基于协调权的案例学习群决策分类方法

基于案例学习的决策方法具有易于理解、贴近 实际决策过程的优点,成为当前决策领域的一个研究热点。文中针对如何有效地集成不同决 策专家提供的案例信息,提出了一种基于协调权的案例学习群决策模型用以解决多属性分类 决策问题。该方法首先针对各决策者给出不同案例数据,通过构建混合整数规划模型,识别 出具有一致案例信息重要度最大化的典型案例集。然后设计了分类阈值远离程度最大化模型 ,以此确定兼容各个决策者案例信息的指标权重（协调权）和最优分类阈值,由此构建一致 性的效用函数并应用获得的阈值进行分类决策。最后通过案例研究以及与其他模型的比较分 析,验证了方法的可行性。     

面向空域/时域/功能混合模式的目标分组方法

提出了面向空域/时域/功能混合模式的目标分组方法,其结果为任务规划提供了包含空域、时域、功能的目标群体特征.该方法采用标准化方法对属性数据分类和扩展,按照不同类型属性数据分别建立属性差异度,提高了目标分组特征属性的可扩展性,解决了传统属性差异度难以适用于时域及功能属性的问题;在此基础上,综合考虑协同任务对目标分组各项属性的定性/定量要求、阈值约束及重要程度要求,构造了目标综合差异度,解决了某些属性不能直接加权的问题.仿真结果表明该方法能够快速有效地实现满足任务复杂要求的目标分组.     

基于VPRS理论的航空发动机送修等级决策

应用变精度粗糙集理论研究了发动机状态信息与单元体性能参数之间的关系，提出了一种基于信息熵属性约简的航空公司发动机维修等级决策方法，从而在维修决策时能够更加客观地反映发动机实际损伤程度。最后以CF6型发动机维修等级决策规则生成为例说明了该决策方法的有效性。     

D-S证据理论在多传感器数据融合中的应用

近年来,许多领域都在进行多传感器数据融合技术的研究。多传感器数据的属性融合有很多算法,最常用的算法是贝叶斯决策检验法,国际上已提出将证据理论用于数据融合,但在这方面的理论基础还不完善。本文研究了证据理论在多传感器数据融合中的应用。Ｄｅｍｐｓｔｅｒ－Ｓｈａｆｅｒ方法是对Ｂａｙｅｓ决策检验法的推广,证据理论比概率论满足更弱的公理系统,并且在区分不确定与不知及精确反映证据收集过程等方面显示了很大的灵活性。文中阐述了Ｄ－Ｓ证据理论的数学性质,给出了可信度公理及Ｄ－Ｓ综合规则,并进行了计算机仿真实验,实验结果说明这种判决方法非常实用,用于数据融合算法非常有效     

一种新的灰色决策模型及其数值仿真(英文)

针对一类权重完全未知且属性值为区间灰数的多指标灰色决策问题,根据灰色理论思想,提出了一种灰色多阶段决策方法。首先给出了一种基于可能度的灰数大小比较方法,然后利用灰色关联分析法对多位专家关于权重的评分结果进行计算得到各指标权重,进而分阶段对指标值以区间灰数的形式进行评分,根据灰色系统新信息优先原理给出了各个阶段评价值的赋权公式。实例验证了该决策方法的可行性。研究结果为求解灰色决策问题提供了一种新思路。     

星载微波传感器大气温湿度物理反演算法研究

针对我国下一代静止轨道微波探测器资料应用的需求,对微波50~60GHz和183GHz的温湿遥感通道开展了不同大气条件下探测敏感高度的模拟,发现大气散射对微波探测影响明显,尤其是近地面通道,在未来数据应用时需加以注意。提出一种基于一维变分的大气温湿度廓线物理反演算法。以美国最新一代气象卫星Suomi NPP搭载的ATMS(Advanced Technology Microwave Sounder)获取的观测资料为研究对象,RTTOV(Radiative Transfer for TOVS)快速辐射传输模式为前向算子,利用一维变分算法开展了温湿度廓线反演单点试验。研究发现:地表参数对微波亮温,尤其是地面通道影响较大。同时,反演所需背景场对反演结果影响较明显,反演所得温度与背景场较接近。     

基于AHP与D-S理论的辐射源识别技术

深入研究了基于层次分析与证据理论的辐射源识别技术.首先针对属性测度识别方法中权重获取困难的问题,提出利用层次分析法获取多参数权重的思想,给出权重具体计算步骤,同时简要回顾属性测度识别方法的原理.在此基础上,应用D.S证据理论进行多传感器信息融合,给出识别算法和模型.仿真对比实验表明,提出的辐射源识别技术是实用有效的,其下确识别率较高.     

历史建筑的价值探讨

随着我国经济的发展、社会环境的变迁、公共建设的推动以及土地的开发,许多具有传统风貌的历史建筑,在追求现代化的价值观中屡遭拆除或破坏,许多历史记忆空间正逐渐失去.推土机式的建设破坏愈演愈烈,随之而去的是珍贵的社会文化遗产和建筑艺术,以及宝贵的旅游资源.论文以历史建筑的价值为研究对象,探讨历史建筑的空间体验价值、空间场域价值以及空间属性价值.     

基于方案偏好值的模糊多属性群决策方法

针对属性值为梯形模糊数,属性权重未知,决策者对方案的偏好值以梯形模糊数给出的模糊多属性群决策问题,提出一种群决策方法.为使决策者的主观偏好值与客观综合属性值间的总偏差最小,借助梯形模糊数的欧式距离,建立单目标优化模型,求解模型,得到属性的精确权重,进而根据综合属性值的期望值对方案排序,最后给出一个数值例子验证了所提方法的可行性与实用性。     

抗战时期的原十七路军阶级属性探析(上)

原 1 7路军阶级属性定位 ,取决于决定其阶级性质的几个因素。主要领导人的阶级出身是重要因素 ,接受什么政党的领导是关键因素 ,执行和完成的政治任务是主要因素。该部主要领导人分别出身贫苦农民和耕读世家 ;该部表面被动接受国民党的领导 ,实际主动接受共产党的领导 ;该部的四大政治任务与无产阶级的政治任务总体上是相同的、相近的 ;贯穿其政治任务的一条伏线即维护其团体利益具有进步性和狭隘性。由此得出结论 :抗战时期的原 1 7路军是接受中国共产党领导的从属民族资产阶级、小资产阶级的军事集团