基于新图模糊距离的EDAS决策方法及其应用

研究决策信息为图模糊集的多属性决策问题。首先,针对现有图模糊距离的不足,定义了含参数的弃权度的分配,同时结合一致性概念提出了反映决策者风险偏好的图模糊距离,通过数值算例将新图模糊距离与现有图模糊距离进行比较分析,验证其优越性。其次,针对属性权重,采用博弈论组合赋权法对熵权法确定的客观权重和决策者给出的主观权重进行组合优化。在此基础上,将新图模糊距离拓展到一种离平均方案距离的决策方法(EDAS),并运用新图模糊距离计算各方案与平均方案的正、负距离加权和,进而得到综合得分。最后,通过算例来验证所提决策方法的适用性和有效性。灵敏度与对比分析结果表明:决策者可以依据自身风险偏好调整参数的取值来满足不同的决策需求;所提方法相较于其他现有决策方法更具一般性与灵活性,所得排序结果更加合理。

基于直觉模糊距离的黑启动群体决策一致性分析与优化

现有针对黑启动决策的研究大多集中于决策算法的选择,并没有深入考虑黑启动决策的一致性问题,也很少涉及黑启动指标权重和专家权重的调整问题。在此背景下,提出了一种采用直觉模糊距离对黑启动群体决策结果一致性进行分析的方法。为了改善黑启动群体决策意见的一致性,每轮决策过后,对指标权重和专家权重进行调整并代入下一轮决策,直至达到满意的一致性为止。最后,用一个算例说明了所提出的一致性分析与优化方法的基本特征。

基于模糊距离的自适应阈值分割算法

针对已往阈值分割算法对灰度图像的处理只利用其灰度属性,未考虑像素的空间位置关系,致使分割结果不连续以及不准确的问题,提出了一个新的自适应阈值分割算法。该方法通过结合像素空间几何距离与灰度值关系,运用模糊理论处理不确定因素的优势,充分利用分类集合内数据的聚集程度和分类集合间的间距的影响,保证了图像分割结果的准确性;借助分类集合的均值和方差,设计了新的最佳阈值判别标准。同已有阈值分割算法相比,该算法具有较好的稳定性和鲁棒性,对于灰度直方图呈单峰的多数图像能得到较好的分割效果。

多值逻辑中基于Camberra模糊距离的计量化方法

本文以模糊集间的Camberra距离为工具,给出了多值Lukasiewicz逻辑系统中公式间的Camberra-距离,Camberra-相似度与Camberra-真度的概念,讨论了Camberra-相似度与Camberra-真度的性质,证明了每一个公式φ的Camberra-真度都等于一些互不相容的公式的Camberra-真度之和.然后以Camberra-真度为依托,研究了Lukasiewicz逻辑度量空间的一些性质,证明了三值Lukasiewicz逻辑度量空间没有孤立点,以及每一个球形领域都是不相容理论等结论.为在公式集F(S)上展开程度化推理提供了一种新的方法.

新的模糊数的模糊距离

文[1]中基于现有的模糊数的距离定义及模糊距离定义的缺陷进行分析并给出了改进的模糊数的距离定义。本文在此基础上给出新的模糊数的模糊距离定义,并给出相应的定理。

证据理论与模糊距离不确定性信息融合方法

针对决策支持系统中专家不确定性意见难以融合的问题。提出了一种基于证据理论和模糊距离相结合的决策融合方法。运用模糊距离方法来获得专家的权重和属性指标的相对权重,对专家决策中由于主观认识的局限性带来的不确定性问题进行了研究。运用DS证据理论识别框架计算出概率分配函数,对所有方案进行排序选择,得出最终的决策融合意见。通过实验表明,运用此方法对不确定性信息的融合具有很好的可行性和有效性。

模糊多属性群体决策模糊距离折中比值法及应用

为解决复杂条件下的模糊多属性群体决策问题,利用模糊距离的概念,提出了模糊距离折中比值法(FCRM)。在FCRM中,属性权重和定性属性评估值由语言变量和三角模糊数描述,并用模糊距离度量模糊数之间的距离。FCRM的决策原则是所选择的最优解在尽可能地贴近正理想解的同时尽可能地远离负理想解,同时充分考虑多个决策者的主观态度。文中详细阐述了FCRM的决策过程,通过实例将其应用于军事航线优选问题并与其他相关方法进行了比较分析,证实了该方法的有效性。

基于直觉模糊距离的大型建设项目政府投资群决策方法研究

政府投资决策问题是大型建设项目存在的逻辑起点,该类项目为一次性的复杂系统工程,决策质量对社会和经济的发展有深远的影响,科学投资决策的重要性不言而喻.首先定义了大型建设项目的投资群决策主体,引入直觉模糊距离方法将专家论证环节中各专家论证意见集结为一致性结果,并且针对多决策主体参与的评估、讨论和听证等环节,采用理性聚类方法集结主体偏好进行投资决策分析.为政府投资决策部门制定科学决策提供参考.

一种新的直觉模糊距离测度（英文）

距离测度是集合理论中的一个重要基础概念。自直觉模糊集提出以来,直觉模糊距离受到了广泛的关注,近年来已有多种形式的距离测度被提出。大多数现存直觉模糊距离存在反例,且没有考虑直觉模糊集三个参数的性质。引入了模糊距离的概念,综合体现了经典距离和犹豫指数的特点。提出了一种新的直觉模糊距离测度,并给出了相应的证明。基于单元素直觉模糊集,构建了一个人工基准的测试集来比较本文提出的距离测度和广泛使用的距离测度。结果表明,提出的距离测度没有任何反例,并且能够很好地反映出犹豫度的波动性。

基于直觉模糊距离法的堰塞湖减灾方案选优

针对堰塞湖减灾群决策信息的不确定性与模糊性,为解决不完全信息条件下属性指标及专家之间存在的相互关联群决策问题,综合运用直觉模糊集理论、海明距离原理和熵权理论,将直觉模糊距离群决策方法运用到堰塞湖减灾决策过程中。工程实例研究表明,运用直觉模糊距离法决策出的最优方案具有较高的区分度和敏感性,增强了决策的客观性、科学性,能为堰塞湖减灾决策提供更为可靠的依据,具有较强的实用价值。

基于直觉模糊距离测度和VIKOR的反导系统作战效能评估

针对已有评估方法存在的不足,提出了一种基于模糊距离测度和扩展多准则妥协解(VIKOR)的反导系统作战效能评估方法。构建了反导系统作战效能评价指标体系,借助直觉模糊熵的概念,很好地解决了在属性与决策者权重未知的情况下进行评估这一难题。在此基础上,建立了基于模糊距离测度和VIKOR的反导系统作战效能综合评价模型,给出了反导系统作战效能的排序方法。最后通过实例分析验证,该方法评估结果准确,具有一定参考价值。

基于模糊距离的RBF神经网络板形模式识别

针对BP网络在板形缺陷模式识别的应用中,由于网络本身存在收敛速度慢,学习时间长,容易陷入局部极小等结构性能不佳的问题,从而影响板形识别精度;文中提出了基于模糊距离的RBF网络板形缺陷模式识别法.RBF网络是一种局部逼近的神经网络,它在逼近能力、分类能力和学习速度等方面都优于BP网络.为了使板宽变化时网络结构不变,将模糊距离与RBF网络相结合进行模式识别,仿真实验结果表明,该方法与BP网络方法相比,网络收敛速度较快,而且识别精度较高.

基于模糊距离和DS证据融合的清洁机器人定位设计

针对现有清洁机器人定位算法具有的定位精度不高且难以保证在线定位的实时性问题,设计了一种基于模糊距离和DS(DEMPSTER-SHAFER)证据融合的清洁机器人自定位算法;首先,对清洁机器人的总体结构进行了建模和分析,并对其进行硬件设计,为了实现清洁机器人的实时精确定位,采用DS证据数据融合方法对多传感器采集的数据进行有效数据融合,为了进一步提高其精确性,引入了模糊距离,定义当前传感器采集数据与理想结果之间的距离,根据距模糊距离的大小自适应地调大或减少传感器采集数据分配信度的权重,将加权信度作为新的信度进行融合得到最终的融合结果;在不同的场地中进行实际试验,对文中设计的清洁机器人进行实际定位,实验结果表明文中方法能有效地进行定位,较经典的DS证据融合和其它方法具有较高的定位精度,且具有较小的时间复杂度和空间复杂度,具有较大的优越性。

基于模糊距离的信息系统安全保障评估

以GB/T20274信息系统安全保障评估框架作为评估标准,在评估结果融合阶段通常根据D-S证据理论采用Dempster方法进行证据合成,但在处理高冲突数据时常出现违背常理的结果。为解决上述问题,提出基于模糊距离的证据合成方法,并与Dempster方法、Murphy方法、基于证据间距离的方法进行实验比较,结果证明,该合成方法能有效降低证据间的冲突,收敛速度较快,算法复杂度较低。

一种基于模糊距离的网络通讯协议优化策略

在无线网络中,以传输距离的最短为主要的选取节点方式,没有考虑节点能耗能量的提前耗尽,导致网络距离发生不规则分割,影响网络的连通性。本文以传统协议为基础,提出了一种基于模糊距离的网络通讯协议优化算法。在路由节点选择过程中,该算法综合考虑路径上的下一跳节点剩余能量、节点稠密度对最短距离的影响,利用参考节点能量的模糊距离算法,对节点的有效选择进行合理的动态优化,降低节点能量消耗。实验结果表明,该优化协议能有效减少节点能量消耗,提高数据成功发送率,降低端到端平均延迟时间,提高了网络性能。

模糊距离模型在环境质量评价中的应用

本文采用模糊距离评价模型进行大气环境质量综合评价，并与灰色关联模型综合评判法进行了对比，获得了完全一致并与实际相符的评价结果。

湖泊富营养化评价的模糊距离模型

本文采用模糊距离评价模型对湖泊富营养化的综合评价进行研究,在对我国15个湖泊富营养化实例评价中获得与实际相符合的评价结果。

基于模糊距离变换的骨架剪枝算法

针对传统骨架提取算法结果无法保证骨架单像素性,并且伴有毛刺产生的现象,提出了一种能够有效去除骨架中毛刺分枝,充分体现物体形态特征的骨架剪枝算法。该算法以模糊距离变换为理论基础,在物体粗骨架图像中计算每条尾枝的模糊距离变换值,使用根据骨架特点确定的动态阈值判断骨架分枝是否被去除,并利用分级剪枝方法实现骨架剪枝操作。实验结果表明,该算法在进行剪枝操作中可有效地保证骨架的准确性和连续性。

判断矩阵一致性修正的模糊距离和贴近度法

利用模糊理论中距离和贴近度的概念来衡量判断矩阵各列向量与排序权重向量的接近程度 ,从接近程度最差的向量着手 ,找出对判断矩阵一致性影响最大的元素 ,利用一致性互反矩阵的一些性质 ,对其和其对称元素进行修正 ;编写了改进判断一致性相应的计算机程序 ,使改进更方便 .实例研究表明 ,该方法能较有效地提高判断矩阵的一致性 ,且简单易行 .

基于新模糊数的模糊距离的多属性决策方法

研究了属性值为模糊数的多属性决策问题,定义了一个新的三角模糊数模糊距离公式,利用此距离公式,提出了一种解决属性值为模糊数的多属性决策问题的新方法,该方法简单,计算量小,为解决多属性决策问题提供了一个新途径.