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基于模糊认知图的高铁企业国际声誉形成机制仿真分析

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系统管理学报 2024年第2期33卷 536-546页

作者：牛衍亮李思远汪钏孙博罗岚邓小鹏石家庄铁道大学管理学院石家庄050043 国家铁路局装备技术中心北京100070 南昌大学工程建设学院南昌330031 东南大学土木工程学院南京211189

为探究高铁企业国际声誉形成机制的动态演化过程,采用一种结合了结构方程模型和模糊认知图的方法进行仿真分析。预测分析结果表明:宏观因素、企业能力和被感知的能力均与国际声誉呈正相关,与国际声誉之间的相关性大小排序为宏观因素>企... 详细信息

为探究高铁企业国际声誉形成机制的动态演化过程,采用一种结合了结构方程模型和模糊认知图的方法进行仿真分析。预测分析结果表明:宏观因素、企业能力和被感知的能力均与国际声誉呈正相关,与国际声誉之间的相关性大小排序为宏观因素>企业能力>被感知的能力。诊断分析结果表明:宏观因素是引起国际声誉变化的最根本原因。混合分析结果证明了以宏观因素为核心采取综合干预措施,对国际声誉的提升效果最好。基于分析结果,提出了高铁企业提升国际声誉的对策。这种混合方法模拟了因素间的动态交互作用,并在不同假设情景下进行仿真分析,揭示了高铁企业国际声誉形成机制的动态演化过程。研究结果有助于拓展国际声誉形成机制的知识体系,也可为高铁企业采取针对性策略提升国际声誉提供实践参考。

关键词：仿真分析高铁企业国际声誉形成机制模糊认知图

基于改进小生境遗传算法的增强模糊认知图预测方法研究

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基于改进小生境遗传算法的增强模糊认知图预测方法研究

作者：刘可鑫山东财经大学

学位级别：硕士

随着大数据的不断发展,数据挖掘与预测的重要性正在逐步提高。无论社会数据挖掘与预测社会发展趋势,还是经济数据挖掘与预测经济走势。数据挖掘与预测研究日益成为科学研究领域非常重要内容之一。目前,数据挖掘预测方法和模型有很多种,... 详细信息

随着大数据的不断发展,数据挖掘与预测的重要性正在逐步提高。无论社会数据挖掘与预测社会发展趋势,还是经济数据挖掘与预测经济走势。数据挖掘与预测研究日益成为科学研究领域非常重要内容之一。目前,数据挖掘预测方法和模型有很多种,传统的方法有回归分析、决策树、支持向量机、集成学习、时间序列分析、关联规则挖掘等方法,可解释性强但对于复杂系统的非线性关系预测精度不高。随着人工智能的发展,基于神经网络作为模型的深度学习成为流行的预测方法,虽然预测精度较高,但因为中间节点无物理含义,不具备可解释性,特别对于社会、经济复杂系统预测,无法直观地表示具体概念之间的联系。因此,本文研究模糊认知图预测模型,模糊认知图是模糊逻辑和神经网络结合的产物,其知识表示和推理能力更强,适用于基于动态数据的非线性系统的描述、预测与控制,在政治、经济、医学、军事、社会关系、信息系统、工业控制等领域中得到了广泛应用。因其由数据驱动智能行为,且具有强大的可解释性,成为当前人工智能发展的重要方向。模糊认知图的建立方便,表现问题直观,能与领域专家头脑中的知识结构形成很好的映射关系,因此,在很多问题领域常常直接由专家建立系统的模糊认知图模型,但传统模糊认知图仍然存在不足,由于认知的局限性,即使专家的头脑也不可能穷尽事物的全部方面,所以建模节点不可能覆盖复杂系统的全部因素,任何一项重要因素的遗漏,可能导致预测准确性大大降低。鉴于此,提高模糊认知图模型的预测精度是本文的研究目标。本文研究内容分为四个部分。第一、研究模糊认识图的基本原理,找出影响模糊认识图的预测精度的结构特征和推理机制两种因素,以便进行结构优化和算法优化;第二、基于人的认知局限性,结构优化方面提出并研究增强模糊认知图,在传统认知结构下增加扩展节点以弥补认知局限,研究在此结构下的推理机制;第三、模糊认知图的推理机制中的机器学习算法有很多种,不同的算法对预测精度影响很大,对常用的遗传算法可能会因过早收敛而陷入局部最优解的问题,本文研究了小生境遗传算法及其改进方法,以期待获得更好的预测精度;第四、本文通过新能源汽车销量预测案例,验证增强模糊认识图以及小生境遗传算法及其改进方法在提高预测精度方面的应用。本文的主要创新点如下:1.提出了增强模糊认知图。传统模糊认知图虽然在结构和预测准确性上有较大优势,但因为人类认知的局限,不能覆盖到所有的影响因素,因此可能会因为预测不完全而出现较大的误差。为了扩展认知范围,我们需要对模糊认知图进行扩展。但我们很难找出影响事物的所有因素,也就很难构成一个认知完整的模糊认知图。本文提出增强模糊认知图方法,它不仅能扩充模糊认知图,并且方法简便,无需寻找未知的影响因素。因此,该方法可以简单且有效地扩充认知范围。2.提出了基于改进惩罚函数的小生境遗传算法。传统遗传算法在计算过程中会因为过早收敛而陷入局部最优解。为了解决这个问题,小生境遗传算法被提出。小生境算法利用惩罚函数对种群进行个体区分,以保证群体的多样性。本文采用一种新的惩罚函数,该函数的惩罚程度由个体的适应度决定,当适应度较高时,惩罚程度低,当适应度较低时,惩罚程度高。这样就能更加明显地区分各种适应度的个体,从而更加有效地进化种群。总之,本文通过模糊认知图结构优化提出增强认知图方法和推理运算中采用小生境遗传算法及其改进方法,提高了模糊认知图预测的精度。研究结果丰富了基于模糊认知图的数据挖掘与预测的理论方法,在数据挖掘与预测领域特别是计算社会科学领域中对社会、经济等复杂系统的数据挖掘与预测具有较高的实用价值。

关键词：模糊认知图小生境遗传算法增强模糊认知图复杂系统

基于模糊认知图的乳制品质量安全风险形成机理研究

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中国乳业 2024年第3期 71-76,82页

作者：关佳琪张方杜宇萱王文宁徐祥张正勇南京财经大学管理科学与工程学院江苏南京210023

为减少人们对乳制品质量安全的担忧,本文对现有文献研究的基础上,借助灰色关联度和灵敏度分析,统计分析影响乳制品质量安全的因素,建立模糊认知图模型,计算系统达到稳定后各影响因素的状态值,得到各乳制品质量安全影响因素排序,最终得... 详细信息

为减少人们对乳制品质量安全的担忧,本文对现有文献研究的基础上,借助灰色关联度和灵敏度分析,统计分析影响乳制品质量安全的因素,建立模糊认知图模型,计算系统达到稳定后各影响因素的状态值,得到各乳制品质量安全影响因素排序,最终得出设施因素是影响乳制品质量安全的主要因素,可以采取完善冷链系统、创新生产设备等措施,提高乳制品质量安全。

关键词：乳制品质量安全模糊认知图灰色关联度

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基于模糊认知图的机器人情感响应模型

电子与信息学报 2022年第2期44卷 486-495页

作者：黄宏程左蓉蓉胡敏陶洋寇兰重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 重庆市通信软件工程技术研究中心重庆400065

针对现有人机交互系统广泛存在机器人情感响应缺乏独特性和主动性、参与人参与度、满意度、体验感不高的问题,该文依据愉悦度-激活度-优势度(PAD)情感空间提出一种基于模糊认知图的机器人情感响应模型。首先,获取参与人交互输入情感值,... 详细信息

针对现有人机交互系统广泛存在机器人情感响应缺乏独特性和主动性、参与人参与度、满意度、体验感不高的问题,该文依据愉悦度-激活度-优势度(PAD)情感空间提出一种基于模糊认知图的机器人情感响应模型。首先,获取参与人交互输入情感值,对其评估得到参与人的情感状态矩阵;其次,考虑到机器人的性格特征和社会角色,利用模糊认知图的时间连续性,建立当前情感状态与上下文长期情感状态之间的关联,从而对机器人情感响应过程进行建模;最后,根据机器人的性格特征和社会角色对情感响应的影响,更新机器人的情感状态矩阵,并将其映射到连续情感空间中,得到机器人的情感响应。模型对比实验结果表明,该文所提模型能够增加机器人情感响应的主动性、独特性并且能够有效提升参与人的满意度,增加参与人体验感。

关键词：机器人人机交互愉悦度-激活度-优势度情感空间模糊认知图情感响应

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模糊认知图在时间序列预测中的应用综述

小型微型计算机系统 2023年第10期44卷 2314-2322页

作者：秦墩旺吴立锋首都师范大学信息工程学院北京100048 首都师范大学电子系统可靠性技术北京重点实验室北京100048

时间序列预测是基于当前及历史数据对未来演化趋势的推演.准确的、可解释的时间序列预测是进行科学决策的关键技术支撑,广泛应用于金融、交通、气象等诸多领域.具有可解释性和强推理能力的模糊认知图已在时间序列预测中取得较好的效果,... 详细信息

时间序列预测是基于当前及历史数据对未来演化趋势的推演.准确的、可解释的时间序列预测是进行科学决策的关键技术支撑,广泛应用于金融、交通、气象等诸多领域.具有可解释性和强推理能力的模糊认知图已在时间序列预测中取得较好的效果,但目前尚无文献对该方法进行全面综述.为此,本文首先对模糊认知图及扩展的高阶模糊认知图、直觉模糊认知图和深度模糊认知图进行梳理,并在此基础上归纳了学习模糊认知图的优化算法.其次,具体介绍了模糊认知图以及扩展的模糊认知图在时间序列预测中的应用,并做出系统性的总结.最后,对模糊认知图在时间序列预测中的发展趋势进行展望.

关键词：模糊认知图可解释性优化算法时间序列预测

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用于时间序列数据建模的多模态模糊认知图

系统仿真学报 2022年第3期34卷 543-554页

作者：冯国亮卢伟杨建华大连理工大学控制科学与工程学院辽宁大连116023 辽宁省工业装备分布式控制专业技术创新中心辽宁大连116023

针对单一模型难以准确反映时间序列多种变化模态的问题,提出了一种基于模糊认知图的时间序列数据多模态建模方法。该方法使用随机自助法选取多个子序列,以包含各种变化模态。在各个子序列上分别建立子模糊认知图模型。使用粒计算方法对... 详细信息

针对单一模型难以准确反映时间序列多种变化模态的问题,提出了一种基于模糊认知图的时间序列数据多模态建模方法。该方法使用随机自助法选取多个子序列,以包含各种变化模态。在各个子序列上分别建立子模糊认知图模型。使用粒计算方法对子模型进行有效融合;并分析了不同权重策略融合的性能。所建立的模型不仅可以对时间序列数据进行数值及区间预测,还具有更好的语义解释性。在公开数据集上的实验结果证明了该方法的有效性和实用性。

关键词：模糊认知图粒计算时间序列模型权重

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基于模糊认知图的通用航空事故机理分析

重庆大学学报 2022年第11期45卷 117-126页

作者：赵赶超陈勇刚雷晶晶中国民用航空飞行学院四川广汉618307

随着通用航空业迅猛发展,通用航空事故数逐年增多,为了更有效地预测和防止事故发生,减少生命财产的损失,对事故原因预测显得尤为重要。通过对2006—2015年10年间通用航空事故原因的统计与分类,建立起模糊认知图预测模型,依据模糊认知图... 详细信息

随着通用航空业迅猛发展,通用航空事故数逐年增多,为了更有效地预测和防止事故发生,减少生命财产的损失,对事故原因预测显得尤为重要。通过对2006—2015年10年间通用航空事故原因的统计与分类,建立起模糊认知图预测模型,依据模糊认知图的计算方法得到系统达到稳定之后各个影响因素的状态值,通过关联度的计算,得到通用航空事故影响因素的排序,最终得到导致通用航空事故的主要因素。使用实例进行验证对比分析后发现该方法对于通用航空事故原因预测是可行的,通过该方法可以成功地预测通用航空事故发生的主要原因。

关键词：安全通用航空模糊认知图事故原因预测关联度

基于模糊认知图的高铁企业国际声誉形成机制仿真分析

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系统管理学报 2023年

作者：牛衍亮李思远汪钏孙博罗岚邓小鹏南昌大学工程建设学院石家庄铁道大学管理学院东南大学土木工程学院国家铁路局装备技术中心

为探究高铁企业国际声誉形成机制的动态演化过程，采用一种结合了结构方程模型和模糊认知图的方法进行仿真分析。预测分析结果表明：宏观因素、企业能力和被感知的能力均与国际声誉呈正相关，与国际声誉之间的相关性大小排序为宏观因素... 详细信息

为探究高铁企业国际声誉形成机制的动态演化过程，采用一种结合了结构方程模型和模糊认知图的方法进行仿真分析。预测分析结果表明：宏观因素、企业能力和被感知的能力均与国际声誉呈正相关，与国际声誉之间的相关性大小排序为宏观因素＞企业能力＞被感知的能力。诊断分析结果表明：宏观因素是引起国际声誉变化的最根本原因；混合分析结果证明了以宏观因素为核心采取综合干预措施，对国际声誉的提升效果最好。基于分析结果，提出了高铁企业提升国际声誉的对策。这种混合方法模拟了因素间的动态交互作用，并在不同假设情景下进行仿真分析，揭示了高铁企业国际声誉形成机制的动态演化过程。研究结果有助于拓展国际声誉形成机制的知识体系，也可为高铁企业采取针对性策略提升国际声誉提供实践参考。

关键词：仿真分析高铁企业国际声誉形成机制模糊认知图

基于模糊认知图的我国自贸区洗钱风险影响因素研究

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运筹与管理 2022年第5期31卷 177-182页

作者：高增安汪小草西南交通大学经济管理学院四川成都610031

自贸区洗钱风险的影响因素相互关联,通过专家认知判断自贸区洗钱风险各影响因素间相互关系。运用模糊认知图的迭代推理机制,借助灰色关联度,计算各影响因素与自贸区洗钱风险的关联度,识别影响自贸区洗钱风险的主要因素。研究表明,自贸... 详细信息

自贸区洗钱风险的影响因素相互关联,通过专家认知判断自贸区洗钱风险各影响因素间相互关系。运用模糊认知图的迭代推理机制,借助灰色关联度,计算各影响因素与自贸区洗钱风险的关联度,识别影响自贸区洗钱风险的主要因素。研究表明,自贸区内反洗钱法律法规健全度、上游犯罪规模、反洗钱监管当局和义务主体履职效力、司法合作水平、上游犯罪结案率是影响自贸区洗钱风险的主要因素,这为我国自贸区反洗钱实务工作提供了决策参考。

关键词：自贸区洗钱风险影响因素模糊认知图灰色关联度