基于逼近理想解排序的江苏省优先控制毒害有机化学物质筛查研究

基于“优先控制”策略,筛选高产量、高环境健康风险的毒害有机化学物质,优先开展环境管理,是有效防控毒害化学物质环境健康风险的重要手段之一。本研究结合逼近理想解排序技术(TOPSIS)、层次分析法(AHP)和熵值法(Entropy),构建了优先控制毒害有机化学物质的筛查体系,并用于确定江苏省优先控制毒害有机化学物质清单。筛查体系流程包括:(1)江苏省毒害有机化学物质清单的建立;(2)从物质的释放、暴露和危害潜力3个角度,选取17个评价指标,建立综合风险评估层次结构模型;(3)基于AHP-Entropy,计算各指标权重值;(4)利用TOPSIS开展毒害有机化学物质优先级排序,确定江苏省优先控制毒害有机化学物质清单。筛查结果显示,江苏省毒害有机化学物质257种,其中综合风险评分前5%的物质(13种)纳入江苏省优先控制毒害化学物质清单。优控清单中,11种物质已列入国内外管控名录,纳入率为84.6%。其中,蒽、邻甲苯胺、六溴环十二烷、苯、乙醛、甲醛和四氯乙烯已纳入我国优先控制化学品清单。该结果表明,本研究构建的优控毒害有机化学物质筛查体系较为合理。本研究构建的筛查体系,有助于管理部门快速识别区域优控毒害有机化学物质,为新污染物治理奠定重要基础。

基于改进逼近理想解的排序技术方法自发电缓冲背架性能优化

针对自发电缓冲背架结构特点和应用场景,在给定的步态条件下,以背架刚度和阻尼比为优化变量,以背架发电功率和人体所受冲击载荷为优化目标,提出了基于加权广义马氏距离逼近理想解的排序技术(Technique for order preference by similarity to ideal solution,TOPSIS)的性能优化方法。采用带有精英策略的非支配排序遗传算法(Non-dominated sorting genetic algorithm-Ⅱ,NSGA-Ⅱ),获得了背架发电功率和人体所冲击载荷的Pareto最优解及决策矩阵;利用熵权法计算出各指标的权重;使用改进后的基于加权广义(Weighted Moore-Penrose,WMP)马氏距离的TOPSIS法对Pareto最优解排序,并对3种不同优化算法进行了比较。分析了不同步态条件对冲击载荷和发电功率的影响规律。结果表明:基于改进TOPSIS法的决策结果更加符合实际需求,背架整体综合性能得到改善,对不同步态条件具有良好的适应性。

考虑故障模式相关性的模糊TOPSIS风险评价方法

故障模式、影响及危害性分析(FMECA)中基于风险优先数(RPN)的危害性分析方法,通常用来识别风险因素,确定关键故障模式和薄弱环节,提供决策依据。传统RPN中评价信息都是确定性信息,并且没有考虑故障模式的相关性。而在工作实际中,评价人员由于自身的属性和对评价对象的认识水平的限制,有时只能给出不确定评价信息,同时故障模式之间往往存在相关性,这都会影响最终危害性的分析结果。针对存在的问题,利用可靠性屋(HoR)来考虑故障模式相关性,针对三角模糊评价信息采用逼近理想解排序技术(TOPSIS)开展模糊RPN评价方法研究。最后结合实际案例,对不同情况下获得的RPN值进行比较。仿真结果表明,考虑故障模式相关性的模糊RPN评价方法,可以提高RPN值的可信度,为风险决策提供更可靠的依据。

结合模糊TOPSIS法与时变权重的云服务选择

为解决云服务选择过程中的局部极值化问题,利用逼近于理想解的排序技术(TOPSIS),设计一种云服务选择算法。采用熵赋值法简化决策准则的权重选取,基于可用云服务对各时段内的QoS特征构建决策矩阵,并通过模糊TOPSIS等级选取和时变权重获得较优质的云服务进行融合决策,实现云服务的合理选择。仿真实验结果表明,该算法在云服务选择成功率和鲁棒性方面均优于对比算法,能有效遏制不良QoS数据干扰,提高诚信服务的共享性。

考虑组织者风险态度的通航危险源评估模型

为有效评估通航危险源的风险程度,构建考虑决策组织者风险态度的通航危险源评估模型。首先,基于国际民航组织(ICAO)推荐的危险源分类法梳理通航危险源评估指标体系;其次,针对以语义术语表征的多属性群决策(MAGDM)问题,提出变权语义幂均(VLPA)算子,并以此获取考虑决策组织者风险态度的群体评估信息;然后,综合考虑决策组织者的风险态度,阐述基于VLPA算子-距离熵的决策属性权重确定方法;最后,采用语义加权逼近理想解排序技术(TOPSIS)综合排序通航危险源的风险程度,并与传统的故障模式与影响分析(FMEA)方法对比分析。结果表明:组织因素和沟通人为因素是通航运行过程中需重点关注的2个危险源;与FMEA方法的一致排序结果证明所提方法的可行性,且该方法能更好地处理不同风险因子的乘积可能得到相同风险顺序数(RPN)值的情形。

基于交互信息的混合特征选择算法

针对传统的特征选择算法只专注于特征间的相关性和冗余性而没有考虑特征之间交互作用的问题,提出一种基于交互信息的混合特征选择(hybrid feature selection based on mutual information,MIHFS)算法,该算法以K-最近邻算法的分类准确率作为衡量所选特征分类性能的评价指标,有效地去除了冗余和不相关的特征,保留了具有交互作用的特征。为了评估该算法的性能,从分类准确率、所选特征数量以及算法稳定性三方面,与最大相关最小冗余、联合互信息等7种特征选择算法在8个数据集上进行了实验比较和分析。实验结果表明:MIHFS算法具有较强的稳定性,不仅有效降低了特征空间的维数,而且在所选特征的分类性能方面明显优于其他特征选择算法。最后将MIHFS算法与灰色关联分析法-逼近理想解的排序技术法相结合并应用到高邮凹陷永安地区戴一段地质评价中,其评价结果准确率为80%,与实际钻探结果基本吻合,具有较高的可靠性,能够有效指导油气地质评价。

抗电子干扰体系探测资源管控双层预案设计

针对抗电子干扰体系探测资源管控预案设计问题,根据由多雷达组成的体系级预警装备探测资源管控与探测任务的特点,提出了体系探测资源管控双层预案设计算法.考虑时序和资源约束条件,建立了双层预案设计的模型,构建了基于卡尔曼滤波的设计指标体系,引入熵权和逼近于理想解的排序技术来解决效益函数计算的困难,最后通过实例验证了所提算法的有效性.实验结果表明,该算法比传统算法具有较高的寻优效率,为设计智能化的预案提供了一种方法.