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题名基于加权双向投影的决策专家权重确定方法
被引量：1
- 1
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作者
杜秀丽
聂彦刚
吕亚娜
邱少明
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机构
大连大学信息工程学院
大连大学通信与网络重点实验室
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出处
《控制工程》
CSCD
北大核心
2023年第1期83-89,共7页
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基金
辽宁“百千万人才工程”培养经费资助项目(2018921080)。
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文摘
针对现有单向投影法存在相似度误判的问题,提出一种区间数矩阵加权双向投影公式,其能更好地度量矩阵间的相似性关系,进而提出基于加权双向投影的专家权重确定方法。首先将每位决策专家的决策矩阵进行集结形成平均决策矩阵,然后通过专家个体隶属度矩阵、非隶属度矩阵与群体平均隶属度矩阵、非隶属度矩阵的加权双向投影值来获得专家个体与群体的相似度,进而通过相似度确定每位专家的权重。不仅充分利用了决策数据,还解决了现有投影法相似度误判的问题。最后通过3种具体的决策实例分析,验证了所提方法的有效性以及适用性。
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关键词
区间直觉模糊集
多属性群决策
加权双向投影
专家权重
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Keywords
Interval intuitionistic fuzzy set
multi-attribute group decision making
weighted bidirectional projection
expert weight
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分类号
C934
[经济管理—管理学]
O159
[理学—数学]
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题名面向骨干网流量的非线性组合预测方法
被引量：4
- 2
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作者
杜秀丽
陶帆
范志宇
吕亚娜
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机构
大连大学通信与网络重点实验室
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出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2023年第2期408-412,共5页
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基金
辽宁"百千万人才工程"基金项目(2018921080)资助.
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文摘
为了提高骨干网流量多变复杂的情况下网络流量预测的准确度,提出基于灰狼优化支持向量机和双向长短期记忆循环神经网络的网络流量非线性组合预测方法.该组合方法利用灰狼算法优化的支持向量机泛化能力强、双向长短期记忆神经网络善于处理非线性问题且容错能力强的优势,以残差平方和最小为目标,根据两种方法的预测误差调节各自方法权重,动态加权得到组合方法的预测结果.仿真结果表明,本文所提预测方法在小时间尺度流量预测中发挥了组合模型的优势,可以更加准确的进行网络流量预测.
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关键词
网络流量
BiLSTM
GWO-SVM
组合模型
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Keywords
network traffic
BiLSTM
GWO-SVM
composite pattern
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分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于迭代p阈值算法压缩感知磁共振成像重构
- 3
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作者
杜秀丽
李楷
刘晋廷
吕亚娜
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机构
大连大学通讯与网络重点实验室
大连大学信息工程学院
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出处
《计算机仿真》
2024年第2期196-201,共6页
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基金
辽宁“百千万人才工程”(2018921080)。
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文摘
从优化网络结构出发,在基于迭代软阈值网络的压缩感知磁共振成像深度网络基础上,加入由p阈值函数组成的优化模块,进一步优化软阈值函数,以抑制噪声,减少重建误差,从而提高重建质量。上述算法结合了压缩感知磁共振重建和深度学习的优势,所有参数都是端到端学习得到的,既具有很好的理论可解释性,又具有良好的网络泛化能力。对上述算法与其它算法进行对比,仿真结果表明,所提算法提高了磁共振成像的重建精度,特别对于结构复杂的磁共振图像重建效果更好。
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关键词
迭代阈值算法
压缩感知
磁共振成像
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Keywords
Iterative thresholding algorithms(ISTA)
Compressed sensing
Magnetic resonance imaging
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于改进遗传算法的装备保障效能评估指标约简
被引量：5
- 4
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作者
潘成胜
周敏
杜秀丽
吕亚娜
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机构
大连大学通信与网络重点实验室
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出处
《计算机仿真》
北大核心
2021年第7期223-229,共7页
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基金
中央军委装备发展部领域基金项目(61400010301)。
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文摘
针对现有装备保障系统效能评估指标体系存在指标冗余而导致效能评估复杂度高的问题,提出了基于改进遗传算法的装备保障系统效能评估指标约简方法。首先,方法通过强精英参与、完备交叉与预变异策略对遗传算法的选择、交叉与变异步骤进行改进;然后,将改进后的遗传算法用于装备保障系统效能评估指标约简,以指标间综合互信息与选择比例构建遗传算法适应度函数。仿真结果表明,改进后的遗传算法具有较高的收敛性与全局寻优能力,与粗糙集属性约简算法和灰色关联分析算法对比表明,本文方法能够在选择更少评估指标的同时,得到更高的评估精度。
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关键词
装备保障系统
效能评估
遗传算法
指标约简
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Keywords
Equipment support system
Effectiveness assessment
Genetic algorithm
Index reduction
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分类号
TP391.9
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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