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在传统偏好多目标进化算法中,参考点是表达决策者的偏好信息最常用的方式,但是参考点所处位置信息有时严重影响算法的性能.针对以上问题,本文提出了一种基于权重迭代的偏好多目标分解算法(MOEA/D-PRE),主要利用权重迭代方法获取一组均匀的权重向量,并对偏好区域进行映射,使得算法在进化过程中,不用考虑参考点所处位置信息对算法性能的影响,另外提出了一种稳定可控的偏好区域模型,能响应决策者设置任意大小的偏...
顾及参考点点位误差的八方向模糊不均匀划分模型
八方向不均匀模糊划分模型 二型模糊集 模糊方向区间 位置误差 方向隶属度误差
2010/2/1
基于经典模糊集建立了模糊方向模型，在四方向模型中各方向是等角划分；在八方向模型中四个主要方向各占60°，四次要方向各占30°。提出建立模糊方向区间来描述目标地物与参考点之间的方向关系，用一对带有符号的隶属度来表示目标在原子方向的隶属关系，使方向关系的描述更精细。利用二型模糊集理论建立了顾及参考点点位误差的八方向模糊不均匀划分模型，讨论了方向主隶属度成员函数和隶属度的不确定性。
一种基于参考点和密度的快速聚类算法
2007/11/2
AbstractThe efficiency of data mining algorithms is strongly needed with data becoming larger and larger. Density-Based clustering analysis is one kind of clustering analysis methods that can discover...