上产生更少的振铃伪影,改善了图像的视觉质量.

一种改进的灰色关联算法及其在故障预报中的应用

灰色关联算法因其具有分类精度高、计算量小的优点而在故障诊断研究领域得到越来越广泛的关注。针对一般灰色关联算法在相近性和相似性方面的不足,提出一种基于相近性与相似性加权平均的改进灰色关联算法。通过试验验证该算法的有效性,并将其应用于柴油机的故障分析和预测中。

基于面板数据灰色关联分析的城市创新能力评估——以长三角城市群为例

城市创新能力关系到该城市持续发展的动力和长期竞争力,对城市创新能力的评估是当前科技创新分析的热点之一。本文基于面板数据对城市创新能力进行灰色关联分析,构建城市创新能力评估模型,提出城市创新能力评估方法,并利用城市创新能力评估模型对长三角城市的创新能力进行评估。结果表明,该模型能够较为全面地评估城市创新能力。

平行四波长高效液相指纹图谱鉴定十全大补丸质量

目的建立十全大补丸(Shiquan Dabu Wan,SQDBW)平行四波长高效液相色谱指纹图谱,依据系统指纹定量法结合全息整合法定量鉴定十全大补丸整体质量。方法采用RP-HPLC法,以5-羟甲基糠醛为参照物峰,在265、290、326和360 nm波长下检测,分别确定了51、44、37和17个共有峰,建立了SQDBW的平行四波长高效液相色谱指纹图谱。分别以独立权重法、均值法和投影参数法整合四波长下各样品的定性定量全信息,最终用最简捷准确的均值法评价10批样品的质量等级。结果 10批样品中6批的等级为良好以上,2批为一般,1批为次,1批为劣。结论平行多波长指纹图谱整合法是基于从全信息角度整体定性和定量鉴定中药质量的有效可信方法,其定量鉴定结果具有可靠性。

基于视觉显著性车辆监控视频关键帧提取方法

针对道路车辆监控视频中车辆的关键帧提取问题,基于视觉显著性提出了一种关键帧提取方法。该方法首先对监控视频中的目标车辆进行检测、跟踪及背景分离,其次分别提取目标车辆的FT、LBP与边缘三种底层特征,并在RGB颜色空间根据改进后的加权欧氏距离得到车牌相似图。然后根据车牌相似度越小则给三种底层特征越大惩罚的思想,采用车牌相似图对FT、LBP与边缘三种底层特征图像进行优化,将三种优化后的底层特征图像进行加权平均融合,得到多特征融合图像。最后以多特征融合图像结果为参考,选取出目标显著性程度最大的融合图像对应的视频帧为关键帧。实验结果表明,该方法能提取监控区域的序列图像帧中车辆信息最丰富的图像,实现道路车辆监控视频中车辆数据的有效压缩。

基于加权平均算法的线阵CCD三角定距研究

针对线阵CCD三角定距系统在定距区域内随着距离增大定距精度下降,导致激光引信定距距离超差,通过对定距误差来源分析和半实物仿真结果分析,提出在小基线条件下采用加权平均算法求解目标位置,以此提升线阵CCD三角定距区域内远端的定距精度。测试结果表明:对比传统的波形中心法,采用加权平均法的线阵CCD激光近炸引信可有效提高定距精度。

基于加权平均值的时变Hurst指数估计方法研究

近年来,随机信号的局部自相似性分析逐渐成为研究热点。文中在传统固定Hurst指数估计方法基础上引入加权平均值法,实现具有局部自相似特性随机信号的时变Hurst指数估计。基于加权平均值的时变Hurst指数估计方法是在随机信号进行指数加权的基础上结合q阶矩理论计算局部自相似参数。应用分形高斯噪声仿真时间序列和美国贝尔实验室BC-pAug89.TL网络流量数据的分析结果表明,该方法可以有效估计随机信号的局部自相似性,并具有较大实际应用价值。

2种基于历史丰歉气象影响指数的茎瘤芥产量动态 预报 方法比较

以涪陵茎瘤芥为例,基于历史丰歉气象影响指数,综合诊断筛选气象要素相似年型,采用大概率法与加权平均分析法建立茎瘤芥产量预报模型,并验证不同方法的茎瘤芥产量动态预报准确性。结果表明:同一年份不同起报时间的气象条件相似年型差异主要发生在热量条件的相似年,其次是光照条件相似年,而水分条件相似年在同一年份不同起报时间无变化。但同一起报时间不同年份的气象条件相似年,无明显的重复性,即年际间的气象条件具有差异性,能够综合反映气象条件对茎瘤芥产量丰歉的决定性。比较大概率法与加权平均分析法的茎瘤芥产量预报结果,在产量丰歉趋势预报方面,大概率法在较早的起报时间易出现较大的偏差,但是随着起报时间推后,产量丰歉趋势趋于正确;加权平均分析法在大多数年份的产量丰歉趋势预报准确性较高,但是个别年份会出现不同起报时间的持续性预报偏差。在单产预报准确率方面,加权平均分析法预报结果明显优于大概率法,但2种方法均在1月1日起报时间表现出最高的预报准确率,大概率法1月1日起报的单产预报准确率平均值为89.5%,加权平均分析法1月1日为起报时间单产预报准确率平均值为98.9%。在进入2月份也即茎瘤芥瘤茎膨大后期,预报准确率降低。

基于相似度的IOWGA算子的区间组合预测

以区间相似度为诱导值,建立基于诱导有序加权几何平均算子(IOWGA)的区间组合预测模型。为避免出现左端点大于右端点的极端情况,将区间当作一个整体引入偏好系数,建立左右端点相同权重的最优约束组合预测模型,实证分析检验了该模型的有效性及精确性.

基于Normative算子的HFS数值延拓方法及多属性决策应用

为解决犹豫模糊集(hesitant fuzzy set,HFS)隶属度数值个数不一致的问题,讨论了现有数值延拓(numerical extending,NE)方法的局限性,提出基于Normative算子的HFS NE方法,在没有新息加入的条件下,依次选取现有HFS隶属度可能值的均值作为一个新的延拓隶属度,直至所有HFS隶属度个数相等为止,并基于有序加权平均(ordered weighted averaging,OWA)算子归纳隶属度统一方法。最后将所提出的方法应用到多传感器电子侦察情报的多属性决策问题中,基于改进的逼近理想解(technique for order preferences by similarity to ideal solution,TOPSIS-ε)法对各信源HFS属性判决进行多属性决策。仿真试验分析了距离、距离参数、属性权重对决策结果的影响,并详细对比和验证了新方法在HFS隶属度NE方面的稳定性和直观性。

改进IVHF-TODIM在云服务安全评估中的应用研究

针对云服务安全评估时专家判断复杂的心理特征问题,在区间犹豫模糊背景下提出一种改进的IVHFTODIM多属性决策方法。结合COWA算子和Dice相似性测度的各自优势,提出了一种考虑决策者态度的区间犹豫模糊Dice相似性测度公式,并对其基本性质加以验证,在TODIM方法优势度的计算中,运用所提出的Dice相似性测度替代原有的距离测度,最后将该方法运用到云服务安全评估上。实例分析表明了该方法的有效性。

考虑缺失属性的多属性群决策方法

针对决策者在不完全属性集下进行评价的多属性群决策问题,考虑对缺失属性上的评价进行估计,提出了一种基于决策者相似度的多属性群决策方法.给定决策者在不完全属性集上的评价矩阵,构造同时考虑交叉属性个数和评价值的决策者相似度,基于此相似度对缺失属性评价进行估计,进而利用加权平均法对完整的评价矩阵进行集结得到每个决策者的方案排序.在此基础上,以决策者方案排序与总体方案排序差异最小为目标,构建优化模型以产生最优的总体方案排序.运用所提方法解决江苏省常州市一家高速列车制造企业的战略项目评价问题,验证了该方法的有效性与应用性.