江西省教育厅科学技术研究项目(GJJ08350)
- 作品数：24 被引量：198H指数：9
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- 相关领域：自动化与计算机技术社会学经济管理自然科学总论更多>>
- 基于熵权的多传感器目标识别方法被引量：15
- 2009年
- 针对具有多个特征指标的多目标识别问题,提出了一种基于熵权的多传感器信息融合方法。该方法根据熵论的基本原理定义熵权,通过引入优异度、次异度的概念,采用相对接近度来评判距离的大小,从而给出目标识别规则。该方法利用熵权避免了特征指标权重选取的主观性,提高了目标识别结果的客观性和准确性。工件识别实例验证了算法的有效性和可操作性。
- 万树平
- 关键词：模糊传感器数据融合目标识别熵权
- 基于多维偏好分析的三角模糊数型多属性决策方法被引量：7
- 2009年
- 文章针对决策者的偏好信息是以偏好序对的形式给出、决策矩阵元素为三角模糊数的不确定多属性决策问题,提出了一种新的决策方法。利用三角模糊数期望值公式,定义各方案到理想点的距离矩阵,通过求解基于多维偏好分析的线性规划模型,得到属性的权重向量。根据各方案到理想点的加权距离给出方案的排序结果。该方法非常适用于方案数目和属性数量较大、决策者无法给出每一方案的具体偏好值的情形。
- 万树平
- 关键词：多属性决策三角模糊数
- 区间型多属性决策的心态指标法被引量：27
- 2009年
- 针对决策者偏好信息和属性值均为区间数的多属性决策问题,提出一种新的决策方法.该方法将区间型决策矩阵转化为带心态指标的决策矩阵,通过求解主、客观偏好的总绝对偏差最小与各方案综合属性值差距最大的双目标规划问题,客观地确定了属性的权重,从而给出各方案的排序结果.当决策者处于不同心态时,可以通过调整其心态指标来进行决策,因而更加符合实际.应用实例表明了该方法的有效性和实用性.
- 万树平
- 关键词：多属性决策区间数
- 基于心态指标的区间型多属性决策方法被引量：11
- 2008年
- 针对决策者的偏好信息和决策矩阵元素均为区间数的不确定多属性决策问题,提出了一种新的决策方法。该方法引入决策者的心态指标把区间型决策矩阵转化为带心态指标的决策矩阵,再通过求解最小化最大绝对偏差的优化问题,得到属性的权重向量,利用方案的综合属性值给出各方案的排序结果。当决策者处于不同的心态时,可以通过调整其心态指标来进行决策,更加符合实际,计算简单,易于计算机上实现,应用实例表明了方法的有效性和实用性。
- 万树平
- 关键词：多属性决策区间数
- 基于Vague集的多传感器目标识别方法被引量：6
- 2009年
- 采用Vague集来表达传感器的模糊测量信息,提出一种基于Vague集的多传感器信息融合方法.建立Vague集表达的多目标模型数据库,并定义两Vague值之间的贴近度,利用多目标规划模型客观地确定各特征的权重,根据综合贴近度给出目标识别算法.实例分析表明了算法的有效性.
- 万树平
- 关键词：多传感器数据融合VAGUE集贴近度
- 基于幂均算子的区间型多属性决策方法被引量：9
- 2009年
- 针对决策矩阵元素为区间数的不确定多属性决策问题,提出一种新的决策方法.定义了区间数幂均算子和区间数的相似度,利用一致度矩阵获得每个属性与其他属性的相对一致度.通过区间数幂均算子集成得到方案的综合属性值,进而给出了方案的排序结果.该方法不需要求解属性的权重.应用实例表明了所提出方法的有效性和实用性.
- 万树平
- 关键词：多属性决策区间数
- 区间型多属性决策的夹角度量法被引量：4
- 2009年
- 针对决策矩阵元素为区间数的不确定多属性决策问题,给出了一种新的决策方法。通过定义区间型正、负理想点以及各方案与理想点的夹角,再利用夹角定义各方案与区间理想点的相对贴近度,从而给出了各方案的排序结果。该方法无需对区间数进行排序和比较,计算简单,易于计算机上实现,应用实例表明了方法的有效性和实用性。
- 万树平
- 关键词：多属性决策区间数
- 基于相对熵的不完全信息群体专家权重的集结被引量：15
- 2009年
- 针对属性权重信息和属性效用信息都不完全的群体多属性决策问题,运用相对熵理论提出了一种专家权重的确定方法.该方法通过集结各方案的综合评价值向量,客观地得到专家的权重,避免系统聚类方法中由给定相似度水平归类而产生的主观性问题.应用实例表明了方法的有效性和实用性.
- 万树平
- 关键词：群体决策不完全信息区间数相对熵
- 多传感器数据的聚类融合方法被引量：15
- 2008年
- 针对多个传感器对多个特性指标进行测量实验的数据融合问题,从多元统计理论角度提出了一种新的多传感器数据的融合算法.该方法采用欧氏距离定义了距离矩阵,利用最小距离聚类法确定各传感器融合的次序,可以克服以往方法中关系矩阵的主观影响,提高数据融合结果的客观性.通过试验数据的分析,表明该算法简单,可以避免极端、有效数据的损失,具有较高的精度.
- 万树平
- 关键词：多传感器数据融合特征指标
- 基于绝对偏差的多传感器目标识别方法
- 2008年
- 针对具有多个特征指标的多目标识别问题,提出了一种新的多传感器信息融合方法。该方法根据最大最小隶属度函数得到指标隶属度矩阵,通过求解各目标类别综合隶属度的绝对偏差最大的优化问题,客观地获得了属性的权重,从而给出目标识别算法,提高了识别结果的客观性和区分程度。工件识别实例验证了算法的有效性和实用性。
- 万树平
- 关键词：多传感器数据融合目标识别
