量子驱动的球形模糊模型在门禁安全系统优选中的应用研究

研究人员针对门禁安全系统选择中的多准则决策难题，开发了量子球形模糊TOPSIS(QSF-TOPSIS)模型，通过整合量子力学原理与球形模糊集理论，解决了传统方法在处理不确定性数据时的局限性。该研究将红外识别系统(IRIS)确定为最优方案(得分0.5280)，为高安全性环境下的决策提供了兼具数学严谨性和实用性的新框架。

　　

在全球安全威胁日益严峻的背景下，各类组织对门禁安全系统的可靠性提出了更高要求。传统密码、钥匙等验证方式存在易丢失、易伪造等缺陷，而指纹、虹膜等生物识别技术虽然安全性更高，但在实际应用中面临着系统选择复杂、评估标准多元化的难题。特别是在学校、政府机构等高安全性要求的场所，如何从众多候选方案中科学选择最优安全系统，成为困扰管理者的现实问题。

在此背景下，研究人员开展了一项创新性研究，将量子计算原理与模糊数学理论相结合，建立了量子球形模糊TOPSIS(QSF-TOPSIS)决策模型。这项发表在《CMES - Computer Modeling in Engineering and Sciences》上的工作，为解决门禁安全系统选择这一复杂的多准则决策问题提供了新思路。

研究团队采用了三项关键技术：首先建立了量子球形模糊集(QSFS)理论框架，整合了量子态的叠加原理和模糊集的隶属度概念；其次开发了基于黄金分割比(G=1.618)的权重计算方法，优化了准则重要性评估；最后采用改进的TOPSIS(Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution)方法进行方案排序，通过计算各方案与理想解的相对接近度确定最优选择。

在模型构建方面，研究首先定义了量子球形模糊数(QSFN)的数学表达形式，包含隶属度(μ)、非隶属度(ν)和犹豫度(π)三个维度，并满足μ2+ν2+π2≤1的约束条件。通过引入量子相位角参数，模型能够更精细地刻画决策过程中的不确定性。研究还提出了QSFN的基本运算法则，包括加法、乘法和数乘运算，为后续的决策分析奠定数学基础。

在应用验证阶段，研究选取了五种典型的门禁安全系统作为候选方案：虹膜识别系统(S₁)、卡扫描系统(S₂)、面部识别系统(S₃)、语音识别系统(S₄)和指纹扫描系统(S₅)。评估准则包括成本(V₁)、可靠性(V₂)、准确性(V₃)、IP防护等级(V₄)和现有基础设施兼容性(V₅)。四位来自不同领域的专家(财务安全专家、系统工程师、物联网安全专家和IT运营经理)参与了评估。

通过QSF-TOPSIS模型计算，各方案的最终得分排序为：虹膜识别系统(0.5280) > 指纹扫描系统(0.4821) > 面部识别系统(0.4513) > 卡扫描系统(0.4237) > 语音识别系统(0.3985)。这一结果表明，在综合考虑各项评估指标后，虹膜识别系统在安全性、可靠性和实用性方面表现最优，成为高安全性环境下的首选方案。

研究的创新性主要体现在三个方面：首先，将量子理论引入模糊决策领域，通过量子态叠加原理增强了模型处理不确定信息的能力；其次，采用球形模糊集扩展了传统模糊集的表达空间，使决策模型能够同时考虑支持、反对和中立三种态度；最后，整合TOPSIS方法建立了完整的决策流程，为复杂环境下的安全系统选择提供了可操作的方法论。

这项研究不仅为门禁安全系统的科学选择提供了实用工具，其提出的QSF-TOPSIS框架还可推广至其他需要处理高不确定性数据的决策场景，如医疗诊断、风险评估和供应链管理等领域。未来研究可进一步探索该模型在不同规模数据集上的表现，以及与其他智能算法的融合可能性，以持续提升复杂决策问题的解决能力。