基于熵权直觉模糊集的改良膨胀土胀缩性等级评价

为对改良膨胀土胀缩性等级进行准确评价,以便在实际工程中采取相应处置措施,减少改良膨胀土地基灾害的发生,在综合考虑传统方法的不足与改良膨胀土自身特性的基础上,选取5项定量化评价指标建立指标评价体系,采用熵权法确定各指标权重,结合模糊处理领域具有突出优势的直觉模糊集建立熵权-直觉模糊集模型,实现对改良膨胀土胀缩性等级定量化评价。以4组不同煤矸石掺量的膨胀土为例,对建立的模型进行验证,并与柯尊敬分类法、模糊数学法和膨胀潜势法的结果对比,结果表明,熵权-直觉模糊集模型对煤矸石改良膨胀土胀缩性等级评价具有良好的实用性与可靠性,可为类似改良土评价问题提供技术参考。

直觉模糊集的熵公式比较与改进

对现有文献中直觉模糊集的熵公式进行了分类比较.根据熵公式是否描述直觉模糊集的模糊性和直觉性对现有熵公式进行分类,并通过数据分析指出了各类公式的优缺点.最后提出了一个改进的直觉模糊集的熵公式,研究了其性质,与其它熵公式的比较说明了其合理性.此研究可为实际应用中直觉模糊熵公式的选择提供理论依据.

基于改进G-GIFSS算法的雷达LPI性能评估方法

合理的雷达低截获(low probability of interception,LPI)性能评估方法是提高其隐身性能的基础。针对雷达LPI性能难以有效实时评估的问题,提出一种群广义直觉模糊软集(group-generalized intuitionistic fuzzy soft sets,G-GIFSS)算法与主客观权重相结合的雷达LPI性能评估方法。首先从反映雷达低截获性能的3个准则层信号层、功率层以及天线层确定6个目标属性指标层,选择直觉模糊集熵法确定客观权重、层次分析法((analytic hierarchy process,AHP))确定主观权重,并线性合成主客观权重。结合G-GIFSS算法利用多专家参量集的优势,对雷达LPI性能进行综合评判。通过案例分析并与经典评估方法对比,验证了该方法的优越性。