-
题名互反判断矩阵一致性修正的智能优化模型
- 1
-
-
作者
张家伟
刘芳
刘祖林
-
机构
广西大学工商管理学院
广西大学数学与信息科学学院
北部湾大学理学院
-
出处
《运筹与管理》
北大核心
2025年第3期51-56,I0033,共6页
-
基金
国家自然科学基金资助项目(71871072)
国家留学基金资助项目(202106660006)
+2 种基金
广西壮族自治区八桂学者计划项目
广西高等教育本科教学改革工程项目(2022JGZ103)
广西高校人文社会科学重点研究基地项目(2023GDSIQM09)。
-
文摘
互反判断矩阵是层次分析法的基本数学工具,其一致性定义及修正方法研究为导出可靠权重提供理论依据。本文提出互反判断矩阵的次序一致性和满意一致性修正的新方法,首先基于顺序主子式模型识别次序不一致性元素,建立元素调整最少的修正策略;接着建立次序一致性、满意一致性及次序一致性和满意一致性同时修正的三个优化模型;然后根据高斯量子行为粒子群优化算法实现优化模型求解,通过理论证明和比较分析验证所提模型的可行性和优越性。与已有模型比较表明,本文提出了次序不一致性元素的简便识别方法,解决了同时修正次序一致性和满意一致性的科学问题,实现了优化模型的智能求解和决策信息调整的最少化。
-
关键词
互反判断矩阵
次序一致性
满意一致性
优化模型
高斯量子行为粒子群优化算法
-
Keywords
pairwise comparison matrix
ordinal consistency
acceptable consistency
optimization model
Gaussian quantum-behaved particle swarm optimization algorithm
-
分类号
C934
[经济管理—管理学]
-
-
题名基于优化模糊加权核极限学习机的下肢运动识别方法
被引量：3
- 2
-
-
作者
赵翔
涂娟
黄紫娟
-
机构
福州大学
福建省医疗器械与医药技术重点实验室
-
出处
《传感技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第5期621-626,共6页
-
基金
国家自然科学基金项目(82074521)。
-
文摘
为了提高基于表面肌电信号下肢运动识别的准确性,提出了一种优化模糊加权核极限学习机(Kernel-based Fuzzy Weighted Extreme Learning Machine,KFWELM)的下肢运动识别方法。首先提取表面肌电信号的时域、频域、非线性特征,使用局部Fisher判别分析(Local Fisher Discriminant Analysis,LFDA)和局部保持投影(Locality Preserving Projections,LPP)进行特征降维处理,以减少原特征的信息丢失;其次,采用改进高斯量子粒子群算法(Gaussian Quantum Particle Swarm Optimization,GQPSO)优化KFWELM的正则化系数和核参数;最后进行决策级自适应融合得到分类结果。利用UCI数据库中的数据集进行算法验证,健康人群和患病人群下肢运动分类的平均准确率分别为96.6%和92.8%。实验表明,所提出的方法提高了下肢运动分类的准确率和有效性。
-
关键词
表面肌电信号
下肢运动识别
高斯量子粒子群算法
模糊加权核极限学习机
-
Keywords
surface EMG signal
lower limb movement recognition
Gaussian quantum particle swarm algorithm
Kernel-based Fuzzy Weighted Extreme Learning Machine
-
分类号
TP212.3
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
-
