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Risk assessment of water security in Haihe River Basin during drought periods based on D-S evidence theory 被引量:7
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作者 Qian-jin DONG Xia LIU 《Water Science and Engineering》 EI CAS CSCD 2014年第2期119-132,共14页
The weights of the drought risk index (DRI), which linearly combines the reliability, resiliency, and vulnerability, are difficult to obtain due to complexities in water security during drought periods. Therefore, d... The weights of the drought risk index (DRI), which linearly combines the reliability, resiliency, and vulnerability, are difficult to obtain due to complexities in water security during drought periods. Therefore, drought entropy was used to determine the weights of the three critical indices. Conventional simulation results regarding the risk load of water security during drought periods were often regarded as precise. However, neither the simulation process nor the DRI gives any consideration to uncertainties in drought events. Therefore, the Dempster-Shafer (D-S) evidence theory and the evidential reasoning algorithm were introduced, and the DRI values were calculated with consideration of uncertainties of the three indices. The drought entropy and evidential reasoning algorithm were used in a case study of the Haihe River Basin to assess water security risks during drought periods. The results of the new DRI values in two scenarios were compared and analyzed. It is shown that the values of the DRI in the D-S evidence algorithm increase slightly from the original results of Zhang et al. (2005), and the results of risk assessment of water security during drought periods are reasonable according to the situation in the study area. This study can serve as a reference for further practical application and planning in the Haihe River Basin, and other relevant or similar studies. 展开更多
关键词 risk assessment water security drought periods entropy d-s evidence theory evidential reasoning algorithm Haihe River Basin
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研制阶段测试性验证与评价的动态贝叶斯方法 被引量:2
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作者 刘磊 宋家友 姚淼 《计算机工程与设计》 北大核心 2017年第6期1516-1521,共6页
针对研制阶段测试性增长实验数据"小子样、多阶段、异总体"的特点导致测试性水平难以验证与评价的问题,提出一种优化的动态贝叶斯方法。引入新Dirichlet分布构造一个故障检测率的动态增长模型;引入D-S区间证据推理理论融合同... 针对研制阶段测试性增长实验数据"小子样、多阶段、异总体"的特点导致测试性水平难以验证与评价的问题,提出一种优化的动态贝叶斯方法。引入新Dirichlet分布构造一个故障检测率的动态增长模型;引入D-S区间证据推理理论融合同一阶段的多个专家信息,在此基础上得到置信度更高的先验区间,用非线性优化理论拟合先验信息求解模型中的超参数;利用贝叶斯信息融合理论推断故障检测率的多元联合后验分布,采用Gibbs抽样求解高维后验积分。实例对比分析结果表明,该方法有效地融合了区间型的专家信息,提高了评价结果的置信度,为研制阶段测试性验证与评价的研究提供了一种理论依据和解决方案。 展开更多
关键词 动态贝叶斯 动态增长模型 d-s区间证据推理理论 专家信息融合 非线性优化理论 GIBBS抽样
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基于前景理论和证据推理的区间灰数多属性决策 被引量:2
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作者 熊宁欣 王应明 《计算机系统应用》 2019年第9期33-40,共8页
针对不确定背景下的多属性决策问题,提出基于前景理论和证据推理的区间灰数多属性决策方法.首先,考虑区间灰数在区间内取值概率不相等的特性,提出一种改进的区间灰数距离公式,在此基础上,以方案的正负理想解为参考点,计算属性值与正负... 针对不确定背景下的多属性决策问题,提出基于前景理论和证据推理的区间灰数多属性决策方法.首先,考虑区间灰数在区间内取值概率不相等的特性,提出一种改进的区间灰数距离公式,在此基础上,以方案的正负理想解为参考点,计算属性值与正负理想解之间的距离集.其次,将决策者的风险心理因素引入区间灰数多属性决策中,结合前景理论构建基于区间灰数距离的前景价值函数.再次,通过证据推理算法和区间数可能度大小比较规则对方案做出排序.最后,通过算例分析验证所提方法的有效性. 展开更多
关键词 区间灰数 前景理论 证据推理 距离测度 多属性决策
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考虑偏好反转的区间不确定多属性决策方法 被引量:9
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作者 张美璟 王应明 +1 位作者 陈圣群 李锴 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2016年第11期2019-2024,共6页
针对实际决策中的不确定性和偏好反转问题,提出一种区间不确定多属性决策方法.该方法通过证据推理方法集结区间不确定评估信息,采用累积前景理论代替主观期望效用理论构建方案的综合前景价值,从而应对不确定环境下可能的决策偏好反转,... 针对实际决策中的不确定性和偏好反转问题,提出一种区间不确定多属性决策方法.该方法通过证据推理方法集结区间不确定评估信息,采用累积前景理论代替主观期望效用理论构建方案的综合前景价值,从而应对不确定环境下可能的决策偏好反转,将区间可能度用于方案综合前景价值排序.介绍了决策过程,给出了求解方案综合前景价值的非线性规划模型,并通过实例验证了方法的可行性、合理性和有效性. 展开更多
关键词 累积前景理论 证据推理 多属性决策 区间不确定 偏好反转
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一种基于证据推理的混合型灰色多属性群决策方法 被引量:10
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作者 陈孝新 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2011年第6期831-836,共6页
针对方案的属性值为区间灰数与确定语言等级,或在两个连续的语言等级之间权重完全已知的混合型灰色多属性群决策问题,提出一种新的决策方法.该方法可根据决策者的偏好给出定量属性的白化值和定性属性的信用结构,确定了每个决策者和群体... 针对方案的属性值为区间灰数与确定语言等级,或在两个连续的语言等级之间权重完全已知的混合型灰色多属性群决策问题,提出一种新的决策方法.该方法可根据决策者的偏好给出定量属性的白化值和定性属性的信用结构,确定了每个决策者和群体的等级信用结构矩阵;提出了求解群体集成权重的新方法,并利用证据推理算法求出各方案在各等级的信任度;最后利用期望效用和区间数排序法对方案进行了排序.实例分析表明了该方法的合理性和有效性. 展开更多
关键词 灰色系统理论 区间灰数 语言评价 证据推理
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