层次分析法中区间判断的凸锥模型

用全新凸锥模型讨论层次分析法中常规点判断以及区间判断的权重向量的特性与算法，并对它们给出统一的几何解释．

区间判断的凸锥模型与排序方法

本文用凸锥模型对层次分析法中区间判断条件下的排序问题进行研究，给出了权重向量的合理算法．并对区间判断下权重向量的合理位置，产生逆序的可能性等重要问题进行了探讨和研究，给出了计算实例．

一种植被覆盖区利用闭凸锥约束收敛提取有用信息的方法

世界上许多地方被植被所覆盖,在植被覆盖区提取有用信息一直为一个难题,例如植被覆盖下矿产信息等。常见的植被抑制方法主要是利用信号本身采用同态滤波或者方程式解算进行植被去除,主要缺点依赖经验或者多期数据,实际应用存在困难。本文提出一种利用闭凸锥约束收敛的算法对植被覆盖下有用信息进行提取,这种方法处理后的数据增强了有用信号的强度同时有效减弱植被信号的干扰,对植被覆盖区工程探测、矿产地质调查、水利农业等都具有重要意义。

基于单体扩张的端元提取算法

端元提取是高光谱混合像元分解的重要环节。为了提取高光谱图像的端元,本文基于线性表示理论与凸锥模型理论,论证了:与单体共面的单体外向量被单体的顶点向量线性表示时,表示系数必有负值,从而给出了理想情形下判别端元的充要条件,并在此基础上,针对非理想情形提出了一种提取端元的迭代算法。实验结果表明,算法提取端元的精度优于VCA算法、效率高于搜索算法,算法稳定性好,对噪声的敏感性低。

不完全概率信息下的决策方法

Ｐａｒｋａｎ（ＥＪＯＲ，１９９４）提出了在已知状态概率范围的局部信息下用线性规划方法确定决策问题的有效策略集的方法。本文将介绍Ｐａｒｋａｎ方法并应用凸锥模型将该法推广到更一般的，决策者只能提供各种自然状态出现可能性的成对比较的情形，由于该法可用于群组决策，并比Ｐａｒｋａｎ１９９４的方法所需直接信息更少。