Picture模糊幂几何Heronian平均算子及其在多属性决策中的应用

针对决策信息为Picture模糊数的多属性决策问题,将经典范畴内的几何Heronian平均算子和幂几何算子结合,提出了Picture模糊幂几何Heronian平均(PFPGHM)算子与Picture模糊加权幂几何Heronian平均(PFWPGHM)算子。该类算子不仅能体现待集结数据间的关联性,而且还能反映决策过程中信息的整体性,降低了与整体信息偏差较大的待集结数据对决策结果的影响。推导其数学表达式,证明相关性质。提出了基于PFWPGHM算子的多属性决策方法,通过决策实例分析了参数p和q对决策结果的影响,并对比分析新方法与现存的决策方法,进而表明所研究方法的可行性与优点。

区间直觉梯形模糊几何Heronian平均算子及应用

针对决策信息为区间直觉梯形模糊数(IVITFN)且属性间存在相互关联的多属性群决策(MAGDM)问题,提出了一种区间直觉梯形模糊几何加权Heronian平均算子(IVITFGWHM)的决策方法。基于IVITFN的运算法则和几何Heronian平均(GHM)算子,定义了IVITFGHM算子和IVITFGWHM算子。研究了这些算子的一些性质,建立基于IVITFGWHM算子的MAGDM模型,结合排序方法进行决策。通过MAGDM算例验证了该算子的有效性与可行性。

区间毕达哥拉斯模糊幂几何-几何Heronian平均算子及其在多属性群决策中的应用

本文在区间毕达哥拉斯模糊环境下,将幂几何(PG)算子和几何Heronian平均(GHM)算子相结合,提出区间毕达哥拉斯模糊幂几何-几何Heronian平均(IVPFPG-GHM)算子和区间毕达哥拉斯模糊加权幂几何-几何Heronian平均(IVPFWPG-GHM)算子。在模糊信息聚合过程中,新算子不仅能体现属性间的关联性,而且能最大限度地避免专家“奇异值”(过大或过小)带来的干扰。此外,还研究了它们的基本性质。最后,给出基于IVPFWPG-GHM算子的多属性群决策(MAGDM)方法,并以实例说明其可行性与合理性。

区间直觉模糊几何Heronian平均算子及其应用

针对决策信息为区间直觉模糊数且属性间存在相互关联的多属性群决策问题,提出了一种基于区间直觉模糊几何加权Heronian平均算子的决策方法。首先,基于区间直觉模糊数的运算法则和几何Heronian平均算子,定义了区间直觉模糊几何Heronian平均算子和区间直觉模糊几何加权Heronian平均算子。然后,研究了这些算子的一些性质,建立基于区间直觉模糊几何加权Heronian平均算子的多属性群决策模型,结合排序方法进行决策。最后,通过多属性群决策算例验证了该方法的有效性与可行性。

基于对偶犹豫模糊几何Heronian平均算子的多属性决策方法及其应用

针对需要同时考虑变量隶属度、非隶属度以及关联性的融合问题,本文将对偶犹豫模糊集与Heronian平均算子相结合,定义了对偶犹豫模糊几何Heronian平均算子和对偶犹豫模糊几何加权Heronian平均算子,讨论了新算子的一些优良特性,包括幂等性、置换不变性、有界性、单调性等性质,并针对属性值为对偶犹豫模糊语言信息关联系的多属性决策问题,建立了基于对偶犹豫模糊几何加权Heronian平均算子的多属性决策模型,基于所定义的算子和建立的数学模型,提出了一种新的基于对偶犹豫模糊Heronian平均算子的多属性决策方法。最后,通过多属性决策算例验证了方法的有效性和可行性。

犹豫模糊语言Heronian平均算子在多属性决策中的应用

针对输入变量之间的相互影响以及评价值为犹豫模糊语言信息的多属性决策问题,提出一种基于犹豫模糊语言Heronian平均算子的多属性决策方法。由于Heronian平均(HM)算子具有能够反映输入变量之间相互关联的良好特性,在犹豫模糊语言信息环境下,提出了两种新的集成算子,即犹豫模糊语言Heronian平均(HFLHM)算子和犹豫模糊语言几何Heronian平均(HFLGHM)算子,同时研究了它们的一些特性。考虑到输入变量具有不同的重要程度,还定义了犹豫模糊语言加权Heronian平均(HFLWHM)算子和犹豫模糊语言加权几何Heronian平均(HFLWGHM)算子。最后提出了基于HFLWHM算子和HFLWGHM算子的犹豫模糊语言多属性决策方法,并通过实例验证了这些算子的合理性和可行性。

区间直觉不确定语言几何Heronian平均算子及其在多属性群决策中的应用

针对决策信息为区间直觉不确定语言变量且属性间存在相互关联的多属性群决策问题,提出了一种基于区间直觉不确定语言几何加权Heronian平均算子的决策方法.首先对区间直觉不确定语言变量的概念、运算法则以及相关性质等做出界定,然后基于区间直觉不确定语言变量和Heronian平均算子,定义了新的区间直觉不确定语言几何Heronian平均算子和区间直觉不确定语言几何加权Heronian平均算子,并给出了基于IVIULN的MAGDM方法,最后通过实例验证了该算子的科学性与适用性.

基于几何平均优化器的门控循环单元模型GMO-GRU的气温预测

为提升气温预测的准确度,改善农业生产等领域的经营情况,提出了利用几何平均优化器算法优化门控循环单元神经网络的GMO-GRU模型。首先,在GRU模型参数选择方面,采用几何平均优化器对其模型选择进行优化。然后,采用伯克利的天气数据集对文中模型进行验证。验证结果表明,提出的预测模型在预测精度上有一定优势,相比于LSTM模型,GMO-GRU模型的MAE、RMSE、MAPE3种指标分别提升了5.5×10^(-3)、1.13×10^(-2)、7.2×10^(-3);相比于GRU模型,GMO-GRU模型的MAE、RMSE、MAPE3种指标分别提升了2.0×10^(-3)、8.9×10^(-3)、3.9×10^(-3)。

改进的直觉模糊加权Heronian几何平均算子及其在徽酒评价中的应用

Heronian几何平均算子因具有良好的捕获变量间关联性的特性,一直被广泛用于解决多属性决策问题。通过对现有的加权Heronian几何平均算子分析,可知其不具有退化性和幂等性。为此,在直觉模糊环境下,提出一种改进的直觉模糊加权Heronian几何平均(IIFWGHM)算子,证明了新算子具有退化性、幂等性、单调性、有界性等优良性质,并探讨新算子的一些特殊形式。在此基础上,给出一种直觉模糊多属性决策方法,并对徽酒产品进行评价分析。

几何平均亚式期权的定价方法

亚式期权有两种理论上的表示方式 ,即采用算术平均法计算资产价格的平均值和采用几何平均法计算资产价格的平均值 .实际应用中多以算术平均法计算资产价格的平均值 ,但很难求得其精确的解析定价公式 .采用几何平均法计算资产价格的平均值 ,并以连续时间的情形为例 。

一种组合加权几何平均算子及其应用

提出了一种集结数据信息的组合加权几何平均 (CWGA)算子 ,证明了加权几何平均(WGA)算子以及有序加权几何平均 (OWGA)算子均为CWGA算子的特例 .CWGA算子的根本特点是 :不仅考虑每个数据的自身重要性程度 ,而且还体现了每个数据所在位置的重要性程度 .最后 ,提出了一种基于WGA及CWGA算子的多属性群决策方法 。

基于几何平均声压的声强计算的误差分析

采用p p法计算声强时 ,需要用两个传声器测得的声压的均值代替被测点的平均声压 ,用两声压进行一阶差分来间接获得声振速。声压平均一般基于算术平均算法 ,分析发现 :在高频区误差较大。针对声场大多呈非线性的特点 ,提出了应用几何平均计算声压的方法。并以平面声源、单极子、偶极子三种声源为例 ,对基于这两种计算声压的方法得到的声强误差进行了对比分析 ,结果表明

马氏环境中马氏链转移概率几何平均及其泛函的强极限定理

该文利用分析方法区间剖分法,给出了状态有限的单无限马氏环境中马氏链转移概率几何平均的两个用不等式表示的强极限定理;研究了此链的泛函的极限性质,得到了一类不同于通常强大数定律的强极限定理.

饲料几何平均粒度的快速测定方法研究

试验旨在研究饲料粉碎粒度中几何平均粒度的快速测定法,包括适合于粉状原料、猪鸡饲料、淡水鱼饲料的几何平均粒度的快速测定方法。采用十四层筛法(ANSI/ASAE S319.4-2008)和四层筛法测定了多种饲料原料、粉状猪鸡饲料、粉状淡水鱼饲料的几何平均粒度,并用两种回归方法对两种方法测定的结果进行相关系数分析,结果表明,用四层筛法测定并用回归公式5、公式6、公式7、公式8分别计算所适用饲料的几何平均粒度的方法与十四层筛法测定饲料的结果相比,测定方法简单、快捷、成本低,精确度在可接受的范围。故可以替代十四层筛法,并在生产企业推广应用。

区间直觉模糊几何Bonferroni平均算子及其应用

研究了决策信息为区间直觉模糊数(IVIFN)且属性间存在相互关联的多属性群决策(MAGDM)问题,提出一种基于区间直觉模糊几何加权Bonferroni平均(IVIFGWBM)算子的决策方法。介绍了IVIFN的概念和运算法则,基于这些运算法则和几何Bonferroni平均(GBM)算子,定义了区间直觉模糊几何Bonferroni平均(IVIFGBM)算子和IVIFGWBM算子。研究了这些算子的一些性质,建立基于IVIFGWBM算子的MAGDM模型,结合排序方法进行决策。将该方法应用在一个MAGDM问题中,结果表明了该方法的有效性与可行性。

最优加权几何平均组合预测方法研究

Based on theory of weighted arithmetic average prediction method,the paper introduces the optimal weighted geometric combined prediction method,arrives arsome important conclusions about judging existence of optimal methods and deleting redundant methods·provides the solution ro an optimal weighted geometric combined model,and finally rhc author make an error analysis and comparison between optimal weighted average arithmetic combined prediction and optimal weighted geometric average combined prediction.

加权几何平均组合预测模型及其应用

本文提出了由几个不同的预测模型通过加权几何平均的方式进行组合从而得到加权几何平均组合预测模型，给出了确定最优权系数的方法。最后，以应用实例说明了我们的组合预测模型比加权算术平均组合预测模型更优越。

几何平均亚式期权定价方法的探析

本文对几何平均亚式期权不同的定价方法进行了详细的论述,从随机偏微分方程途径与概率论途径两个角度仔细描述了亚式期权定价的过程中,每个具体的主要演算步骤.本文采用几何平均法计算资产价格的平均值,并以连续时间的情形为例,用两种不同的方法得到几何平均亚式期权的解析定价公式,并通过比较得出两种结论是完全一致的.

基于L_1范数的加权几何平均组合预测模型的性质

提出了基于L1 范数的加权几何平均的组合预测模型 ,针对该模型定义了优性组合预测、预测方法优超和组合预测冗余度等新概念 ;指出模型的任一个可行解对应的组合预测至少是非劣性组合预测 ,探讨简单等权平均组合预测方法为最优性组合预测方法和优性组合预测存在的充分条件 ;论证预测冗余信息的可能存在性并给出冗余预测方法出现的一个判定定理 .最后进行了实例分析 。