【摘 要】
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为改善轨道交通线网应急事件分类分级的准确性和及时性,建立合理的分类分级标准和自动识别技术。在对现有动态模糊分级算法进行研究的基础上,提出一种新的应急事件动态模糊分
【机 构】
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陕西广播电视大学,陕西工商职业学院计算机及信息管理系,兰州交通大学光电技术与智能控制教育部重点实验室,
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为改善轨道交通线网应急事件分类分级的准确性和及时性,建立合理的分类分级标准和自动识别技术。在对现有动态模糊分级算法进行研究的基础上,提出一种新的应急事件动态模糊分级算法。该算法利用模糊层次分析法(FAHP)来计算关键因素的模糊权重,使用Agent实时获取关键因素值,形成关键因素模糊矩阵,通过计算海明距离来确定选取的Agent并进行分级,该方法能减少专家主观部分的比重,真正实现动态分级,使结果更加准确合理。最后举例说明如何在实际中使用此方法。
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