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属性权重未知情形下的区间直觉模糊多属性决策方法 预览
1
作者 郭子雪 林鹏 《河北大学学报:自然科学版》 CAS 北大核心 2019年第1期1-5,共5页
针对区间直觉模糊信息环境下属性权重未知的多属性决策问题,提出了一种新的决策方法.在回顾相关基础理论知识基础上,定义了区间直觉模糊数的得分函数与精确度函数,提出了基于离差最大化的属性权重确定方法,然后基于区间直觉模糊加权平... 针对区间直觉模糊信息环境下属性权重未知的多属性决策问题,提出了一种新的决策方法.在回顾相关基础理论知识基础上,定义了区间直觉模糊数的得分函数与精确度函数,提出了基于离差最大化的属性权重确定方法,然后基于区间直觉模糊加权平均算子给出了属性权重未知情形下属性信息为区间直觉模糊数的多属性决策方法.最后将该方法运用到突发事件应急预案有效性评价问题,通过实例分析验证了该方法的有效性. 展开更多
关键词 区间直觉模糊集 指标权重 得分函数 多属性决策
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基于平均差异度的改进k-prototypes聚类算法 预览
2
作者 石鸿雁 徐明明 《沈阳工业大学学报》 CAS 北大核心 2019年第5期555-559,共5页
针对k-prototypes聚类算法随机选取初始聚类中心导致聚类结果不稳定,以及现有的大多数混合属性数据聚类算法聚类质量不高等问题,提出了基于平均差异度的改进k-prototypes聚类算法.通过利用平均差异度选取初始聚类中心,避免了初始聚类中... 针对k-prototypes聚类算法随机选取初始聚类中心导致聚类结果不稳定,以及现有的大多数混合属性数据聚类算法聚类质量不高等问题,提出了基于平均差异度的改进k-prototypes聚类算法.通过利用平均差异度选取初始聚类中心,避免了初始聚类中心点选取的随机性,同时利用信息熵确定数值数据的属性权重,并对分类属性度量公式进行改进,给出了一种混合属性数据度量公式.结果表明,改进后的算法具有较高的准确率,能够有效处理混合属性数据. 展开更多
关键词 k-prototypes算法 聚类 初始聚类中心 混合属性数据 平均差异度 信息熵 属性权重 度量公式
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考虑决策者行为的概率不确定语言决策方法
3
作者 陈业华 岳小云 +2 位作者 刘一健 张志宇 孙多青 《数学的实践与认识》 北大核心 2019年第1期152-161,共10页
针对属性权重未知的不确定语言多属性群决策问题,提出一种考虑决策者行为的概率不确定语言决策方法.首先,定义概率不确定语言的海明距离,根据与负理想方案的距离偏差最大建立模型,从而确定属性权重.其次,改进经典TODIM方法适用于概率不... 针对属性权重未知的不确定语言多属性群决策问题,提出一种考虑决策者行为的概率不确定语言决策方法.首先,定义概率不确定语言的海明距离,根据与负理想方案的距离偏差最大建立模型,从而确定属性权重.其次,改进经典TODIM方法适用于概率不确定语言决策环境中,得到了方案排序.最后,通过实例验证了所给方法的可行性,并对比传统的TOPSIS方法进行敏感度分析,进一步验证所提方法的有效性. 展开更多
关键词 概率不确定语言集 属性权重 多属性群决策 TODIM方法
基于模糊商空间的属性权重确定算法研究与实现 预览
4
作者 陈丽芳 代琪 付其峰 《华北理工大学学报:自然科学版》 CAS 2019年第4期109-116,共8页
科学确定多属性的权重是决策领域的核心问题。常规算法多采用手工计算,过程繁琐且不能覆盖全部数据集,难以应用到实际决策领域。针对大数据集的决策问题,研究一种基于模糊商空间和粗糙集理论的权重确定算法,并用Python语言实现算法的仿... 科学确定多属性的权重是决策领域的核心问题。常规算法多采用手工计算,过程繁琐且不能覆盖全部数据集,难以应用到实际决策领域。针对大数据集的决策问题,研究一种基于模糊商空间和粗糙集理论的权重确定算法,并用Python语言实现算法的仿真计算,快速获得大数据集中多个属性重要度排序并确定各属性的权重。结果表明,该算法的设计与实现为属性权重确定提供了一种新的研究方法和计算平台,方便广大工程领域数据分析人员快速确定属性权重,提高数据分析效率,具有一定的推广价值和实用价值。 展开更多
关键词 权重确定算法 模糊商空间 粗糙集 属性权重:仿真
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基于直觉模糊熵的多属性决策方法 预览
5
作者 徐颖 黄天民 《云南民族大学学报:自然科学版》 CAS 2019年第2期151-155,共5页
针对一组直觉模糊集在隶属度和非隶属度相同以及犹豫度相同无法区分的情况,提出一个新的直觉模糊熵.将直觉模糊熵应用于属性权重求解.给出基于直觉模糊熵的多属性决策步骤,并将其运用于实例,说明该决策步骤的有效性.
关键词 直觉模糊集 直觉模糊熵 隶属度 非隶属度 犹豫度 熵权法 属性权重
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后验加权贝叶斯算法的WiFi室内定位 预览
6
作者 何洋 吴飞 +2 位作者 张玉金 朱海 蔡文炎 《导航定位学报》 CSCD 2019年第3期51-56,共6页
针对WiFi电磁指纹库方法的在线定位阶段中传统朴素贝叶斯算法对于定位数据样本的独立性假设具有主观性和局限性,且增加了计算开销的问题,提出基于后验加权贝叶斯算法的实时定位方法:加权贝叶斯算法为定位数据的特征属性分配适当的权值,... 针对WiFi电磁指纹库方法的在线定位阶段中传统朴素贝叶斯算法对于定位数据样本的独立性假设具有主观性和局限性,且增加了计算开销的问题,提出基于后验加权贝叶斯算法的实时定位方法:加权贝叶斯算法为定位数据的特征属性分配适当的权值,考虑了定位数据之间的关联性;将其进一步优化,依据定位数据特性,加入后验概率估计过程以提高分类器的实时性;最后将改进后的加权贝叶斯算法与朴素贝叶斯算法和支持向量机算法进行比较分析。实验结果表明该方法能较好地提高在线定位阶段的实时性和精准性。 展开更多
关键词 室内定位 属性权值 后验概率估计过程 实时性
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基于熵加权属性子空间的目标社区发现 预览
7
作者 刘海姣 马慧芳 +1 位作者 昌阳 李志欣 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2019年第8期111-120,共10页
该文提出一种基于熵加权属性子空间的目标社区发现方法,挖掘与用户偏好相关的社区。首先,从属性和结构两个方面综合考虑节点间的相似度,利用用户给定的样例节点及其邻居扩展得到目标社区中心点集;其次,在中心点集上,设计一种熵加权的属... 该文提出一种基于熵加权属性子空间的目标社区发现方法,挖掘与用户偏好相关的社区。首先,从属性和结构两个方面综合考虑节点间的相似度,利用用户给定的样例节点及其邻居扩展得到目标社区中心点集;其次,在中心点集上,设计一种熵加权的属性权重计算方法,得到目标社区的属性子空间权重;再次,利用目标社区的属性子空间权重,基于节点的属性和结构相似度重写网络中边的权重;最后,定义社区适度函数并结合重写后网络中边的权重改进社区适度函数,以中心节点集为核心,挖掘基于用户偏好的内部连接紧密且与外部分离较好目标社区。此外,该方法可以扩展到网络中多个社区发现及离群点检测任务中。在人工网络和真实网络数据集上的实验结果验证了该文所提算法的效率和有效性。 展开更多
关键词 属性权重 社区发现 用户偏好
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属性值为区间数的决策对象相对相似规划模型
8
作者 黄智力 罗键 《系统工程理论与实践》 EI CSSCI CSCD 北大核心 2019年第3期766-775,共10页
对于属性值是区间数的不确定多属性决策问题,首先在界定区间数相对相似度的基础上给出两种新的供选决策对象Max型与Min型相对相似度定义,提出区间数相对相似度与比较优势关系理论并得到一些优良性质关系和结论;其次借鉴合作博弈中可能... 对于属性值是区间数的不确定多属性决策问题,首先在界定区间数相对相似度的基础上给出两种新的供选决策对象Max型与Min型相对相似度定义,提出区间数相对相似度与比较优势关系理论并得到一些优良性质关系和结论;其次借鉴合作博弈中可能度最大化算法构建一种确定属性权重向量的区间数型决策对象相对相似规划模型,通过集结所有决策对象比较的总体相对相似度值便于对方案对象集进行优劣筛选和次序排定,以此得到一种新的区间数多属性决策对象的相对相似规划模型算法;最后通过算例分析说明该算法的可行性和实用性. 展开更多
关键词 不确定多属性决策 区间数 相对相似规划模型 属性权重
分布式大型网络数据库的信道属性权重分配方法 预览
9
作者 蒋传健 唐祯蔚 《科学技术与工程》 北大核心 2019年第4期155-160,共6页
在所需分配信道量很多的情况下,传统方法信道分配准确性低,忽略了对信道分配公平性的考虑,导致通信过程中干扰增加。为此,提出一种新的分布式大型网络数据库的信道属性权重分配方法。通过建立分布式大型网络数据库干扰模型。依据建立的... 在所需分配信道量很多的情况下,传统方法信道分配准确性低,忽略了对信道分配公平性的考虑,导致通信过程中干扰增加。为此,提出一种新的分布式大型网络数据库的信道属性权重分配方法。通过建立分布式大型网络数据库干扰模型。依据建立的干扰模型,结合流量负载与干扰对链路权重进行设置,将属性权重当成依据确定信道优先级,令权重高的链路优先选择信道。属性权重的分配非常关键,依据信道属性权重的分配主要受属性关键性影响的特性,给出信道属性权重分配公式,获取不同信道属性分配的权重。当前得到的权重为静态权重,为了改善实用性和动态性,提出属性权重的动态迭代学习方法,在原有方法的基础上通过梯度下降法实现信道属性权重调整,达到信道属性权重分配的目的。结果表明,所提方法的信道利用率可达到92.31%。可见所提方法分配结果公平、干扰少,整体性能优。 展开更多
关键词 分布式大型网络 数据库 信道 属性权重 分配
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多维空间可调整的近邻传播聚类算法 预览
10
作者 钱雪忠 王卫涛 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2019年第1期116-127,共12页
针对近邻传播算法不适合处理多重尺度和任意形状数据的问题,提出了一种基于多维空间可变换的MSAAP(multidimensional similarity adaptive affinity propagation)算法。首先,通过熵值法计算数据样本点的属性权重;然后,根据属性权重构造... 针对近邻传播算法不适合处理多重尺度和任意形状数据的问题,提出了一种基于多维空间可变换的MSAAP(multidimensional similarity adaptive affinity propagation)算法。首先,通过熵值法计算数据样本点的属性权重;然后,根据属性权重构造出一种新型计算相似性矩阵的方法;最后,根据属性权重的优先级将样本点的空间划分成若干个空间块,并计算空间块的吸引度和归属度之和,进而调整样本点的空间分布。通过13个不同形状的UCI 数据集和3 个人脸数据库进行对比实验,从准确率、算法时间、聚类个数3 个维度去分析,最终实验结果证明所提出的MSAAP 算法聚类效果更优。 展开更多
关键词 近邻传播 多维空间 属性权重 空间分布
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一种带权的混合数据聚类个数确定算法 预览
11
作者 李顺勇 张苗苗 《计算机应用与软件》 北大核心 2019年第1期284-290,共7页
混合数据的聚类过程中通常面临一个不可回避的问题:聚类个数的确定。基于Liang k-prototype算法引入属性权重,重新定义混合数据缺失某类的类间熵和(SBAE_M)、有效性指标(CUM)及相异性度量。提出一种带权的混合数据聚类个数确定算法。该... 混合数据的聚类过程中通常面临一个不可回避的问题:聚类个数的确定。基于Liang k-prototype算法引入属性权重,重新定义混合数据缺失某类的类间熵和(SBAE_M)、有效性指标(CUM)及相异性度量。提出一种带权的混合数据聚类个数确定算法。该算法的基本思想是:用newk-prototype算法将混合数据进行聚类,计算其聚类结果的CUM及SBAE_M,将最坏的类剔除,并将该类中的对象用新的相异性度量进行重新分配,CUM最大时包含的类别数即为聚类个数。在5个UCI数据集上验证了该算法的有效性。 展开更多
关键词 聚类个数 混合数据 属性权重 有效性指标
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基于聚类算法的企业管理系统的设计 预览
12
作者 王玙 《电子设计工程》 2019年第4期47-51,共5页
中小型企业的供应商管理,普遍缺乏严谨地评价和分类。针对这一问题,文中通过分析供应商管理的具体工作,修改经典的K-means算法,提出了一种基于自适应属性优化的K-means算法。该算法使用拉格朗日乘数法,可以自动计算所有属性的权重最优值... 中小型企业的供应商管理,普遍缺乏严谨地评价和分类。针对这一问题,文中通过分析供应商管理的具体工作,修改经典的K-means算法,提出了一种基于自适应属性优化的K-means算法。该算法使用拉格朗日乘数法,可以自动计算所有属性的权重最优值,最大程度避免了主观因素的影响。实验结果表明,文中所提出的K-means算法的准确率高于传统K-means算法。 展开更多
关键词 需求分析 总体设计 拉格朗日乘数法 属性权重 K-MEANS聚类算法 微信企业号
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基于新型符号距离的犹豫模糊多属性决策方法
13
作者 阮传扬 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2019年第3期620-627,共8页
研究属性权重完全未知的犹豫模糊决策问题.针对犹豫模糊元中人为添加元素导致的主观性过强问题,提出一种基于新型符号距离的犹豫模糊决策方法.首先,根据犹豫模糊集元素之间的方差以及元素个数定义一种含有对数函数的新型犹豫度,并基于... 研究属性权重完全未知的犹豫模糊决策问题.针对犹豫模糊元中人为添加元素导致的主观性过强问题,提出一种基于新型符号距离的犹豫模糊决策方法.首先,根据犹豫模糊集元素之间的方差以及元素个数定义一种含有对数函数的新型犹豫度,并基于新型犹豫度定义新型犹豫模糊符号距离;然后,基于新型符号距离给出一种属性权重完全未知的数学规划模型得出属性权重,并利用加权符号距离对方案进行排序;最后,通过数值案例表明所提出方法区分度明显并且合理、有效. 展开更多
关键词 犹豫模糊集 犹豫度 距离测度 符号距离 属性权重 方差 元素个数
基于项目属性权重的协同过滤推荐算法 预览 被引量:1
14
作者 李转运 孙翠敏 《新乡学院学报》 2019年第3期30-33,共4页
协同过滤推荐算法具有实现容易、准确性高和效率高等优点,但也存在数据稀疏、冷启动和扩展性差等问题,并且在计算项目间的相似度时主要考虑项目评分相似,而对项目属性相似的考虑不够充分。为此,提出了一种改进计算项目属性相似度的算法... 协同过滤推荐算法具有实现容易、准确性高和效率高等优点,但也存在数据稀疏、冷启动和扩展性差等问题,并且在计算项目间的相似度时主要考虑项目评分相似,而对项目属性相似的考虑不够充分。为此,提出了一种改进计算项目属性相似度的算法,该算法可减小数据稀疏对推荐准确性的影响。根据项目被访问的情况,对项目的每个属性赋予不同的权重,通过对属性相似度的计算来提高对新加入项目的推荐度。实验结果表明该算法在推荐准确度上优于传统的协同过滤算法。 展开更多
关键词 推荐系统 协同过滤 属性权重 近邻模型
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融合元数据及attention机制的深度联合学习推荐 预览
15
作者 张全贵 李志强 +1 位作者 张新新 曹志强 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2019年第11期3290-3293,共4页
融合元数据的协同过滤推荐即混合推荐算法是目前推荐系统领域研究的热点,能一定程度地解决数据稀疏及冷启动等问题。但融合元数据现有的建模方法大多数建立于用户/项目属性权重相同的情景下,以至于用户项目间重点关系表达不显著,难以获... 融合元数据的协同过滤推荐即混合推荐算法是目前推荐系统领域研究的热点,能一定程度地解决数据稀疏及冷启动等问题。但融合元数据现有的建模方法大多数建立于用户/项目属性权重相同的情景下,以至于用户项目间重点关系表达不显著,难以获得较好的推荐性能。针对上述问题,提出一种融合元数据及attention机制的深度联合学习推荐方法。它利用双深度网络联合学习,其中一个网络基于隐反馈数据实现矩阵非线性分解以学习用户/项目个性化关系,另一个利用attention机制自动捕捉用户/项目关键属性对推荐工作的影响,通过赋予不同属性权重凸显的用户偏好关系建模辅以扩展模型。实验结果表明,所提推荐算法在MovieLens 100K和MovieLens 1M两个公开数据集上均表现出较为优越的推荐性能。 展开更多
关键词 元数据 属性权重 attention机制 深度联合学习 非线性分解
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基于区间概率优势决策模型的滑坡治理方案优选研究 预览
16
作者 王飞 马裕超 +1 位作者 张辉 王丹 《中国安全生产科学技术》 CAS CSCD 北大核心 2019年第8期88-93,共6页
滑坡灾害治理初步设计阶段的方案优选和科学处置,对于避免或减少生命财产损失具有重要的科学和工程意义。针对滑坡治理决策指标信息属性的复杂性、区间性与不确定性等特征,首先借鉴博弈决策论的Minimax算法优化思路,结合概率优势关系及... 滑坡灾害治理初步设计阶段的方案优选和科学处置,对于避免或减少生命财产损失具有重要的科学和工程意义。针对滑坡治理决策指标信息属性的复杂性、区间性与不确定性等特征,首先借鉴博弈决策论的Minimax算法优化思路,结合概率优势关系及粗糙集相关理论,提出滑坡灾害治理方案优选的区间概率优势关系决策模型,该模型考虑治理方案与理想方案之间的优势度及其属性值的概率测度,与方案属性值大小之间存在着等价关系;然后利用属性值优势关系求得权重量化值,同时基于离差最大化算法和推论2对治理方案进行排序和反演;最后通过工程案例仿真模拟进行验证。研究结果表明:优选方案可为滑坡工程项目治理提供借鉴和参考。 展开更多
关键词 滑坡治理 方案优选 属性权重 优势关系 区间概率
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云模型和距离熵的TOPSIS法空战多目标威胁评估 预览
17
作者 韩其松 余敏建 +2 位作者 高阳阳 宋帅 陈双艳 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2019年第4期136-141,共6页
针对传统逼近理想解的排序法(TOPSIS)在空战多目标威胁评估中对战场态势数据精度要求高这一缺陷,提出了一种基于云模型和距离熵TOPSIS法空战多目标威胁评估方法。该方法运用云模型理论对战场态势数据进行模糊表示,并通过定义云元素的大... 针对传统逼近理想解的排序法(TOPSIS)在空战多目标威胁评估中对战场态势数据精度要求高这一缺陷,提出了一种基于云模型和距离熵TOPSIS法空战多目标威胁评估方法。该方法运用云模型理论对战场态势数据进行模糊表示,并通过定义云元素的大小和距离测度公式实现了两者结合。考虑目标各属性的权重对分析结果的重要性,运用距离熵理论来分配各属性的权重,进而建立加权决策云矩阵,根据相对贴近度的大小确定各方案的威胁程度。最后,通过仿真验证了该方法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 逼近理想解的排序法 威胁评估 云模型 距离熵 属性权重
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属性权重未知的不确定语言评价双边匹配决策 预览
18
作者 刘康 李军 《青岛大学学报:自然科学版》 CAS 2019年第1期101-105,共5页
针对匹配主体没有提供属性权重信息的不确定多粒度语言评价双边匹配问题,提出了一种基于离差最大公式和二元语义的决策方法。决策中,首先创建一个基本语言评价集(BLTS),将多粒度的不确定语言评价信息转换为区间二元语义,并且将所有区间... 针对匹配主体没有提供属性权重信息的不确定多粒度语言评价双边匹配问题,提出了一种基于离差最大公式和二元语义的决策方法。决策中,首先创建一个基本语言评价集(BLTS),将多粒度的不确定语言评价信息转换为区间二元语义,并且将所有区间二元语义根据公式投影到基本语言评价集上。根据区间二元语义的距离公式,计算属性之间的离差。通过离差最大化公式,计算得到每个匹配主体的属性权重向量。进而通过属性权重对区间二元语义加权平均,根据理想逼近法计算最终的满意度,得到最终的求解模型。最后通过实验证明该决策方法的可行性。 展开更多
关键词 双边匹配 不确定语言评价信息 二元语义 属性权重
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基于神经网络的复杂多属性决策 预览
19
作者 武春柳 张全 修宏伟 《电脑知识与技术:学术交流》 2018年第9期206-207,共2页
针对复杂多属性决策问题,本文提出了基于神经网络方法来确定属性权重。神经网络具有自学习功能,该方法使权重确定更加准确、合理。
关键词 多属性决策 神经网络 属性权重
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基于一致性修正的多属性大群体决策方法 预览
20
作者 赵谦 陈云翔 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2018年第1期32-36,42共6页
针对多属性大群体决策中群体一致性较差的问题,提出了一种新的群体一致性修正方法。建立了相似度和一致度双重控制变量下的目标规划模型并利用改进的花朵授粉算法求解专家权重;结合聚类思想中的属性权重调整过程,构建了群体一致性修... 针对多属性大群体决策中群体一致性较差的问题,提出了一种新的群体一致性修正方法。建立了相似度和一致度双重控制变量下的目标规划模型并利用改进的花朵授粉算法求解专家权重;结合聚类思想中的属性权重调整过程,构建了群体一致性修正模型,通过评价函数的非线性迭代使群体一致性不断提高,最终达到决策者满意的阈值。通过实例验证了该方法的有效性和实用性。 展开更多
关键词 专家权重 属性权重 一致性修正 花朵授粉算法
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