融合专家领域知识和K-means聚类的三支风险评级方法

金融和医疗等实际环境中的决策关键在于决策风险的权衡考虑,准确预测和分类风险级别非常必要。然而,传统的群体决策关注专家评价意见的一致性和共识,对于获得客观的专家评价意见和决策质量的考虑较少,在风险评级场景中难以量化和评估决策实际效果。因此,引入数据驱动的思想,利用数据和聚类结果辅助发现专家评估意见,在三支决策理论框架下优化群体意见,改进和计算逻辑回归的判别点,并基于UCI和Kaggle的4个信贷风险和疾病诊断公开数据集,完成风险评级分类。通过数据实验的结果可以发现:与经典的机器学习方法相比,文中提出的基于群体决策的三支分类方法更加关注风险的规避,在各个数据集上的分类表现均有稳定且较优的结果,说明通过发现专家领域知识,利用数据的客观信息辅助专家评估风险有助于解决不同背景的决策问题。

高炉冶炼过程计算机控制系统优化

钢铁是城市建设不可或缺的基础资源,随着我国经济社会的快速发展,对钢铁产品的需求量不断扩大,促使我国钢铁工业快速发展。高炉冶炼过程是钢铁生产的重要环节,其生产效率和产品质量直接影响钢铁企业的经济效益和市场竞争力,目前我国高炉炼铁技术在不断更新,以低污染、低消耗、低成本作为主要目标,向着高效化、自动化、大型化前进。本文提出了一种基于大数据分析的智能高炉性能控制系统。该系统利用了高炉多年运行统计数据中的隐藏关系,通过聚类分析确定高炉的运行模式。采用了Kohonen神经网络作为聚类分析的工具。根据高炉参数,得出了不同的运行模式,并提出了专家系统的设计思路。该专家系统可以根据最高生产率和最低焦炭消耗的目标,评估和优化高炉的效率。此外,该系统还可以在规划车间在特定时间段内的工作提供计算支持。

基于自适应KFCM的电网技改项目群管理

对电网技改多项目管理评价进行研究,提出一种基于自适应KFCM的电网技改项目群管理方法。建立项目群多指标评价体系,利用改进的专家评分法对多评价指标进行赋值,通过构造专家权威权重判定函数,以准确衡量专家的权威性。设计自适应KFCM算法,通过定义聚类自确定指标和采用蜻蜓算法对KFCM迭代过程进行优化,以改善KFCM聚类能力。利用自适应KFCM进行电网技改项目群评价研究,为决策者提供可行的项目管理评价依据。仿真试验表明,相比于其它聚类算法,自适应KFCM算法聚类效果更优,能够给出合理的电网技改项目群管理决策方案。

大模型算力基础设施技术趋势、关键挑战与发展路径

从大模型技术发展趋势出发,分析了多模态、长序列和混合专家模型的架构特征和算力需求特点。围绕大模型对巨量算力规模与复杂通信模式的需求,重点从算力利用效率、集群互联技术两方面量化分析了当前大模型算力基础设施存在的发展问题和面临的技术挑战,并提出了以应用为导向、以系统为核心、以效率为目标的高质量算力基础设施发展路径。

AHP加权TOPSIS结合聚类分析法综合评价不同产地天麻饮片质量

目的:应用层次分析法(AHP)加权逼近理想解排序法(TOPSIS)结合聚类分析法综合评价不同产地天麻饮片质量。方法:按照2020年版《中华人民共和国药典》天麻项下方法对不同产地的52批天麻饮片进行质量检验,以水分、总灰分、二氧化硫残留量、醇溶性浸出物、天麻素和对羟基苯甲醇总量的检验结果为评价指标,通过专家评分结合AHP法确定各评价指标权重,5个评价指标的权重分别为0.0441、0.0759、0.1436、0.2681、0.4684。运用TOPSIS法结合聚类分析法对评价指标进行分析。结果:TOPSIS分析显示,52批天麻饮片的相对贴近度(Ci)值在0.0585~0.8242之间,中位值为0.1962,表明天麻饮片质量整体波动较大,总体质量一般。Ci值大于0.5的仅有1批(Y44),表明该批次天麻饮片质量明显优于其他批次。聚类分析显示,当类间距为5时52批天麻饮片被分为3类,Y44单独归为一类,Y11、Y28、Y40、Y42、Y6、Y8、Y12、Y13、Y15、Y17、Y35、Y50、Y51为第二类,剩余38批为第三类。两种方法结果表明市售天麻饮片质量波动较大,总体质量一般。结论:AHP加权TOPSIS结合聚类分析法可用于不同产地天麻饮片质量的综合评价,方法可行且有效。

组织专家的检索系统设计与实现

组织专家的检索是当前垂直信息检索研究的热门领域，也是组织信息检索研究的重要内容。本文总结了目前国内外组织专家的检索研究现状，分析了构建组织专家的检索系统的需求和挑战，采用基于相关文档集的归并排序法，利用组织内外的网页和期刊数据库等信息智能识别专家的专长，并基于此设计了从数据资源采集、规整、索引、检索到可视化等整个过程的组织专家的检索系统模型及以武汉大学为例的检索系统平台。

信息熵和判断矩阵的专家聚类赋权法

为了降低专家聚类赋权过程中由排序向量引起的不确定性和判断矩阵引起的矛盾性,提高权值分配的精确性,提出了基于信息熵和判断矩阵相结合的专家聚类赋权法。该方法采用聚类分析原理,对排序向量进行分类,根据分类结果、信息熵值和一致性比率确定专家权重系数。实例分析表明:基于信息熵和判断矩阵相结合的专家聚类赋权法在具体应用中得到的结果离期望值更近,说明该算法有效可行。

基于相似度的专家权重系数的确定

针对传统的基于距离相似度来计算专家权重的不足,提出一种基于比例计算相似度的计算方法,并运用模糊聚类分析的原理对专家进行聚类分析,从而得出确定群组AHP(Analytic Hierarchy Process)专家权重的一种新方法,给出了此方法的操作步骤,同时指出了现有的确定专家权重方法的不足.最后通过实例分析验证,结果表明,该方法操作简单,结果客观.

基于聚类的多属性群决策专家权重确定方法

对于多属性群决策中专家权重确定的问题,本文提出了基于聚类的专家权重确定方法,将专家权重分为类别间权重和类别内权重,对专家聚类步骤和类别间权重的计算方法进行了改进。通过专家给出的判断矩阵构建相容度矩阵,利用系统聚类原理,对相容度矩阵进行聚类,得到最大相容度谱系图。通过最大相容度间的距离和给定阈值的比较,对专家进行恰当分类,从而避免了根据现有研究步骤只能将专家分为两类的不足。此外,在确定类别间权重时,除继续对类容量较大的类赋予较大的类别间权重系数外,还引入专家判断矩阵的属性权重一致性来反映类别间的差异,从而有效避免了当某几类专家中含有相等数目专家时,赋予这几类专家相同类别间权重系数的问题。所提方法结构清晰、计算简便,并使得专家权重计算结果更为合理准确。最后运用一个算例对比验证了该方法的可行性和有效性。

面向生产目标的铅锌烧结过程智能集成建模与优化控制技术

采用主元分析、神经网络、专家系统等多种智能化方法,建立了铅锌烧结过程中烧结块产量质量模型,并由此得到了铅锌烧结过程的优化控制目标函数。并采用聚类搜索、专家系统对生产目标函数进行了优化,以实现操作参数的优化控制。提出的面向生产目标的智能集成建模与优化控制技术,较好地解决了多输入、多输出、强非线性、强耦合性复杂工业过程的优化控制问题,实现了高产、低耗、优质的生产目标,为复杂工业过程的建模与优化控制提供了一种实用的工程实现方法。

粗糙集、神经网络和专家系统模型用于电力系统故障诊断

针对电力系统变电所故障诊断系统中含有大量不确定信息和实时性要求高的特点,以电力系统变电所开关保护信息为基础,基于智能互不融合的思想,将粗糙集、神经网络和专家系统有机结合在一起,提出一种电力系统变电所故障诊断的新方法。首先在数据采集和预处理的基础上,利用混合聚类法对原始故障诊断样本进行离散化处理,然后利用粗糙集理论对样本决策表进行属性约简,删除冗余信息,得到能够覆盖原始数据特征的具有最小条件属性的相应学习样本集。再运用径向基函数(RBF)神经网络对故障诊断知识进行模式识别,并结合专家系统,利用其推理判断能力,对RBF神经网络的某些输出结果进行必要的修正。最后通过故障诊断实例,说明了方法的有效性。

基于专家问卷调查“思伤脾”状态中医证候特征

目的:探讨"思伤脾"状态中医证候分布特征和辨证规律。方法:应用临床流行病学方法,在全国79家三级中医医院及综合性医院中医科同步进行专家问卷调查,运用系统聚类与因子分析相结合的方法挖掘调查表信息中隐含的客观规律。结果:"思伤脾"状态中医辨证可大致分为脾气虚弱、心脾两虚和肝胃不和3个单证,因子分析提取了每一证型的主要辨证依据。结论:"思伤脾"状态调查表符合中医理论,反映临床实际,为进一步多中心大样本调查研究奠定了基础。

基于专家群组判断的主观概率确定

国内关于主观概率的研究很多,但主要集中在个体的判断上,对国际上主流的联合专家判断的研究方法鲜有涉及。在提出利用专家组工作的基础上,先采用聚类分析的方法,剔除个别离异点集;之后基于专家的判断力,赋予专家相应的权重,加权平均后,最终得出主观概率判断的结果。

基于支持向量机混合模型的短期负荷预测方法

将支持向量机专家系统混合模型应用于短期负荷预测采用方法分为2个阶段:应用神经网络中的聚类算法将历史数据分割成不相连的数据域;对每个数据域选择最佳核函数预测单个SVMs。实际数据验证表明,该方法与单个多项式核、高斯核和3次样条核的SVMs预测相比具有预测精度高、支持向量少和计算量小等优点。

产业集群辨识方法综述

以产业集群内涵的厘清为基础,系统论述并评价了产业集群辨识中所运用到的各种方法,认为:专家意见法、产业感知法和企业访谈法都具有针对性强、能够收集难以统计的时新信息等特点,但依赖于专家等个体感性认知,系统数据收集困难,结论普适化受限;多元统计聚类法透视出产业间重要的依存关系,但部门全覆盖及产业在集群间截然分组不符实际;主成分分析法辨识结果相对理想,但数理解释牵强;Czamanski法逻辑严密,突出集群内部产业间的相互关联,但对支撑性部门雷同的集群处理待改善;共识集群法所体现出来的综合集成理念值得借鉴。最后总结,集群辨识宜继续开发共识集群法所提供的多种分析整合的做法,量化研究为主,定性修正为辅,同时应增加对空间维度的考虑。

选择高速钢刀具材料的专家模糊聚类算法

在加工中心数控系统内开发的选刀专家系统中应用模糊聚类分析法，结合选刀专家系统，提出了一套新的用于选择高速钢刀具材料牌号的模糊聚类分析模型和算法。实践证明，这种方法适用面广，易于扩充，简单、有效，具有一定的理论意义和较高的实用价值，为选刀专家系统的进一步开发打下了坚实的基础。

基于聚类分析和AHP的商场类建筑火灾风险评估

根据商场类建筑的火灾特点,以半定量和定性相结合的层次分析法建立了商场类建筑火灾风险评价体系.采用专家问卷调查的方式,利用层次分析法和聚类分析确定了评估体系中的指标权重值,然后根据评分手册对指标因子进行打分,计算出火灾风险评估值,进而确定建筑物的火灾风险等级.将此体系运用到武汉某服饰商城,验证了该评价体系的实用性和可靠性.该评价体系不仅可用于我国消防评估,还可广泛用于保险等相关行业.

自然语言中时间信息的模型化

在自然语言理解中，时间是一个重要的语境因素．本文提出一种独立于句子表层形式的多层次时间语义结构，浅层语义结构是时间描述的量化语义表示，深层语义结构描述事件的动态属性和存在特征．该时间语义模型能表示时刻和时段，将时间基点明确区分为物理时间基点和说话者时间基点，并提供通用的时间语义计算方法，将各语言的时间描述映射到时间轴上．在该模型基础上，从语义观点出发，建立时、体的可计算模型及各事件时间相关性计算模型．

水轮发电机组故障诊断模糊专家系统研究

针对水轮发电机组故障原因与症兆之间的复杂关系,充分利用综合监测数据和领域专家的经验知识,采用数据驱动和基于知识的目标驱动控制的正反向推理方法进行诊断.研究了基于数据库管理系统的模糊知识库设计,为知识库的建立、维护、扩充和完善提供了一种实用方法.研究了模糊推理算法,以加权模糊推理进行多种信息的融合,解决了故障诊断中不确定性问题的求解.建立了水轮发电机组故障诊断模糊专家系统.诊断实例结果表明,该系统推理效率高,可信度好,满足了水轮机组故障诊断的有效性和实用性要求.

系统聚类分析用于供水管道漏损控制的研究

城市供水管道漏损控制是一项复杂的系统工程,所以有必要对城市供水管道做系统的分析和把握,从而能在实践中更好地对漏损进行管理与控制。应用多元统计方法中的系统聚类分析方法,通过计算机程序绘制了“聚类树”,对某市的供水管道进行聚类分析,并得到了该市的“现状供水管道漏损信息聚类总平面图”。该方法改变了供水企业被动式的漏损管理模式,可对管道漏损做到及早预防、分时分区治理。