基于区间q阶orthopair模糊可能度的多属性决策方法

判定区间q阶orthopair模糊数(IVq-ROFNs)排序关系是解决区间q阶orthopair模糊(IVq-ROF)决策问题的关键环节,而可能度测度是重要工具之一。针对现有得分函数、精确函数和可能度测度无法处理的反直觉问题,提出一种基于IVq-ROF可能度的多属性决策方法。首先,定义IVq-ROF环境下的可能度测度,并讨论其相关性质;然后,通过解决反直觉问题的例子说明本文所提IVq-ROF可能度测度的可行性和优势性;最后,构建基于IVqROF可能度的多属性决策模型,并由两个算例分析现有可能度在IVq-ROF环境中扩展的适用性,验证本文所提方法的有效性与合理性。

基于区间orthopair模糊距离测度的ELECTREⅢ决策方法

为了解决决策信息为区间q-rung orthopair模糊数的多属性群决策问题,提出了一种基于区间q-rung orthopair模糊距离测度的ELECTREⅢ多属性群决策方法.定义一种新的区间q-rung orthopair模糊Chebyshev距离测度并讨论其性质,同时基于区间q-rung orthopair模糊Chebyshev距离测度提出了最大偏差法求属性权重,最后提出一种基于区间q-rung orthopair模糊距离测度的ELECTREⅢ决策方法,并进行实例分析验证其有效性和实用性.

融合三支决策与GRA-Orthopair模糊集的知识匹配方法研究

为缓解用户“知识迷向”问题,提升知识应用及创新效益,提出了融合三支决策与GRA-Orthopair模糊集的知识匹配方法。首先基于CRITIC-熵权法进行权重配置,并融入博弈论方法增强客观赋权实效;而后,采用FCM聚类算法横向压缩匹配空间;进而,借鉴三支决策思想实施预分类,同时考虑知识间的关联度,构建基于灰色关联度的Orthopair模糊相似度模型,并据此计算用户需求与案例知识间的视图相似度,从而确定匹配结果。实验结果表明,该算法的知识匹配精度及效率优于传统匹配算法,提升了匹配效果。

q阶区间orthopair模糊power平均算子及其应用

将power平均算子推广至q阶区间orthopair模糊环境,提出一种q阶区间orthopair模糊power平均(q-RIVOFPA)算子并研究其性质。同时,给出一种基于q-RIVOFPA算子的模糊多属性决策方法,并通过实例验证其可行性和有效性。

基于区间Orthopair模糊Heronian测度的多属性群决策方法

针对区间Orthopair模糊环境中的多属性群决策问题,首先,定义了两个区间Orthopair模糊向量之间的加权余弦相似测度,基于广义Heronian平均算子对相似测度进行集结,提出区间Orthopair模糊Heronian测度,并研究其优良性质;其次,提出一种新的基于区间Orthopair模糊Heronian测度的多属性群决策方法,该方法考虑了属性的关联性对决策的影响,减小了决策中的信息损失。最后,通过将该方法应用于选址决策问题,通过实例验证了方法的有效性和先进性。

基于区间Orthopair模糊距离测度的VIKOR多属性决策方法

针对决策信息为区间Orthopair模糊数的多属性决策问题,提出一种基于新的模糊距离测度的VIKOR多属性决策方法.提出一种新的区间Orthopair模糊距离测度,研究它的优良性质,包括非负性、单调性、自反性、交换律和三角不等式性质,同时提出一种基于区间Orthopair模糊距离测度的VIKOR方法,并将其运用到多属性决策方法,通过实例分析,验证所提出方法的可行性和有效性.

基于区间q-rung orthopair模糊相似测度的模式识别方法

区间q-rung orthopair模糊集是区间直觉模糊集与区间毕达哥拉斯模糊集的推广,提出一种基于区间q-rung orthopair模糊相似测度的模式识别方法.定义区间q-rung orthopair模糊数的隶属度、非隶属度与犹豫度的相似性测度;综合隶属度、非隶属度与犹豫度的相似测度提出区间q-rung orthopair模糊数的相似测度和区间q-rung orthopair模糊向量的相似测度,同时,提出基于区间q-rung orthopair模糊相似测度的模式识别方法并讨论其性质;将其应用到矿土模式识别中,验证该模式识别方法的可行性和合理性.

基于区间q-Rung Orthopair模糊正弦相似测度的决策方法

针对区间q-Rung Orthopair模糊信息下的多属性决策问题,首先定义了一种新的区间q-Rung Orthopair正弦相似测度,讨论该测度的优良性质;其次,基于该相似测度构建了两个权重优化模型,分别得到决策者的最优权重和属性最优权重;最后,构造了一种基于新的区间q-Rung Orthopair正弦相似测度的TOPSIS多属性决策方法,并通过实例验证了该方法的合理性和可行性。

基于一种新的q-rung orthopair模糊交叉熵的属性约简算法

熵是刻画模糊集不确定性程度的一种重要手段。为了反映q-rung orthopair模糊集中隶属度与非隶属度力量对比所产生的模糊性,首先提出相关的得分函数。针对目前大多数q-rung orthopair模糊集的相似性度量的不足,提出了更符合人们直觉的q-rung orthopair模糊集交叉熵。目前对q-rung orthopair模糊信息系统的属性约简研究相对较少,通过性质讨论和理论证明,发现这种交叉熵可以较好地应用于q-rung orthopair模糊信息系统的属性约简,设计了相关的属性约简算法,并通过实例说明了这种算法的合理性。其次,给出了将普通信息系统转换为q-rung orthopair模糊信息系统的方法,最后通过计算UCI中多个数据库,验证了所提属性约简算法的合理性和有效性,为q-rung orthopair模糊信息系统数据预处理提供了新的思路。

关于个体优势识别的区间q-Rung Orthopair模糊综合评价方法研究

针对指标为区间q-Rung Orthopair模糊数的多属性综合评价问题,借鉴理想点模型,利用主体各指标值与理想点之间的距离刻画其状态属性,从最有利于主体自身的角度出发,利用Matlab求最优解的方法得出各个主体的属性权重;然后提出基于个体优势识别的区间q-Rung Orthopair模糊综合评价模型,结合距离测度与属性权重分别计算自评值与他评值,取其算术平均值计算综合评分值;在得出专家权重后,利用加权平均的方法计算每个决策单元的综合评分值并进行排序择优。该方法针对未知权重且从自评与他评的角度出发,提高了决策的可信度,通过实例分析验证了该方法的可行性和有效性。

基于区间q-rung Orthopair模糊Minkowski距离测度的TOPSIS决策方法

文章提出一种基于区间q-rung Orthopair模糊Minkowski距离测度、熵测度及加权平均算子的TOPSIS多属性决策方法。首先提出区间q-rung Orthopair模糊Minkowski距离测度并研究其性质,其次提出区间q-rung Orthopair模糊熵测度和区间q-rung Orthopair模糊加权平均算子,然后针对方案属性权重完全未知的情况提出一种基于区间q-rung Orthopair模糊Minkowski距离测度和熵测度的TOPSIS多属性决策方法,最后将新方法应用于证券投资方案选择多属性决策,验证文章方法的可行性和有效性。

基于q-rung orthopair模糊相似测度的多属性决策方法

本文将模糊相似测度推广到q-rung orthopair模糊环境中,定义了基于隶属度、非隶属度与犹豫度的q-rung orthopair模糊集的两种相似测度形式并给出其性质。最后,我们提出了基于q-rung orthopair模糊集相似测度的医疗诊断的解决方法,证明该测度的可行性与实用性。

一种基于orthopair模糊相似测度的多属性群决策方法

本文针对orthopair模糊信息下的决策问题,提出了一种基于orthopair模糊相似测度的多属性决策方法.首先基于Theil不等系数定义了一种orthopair模糊相似测度,研究了它们的性质,并基于该相似测度,构建两个优化模型分别求解群决策信息为orthopair模糊数问题的专家权重和属性权重,同时给出一种基于orthopair模糊相似测度的多属性群决策方法,最后通过投资选择案例来验证该方法的合理性和有效性。

基于Orthopair模糊相似测度的多属性群决策方法研究

Orthopair模糊集是对直觉模糊集和Pythagorean模糊集的推广,文章针对Orthopair模糊环境下的多属性群决策问题,提出一种新的基于灰色关联度的Orthopair模糊相似测度下的群决策方法。定义了基于灰色关联度的Orthopair模糊相似测度并讨论其优良性质。利用优化模型求得群决策专家权重和属性权重,并将其应用在房地产投资决策中来说明该方法的合理性和有效性。

基于改进的q-rung Orthopair模糊语言距离测度的VIKOR方法

对于数据类型为q-rung Orthopair模糊语言数的多属性决策问题,提出一种改进的q-rung Orthopair模糊语言Hamming距离测度,研究它的性质,包括非负性、自反性、可交换性和三角不等性等,进一步提出一种基于该距离测度的VIKOR方法,并将这种方法运用到多属性决策问题中,同时通过实例分析且与现有的方法进行比较分析验证所提出方法的可行性和有效性。

基于空间非一致模糊核标定的红外图像超分辨率重建方法

近年来,红外成像系统在工业、安防、遥感等领域获得了广泛的应用,但由于制造工艺及成本制约,红外系统的分辨率仍然较低。基于深度神经网络的单帧图像超分辨率重建技术是提高红外图像分辨率的有效方法,获得了广泛研究,并在仿真图像上取得了显著进展,但应用于实际场景图像时容易出现伪影或图像模糊等现象。造成这种性能差异的主要原因是目前方法大多假定造成图像退化的模糊核是空间一致的,然而实际红外光学系统不可避免地存在像差、热离焦等,由此造成的图像模糊的模糊核并非空间一致的。针对这一问题,提出了一种非盲模糊核估计方法,通过采集特定的靶标图像,并设计模糊核估计网络,求解空间非一致模糊核;设计基于图像分块的超分辨率重建方法,将图像块和对应区域的模糊核一起输入非盲超分辨率重建网络进行子块图像重建,再通过子块合并和重叠区域图像融合,得到最终的高分辨率图像。实验结果表明,光学系统自身引起了模糊核随空间位置缓慢变化,在实验室条件下标定模糊核并基于图像分块进行超分辨率重建的方法可显著提高红外图像超分辨率重建的效果。

情报产品模糊性的塑造机理研究

[研究目的]情报产品用语含糊现象并不鲜见,其与情报产品质量标准,如“准确、客观”等要求背道而驰,不加以规制将影响到情报的决策辅助功能。[研究方法]该文首先对模糊性及相关概念进行了界定与区分,阐明了该议题研究的重要意义。在此基础上,重点从三个方面剖析了情报产品模糊性的塑造机理。[研究结论]情报产品模糊性有其主客观原因。其中情报分析人员的角色模糊、情报工作的目标模糊、决策者的战略性模糊构成了情报产品模糊性的主要发生机理。缓解的思路在于,密切情报人员与决策者之间的交流,弥合两者之间因可能存在的“地位”差异而导致的服务妥协;强化情报生产过程的精细度和透明度等等。

多维深度导向的Java Web模糊测试方法

随着Java Web的广泛应用,其安全问题日益突出。模糊测试作为一种有效的漏洞挖掘方法,目前已经被用于Java漏洞的检测。然而,由于Java Web应用代码规模庞大、业务逻辑复杂,现有的漏洞挖掘工具在模糊测试中存在随机性高、代码检测深度低的问题,导致漏洞挖掘的准确率较低。因此,文章提出基于多维深度导向的Java Web模糊测试方法。该方法使用Jimple作为待测Java Web应用字节码的三地址码中间表示,并生成代码对应的函数间调用图和函数内控制流图,在此基础上分析每个基本块的多维深度。同时,根据多维深度和模糊测试执行时间优化模糊测试指导策略,设计相应的输入结构解析策略、能量分配策略和变异算法调度策略,提升模糊测试的准确性。实验结果表明,相较于现有的模糊测试工具Peach和Kelinci,该方法能够在性能消耗较低的情况下取得更好的漏洞检测效果。

基于模糊三支区间集半概念知识提取方法研究

为了解决只需要考虑属性区间集到对象区间集的问题,将经典半概念理论引入三支区间集中,对于一个模糊形式背景,定义了面向属性的模糊区间集半算子,用此算子得到模糊AE-区间集半概念;讨论了该类半概念的偏序关系和格结构,进而得到求同一形式背景下模糊AE-区间集半概念全体的算法。对偶地,得到模糊OE-区间集半概念定义和其格结构,以及寻找模糊OE-区间集半概念全体的算法。所得结果有助于拓展概念格和区间集理论的应用范围,也为知识提取提供了一种有益的方法。

采摘机器人机械手避障方法研究——基于遗传优化和模糊PID控制器

为了提高采摘机器人机械手移动的自动化程度,使其在移动过程中有效避开障碍物,将基于PID控制器的避障系统引入到了机械手的设计上,并采用遗传算法和模糊算法对控制器进行了优化,提高了机械手移动的准确性和平稳性。模拟采摘机器人机械手的作业环境,对机械手的避障功能进行了测试,结果表明:机械手可以成功躲避障碍物,且采用遗传和模糊算法优化的机械手具有更高的移动平稳性,对于提高果实采摘效率和质量具有重要的作用。