基于层次分析的模糊一致性判断矩阵及其应用

由于主客观条件的限制 ,常规模糊判断矩阵存在着诸多缺陷。针对这一问题 ,提出应用一种新的方法来构造模糊一致性矩阵 ,并应用蒙特卡罗方法证明该矩阵具有传递性、可综合性和保序性的特征 ,从而可以在决策分析中得到广泛的应用 ;最后将其应用到一个实际算例中 。

序列图像场景一致性判断

首先在序列的两幅图像中检测兴趣点 ,并运用灰度差分不变量进行两点集之间的匹配 .然后用改进的Hartley算法估计F矩阵 .最后利用对极几何约束进行两幅图像的场景一致性判断 .实验结果表明 ,该方法是有效的 .

冗余惯性导航系统信息一致性判断方法

针对冗余惯性导航信息识别问题,提出一种基于Siamese网络的导航信息一致性判断方法。采用一段时间内的惯导数据变化趋势,模拟人脑对数据信息一致性的判断。首先建立惯组测量模型,获得不同状态的惯组测量数据,导航解算等处理后得到一段时间内7类21维的数据信息构造样本对。然后通过设计Siamese网络结构,采用卷积神经网络提取样本对特征向量进行网络训练。最后进行实验仿真验证。结果表明,本文采用552对小样本数据进行训练的结果,在与训练样本存在差异的497对测试样本上达到了98.19%的准确度,说明网络具有一定的泛化能力。神经网络训练结果稳定,在测试集上的准确度高。为冗余惯性导航系统信息一致性判断提供了新思路。

基于混合寻优算法及分离一致性判断的系统谐波阻抗估计

针对独立成分分析方法中源信号非独立性引起的估计误差,提出一种基于混合寻优及分离一致性判断的系统谐波阻抗估计方法。首先对公共连接点谐波电压和谐波电流测量数据进行中心化与白化处理。其次,采用混沌映射获得初试解位置,以负熵最大作为目标函数,采用生物地理学-增强烟花混合算法寻优获得分离矩阵。进一步进行分离一致性判断,得到具有较好独立性的分离矩阵。最后采用最小二乘法计算得到系统谐波阻抗。仿真和工程实例验证了所提方法与其他ICA算法相比具有更好的估计精度。

关于内部控制判断一致性和内部控制可靠性模拟的文献综述

西方国家从20世纪60年代就开始研究审计人员对内部控制判断是否具有一致性及能否用数学方法来描述内部控制状态这两个问题,本文对这些研究文献进行综述,综述的重点在于研究的具体问题、研究方法及研究结论。

群决策中一致性区间判断矩阵权重概率密度估计方法

研究群决策中一致性区间判断矩阵权重可行域求解权重和集结问题。针对一致性区间判断矩阵权重可行域的性质,求得代表一致性区间判断矩阵偏好信息的权重向量,最后通过应急决策案例分析说明本文研究的实用性。

林业上市公司绿色竞争力指标体系构建及实证研究——基于熵权模糊一致性互补判断矩阵

绿色竞争力的培育及提升是生态文明新时代林业上市公司面临的全新挑战。准确把握绿色竞争力现状是林业上市公司正确制定绿色竞争战略的重要基础。文章以Hart的自然资源基础观为理论基础,从污染防治、产品管理及可持续发展三个方面构建林业上市公司绿色竞争力指标体系,利用熵权模糊一致性互补判断矩阵评价林业上市公司的绿色竞争力水平。研究结果发现:(1)当前林业上市公司的绿色竞争力水平整体差距不大,但普遍处于较低水平,绿色竞争力最高值为0.4576(广东甘化),最低值为0.1399(新联通),最高水平是最低水平的3.27倍,意味着未来的绿色转型发展还有较大的提升空间。(2)主营业务不同的林业上市公司在污染防治、产品管理和可持续发展三个纵向维度上发展水平差距较大,各维度最高水平分别是最低水平的8.81、3.11和16.54倍,其中以造纸及纸制品类表现最佳。(3)在污染防治、产品管理和可持续发展三个横向维度比较而言,各维度均值分别为0.29、0.42和0.10,意味着多数林业上市公司中产品管理竞争力最强,污染防治次之,可持续发展最差,说明林业上市公司依旧以追求经济效益为主要目标,社会效益和生态效益有待提升。文章提出了要持续挖掘绿色引擎、培养环保意识、培育绿色产品、推动绿色消费、重视绿色技术创新、扩大绿色发展协同效应等政策启示,为林业上市公司制定绿色竞争力提升策略提供决策参考。

基于三角模糊数互反判断矩阵一致性的多目标决策方法

针对决策信息为三角模糊数互反判断矩阵的模糊多目标决策问题.首先,介绍了数值型互反判断矩阵及其一致性、三角模糊数相互比较的可能度公式、三角模糊数互反判断矩阵及其一致性等知识.其次,基于三角模糊数一致性互反判断矩阵概念及最小偏差建立一个线性规划模型,通过求解该模型得到三角模糊数互反判断矩阵的排序向量,根据排序向量比较的可能度所建立的数值型互补判断矩阵的排序公式对方案排序.提出了一种新的模糊多目标决策方法.最后,通过风险投资项目的选择验证了方法是行之有效的.

改进的三角模糊数互反判断矩阵排序算法研究

研究了模糊层次分析法中以三角模糊数为元素的互反判断矩阵排序方法问题,提出一种改进模糊概率算法。采用改进的满意一致性判断指标对互反判断矩阵判断与修正;用模糊概率算法将判断矩阵特征向量中的三角模糊数转换成准确值,最终得出排序向量。实例分析结果表明,排序向量更加趋近理想判断,算法更具准确性。

模糊互补判断矩阵排序的一种算法

对模糊一致性判断矩阵转换公式的参数进行了对比分析 ,给出了模糊互补判断矩阵排序的一个通用公式 ,并且把它推广到群体决策的情形 .该公式不仅充分包含了模糊一致性判断矩阵的优良特性及其判断信息 ,而且所需计算量小、简洁、合理、有效 ,在实际应用中将给人们带来很大的方便 .最后进行了算例分析 .

基于模糊判断矩阵的两阶段群决策方法

针对多属性群决策问题,提出一种两阶段决策分析方法。通过分析积型模糊一致性判断矩阵和模糊判断矩阵的排序向量之间的偏差,建立并求解一个规划模型,得到专家模糊判断矩阵的排序向量。由最小化专家模糊判断矩阵的排序向量与专家群组排序向量的偏差,再次建立并求解一个规划模型,得到反映专家群组偏好的排序向量,从而得出基于模糊判断矩阵的两阶段群决策方法。通过2个算例说明了该方法的可行性与有效性。

自尊对自我确认倾向的影响:来自认知判断的证据

通过改编后的“整体自尊问卷”和“交谈自尊问卷”筛选出整体自尊和交谈自尊高低不同的四组被试,采用认知判断指标测量被试的自我确认倾向,通过模拟现实人际互动情境,在评价人对被试的交谈表现提供不同评价(肯定或否定)及表达不同交友态度(接受或排斥)的条件下,考察了整体自尊与特殊自尊对人际互动过程中自我确认倾向的影响。研究结果表明,与一致性需求的满足有关的特殊自尊调节着自我确认倾向,而与社交需求的满足有关的整体自尊对自我确认倾向的影响在整体上不具普遍性。

基于KL-散度的电力用电数据自动脱敏算法研究

电力数据中包含一些隐私数据,一旦泄漏,就会对个人隐私安全造成隐患。为保证电力数据的安全性,提出了基于KL-散度设计电力用电数据自动脱敏算法。基于KL-散度算法建立敏感数据过滤模型,计算不同变量数据的KL距离,得到其相似性指标,对用户项目评分进行平滑处理,将具备相似性的敏感数据分成不同的批次。敏感数据去身份化处理,将数据匿名转换,计算用户真实路径被泄露的概率。设计数据自动脱敏算法,分别计算概念化数据、元组信息以及信息流的损失程度,以此判定脱敏后的数据是否可用。检验脱敏前后数据一致性,三类电力用电数据的变化率分别为0.43%、0.14%和0.11%,远远小于标准值。且算法在运行过程中单位时间处理数据量和平均延迟时间也较为理想,可见该脱敏算法具备实用性。

模糊判断矩阵排序向量的确定方法研究

首先给出模糊判断矩阵的两种一致性的定义,然后分析现有确定模糊判断矩阵排序向量的方法的特点及存在的问题,在此基础上,系统研究确定模糊判断矩阵排序向量的两类方法,第一类方法是先将模糊判断矩阵转化为AHP判断矩阵,然后将后者的排序向量作为前者的排序向量;另一类方法是直接由一致性或具有满意一致性的模糊判断矩阵计算排序向量。最后用算例说明所提出方法的应用。

区间数互补判断矩阵排序的一种新方法

研究了决策信息以区间数互补判断矩阵形式给出的多目标决策问题.给出了区间数一致性互补判断矩阵的概念及其判定定理;建立了一个目标规划模型,通过求解该模型得到区间数互补判断矩阵的权重向量;利用已有的可能度公式对方案进行排序与择优.提出了区间数互补判断矩阵排序的目标规划法,该方法具有操作简便和易于上机实现的特点.

区间混合判断矩阵及其排序方法

提出了区间一致性混合判断矩阵的概念,介绍了区间互反判断矩阵和区间互补判断矩阵之间的转换公式,并且提出了区间混合判断矩阵的排序方法。最后把方法应用于解决虚拟企业的合作伙伴选择问题。

判断矩阵的一种动态修正方法

该文根据对数最小二乘法(LLSM)的特征提出一种对判断矩阵的动态修正方法,建立了灵敏元的概念.通过灵敏元可以找出对判断矩阵中影响其一致性的主要因素.文未提出了这个对判断矩阵动态修正的算法.

特质模糊性对大学生人格判断准确性的影响

该研究从大学生样本中抽取19名目标被试、57名熟人被试和76名陌生人被试,采用词汇评定方法考察了特质模糊性对人格判断准确性的影响,结果表明:(1)自我、熟人及陌生人对清晰特质判断的一致性比模糊特质的一致性更高,这种差异在自我—陌生人及熟人—陌生人一致性中尤为显著;(2)无论是模糊特质还是清晰特质,自我—熟人判断一致性显著高于自我—陌生人和熟人—陌生人一致性,后两者差异不明显;(3)随着特质模糊性的增加,被试判断间一致性差异总体上呈不断增大的趋势,清晰特质判断一致性的差异较小,模糊特质判断一致性的差异较大。

基于最小偏差和优势度的区间数互补判断矩阵排序法

针对决策信息以区间数互补判断矩阵形式给出的多目标决策问题。首先,给出相对优势度的概念和区间数加性一致性互补判断矩阵的判定定理。其次,建立一个目标规划模型,通过求解该模型得到区间数互补判断矩阵的权重向量,并利用各权重向量的总体相对优势度对方案进行排序,提出了基于最小偏差和优势度的区间数互补判断矩阵排序法。方法的核心是对数值型互补判断矩阵排序方法的拓展。最后,通过实例说明方法的可行性和有效性。

基于通信信息模糊一致的计算机优化通信算法

计算机通信节点部署随机性较大,热点周边存在随机的窄带干扰信号。其中,较强的窄带干扰会严重影响计算机正常通信。为解决这一问题,提出了一种基于通信信息模糊一致的计算机优化通信算法,设计了通信中的模糊矩阵,利用矩阵一致性判断方法,在变换域实现对干扰信号的识别与滤除,并且无失真地恢复出原始信号。仿真分析结果表明,该算法下,计算机能够实现识别并滤除窄带干扰,很大程度上降低计算机通信的误码率。