基于正态云相似度度量的城市生态环境质量综合评价

近年间云模型相关理论发展,其与综合评价模型之间的组合应用也愈发广泛。本文提出构建基于正态云相似度度量的城市生态环境质量综合评价模型,通过改进正态云组合赋权方法,进行权重信息的有效解读与融合,提出一种兼顾距离与形状的云相似度度量方法,计算得到云模型间相似度大小确定最终评价结果。将该模型实际应用于长三角中心区城市群的生态环境质量综合评价,结果表明:该城市群在2021年经济发展及社会保障整体发展水平属等级“一般”,资源利用及生态健康整体发展水平属等级“良”,近半数城市综合评价等级属“良”且城市群整体发展趋势向“良”。

基于云相似度与证据融合的电力变压器状态评价方法

针对电力变压器状态评价过程中存在的不确定性,提出一种基于云相似度和证据融合的电力变压器状态评价方法。首先,考虑到各指标在状态等级边界处的随机性与模糊性问题,采用云模型来建立状态评价的基本框架。其次,为兼顾状态等级划分的严明性和模糊性,采用改进的云熵优化算法确定云模型的熵值。然后,考虑到指标数据本身的不确定性,利用正向云发生器和云合成算法生成各试验项目待识别云和标尺云,并采用模糊贴近度计算二者间的相似度作为证据源的基本概率分配。最后,采用考虑证据可信度和不确定度的冲突证据修正方法修正证据源,并融合不同证据以判断电力变压器的最终状态。经实例验证,相较于传统方法,所提方法能够有效处理状态评价过程中的不确定性,评价结果符合电力变压器的真实情况,对电力设备状态评价有一定参考价值。

基于改进云相似度量度方法的大坝综合健康诊断

针对大坝健康综合诊断中普遍存在的信息以及诊断结果不确定性表征的复杂性等问题,从云模型的包络特性出发,通过分别计算两云模型的内外包络曲线的重叠面积占比为基准进行改进,取其均值作为云相似度的量度,提出基于包络曲线的云相似度算法(OECCM).该算法克服了一般云相似度算法的复杂程度高、区分度低、计算结果不稳定等问题,考虑了云模型特性和综合评价区间约束等问题,具有良好的敏感性、有效性、合理性,以及结果的区分性,可对大坝综合健康诊断提供有效技术支持.

基于德尔菲和云相似度的飞行员着舰驾驶评估

针对舰载机飞行员培养过程中飞行员驾驶能力的评估问题,提出了一种基于德尔菲咨询法和云相似度模型的评估方法。根据飞行员培养过程中着舰驾驶过程的特点,首先采用德尔菲咨询法构建着舰评估指标体系,然后结合云理论在处理定性与定量关系转换方面的优势,给出基于云相似度理论的飞行员驾驶能力评估方法,最后设计了舰载机飞行员驾驶能力评估的具体流程和步骤。评估结果表明,基于德尔菲咨询法和云相似度的方法对飞行员驾驶能力等级评估具有很好的适用性,为飞行员驾驶能力等级评估问题提供了解决方法。

基于云相似度的坦克装甲车辆驾驶评估方法

坦克装甲车辆驾驶训练及考核是我军培养驾驶员的基本方法,为解决驾驶评估困难的问题,提出一种基于云相似度的坦克装甲车辆驾驶评估方法。根据坦克装甲车辆驾驶过程的特点,结合云相似度在评估中克服随机性和模糊性带来影响的优势,将云相似评估法作为评估驾驶员驾驶技能的方法,并给出算法的具体实现流程和评估过程。评估结果表明,该方法与传统的主观评估方法得到的结果一致。提出的云相似度评估方法在坦克装甲车辆驾驶评估中具有较好的适用性。

云相似度测量的变分模态分解去噪方法

为区分VMD(Variational Mode Decomposition)分解后高低频段模态分量,提高VMD算法的去噪效果,提出一种基于云相似度测量的VMD去噪方法。首先,对信号进行VMD分解,通过计算各个模态分量与信号之间的云相似度值,区分有效分量与噪声分量,然后对噪声分量进行小波滤波,最后将滤波后的分量与有效分量进行重构。通过仿真和实际实验,将提出的去噪法与基于相关系数的VMD去噪法和基于互信息的VMD去噪法对噪声信号进行处理,该方法去噪后所得信号信噪比相对较高,为28.2141 dB,均方误差相对较低,为6.12×10~4,验证了该方法去噪效果的优越性和对油气管道泄漏信号去噪的可行性。

基于包络线的云相似度及其在安全评价中的应用

在安全评价中,专家给出的数据一般带有定性和定量、模糊性和随机性、不确定性等特点。为了表示这些特点,并将这些信息进行分析、合并,进而达到化简的目的,提出一种基于包络线的云模型方法。该方法用云模型表示专家对某一问题给定的数据,形成多位专家对该问题的多个云模型。同时根据云模型形态特点,构建云模型的上下包络线,并对包络线之间的云滴区域进行积分。最终通过积分区域重叠部分与积分区域的比例关系来判断云模型的相似程度,达到将这些专家信息化简的目的。给出了4种基于相似度的评价语义化简规则。应用该方法分析巷道冒顶风险中稳定岩层距巷道顶板表面距离的中度风险语义。结果表明,两位专家对于该问题的看法既有联系又有区别。最后给出了该算法的优点。

基于云模型综合相似度的电力物联网关键技术综合评价

目前电力物联网关键技术应用的综合评价具有单评价对象的特点,传统评价方法无法适用.为全面评价电力物联网项目建设水平和运营成效,在综合考量电力物联网不同建设和运营阶段及其关键要素基础上,建立电力物联网关键技术综合评价指标体系,根据其单评价对象场景的特点,提出基于云模型综合相似度的评价模型.通过对逼近理想解排序方法的改造构建单评价对象的决策矩阵,提出以兼顾云模型的形状-距离综合相似度为度量,表征逼近理想解排序方法的相对贴近度,进而实现对单评价对象的精准评价.应用所提方法综合评价某电力物联网示范工程,验证了所提综合评价体系和评价方法的客观性与全面性.

基于博弈组合赋权-云模型的坚硬顶板采场来压强度等级评估研究

为了解决坚硬顶板采场来压强度等级评估的不确定性问题,在力学分析的基础上,从顶板条件、地质条件、开采条件和其他条件等4个方面选取14个指标因素,采用序关系法确定主观权重、改进的CRITIC法确定客观权重,运用博弈论组合赋权,得到最佳综合权重,构建坚硬顶板采场来压强度等级评估云模型。通过云相似度测算,提高评估结果的精确性。以淮南张集矿区11129工作面为例,对9-2煤层上覆坚硬顶板来压强度等级进行评估,应用表明:所提方法综合考虑评价对象的主客观因素,权重分配科学合理,评估结果与实际情况一致,能为现场顶板弱化工作提供理论依据。

基于云模型熟悉相似度的协同过滤推荐算法

研究了一种新的协同过滤推荐方法。针对推荐算法中相似度存在的不足,提出了兼顾"形状-距离"的云模型综合相似度测算方法;考虑用户之间的兴趣匹配,提出了云模型熟悉相似度的概念;提出了基于云模型熟悉相似度的邻居用户选择方法,进而产生推荐。实验结果表明,本方法提高了推荐准确度。

基于特征参数和云模型相似性的医学图像自动归档

针对医学图像由于特征对比度不高导致医学影像归档不准确的问题,提出一种基于特征参数和云模型相似性的医学影像图像自动归档方法。首先,通过提取医学图像特征参数并进行增强处理获取不同影像图像的特征参数;然后,利用特征图像生成云滴特征集合,构建能够反映医学影像特征的三元组图像云模型,在此基础上定义云模型相似度并通过计算待归档影像图像对各病理特征图像的相似度大小,实现医学图像的自动识别和归档。通过实验进行验证,结果显示所提方法可以有效地对医学影像图像进行自动分类,为医学影像数据的自动分类归档提供新思路。

基于组合赋权的可拓云模型评价方法

针对评价过程中存在的不确定性和模糊随机性等问题,为获得相对客观全面的评价结果,设计一种优于单一评价方法的组合赋权和可拓云模型结合评价方法模型。为最大程度减少主观因素影响,采用三角模糊层次分析法和熵权法分别计算主客观指标权重,然后利用博弈论方法确定组合权重。最后采用基于物元可拓理论的可拓云计算评价方法,解决评价中存在的离散问题并通过实例验证该模型对评价问题的可行性。研究结果表明,基于组合赋权的可拓云模型在评价问题中的应用是有效的。

基于云模型相似度的基本概率指派生成方法

如何生成基本概率指派是证据推理的核心环节。文章提出一种基于云模型相似度的基本概率指派生成方法。首先,根据评语云模型,将专家评价的定性语言转化为相对应的云模型;然后,利用综合云将每一个指标下的各个专家评语对应的云模型合成,得出各指标的云模型;最后,计算各指标云模型与各评价等级的云模型相似度,并对相似度进行归一化处理,得到该指标的基本概率指派。实例分析表明,该方法在解决多属性专家评估决策问题中具有可行性与有效性。

一种基于Pareto云隶属度的MOPSO算法

为定量解决非支配解排序问题,并兼顾多目标粒子群优化算法(multi-objective particle swarm optimization,MOPSO)的收敛性和多样性,提出了一种基于Pareto云隶属度的MOPSO算法。利用Logistic混沌映射优化种群的初始空间分布并融合布谷鸟搜索(cuckoo search,CS)指导粒子跳出局部陷阱,以增强算法的全局寻优能力。首次提出云向量评价Pareto最优解集方法,采用云隶属度评价准则对粒子适应度值进行量化评价。依据云隶属度选取个体最优和群体最优,平衡全局开发与开采,进而实现外部档案维护。测试函数集ZDT的实验结果表明,改进算法在收敛性和多样性方面较MOPSO和NSGA-Ⅱ有一定优势。

基于正态云组合赋权的城市生态环境质量综合评价

为有效处理综合评价组合赋权过程中的随机性与模糊性,引入定性定量转换的正态云组合赋权模型方法。该方法利用逆向云发生器算法将多个主客观权重进行信息融合,生成不确定正态云组合权重,再兼顾形状与距离正态云相似度测算,按相似度大小进行等级与排序综合评价。以长三角中心区27个城市为例,用该方法对其2020年生态环境质量进行综合评价,结果表明:(1)相对标准评价云的“良”等级,准则层中资源利用偏离最远、生态健康相距最近,并通过交互验证说明评价模型具有合理性与有效性;(2)27个城市的生态环境质量水平均分别处于“一般”与“良”两个等级,其中杭州、舟山、宁波、湖州和台州都在良好的级别中,其余都在一般的级别中。基于此方法,不仅可以给出各评价对象在评价属性中的排序,而且将评价对象与实际标准云之间的关系给出判别,可为决策者对评价区域横向比较和评价单元自身状态纵向判别提供决策参考。

基于三角直觉模糊云模型的多属性评价方法及应用

针对属性值为三角直觉模糊数的多属性评价问题,提出基于三角直觉模糊云模型的多属性评价方法,反映不确定性信息的支持程度、非支持程度和犹豫性。首先,考虑决策者在评价过程中存在的模糊性和犹豫性,将决策者的评价信息转化为三角直觉模糊数;其次,结合云模型理论计算数字特征,构造三角直觉模糊决策矩阵;再次,对决策矩阵集成得到评价综合云并绘制三维云图;最后,通过计算云相似度对结果进行分析,为评价对象提出合理建议。通过实例验证,基于三角直觉模糊云模型的方法可以有效地运用在多属性评价问题中。

基于云模型和云相似度的众包物流服务质量评价研究

众包物流服务质量评价本质上是一个考虑定性和定量不确定性及其转化的多准则决策过程。考虑到众包物流服务质量评价过程中的随机性和模糊性,提出了基于云模型和云相似度的评价方法。云模型源于信息科学,基于概率统计和模糊集理论,可以实现定性概念和定量数据之间的转换。提出正态云模型的形状相似度和距离相似度,建立云模型综合相似度评价框架并结合云模型的数字特征给出计算方法。以西安市众包物流服务质量为研究背景,得到影响服务质量水平的关键因素并给出针对性的对策建议,同时对基于云模型和云相似度的评价方法进行了验证。

一种基于云模型的不确定性数据的建模与分类方法

不确定性是数据的本质特征,它的产生可能来自于样本误差、更新延迟或重复测量等,对不确定性数据的分析在越来越多的领域得到了关注。传统的不确定性数据的数据项被表示成一个值域及其上的概率分布函数。由于不确定性数据存在模糊性与随机性,传统的概率分布函数难以准确定义不确定性数据的实际分布,因此利用云模型中云滴的分布提出一种不确定性数据的云建模过程,并通过云综合与云相似度计算来实现不确定性数据的分类。云模型能有效地将数据的随机性与模糊性融合在一起,能更真实地反映数据的实际分布,从而实现有效的数据分类。实验结果也证明了此种方法的有效性。

一种结合云模型的文本分类方法

为了降低在传统的文本分类方法中自然语言的不确定性对分类效果的影响,提出了一种结合云模型的文本分类方法。该方法分别定义文本和类别的云模型,通过计算测试文本和每个类别的云相似度,根据最大相似度原则确定测试文本所属的类别。实验结果表明,与传统的K-NN算法相比,该方法在分类准确率等方面有所提高。

基于云模型和组合权重的SCADA系统安全风险评估研究

当前数据采集与监控系统(supervisory control and data acquisition,SCADA)系统面临着巨大的安全威胁,对其风险状况进行监测和评估是一项有效的应对措施。为有效处理评估过程中存在的模糊性和随机性问题,将云模型理论引入SCADA系统安全风险评估中,提出了一种基于云模型和组合权重的安全风险评估模型。该模型从SCADA系统的资产、威胁、脆弱性、安全措施4方面构建安全风险评估指标体系,采用最小二乘法求出评估指标的最优组合权重,借助云发生器得到评估指标的云模型数字特征和SCADA系统的综合评估云,然后基于黄金分割率构建标准评估云,同时结合改进的云相似度计算方法得出最终评估结果,最后通过实验验证了模型的有效性和可行性。研究结果表明,该模型能够得到准确的评估结果,与模糊综合评价等方法相比,该评估方法具备更高的可信性,评价效果更好。该方法不仅有助识别SCADA系统的安全风险威胁,而且为其他领域的安全风险评估提供了一定的参考。