摘要：语义描述是聚类与分类领域的研究热点。基于公理模糊集(Axiomatic fuzzy sets,AFS)的分类算法可以模仿人类推理机理得到具有良好可解释性的类描述。在同等分类性能下,简化类描述将有助于人们较好地理解与应用分类结果。该文利用非平稳割点样本选择策略(Sample selection algorithm of unstable cut points,UCSS)和区间二型隶属函数,设计了基于非平稳割点样本选择的二型AFS(UCSS-AFS)分类方法。该分类方法在保持较好的分类准确率和语义的基础上,可以有效降低类描述的复杂度。为验证所设计方法的可实践性,该文对UCI数据库中的18个数据集进行实验。实验结果表明,UCSS-AFS分类方法在保持较好的分类准确率下所获得的规则易于理解与应用。

摘要：粒计算是知识表示与数据处理的一种新的理念和计算范式,现已成为复杂问题求解的有效框架之一。信息粒是粒计算的基本单位,构建信息粒以及利用信息粒实现问题求解是粒计算的两项基本任务。受认知主体的主观局限性和度量方法等因素的影响,信息粒的形成、表示与解释往往伴随着不确定性。本文基于区间二型模糊C均值(IT2FCM)聚类算法和合理粒度原则设计了二型信息粒的生成方法,不仅实现了信息粒的构建,而且能够体现出粒化过程中的不确定性。为验证所设计方法的合理性,本文在人工数据集上对粒化方法进行评估,并探讨不同参数值对粒化结果的影响。此外,利用所设计的粒化方法对船舶数据的结构信息及其不确定性进行刻画,以此来辅助船舶的分类管理。

摘要：针对冷链物流配送的车辆路径问题,在多种冷藏车辆、多配送中心和多商品种类的情况下,考虑车辆的经济性、绿色与可持续性,以配送总成本与配送车辆评价最优为目标构建冷链物流车辆路径优化模型,建立由社会环境、经济性和质量3个维度构成的车辆评价指标体系,并构建基于α-水平截集的模糊TOPSIS模型对冷藏车辆进行评价,得到综合考虑下的车辆评价值.在车辆评价结果的基础上,建立相应的冷链物流车辆路径优化模型并设计遗传算法,求解得到分批到货下的车辆配送路径.实验部分对大连市地利生鲜商品配送的算例进行求解,并与不考虑车辆评价的优化模型及未分批到货的优化模型进行对比.实验结果验证了分批到货的配送模式能够有效降低配送成本,考虑车辆评价因素会增加配送成本,同时通过增加车辆评价权重能够有效提升配送车队的绿色与可持续性.

摘要：在国际化视野下思想政治教育面对着生态危机、社会道德问题、不同意识形态冲突、不合理国际政治经济秩序等诸多挑战。我国的思想政治教育如何发挥其引导、渗透、内化、外化的作用,以生态教育为视角,注重人才的培养,采用继承与借鉴相结合等对策来应对这些挑战,是未来国际化视野下思想政治教育创新发展的长期策略。

摘要：作为复合型产业,物流以其设计范围广、吸纳就业多、消费拉动大等特点,为国民经济的快速发展作出了重要贡献。面对新常态时期的来临,物流产业也必将面临新的局面,本文从江苏物流产业的发展现状入手,归纳成绩、剖析问题、查找原因,探寻新常态下江苏物流产业的可持续发展路径。