多目标模糊识别优化决策理论与应用研究
| 1 绪论 | 第1-24页 |
| ·系统科学的发展与模糊数学的产生 | 第11-13页 |
| ·决策分析理论的兴起与发展 | 第13-16页 |
| ·系统优化决策的研究现状 | 第16-21页 |
| ·系统效能分析法 | 第16页 |
| ·矩阵相乘法 | 第16-17页 |
| ·Petri网法 | 第17页 |
| ·层次分析法 | 第17页 |
| ·数据包络分析 | 第17-18页 |
| ·智能计算决策方法 | 第18页 |
| ·工程模糊集理论 | 第18-21页 |
| ·群决策理论 | 第21页 |
| ·本文主要研究内容 | 第21-24页 |
| 2 循环迭代模糊聚类算法 | 第24-52页 |
| ·模糊聚类研究现状和发展方向 | 第24-25页 |
| ·循环迭代模糊聚类(CIFCA)算法 | 第25-28页 |
| ·循环迭代模糊聚类(CIFCA)模型的收敛性 | 第28-30页 |
| ·循环迭代模糊聚类与FCM等算法的比较 | 第30-32页 |
| ·循环迭代模糊聚类数值实验 | 第32-34页 |
| ·数据集数据残缺的模糊聚类分析 | 第34-38页 |
| ·数据集数据残缺描述 | 第35页 |
| ·部分距离替代法残缺数据模糊聚类 | 第35-37页 |
| ·直接等效法残缺数据模糊聚类 | 第37-38页 |
| ·最近原型法残缺数据模糊聚类 | 第38页 |
| ·半监督循环迭代模糊聚类算法 | 第38-43页 |
| ·半监督模糊聚类模型 | 第38-40页 |
| ·半监督模糊聚类在威胁判断中的应用 | 第40-43页 |
| ·循环迭代模糊聚类算法在水利水电工程中的应用 | 第43-50页 |
| ·洪峰流量与洪水总量的洪水模糊聚类 | 第44-47页 |
| ·基于场次洪水过程要素的洪水类型识别 | 第47-50页 |
| ·小结 | 第50-52页 |
| 3 多目标半结构性模糊识别优化决策理论 | 第52-77页 |
| ·引言 | 第52-54页 |
| ·有序模糊判断矩阵的确定 | 第54-56页 |
| ·目标权重的最小平方法确定 | 第56-59页 |
| ·方案集相对优属度模糊优选模型 | 第59-61页 |
| ·系统模糊识别优化分析 | 第61-64页 |
| ·目标权重的模糊优选模型 | 第61-62页 |
| ·系统性能评价模糊识别理论 | 第62-64页 |
| ·主客观权重综合模糊识别优化决策法 | 第64-69页 |
| ·主客观权重综合模糊模式识别模型 | 第64-66页 |
| ·三门峡水库防洪调度决策 | 第66-69页 |
| ·基于模糊判断可信度的模糊识别模型 | 第69-76页 |
| ·残缺矩阵可接受性的检验 | 第70-71页 |
| ·残缺模糊偏好关系矩阵元素的确定 | 第71-72页 |
| ·基于模糊判断可信度的目标权重确定 | 第72-74页 |
| ·模糊判断可信度在军事指挥决策应用示例 | 第74-76页 |
| ·小结 | 第76-77页 |
| 4 决策信息不完全确知的模糊决策集成模型 | 第77-89页 |
| ·引言 | 第77页 |
| ·决策信息不完全确知的模糊决策集成模型 | 第77-80页 |
| ·决策信息不完全确知的模糊决策集成模型分析 | 第80-84页 |
| ·完全确知分类标准 | 第80-81页 |
| ·完全不确知分类标准 | 第81页 |
| ·完全确知方案集方案的优劣级别 | 第81页 |
| ·方案集方案部分目标值残缺 | 第81-84页 |
| ·应用示例 | 第84-88页 |
| ·小结 | 第88-89页 |
| 5 流域水资源丰富度监督模糊模式识别 | 第89-99页 |
| ·引言 | 第89-91页 |
| ·监督模糊模式识别算法 | 第91-93页 |
| ·监督模糊模式识别交叉迭代模型性质分析 | 第93-95页 |
| ·辽西沿海9流域水资源丰富度监督模糊模式识别 | 第95-98页 |
| ·小结 | 第98-99页 |
| 6 群决策监督模糊模式识别模型 | 第99-116页 |
| ·引言 | 第99-101页 |
| ·加权平均判断法 | 第101-104页 |
| ·加权平均法构造综合模糊判断矩阵法 | 第101-102页 |
| ·加权平均综合排序向量法 | 第102-103页 |
| ·残缺矩阵加权平均法 | 第103-104页 |
| ·群决策权最小平方法 | 第104-106页 |
| ·群监督模糊模式识别模型 | 第106-110页 |
| ·应用实例 | 第110-114页 |
| ·小结 | 第114-116页 |
| 7 模糊模式识别动态规划模型研究 | 第116-123页 |
| ·引言 | 第116-117页 |
| ·级别特征值最小法 | 第117-119页 |
| ·阶段递推法 | 第119-122页 |
| ·小结 | 第122-123页 |
| 8 总结与展望 | 第123-125页 |
| ·全文总结 | 第123-124页 |
| ·展望 | 第124-125页 |
| 参考文献 | 第125-131页 |
| 创新点摘要 | 第131-132页 |
| 作者在博士生期间参加课题及完成论文 | 第132-135页 |
| Ⅰ 参加课题与获奖情况 | 第132页 |
| Ⅱ 己发表论文 | 第132-133页 |
| Ⅲ 录用及待发表论文 | 第133-135页 |
| 致谢 | 第135-137页 |
