不确定信息

摘要： 代理模型利用近似预测代替算法对多目标优化问题的真实评价,大幅减少了算法寻优所需的真实适应度评估次数。为提高代理模型在求解高维问题时的准确性并降低计算开销,提出一种基于特征扰动与分配策略的集成辅助多目标优化算法。将径向基函数网络代理模型与支持向量机回归代理模型作为集成过程中的基模型,降低算法在高维问题上的计算开销。结合特征扰动与基于记忆的影响因子分配策略构建集成代理模型,提高集成准确性。使用集成预测值与不确定信息加权辅助管理集成代理模型,平衡全局搜索与局部探索,增强算法在目标空间中的寻优能力。实验结果表明,该算法在ZDT1~ZDT3和ZDT6测试问题上所得解集的分布性与收敛性相比经典算法更好,并且当决策变量维数增加时,使用集成代理模型相比于Kriging代理模型约减少了90%的适应度评估次数,同时可获得更准确的预测结果。

摘要： 基于一种特殊类型的n维模糊数——模糊n-cell数,定义了直觉模糊n-cell数,其可以更有效地处理高维不确定数据且便于应用.然后给出并证明了直觉模糊n-cell数的表现定理.最后,依据数据集的均值以及离散度设计了直觉模糊n-cell数的一种构造方法.

摘要： >新冠肺炎疫情发生两年多来,伴随互联网上海量内容的传播,虚假信息甚至涉疫谣言层出不穷,不仅妨碍了疫情防控,还影响了社会情绪。在此背景下,加快融合发展的专业媒体积极发挥信息传播主渠道作用,采用多种形式、开辟专题专栏辟谣止谣。媒体辟谣功能,在疫情防控大背景下备受关注。涉疫谣言特点及诱发因素浅析疫情期间,与确定的、真实的信息同步传播的,还有关于疫情、传染病等内容的不确定信息,甚至是被人为编造出的谣言。

摘要： 针对现有的作战需求表征与作战方案评价存在不确定性信息、作战方案设计中经验积累与重用以及作战方案推荐中相关性与多样性权衡问题,提出了一种不确定信息下考虑相关性与多样性的作战方案推荐方法。首先,将粗糙集理论融入最优最劣法(best-worst method,BWM)中对各作战能力属性进行赋权;其次,给出了不确定信息下作战方案与任务需求之间的相关性、作战方案之间的多样性计算模型;然后,提出了权衡相关性和多样性的行列式点过程(determinantal point process,DPP)模型,在此基础上,给出了贪婪最大后验概率(maximum a posterior,MAP)推断算法和贪婪Trade-off推断算法以获得作战方案最优推荐子集;最后,通过案例分析验证了所提模型和方法的适用性和可行性。

摘要： 针对作战方案评估中存在不确定性信息、主观性过强及评估结果区分程度不高等问题,提出了一种不确定信息下融入粗糙集理论的作战方案评估优选方法。给出了作战方案评估指标体系建立原则,以海上作战方案为例构建了评估指标体系;基于极差最大化的思想,将粗化最优最劣法(R-BWM)和粗化指标重要相关法(R-CTRTIC)所得到权值组合构成了最终权值并赋予各评估指标;利用粗糙数改进的逼近理想解法(R-TOPSIS),在没有大量先验信息的情况下评估备选方案并做出最优决策。实践分析结果验证了所提方法的合理性和有效性。

摘要： 针对目前考虑不确定因素的测试性模型存在建模难度高、结构复杂、层次化建模困难、学习能力弱、不确定信息表达形式差的问题,面向电子设备提出了一种基于贝叶斯网络的测试性分层建模方法.以原有的贝叶斯网络模型与多信号流图模型为研究对象,对二者的参数、结构特点及优势短板进行分析,根据二者的互补性与测试性建模需求对贝叶斯网络模型进行改进.模型以故障、信号关系替代故障、测试关系,以信号节点间的连接表征故障传递,利用电路结构与层次划分确定模型结构,采用贝叶斯方法确立模型参数,运用贝叶斯网络推理能力对测试性指标进行计算.以放大滤波电路为例建立模型,通过模型计算测试性指标,并进行了证据处理测试,通过对比多信号模型可知,模型测试性指标计算准确、证据处理能力强,验证了建模方法的有效性与实用性.

摘要： 近年来,全球范围内的突发事件频繁发生,对人民生命财产安全和社会生活稳定都造成了极大的危害.突发事件的随机性,发展不可控与无法预测性,导致决策者无法第一时间获取事件的全部信息.因此如何在不确定信息的环境下迅速做出有效的应急决策是当代社会应急管理的重要需求,也是当前研究的热点之一.本文从应急管理相关理论出发,对应急决策的特征进行分析,依据应急管理的目标与原则,辨别出不确定信息下应急决策所面临的难题,并提出相应的应急决策研究思路.

摘要： 主要研究在不确定信息下凸优化问题的拟近似解刻画.通过将不确定信息下的凸优化问题转化为鲁棒凸优化问题,即致力于使得不确定信息下的凸优化问题最坏的解也不受不确定信息的干扰,已有论文结果主要研究了鲁棒优化问题的有效解和近似有效解的最优性条件和对偶理论,但拟近似解是一种比近似解更广义的概念,故本论述研究拟近似解的最优性条件,获得拟近似解的刻画,所得结果丰富了鲁棒凸优化问题的理论,为鲁棒优化问题的求解算法奠定理论基础.

摘要： 本文对当前语义本体研究中不确定信息的表达和处理进行讨论,基于层叠式推理的实现机制,研究了不确定性推理的实现方法及步骤.在实验原型系统中运用Jena和Jena自定义规则,实现了不确定性语义推理.

摘要： 大坝巡视检查作为监视大坝安全运行的一种重要方法,通过定期和不定期的巡查,可以弥补监测仪器观测的不足,及时发现大坝安全隐患.但如何对长期积累下来的不确定性巡查信息进行科学管理和及时有效分析,提取长期巡查资料中隐藏的安全评价有用信息,是大坝安全评价的难点.目前一般由熟悉大坝情况的有经验的工程技术人员进行分析,人为因素影响大,工作繁杂.本文应用不确定信息分析理论,研究了大坝安全巡查资料不确定信息的表达、量化和归一方法,构建了大坝安全监测不确定信息分析系统结构框架,深入分析了系统需求,并对系统的组成、功能和信息流程以及数据库进行了详细设计,这有利于从时间和空间上统计分析巡查信息分布规律和发展趋势,提高不确定信息的管理和分析效率,为有关部门提供决策支持.

摘要： 根据智能电网的实际特点，加入故障的随机因素影响，特别是考虑了故障的否定信息判定因素，提出一类直觉不确定粗糙集及其约简算法，实现了对于智能电网故障诊断原始规则的约简方法设计。智能电网中的各个重要条件属性被合理地转化为直觉不确定粗糙集形式。系统在西藏日喀则电网的应用表明了该方法的有效性。

摘要： 针对非常规突发事件情景推演GERTS网络中灾害衍生耦合问题,分析了突发事件耦合作用的方式,提出了互力耦合概念;设计了基于GERTS网络的互力耦合节点的逻辑结构,并定义互力耦合算子;针对情景推演中活动参数的不确定性,研究了不确定信息的GERTS网络仿真算法;最后通过案例仿真,验证本文提出的仿真算法能够有效的解决不确定信息对非常规突发事件情景推演GERTS网络的影响,说明模型与算法是可行的。

摘要： 根据集对分析(SPA)中的联系数的思想，提出了一个不确定的推理模型。该模型能够把肯定信息、否定信息以及未知信息同一处理。文章给出了不确定信息的传播算法。

摘要： 为了提高战场威胁估计决策的准确性和智能性，提出基于直觉模糊可能度的多属性优化方法，建立了驱护舰编队防空威胁估计多属性优化模型，能够融合处理直觉模糊不确定信息，根据指挥员的直觉模糊判断信息干预威胁估计过程和结果．应用实例结果表明，该模型较好地体现了指挥员对敌我态势的把握，能够为驱护舰编队防空资源的有效使用提供依据．

摘要： 供应链管理网络是种有向无环图,在实际应用中不可避免的具有多种不确定性,这些不确定性可用概率进行表示.贝叶斯网是种应用较广的概率图模型,它也是有向无环图.对供应链管理网络中的不确定信息与贝叶斯网进行研究,对使用贝叶斯网络研究供应链管理的可行性进行了论证.由于贝叶斯网是概率分布与图表示的完美结合,根据供应链管理中的不确定信息,可建立合适的贝叶斯网,通过联合概率分布进行决策,使得供应链中的各方达到共同获利的目的.由于贝叶斯网在-般情况下的学习与推理问题都是NP难问题,对用于供应链管理贝叶斯网在仿真中可能遇到的情况进行了分析.研究表明,将贝叶斯网应用到供应链管理中的不确定信息仿真是切实可行的.

摘要： 通过对当前核安全管理评价方法的分析,提出了考虑多种不确定信息的处理方法、人因作用影响的处理方法、动态评估的逐次改进思想,以"微观"机制建模为基础,以"宏观"信息"反馈评估相结合,将数据挖掘技术应用到信息处理中增加评估信息,将证据推理加入到评估过程增加评估的可信性,将PETRI网等现代建模方法应用到系统运行机制的刻画中,为核武器安全管理提供新的研究思路。

摘要： 为对空间武器系统作战效能进行评估,本文研究了空间武器系统的组成,建立了空间武器系统的作战效能评估指标;通过改进的标度矩阵法确定权重的大小,结合层次分析法和灰色理论对空间武器系统作战效能进行评估;最后通过算例验证了所建模型是合理、可行的。

摘要： 为对空间武器系统作战效能进行评估,本文研究了空间武器系统的组成,建立了空间武器系统的作战效能评估指标;通过改进的标度矩阵法确定权重的大小,结合层次分析法和灰色理论对空间武器系统作战效能进行评估;最后通过算例验证了所建模型是合理、可行的。

摘要： 本发明提出了一种不确定时间序列中不确定频繁模式的确定方法，属于时间序列处理领域。该方法包括以下步骤：S1、选择不确定频繁模式的类型并设定次数阈值和概率阈值η，其中不确定频繁模式的类型包括最小出现模式和非重叠出现模式；S2、根据不确定频繁模式的类型，计算各候选模式在不确定时间序列中的有效实例，并确定各候选模式的类型为第一种候选模式还是第二种候选模式；S3、采用动态规划技术判断第一种候选模式是否为不确定频繁模式；S4、结合状态空间压缩编码技术和模糊规划技术判断第二种候选模式是否为不确定频繁模式。本发明可以精确确定不确定时间序列中不确定频繁模式，此外，采用状态空间压缩编码技术提高了计算效率。

摘要： 本发明实施例提供了一种不确定性检测模型的训练、不确定性的检测方法及装置，该方法包括：获取车辆在行驶时，对处于运动状态的障碍物采集的多帧感知数据，针对每帧感知数据检测障碍物的多个属性，根据多个属性计算检测障碍物时存在的不确定性，作为真实值，加载不确定性检测模型，以单个属性形成的时间序列作为样本、真实值作为标签，训练不确定性检测模型，本实施例综合多个属性可计算精确的不确定性的真实值，提供了训练的标签，实现了自监督训练不确定性检测模型的模式，使得加载不确定性检测模型的车辆可以在自动驾驶的过程中准确地计算检测障碍物单个属性时存在的不确定性，为自动驾驶的决策提供新的信息，提高自动驾驶的安全性。

摘要： 本发明涉及一种带有不确定损失的不确定网络最大流量的计算方法，所述方法包括模型（1）、（2）和（3），并且包括n个节点和m条弧具有单源点和单汇点的网络，令c

摘要： 本发明提出了一种不确定时间序列中不确定频繁模式的确定方法，属于时间序列处理领域。该方法包括以下步骤：S1、选择不确定频繁模式的类型并设定次数阈值

摘要： 本发明实施例提供了一种不确定性检测模型的训练、不确定性的检测方法及装置，该方法包括：获取车辆在行驶时，对处于运动状态的障碍物采集的多帧感知数据，针对每帧感知数据检测障碍物的多个属性，根据多个属性计算检测障碍物时存在的不确定性，作为真实值，加载不确定性检测模型，以单个属性形成的时间序列作为样本、真实值作为标签，训练不确定性检测模型，本实施例综合多个属性可计算精确的不确定性的真实值，提供了训练的标签，实现了自监督训练不确定性检测模型的模式，使得加载不确定性检测模型的车辆可以在自动驾驶的过程中准确地计算检测障碍物单个属性时存在的不确定性，为自动驾驶的决策提供新的信息，提高自动驾驶的安全性。

摘要： 针对现有研究成果没有系统的解决计算不确定性、不确定结果判别及多源结果融合的综合方案，本发明提出一种复杂不确定条件下事故再现结果不确定性分析方法，先根据痕迹、不同模型及已有计算不确定性分析方法获得多个不确定事故再现结果，据此确定最终输出结果的n3个子区间，并用所得多模型不确定结果评价n3个子区间以得模型对子区间的评价矩阵，进一步地根据评价矩阵计算各模型的信度，在剔除明显异常信度模型及其结果后，结合模型信度、评价矩阵及n3个子区间计算各个子区间的概率信息，最终将子区间及其概率信息作为最终不确定分析结果输出。与现有技术相比，本发明技术方案的有益效果是：不仅能分析事故再现中的计算不确定性问题，还能判断不确定模型结果的优劣，且可有效融合多模型所得不确定结果，为事故再现结果不确定性分析提供了系统解决方案。

摘要： 本发明公开一种联合考虑输入参数不确定性和代理模型不确定性的灵敏度分析方法。本发明的分析方法采用试验设计的方法生成定义域内的初始采样点；通过计算机构建模型并仿真得到初始采样点对应的响应值；由初始采样点和对应的响应值构建Kriging代理模型；Kriging代理模型预测能得到预测点的均值与方差，此时它们可以视为随机场，采用K‑L展开(Karhunen–Loeve Expansion)法，将代理模型的不确定性转化为参数的不确定性；根据子集的概念，将初始输入参数和K‑L展开变量分别划分为两个子集并采用蒙特卡洛方法计算它们的统计灵敏度。本发明能有效地量化输入参数不确定性和代理模型的不确定性对统计灵敏度的影响程度，进而指导资源的合理分配以控制输入参数对输出不确定性的影响。

摘要： 本发明公开了一种兼顾实时确定和未来不确定信息的共享单车动态重部署方法，首先从历史数据中进行采样，预测未来一定时间内的共享单车骑行订单需求，同时考虑到实时共享单车分布信息，进而能够兼顾实时确定的共享单车分布信息和未来不确定的共享单车请求信息，优化运输车路径规划和共享单车重部署的长期收益。为了满足在线VRBR的实时性要求，采用混合整数线性规划(Mixed Integer LinearProgramming,MILP)模型，迭代优化相互关联的运输车路径规划和共享单车重部署两个子问题。本发明不仅能够为共享单车运营公司提高经营收入，同时能够降低共享单车使用不规范带来的额外成本及运维所需要的人力成本。

摘要： 本发明公开了一种兼顾实时确定和未来不确定信息的共享单车动态重部署方法，首先从历史数据中进行采样，预测未来一定时间内的共享单车骑行订单需求，同时考虑到实时共享单车分布信息，进而能够兼顾实时确定的共享单车分布信息和未来不确定的共享单车请求信息，优化运输车路径规划和共享单车重部署的长期收益。为了满足在线VRBR的实时性要求，采用混合整数线性规划(Mixed Integer LinearProgramming,MILP)模型，迭代优化相互关联的运输车路径规划和共享单车重部署两个子问题。本发明不仅能够为共享单车运营公司提高经营收入，同时能够降低共享单车使用不规范带来的额外成本及运维所需要的人力成本。

摘要： 本发明提供一种不确定信息条件下的矿井四量合理可采期确定方法，涉及矿山安全开采技术领域。该方法包括：确定“四量”合理可采期模型；度量不确定信息条件对“四量”合理可采期的影响；分析导致模型失效的不确定信息条件，并对模型的风险性进行定量计算；对模型进行可靠性分析。本发明提供的一种不确定信息条件下的矿井四量合理可采期确定方法，研究了“四量”合理可采期模型在多种不确定信息条件下的变化规律，完善了传统“四量”合理可采期计算模型和理论基础，并通过对模型在不确定信息条件下的风险性和可靠性进行分析，建立了相应的数学模型，为矿井安全生产计划的制定提供了指导意见，为工作面的正常生产接续提供了理论依据。