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1、(10)申请公布号 CN 102857543 A (43)申请公布日 2013.01.02 CN 102857543 A *CN102857543A* (21)申请号 201110336595.4 (22)申请日 2011.10.31 H04L 29/08(2006.01) G06Q 10/00(2012.01) (71)申请人 李宗诚 地址 215000 江苏省苏州市里河新村 178 幢 301 室 (72)发明人 李宗诚 (54) 发明名称 区域价值链市场配置智能一体化动态汇通技 术基础 (57) 摘要 区域价值链市场配置智能一体化动态汇通技 术基础, 是在建立全新的逻辑基础、 数学基础和。
2、科 学基础上, 为了将 “云” 计算体系改造成为汇通万 物的 “天地” 计算体系, 以互联网用户为中心, 进而 以多层级的价值链 (GVC) 为中心, 以认知系统与 实践系统基于计算机辅助系统及互联网而进行的 联结和协调作为高级智能集成系统 (HIIS) 演变 进程的主线, 通过建立网络配置动力学基本模型、 范式和方程体系以及博弈组织协同学基本模型、 范式和方程体系而建立的新技术。 (51)Int.Cl. 权利要求书 4 页 说明书 24 页 附图 4 页 (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 权利要求书 4 页 说明书 24 页 附图 4 页 1/4 页 2 1. 独立。
3、权利要求区域价值链市场配置智能一体化动态汇通技术基础, 是本申请人 在建立全新的逻辑基础、 数学基础、 科学基础以及全新的技术基础和工程基础上, 为了将忽 悠不定的 “云” 计算体系改造成为汇通万物、 贯通经纬的 “天地” 计算体系, 以互联网用户为 中心, 进而以全球价值链体系 (GVC) 为中心, 以自然智能与人工智能基于计算机及其网络而 进行的联结和协调作为一般智能集成系统 (IIS) 升级进程的主线, 通过建立网络配置动力 学基本模型和范式而提出来的一项新技术, 本项权利的特征在于 : A、 对于区域价值链市场配置智能一体化动态汇通技术基础, 全新的逻辑基础包括全息 汇通逻辑、 两极汇。
4、通逻辑、 两极全息汇通逻辑 ; 全新的数学基础包括全息汇通数学、 两极汇 通数学、 系统变迁分析数学 ; 全新的科学基础包括资源配置动力学、 全息组织协同学、 系统 功效价值论、 博弈组织协同学、 对冲均衡经济学、 全息汇通物理学, 以及由一系列全新理论 的大综合而形成的贯通科学 (交叉科学与横断科学) 元系统科学和智能集成科学 ; 全新 的技术基础是以价值链系统为核心、 面向全息协同性的全新系统技术 (集群) ; 全新的工程 基础是以价值链系统为核心、 面向全息协同性的全新系统工程 (集群) ; B、 对于区域价值链市场配置智能一体化动态汇通技术基础,“天地” 计算本身是一 个极其复杂的系统。
5、, 具有十分复杂的全息协同组织结构, 在这里, 一方面, 各种计算机及其 基础设施、 附属设备和网络设备 (包括服务器、 浏览器) 以全息协同组织模式 (包括 ICC、 ICK、 ICH、 IDC、 IDK、 IDH、 IMC、 IMK、 IMH、 ECC、 ECK、 ECH、 EDC、 EDK、 EDH、 EMC、 EMK、 EMH) 连接起来 而形成计算机互联网络组织 ; 另一方面, 各种用户及其功效链以全息协同组织模式 (包括 ICC、 ICK、 ICH、 IDC、 IDK、 IDH、 IMC、 IMK、 IMH、 ECC、 ECK、 ECH、 EDC、 EDK、 EDH、 EMC、 E。
6、MK、 EMH) 连 接起来而形成自然智能社会化组织, 这种自然智能社会化组织与计算机互联网络组织共同 形成本发明人所指称的 “天地” 计算体系 CS / HSN ( GII ) ; C、 对于区域价值链市场配置智能一体化动态汇通技术基础, 建立市场配置信息融合的 总体设计框架和数学分析基础, 进而建立市场配置信息融合的技术原理 ; D、 对于区域价值链市场配置智能一体化动态汇通技术基础, 引入适当的、 用于分别反 映一般复杂适应系统基本动力、 基本荷载、 基本功效、 基本消耗、 内部合作和竞争及外部合 作和竞争的各种基本协同变量, 建立市场配置信息融合设计的工程技术方案。 2.从属权利要求对。
7、于区域价值链, 根据独立权利要求1 所述的本发明建立市场配 置信息融合的总体设计框架, 本项权利的特征在于 : 在 RVC 感知层面实现市场配置主体 - 广义技术新组合感知, 对于区域价值链市场配置 组织的信息系统来说, 主体通过感知系统内外部信息, 并将有关信息传递给计算机, 而计算 机一方面感知主体传递过来的信息, 另一方面通过信息网络 (局域网或Internet网等) 感知 有关信息, 并将所感知的信息进行加工处理后再传递给主体, 让主体进行二次感知, 另外区 域价值链市场配置主体与广义技术系统之间还进行相互感知 ; 例如, 将区域价值链市场配 置主体的知识水平、 心理和平均生理状况信息。
8、等输入计算机使得计算机对主体的情况有所 感知, 主体对技术系统的运行状况、 技术系统故障等进行感知以及技术系统对自身状况的 感知, 这样经过区域价值链市场配置主体一技术新联合的相互感知, 使区域价值链市场配 置系统获得更精确、 更全面、 更可靠的信息 ; 在思维层面上, 综合利用区域价值链市场配置主体和技术系统的智能, 以获得优化的 决策 ; 一方面, 技术系统通过计算机利用专家知识库进行严密的逻辑推理得出有关决策方 权 利 要 求 书 CN 102857543 A 2 2/4 页 3 案, 另一方面, 区域价值链市场配置主体通过自己的智慧对区域价值链市场配置主体一技 术新联合感知的信息进行判。
9、断推理得出有关决策方案, 最后通过对所有决策方案进行综合 评价, 找出优化方案 ; 从资源配置的地位和作用来看, 在用户市场配置汇通网络 UCN 中, 区域价值链资源配 置网络可分为如下三种类型 : 主导流 MF、 支持流 SF、 辅助流 AF ; 大体上来看, 用户市场配置汇通网络 UCN 可分为如下九种子类型 : UCN MF ( IN ); SF ( RN ), AF ( MN ) , UCN MF ( IN ); SF ( MN ), AF ( RN ) , UCN MF ( IN ); SF ( RN ), SF ( MN ) ; UCN MF ( RN ); SF ( IN ), 。
10、AF ( MN ) , UCN MF ( RN ); SF ( MN ), AF ( IN ) , UCN MF ( RN ); SF ( IN ), SF ( MN ) ; UCN MF ( MN ); SF ( IN ), AF ( RN ) , UCN MF ( MN ); SF ( RN ), AF ( IN ) , UCN MF ( MN ); SF ( IN ), SF ( RN ) 。 3. 从属权利要求对于区域价值链, 根据独立权利要求 1 所述的本发明建立市场配置 信息融合的数学分析基础, 本项权利的特征在于 : 定义 7.7.7 设论域为,k U 是到实域的一个两极汇通映射。
11、 ; 令 , 则称为上的一个全拓展两极汇通集合,y U = k U ( u ) 为的两极汇通关联 函数,k U ( u ) 为元素u关于的两极汇通关联度, 称 和 分别为的两极汇通正域和两极汇通负域, 为的两极汇通零界 ; 显然, 若, 则且; 为了反映这种性质, 我们可将实变函数中距离的概念拓展为两极汇通距的概念, 作为 将定性描述扩大为定量描述的基础 ; 规定实轴上点x 0 与区间X 0 = 之两极汇通 距为 点与区间的两极汇通距离d U ( x 0 , X 0 ) 与两极汇通距 U ( x 0 , X 0 ) 的关系是 : 当或x 0 = a, b时, U = d U 0 ; 当x 0 。
12、X 0, 且x 0 a, b时, U 0, d U = 0 ; 对x 1 , x 2 X 0, 一般有 U ( x 1 , X 0 ) U ( x 2 , X 0 ) ; 在两极汇通距的基础上建立的关联函数就将 “具有性质P” 的事物从定性描述拓展到 “具有辩证性质P的程度” 的定量描述 ; 进一步地, 可如下建立初等两极汇通关联函数 权 利 要 求 书 CN 102857543 A 3 3/4 页 4 使两极汇通关联函数可以用公式加以描述。 4.从属权利要求对于区域价值链的市场配置, 根据独立权利要求1 所述的本发明 引入多传感器融合系统技术, 本项权利的特征在于 : 设传感器编号s = 1。
13、, 2, , m, 传感器s接收到的观测数为n s , 各传感器接收到 的观测可能不相等, 观测的顺序分别为i s = 1, 2, , n s , 其中 0 表示漏检 ; 某一可 能的空间位置由m个传感器的观测构成, 表示为, 此时又称为m元观测 ; 如果传感器 数目为 4, 则空间位置Z 1023 表示该位置由传感器 1 的观测 1、 传感器 2 漏检、 传感器 3 的观 测 2 以及传感器 4 的观测 3 构成 ; 这样, 总的候选目标集合便由所有的视线交点构成, 即 ( 3. 7. 105 ) 一个m元观测分配给空间位置 ( x j , y j ) 的似然函数为 ( 3. 7. 106 。
14、) 其中u ( i s ) 为一指示函数, 且 ( 3. 7. 107 ) 为概率密度函数, s 表示位置 ( x j , y j ) 与传感器s的 夹角,P Di 为传感器s的检测概率 ; 此时目标位置由最大化该似然函数决定, 即 。 5.从属权利要求对于区域价值链, 根据独立权利要求1 所述的本发明建立市场配 置信息融合的技术基础, 本项权利的特征在于 : 对于 RVC 市场配置的实践系统和认知系统, 我们可分别引入 “风险调整折减系数” ; 将 RVC 市场配置的实践功效和风险同风险调整折减系数联系起来, 可建立如下数学模型 : ( 3. 8. 25 ) 其中 t P 为项目持续周期, 。
15、一般以年为单位 ; r P 为风险调整折减系数, 在 ( 0, 1 间取值 :r P 的值越大, 表示风险程度越高 ; n P 表示项目重复次数 ; NPE t 表示项目只进行一次时所得的净现功效值 ; NPE n 表示项目重复n P 次的实践净功效值 ; 将 RVC 市场配置的认知功效和风险同风险调整折减系数联系起来, 可建立如下数学模 型 : 权 利 要 求 书 CN 102857543 A 4 4/4 页 5 ( 3. 8. 26 ) 其中 t C 为项目持续周期, 一般以年为单位 ; r C 为风险调整折减系数, 在 ( 0, 1 间取值 :r C 的值越大, 表示风险程度越高 ; n。
16、 C 表示项目重复次数 ; NCE t 表示项目只进行一次时所得的净现功效值 ; NCE n 表示项目重复n C 次的实践净功效值。 6.从属权利要求对于区域价值链, 根据独立权利要求1 所述的本发明提出区域价 值链市场配置软件选型设想, 本项权利的特征在于 : 区域价值链需求, 要放在区域价值链整个战略范围内进行系统分析 ; 即从区域价值链 战略目标出发, 分析区域价值链市场配置内部和外部关联的配置模式、 运载流程、 基础支 持, 系统地提出解决方案, 并在此基础上选择区域价值链市场配置内部和外部关联的区域 价值链市场配置工具 ; 区域价值链市场配置内部和外部关联的需求分析要从现象到本质, 。
17、提炼基本需求 ; 表面现象往往发现不了问题实质, 必须系统地从区域价值链市场配置内部 和外部关联的技术、 生产、 质量、 物流安排、 销售、 库存、 资金安排等多方面入手, 才能系统解 决问题 ; 因此, 区域价值链组织必须选择一个区域价值链市场配置内部和外部关联的功能 模块比较完整的区域价值链市场配置软件配置工具, 系统解决上述问题。 7.从属权利要求对于区域价值链, 根据独立权利要求1 所述的本发明建立市场配 置信息融合设计的工程技术方案, 本项权利的特征在于 : 建立规范的区域价值链市场配置内部和外部关联数据标准及编码体系, 促进区域价值 链基础整顿 ; 加强区域价值链市场配置内部和外部。
18、关联的产品设计、 工艺文件标准化配置 ; 细化区域价值链市场配置内部和外部关联的原材料消耗、 工时、 资金占用、 设备台时定额配 置 ; 规范区域价值链市场配置内部和外部关联的区域价值链生产期标准 ; 加强区域价值链 市场配置内部和外部关联的客户资源信息配置 ; 细化区域价值链市场配置内部和外部关联 的成本费用及价格配置 ; 加强区域价值链市场配置内部和外部关联的运载流程及角色规范 配置。 权 利 要 求 书 CN 102857543 A 5 1/24 页 6 区域价值链市场配置智能一体化动态汇通技术基础 技术领域 0001 本项发明为申请人李宗诚于 2011 年 9 月通过电子系统正式向国家。
19、专利局提交的 600项发明专利集群 (总名称为 “全球价值链网络技术支持体系 DCN / IIL ( VCSE ) ; ” 中的第 460 项。 0002 本项发明与发明专利集群 (总名称为 “全球价值链网络技术支持体系 DCN / IIL ( VCSE ) ; ” 中的第 441 项、 第 442 项、 第 443 项、 第 444 项、 第 445 项、 第 446 项、 第 447 项、 第 448 项、 第 449 项、 第 450 项、 第 451 项、 第 452 项、 第 453 项、 第 454 项、 第 455 项、 第 456 项、 第 457 项、 第 458 项、 45。
20、9 项、 第 460 项一起, 共同构成发明专利群 “区域价值链市场 配置 ICT 技术支持体系 (ICT - MAM / RVC ) ” 。 0003 本申请人提出包括本项发明在内、 由 600 项发明专利构成的 “全球价值链网络技 术支持体系 DCN / IIL ( VCSE ) ; ” , 其总体性目标在于, 以全球价值链体系 (GVC) 为 核心, 以自然智能与人工智能基于计算机及其网络而进行的联结和协调作为一般智能集成 系统 (GIIS) 升级进程的主线, 建立全新的逻辑基础、 数学基础、 科学基础以及全新的技术 基础和工程基础, 为相对封闭、 相对静止的 “资源池”云计算网络注入灵。
21、魂、 智能和生 命, 建造全球智能一体化协同网络计算机体系 (CS / HSN ( GII )) , 将全球互联网打造成为 真正具有生命及生态全息协同组织性质的技术支持体系。在此基础上, 以全球价值链体系 (GVC) 为核心, 以认知系统与实践系统基于计算机辅助系统及互联网而进行的联结和协调 作为高级智能集成系统 (HIIS) 演变进程的主线, 建立基于元系统 (MS) 科学全新理论的智 能集成科学技术体系 (IIS SF ( RN ), AF ( MN ) , UCN MF ( IN ); SF ( MN ), AF ( RN ) , UCN MF ( IN ); SF ( RN ), SF。
22、 ( MN ) ; UCN MF ( RN ); SF ( IN ), AF ( MN ) , UCN MF ( RN ); SF ( MN ), AF ( IN ) , UCN MF ( RN ); SF ( IN ), SF ( MN ) ; UCN MF ( MN ); SF ( IN ), AF ( RN ) , UCN MF ( MN ); SF ( RN ), AF ( IN ) , UCN MF ( MN ); SF ( IN ), SF ( RN ) 。 0029 ( 1. 4 ) 在建立基于多属性测度空间的两极汇通集合、 基于多规则度量矩阵的 两极汇通算子、 基于多因子变权综。
23、合的两极汇通关系和基于多重性代数系统的两极汇通函 数的基础上, 本发明人试图将两极汇通集合和可拓集合 ( extension set, ES )结合起来, 建立全拓展两极汇通集合, 以进一步建立辩证综合分析的数学基础。 0030 在这里, 首先需要拓展物元概念, 建立绝对物元、 相对物元和全拓展物元概念。 0031 绝对物元G A = ( M, C A , v A ) 由绝对量值关系v A = C A ( M ) 确定 ; 相对物元 G R = ( M, C R , v R ) 由相对量值关系v R = C R ( M ) 确定 ; 全拓展物元G U = ( M, C U , v U ) 由两。
24、极汇通量值关系v U = C U ( M ) 确定。 0032 全拓展两极汇通集合是在两极汇通集合的基础上对可拓集合的进一步拓展。 为了 说 明 书 CN 102857543 A 11 7/24 页 12 解决辩证系统综合问题, 事物可变、 限制可变、 范围可变、 事物与集合的关系可变。 对应于这 些变化的是元素的绝对变换、 相对变换和两极汇通变换, 绝对关联函数变换、 相对关联函数 变换和两极汇通关联函数变换以及绝对论域变换、 相对论域变换和两极汇通论域变换。 0033 通过建立绝对集合、 绝对关系和绝对函数, 本发明人给出 “绝对物元” 概念。 0034 绝对物元, 是描述处于绝对条件和关。
25、系中的事物的基本元, 它以绝对有序的三元 组G A = ( M, C A , v A ) 来表达, 其中,M表示事物,C A 表示绝对特征的名称,v A 表示M关 于绝对特征C A 所取的量值, 这三者称为绝对物元的三要素。 0035 绝对物元定义中的v A = C A ( M ) 反映了事物的质和量的绝对关系, 它由绝对特 征的名称C A 和绝对量值v A 构成。一个事物具有众多的绝对特征元,n维绝对物元就描述 了事物多种绝对特征的性质。 0036 为了描述绝对事物的可变性, 我们可给出动态绝对物元的概念。当t是任意参数 时, G A ( t) = ( M ( t ), C A , v A 。
26、( t ) 就是参变量绝对物元。 0037 通过建立相对集合、 相对关系和相对函数, 本发明人给出 “相对物元” 概念。 0038 相对物元, 是描述处于相对条件和关系中的事物的基本元, 它以相对有序的三元 组G R = ( M, C R , v R ) 来表达, 其中,M表示事物,C R 表示相对特征的名称,v R 表示M关 于相对特征C R 所取的量值, 这三者称为相对物元的三要素。 0039 相对物元定义中的v R = C R ( M ) 反映了事物的质和量的相对关系, 它由相对特 征的名称C R 和相对量值v R 构成。一个事物具有众多的相对特征元,n维相对物元就描述 了事物多种相对特。
27、征的性质。 0040 为了描述相对事物的可变性, 我们可给出动态相对物元的概念。当t是任意参数 时, G R ( t) = ( M ( t ), C R , v R ( t ) 就是参变量相对物元。 0041 通过建立两极汇通集合、 两极汇通关系和两极汇通函数, 本发明人给出 “两极汇通 物元” 概念。 0042 全拓展物元, 是描述处于两极汇通条件和关系中的事物的基本元, 它以两极汇通 有序的三元组 G U = ( M, C U , v U ) 来表达, 其中,M表示事物,C U 表示两极汇通特征的名称,v U 表示M关于两极汇通特征 C U 所取的量值, 这三者称为全拓展物元的三要素。 0。
28、043 全拓展物元定义中的v U = C U ( M ) 反映了事物的质和量的两极汇通关系, 它由 两极汇通特征的名称 C U 和两极汇通量值v U 构成。一个事物具有众多的两极汇通特征元,n维全拓展物元 就描述了事物多种两极汇通特征的性质。 0044 为了描述两极汇通事物的可变性, 我们可给出动态全拓展物元的概念。当t是任 意参数时, G U ( t) = ( M ( t ), C U , v U ( t ) 说 明 书 CN 102857543 A 12 8/24 页 13 就是参变量全拓展物元。 0045 通过建立两极汇通集合、 两极汇通关系和两极汇通函数, 本发明人给出 “全拓展两 极。
29、汇通集合” 概念如下 : 定义 7.7.7 设论域为,k U 是到实域的一个两极汇通映射。令 , 则称为上的一个全拓展两极汇通集合,y U = k U ( u ) 为的两极汇通关联 函数,k U ( u ) 为元素u关于的两极汇通关联度, 称 和 分别为的两极汇通正域和两极汇通负域, 为的两极汇通零界。显然, 若, 则且。 0046 不难规定上的全拓展两极汇通集合的三种变换形式 : 元素的两极汇通变换 T u, U , 关联函数的两极汇通变换Tk, U 和论域的两极汇通变换T, U 。 0047 定义 7.7.8 如果是论域上的全拓展两极汇通集合,T U ( T U T u, U , T k,。
30、 U , T, U ) 是全拓展两极汇通集合的变换,是关于T U 的两极汇通 关联函数, 则分别称 为关于两极汇通变换T U 的正负可拓域。 0048 为了反映这种性质, 我们可将实变函数中距离的概念拓展为两极汇通距的概念, 作为将定性描述扩大为定量描述的基础。规定实轴上点x 0 与区间X 0 = 之两极 汇通距为 点与区间的两极汇通距离d U ( x 0 , X 0 ) 与两极汇通距 U ( x 0 , X 0 ) 的关系是 : 当或x 0 = a, b时, U = d U 0 ; 当x 0 X 0, 且x 0 a, b时, U 0, d U = 0。 0049 对x 1 , x 2 X 0。
31、, 一般有 U ( x 1 , X 0 ) U ( x 2 , X 0 )。 0050 在两极汇通距的基础上建立的关联函数就将 “具有性质P” 的事物从定性描述拓展 到 “具有辩证性质P的程度” 的定量描述。进一步地, 可如下建立初等两极汇通关联函数 说 明 书 CN 102857543 A 13 9/24 页 14 使两极汇通关联函数可以用公式加以描述。 0051 当全拓展两极汇通集合的元素是全拓展物元时, 就成为物元全拓展集合, 它是全 拓展两极汇通集合和全拓展物元分析的集合部。 物元全拓展集合描述了事物的辩证性质和 关系。 0052 (2) 对于区域价值链, 本发明人在其独立自主建立全新。
32、的逻辑基础、 数学基础、 科 学基础以及全新的技术基础和工程基础 ( ) 上, 为了将忽悠不定的 “云” 计算体系改造成为 汇通万物、 贯通经纬的 “天地” 计算体系, 坚持以全球价值链体系为核心, 以 RVC 认知系统 (RS 及其计算机辅助系统) 与 RVC 实践系统 (PS 及其计算机辅助系统) 的联结和协调作为高 级区域价值链市场配置系统 (HIIS) 演变进程的主线, 建立市场配置信息融合的技术原理。 0053 ( 2. 1 ) 传感器之间的冗余数据增强了系统的可靠性, 传感器之间的互补数据 扩展了单个的性能。一般而言, 多传感器融合系统具有如下优点 : A) 提高系统的可靠性和 鲁。
33、棒性 ; B) 扩展时间上和空间上的观测范围 ; C) 增强数据的可信任度 ; D) 增强系统的分辨 能力。 0054 数据融合处理模型对于人们理解数据融合的基本概念有着重要的影响。 该模型的 每个模块基本功能如下 : a) 数据源 : 包括传感器及其相关数据 (如数据库和人的先验知识等) ; b) 源数据预处理 : 进行数据的预筛选和数据分配, 以减轻融合处理中心的计算负担 ; c) 目标评估 : 融合目标的位置、 速度、 身份等参数, 以达到对这些参数的精确表达 ; d) 态势评估 : 根据当前的环境推出检测目标与事件之间的关系, 以判断检测目标的意 图 ; e) 威胁评估 : 结合当前的。
34、态势判断竞争对手的威胁程度和双方的竞争能力等 ; f) 总过程评估 : 监视系统的性能, 辨识改善性能所需的数据, 进行传感器的合理配置 ; g) 人机接口 : 提供人与计算机的交互功能, 如人工操作员的指导和评价、 多媒体功能 等 ; h) 数据库管理系统 : 主要完成系统数据的存储、 检索、 压缩和保护等功能。 0055 决策层融合是指在每个传感器对目标作出识别后, 将多个传感器的识别结果进行 融合。 由于对传感器的数据进行了浓缩, 这种方法产生的结果相对而言最不准确, 但它对通 信宽带的要求最低。 0056 设传感器编号s = 1, 2, , m, 传感器s接收到的观测数为n s , 各。
35、传感器接 收到的观测可能不相等, 观测的顺序分别为i s = 1, 2, , n s , 其中 0 表示漏检。某 一可能的空间位置由m个传感器的观测构成, 表示为, 此时又称为m元观测。如果传 感器数目为 4, 则空间位置Z 1023 表示该位置由传感器 1 的观测 1、 传感器 2 漏检、 传感器 3 的观测 2 以及传感器 4 的观测 3 构成。这样, 总的候选目标集合便由所有的视线交点构成, 即 ( 3. 7. 105 ) 一个m元观测分配给空间位置 ( x j , y j ) 的似然函数为 说 明 书 CN 102857543 A 14 10/24 页 15 ( 3. 7. 106 )。
36、 其中u ( i s ) 为一指示函数, 且 ( 3. 7. 107 ) 为概率密度函数, s 表示位置 ( x j , y j ) 与传感器s的 夹角,P Di 为传感器s的检测概率。此时目标位置由最大化该似然函数决定, 即 现给出基于模糊神经网络的融合系统, 如图 3 所示。首先通过一数据分配网络将各个 传感器输入的证据分配给各个融合子节点, 融合子节点可以根据对所要选择的融合命题进 行选取, 各融合子节点可以对单一的融合命题进行数据融合。各融合子节点即为一模糊神 经网络。 0057 建立规则库和选定模糊隶属函数之后, 原则上可以组建基于模糊神经网络的融合 系统, 并进行模糊推理。设已知输。
37、入输出数据 ( x p, d p ), x p U R n, d p V R n ; 确定一个形如式 ( 3. 7. 111 ) 的模糊逻辑系统 ( 3. 7. 112 ) 其中, , 为模糊逻辑系统参数,, , ;m为模糊规则库 中模糊规则总数,X = ( x 1 , x 2 , , x n ) 为模糊推理器输入,n为输入维数。使得 ( 3. 7. 113 ) 最小。当m已知时, 调整参数, , , 使得式 ( 3. 7. 113 ) 的E p 最小。 0058 基于非单值逻辑的随机模糊神经网络 ( S FNN ) 非线性系统的数学表达式为 46 ( 3. 7. 114 ) ( 3. 7. 。
38、115 ) 式中,, m x i , , , 和 l 为可调参数, l 是决定输出隶属函数 形状的特征参数。 在点上, 输出空间模糊集的隶属函数达到它的上确界。 同样, 说 明 书 CN 102857543 A 15 11/24 页 16 利用反向传播学习算法对非单值模糊逻辑系统参数, m x i , , , 和 l 等 进行训练, 从而达到模糊逻辑系统学习的目的。 0059 ( 2. 2 ) 区域价值链市场配置信息系统可用两种二元组表示。 0060 区域价值链市场配置信息系统可用第一种二元组B = ( U, PC ) 表示,P为 实践相关属性,a P, V a 是a的值域, 可包含空值o;C。
39、为认知相关属性, 其值域不含空 值。 0061 当部分信息尚未确定时, 相似关系 SIM ( A ),是对不可分辨关系的乐观估 计。 0062 区域价值链市场配置信息系统可用第二种二元组B = ( U, CP ) 表示,C为 认知相关属性,a C, V a 是a的值域, 可包含空值o;P为实践相关属性, 其值域不含空 值。 0063 当部分信息尚未确定时, 相似关系 SIM ( A ),是对不可分辨关系的乐观估 计。 0064 由A上可能不可分辨的对象组成, 定义为 52 U / OPT ( A ) = X 1 , X 2 , , X n ,X i 是可能等价关系,i = 1, 2, , n中。
40、的对象关于A可能不可分辨。x U, 包含x的可能等价类S A ( x ) = y U | ( x, y ) OPT ( A )。 不可分辨关系的悲观估计是根据现有信息, 确信由关于 A不可分辨的对象组成, 定义为 U / PES ( A ) = Y 1 , Y 2 , , Y m ,Y j ( i = 1, 2, , n ) 中的对 象关于A不可分辨。 0065 显然, 使。 0066 设实际关于A的分类关系为 REA (A ), 则有。 0067 , 传统的下近似A X和A X 上近似分别扩充为 分类中不确定部分用边界域表示, 在不完全信息扩充为 说 明 书 CN 102857543 A 1。
41、6 12/24 页 17 对应的负域 近似质量 ( A, X ) = | A X | / | A X | 推广为 定义 8.6.1 ( A ) , 如果, 则称对象u是完全对象 ; 否则u为不 完全对象。 0068 定义 8.6.1 ( B ) , 如果, 则称对象u是完全对象 ; 否则u 为不完全对象。 0069 定义 8.6.2 如果, 称X是可能可定义集。 0070 不难证明如下性质 50 : 性质 1 a ) b ) 如果, 则 , c ) d ) 对于不完全信息系统, 应有如下定理 52 : 定理 8.6.1 对完全信息系统,b A, 如果x A ( X ), 则x |b | ( X。
42、 ), 式中 A ( X ) = X AX,A - X为A的下近似。 0071 定理 8.6.2 如果, 下面递推公式成立 : 式中 定理 8.6.3 如果, 下面递推公式成立 : 式中 说 明 书 CN 102857543 A 17 13/24 页 18 证明略。 0072 例 1 如不完全认知表 3. 8. 6 所示, 表中 “o ” 表示空值。按照上述定理 8. 6. 2 和定理 8. 6. 3 分析认知表 3. 8. 6, 有如下结果 : 表 3.8.6 不完全认知表 Car Price ( a ) Mileage ( b ) Size ( c ) Max Speed ( d ) D 。
43、1 high low full low good 2 low o full low good 3 o o compact low poor 4 high o full high good 5 o o full high excellent 6 low high full o good ( a ) X = 1, 4, 5, 6 , a, c -OPT ( X) = 1, 4, 5 , b -OPT ( X ) = , = , a, b, c = a, c -OPT (X ) b -OPT (X ) = 1, 4, 5 ; ( b ) a, c -OPT ( X ) = 1, 2, 4, 5, 6。
44、 , , = , a, b, c -OPT ( X) = 1, 2, 4, 5, 6 , ( 2. 3 ) 现代区域价值链市场配置组织通过 Internet 计算机网络或者通过组织成 员对资料的收集而获得有关运作信息, 通过信息综合分类, 一些定量信息直接转入或录入 到计算机信息数据库中去, 而一些定性信息可通过适当的形式化描述送到有关决策者 ( 包 括顾问机构 ) 手中, 决策者 ( 们 ) 根据运作能力、 配置能力、 设计创新能力以及储备资料, 通 过计算机辅助定量计算及区域价值链市场配置主体的判断决策提出实践系统有关重大战 说 明 书 CN 102857543 A 18 14/24 页 。
45、19 略决策的一种或几种方案, 另一方面通过计算机区域价值链智能决策支持系统也得出有关 决策的一种或几种方案, 然后通过区域价值链市场配置主体一技术模糊综合评判进行方案 排序, 得出优化方案 ; 这里有如下算法 227 : 设有m种候选方案, 候选方案集为 :, 对应的每一种候选方案的评 价指标集为 它包括人员构成、 设备占用、 知识储备、 技术支持以及所获效益、 发展速度、 影响力等定 性、 定量评价指标。设第i种候选方案的第j个评价指标为模糊数, 第k个评价指标的 客观权重wk 、 区域价值链市场配置主体的生理因素权重vk 、 区域价值链市场配置主体的心 理因素权重uk 、 区域价值链市场。
46、配置主体的认知水平权重tu 等均为论域 0, 1 上的模 糊数。 候选方案si 评价指标用模糊向量来表示, 则可定义 为模糊优化矩阵, 那么, 区域价值链市场配置主体一技术的新联合模糊决策问题可表达为 : 在已知A及模糊权向量、的条件下, 将各候选方案进行优劣 排序。设 : 设, i = 1, 2, , m ;j = 1, 2, , n , 其中为模糊数的序数, 由此可定义模糊优化理想解为 :, 则每一种候选方案Si 到S * 的模糊 加权距离为 : , , , , 其中dij 为与的模糊贴近度 : 依据的大小将方案排序, 设 , 则方案优劣顺序为 : 。 0073 对于 RVC 市场配置的实。
47、践系统和认知系统, 我们可分别引入 “风险调整折减系 数” 。将 RVC 市场配置的实践功效和风险同风险调整折减系数联系起来, 可建立如下数学模 型 : ( 3. 8. 25 ) 说 明 书 CN 102857543 A 19 15/24 页 20 其中 t P 为项目持续周期, 一般以年为单位 ; r P 为风险调整折减系数, 在 ( 0, 1 间取值 :r P 的值越大, 表示风险程度越高 ; n P 表示项目重复次数 ; NPE t 表示项目只进行一次时所得的净现功效值 ; NPE n 表示项目重复n P 次的实践净功效值。 0074 将 RVC 市场配置的认知功效和风险同风险调整折减系。
48、数联系起来, 可建立如下数 学模型 : ( 3. 8. 26 ) 其中 t C 为项目持续周期, 一般以年为单位 ; r C 为风险调整折减系数, 在 ( 0, 1 间取值 :r C 的值越大, 表示风险程度越高 ; n C 表示项目重复次数 ; NCE t 表示项目只进行一次时所得的净现功效值 ; NCE n 表示项目重复n C 次的实践净功效值。 0075 进一步地, 将模型 ( 3. 8. 25 ) 和 ( 3. 8. 26 ) 结合起来, 可建立多目标区域 价值链市场配置选择的基本数学模型如下 : ( 3. 8. 27 ) 其中 t B 为项目持续周期, 一般以年为单位 ; r B 为风险调整折减系数, 在 ( 0, 1 间取值 :r B 的值越大, 表示风险程度。