四川省应用基础研究计划项目(2011JY0092)
- 作品数：7 被引量：29H指数：3
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- 发文基金：四川省应用基础研究计划项目国家自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金更多>>
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- 群决策中语言信息与其他4种偏好信息的一致化方法被引量：1
- 2012年
- 研究语言信息与其他4种偏好信息(偏好次序,效用值,互反判断矩阵,互补判断矩阵)之间的相互转换问题.首先,根据各种偏好信息的实际意义,给出语言信息与他们之间的转换公式,并从理论上证明转换公式的合理性;其次,证明了若语言判断矩阵具有完全一致性,转换后的互反判断矩阵和互补判断矩阵也具有完全一致性;最后用实例验证了转换公式的有效性.
- 靳凤侠黄天民
- 关键词：群决策语言判断矩阵偏好信息
- 一种语言判断矩阵不一致性的修正方法
- 2012年
- 文章研究了语言判断矩阵不一致性的修正方法。首先利用0-1型排列偏好关系矩阵是否是标准0-1型排列矩阵,得出语言判断矩阵是否具有满意一致性;若不具有满意一致性,通过改变0-1型排列偏好关系矩阵的元素值来修正方案两两比较时出现的循环现象,使其成为标准0-1型排列矩阵;最后给出实例验证这种方法的合理性和有效性。
- 靳凤侠黄天民
- 关键词：语言判断矩阵排列矩阵
- 基于PSO-SVM的交通流量短时预测被引量：7
- 2012年
- 参数选择问题影响了支持向量机预测模型在交通流量中的预测性能。为了解决支持向量机预测模型的参数选择问题,引入了粒子群优化算法机制,通过粒子群优化选择支持向量机预测模型的学习训练参数,得到较优的PSO-SVM预测模型。通过实例仿真实验,将PSO-SVM预测模型与神经网络预测模型进行了比较,显示了其优越性。
- 王树洋黄天民方新
- 关键词：支持向量机粒子群优化算法神经网络交通流量
- 基于网格相对密度差的扩展聚类算法被引量：12
- 2014年
- 针对现有的多密度聚类算法对参数依赖性较高、聚类精度较低等问题,提出一种基于网格相对密度差的扩展聚类算法(ECRGDD)。首先,该算法给出一种网格划分方法,通过统计数据点的分布情况选取相对密集区域,采用近邻估计法计算网格划分大小的标准;接着,提出网格相对密度差的概念,根据网格密度值选取初始单元,通过计算网格之间的相对密度差围绕初始单元进行扩展聚类;最后,给出边界点提取技术,采用构建模糊函数的方法对边界单元进行处理。实验结果表明,该算法能有效地对不规则、多样化分布的数据集进行聚类,并能较好地分离出噪声,聚类精度较高。
- 黄红伟黄天民
- 关键词：边界点模糊函数
- 剩余格上的L滤子
- 2014年
- 剩余格为模糊逻辑和模糊推理提供了一种良好的代数结构,滤子是剩余格中一个十分重要的概念,它在基于剩余格的模糊逻辑代数语义的研究中,扮演着一个关键的角色。本文基于Pavelka所提出的广义MP规则和真值提升规则,研究基于这两种推理规则的演绎系统的代数化问题。引入L滤子的概念,讨论这些滤子之间的关系,并给出它们的一些代数刻画。
- 潘小东
- 关键词：模糊逻辑剩余格
- 语言判断矩阵的一致性调整方法被引量：7
- 2013年
- 研究两两方案之间具有严格偏好关系的语言判断矩阵满意一致性判定方法,若不具有一致性给出调整方法。首先,利用语言判断矩阵的0-1型排列偏好关系矩阵是否是上三角矩阵来判定语言判断矩阵是否具有满意一致性;接着,给出判断不合逻辑的3个方案比较结果构成循环圈矩阵的定义,在循环圈矩阵的基础上找出构成循环圈的3个方案,根据方案行偏好值的大小对不合逻辑的循环圈进行调整,得出方案的优劣顺序和调整后的语言判断矩阵;最后,通过实例验证该方法的合理性和有效性。
- 靳凤侠黄天民
- 关键词：群决策语言判断矩阵排列矩阵
- 基于网格和图论的初始聚类中心确定算法被引量：2
- 2015年
- 针对传统K-means算法随机选取初始聚类中心,易造成准则函数收敛速度慢、聚类结果陷入局部最优等问题,提出一种基于网格和图论的初始聚类中心确定算法。该算法将数据空间网格化,通过在网格单元上形成树的连通分支来选取初始中心点。采用模拟和真实数据集对该算法选取的初始中心进行测试,实验结果表明,改进后的K-means算法在降低时间复杂度、减少迭代次数以及提高聚类精度方面都取到了较好的效果。
- 黄红伟黄天民
- 关键词：K-MEANS算法初始聚类中心网格图论
