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  • 简介:本文依据群体语言评价信息特点,基于二元语义信息处理、理想点评价模型及聚类分析等方法,给出了基于二元语义评价信息并适用于层次结构的个体优势特征识别方法;对某企业的文化优势特征进行识别,演示了方法的使用过程,并说明了所提方法的可行性和有效性。从二元语义的评价信息中,本方法能够比较充分地挖掘和体现被测行为主体的个体优势特征,能够为决策者提供多种维度的决策信息。

  • 标签: 系统评价 竞优评析 识别方法 个体优势特征 二元语义
  • 简介:在多属性群决策中,决策者的决策结果有两种表现形式,即决策方案的优先序和决策方案的排序权向量.本文研究基于决策方案优先序的群排序方法,提出了加权偏差平方和最小化方法及基于测度函数的0-1规划方法.

  • 标签: 多属性群决策 决策方案优先序 群排序 0-1规划
  • 简介:针对同时包含可线性补偿和不可线性补偿两种属性属性值为确实数、区间数、语言信息的风险型多属性决策问题,提出一种基于消错理论的决策方法。首先,在消错理论的基础上将属性分为关键型、重要型和冗余型三类,结合属性值的类型分别给出对应的错误函数和极限损失值;接着,对关键型属性赋予极小权重,在保留关键型属性“一票否决”功能的同时又突出重要属性的作用;最后,根据对待错误损失的不同态度,建立计算错误损失值的三种方法,通过计算期望错误损失值对备选方案进行排序。通过新市民信息服务项目的例子,说明该方法的有效性和可行性。

  • 标签: 决策科学 消错决策方法 消错理论 混合 风险 错误损失
  • 简介:属性决策也可称为多准则决策,是现代决策科学的一个重要组成部分,它的理论和方法在工程、技术、经济、管理等诸多领域中都有广泛的应用。本文在一些专著和文献的基础上,简要介绍多属性决策的一般步骤,着重讨论在应用过程中几种主要方法的比较。

  • 标签: 多属性决策 决策矩阵 属性权重 方法集成
  • 简介:研究了区间粗糙直觉模糊多属性决策。探讨了区间粗糙直觉模糊数的运算法则及其性质;定义了区间粗糙直觉模糊数的得分函数和精确函数,进而给出其排序方法;给出了区间粗糙直觉模糊数的变权算术平均和变权几何平均算子,并且建立了区间粗糙直觉模糊数的多属性决策模型;实例验证了所提出决策方法的有效性。

  • 标签: 区间粗糙直觉模糊数 多属性决策 集成算子变权向量
  • 简介:建立试卷质量综合评价的多级评价指标体系,利用属性数学模型提出试卷质量综合评价的多级属性综合评价方法.与一般评价方法相比,属性综合评价方法严谨、精细,克服了模糊评价法的不足,评价结果更合理、更可靠.应用实例的评价结果与实际相吻合,表明了方法的科学有效性.

  • 标签: 属性数学 综合评价 试卷质量 教育测量
  • 简介:对于多属性群决策中专家权重确定的问题,本文提出了基于聚类的专家权重确定方法,将专家权重分为类别间权重和类别内权重,对专家聚类步骤和类别间权重的计算方法进行了改进。通过专家给出的判断矩阵构建相容度矩阵,利用系统聚类原理,对相容度矩阵进行聚类,得到最大相容度谱系图。通过最大相容度间的距离和给定阈值的比较,对专家进行恰当分类,从而避免了根据现有研究步骤只能将专家分为两类的不足。此外,在确定类别间权重时,除继续对类容量较大的类赋予较大的类别间权重系数外,还引入专家判断矩阵的属性权重一致性来反映类别间的差异,从而有效避免了当某几类专家中含有相等数目专家时,赋予这几类专家相同类别间权重系数的问题。所提方法结构清晰、计算简便,并使得专家权重计算结果更为合理准确。最后运用一个算例对比验证了该方法的可行性和有效性。

  • 标签: 决策科学 多属性群决策 专家权重 聚类分析 判断矩阵
  • 简介:云制造环境下服务资源进行动态组合时不可避免地遇到内、外部环境的不确定性,这些不确定性因素直接影响到制造云服务组合的执行成本、效率和质量。为了有效提升制造云服务组合的柔性,需要对其柔性能力进行测度。在假定某待选云服务集中的各服务资源能够以不同的效率替代完成任务的基础上,建立了考虑制造云服务组合柔性的效率柔性、冗余柔性、路径柔性和任务柔性的四维属性测度方法。最后,结合具体算例对该方法的应用过程进行了分析。

  • 标签: 云制造 制造云服务组合 柔性测度 冗余柔性
  • 简介:针对层次分析法决策时存在两两判断、一致性检验次数过多和判断矩阵残缺性等问题,本文提出了一种基于决策矩阵的DST-AHP多属性决策方法。该方法结合决策矩阵的特征值,构建DST-AHP方法层次结构模型和判断矩阵,并根据判断矩阵定义不同属性下各焦元的基本概率分配函数;然后利用Dempster合成法则对基本概率分配函数值进行合成,依据合成后值对方案进行排序。最后对AHP和DST-AHP两种方法进行比较分析,说明该方法的有效性。

  • 标签: 决策矩阵 证据理论 层次分析法 多属性决策
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  • 简介:突发事件的实时数据是应急决策的依据,提高对数据的处理能力,确定突发事件属性的熵权,筛选出反映事件发展趋势的重要属性,是提高决策效率和准确性的关键问题。利用共性知识模型结构化表示突发事件和属性,参考区间型多属性决策方法,把事件属性监测值转换为区间数型,在保持时序信息的同时降低数据维数,并通过定义精确数与区间的距离,使突发事件属性集均转化为成本型属性;继而利用基于熵权的区间型多属性决策方法计算事件的属性熵权值,权值越大,表示包含事件演化趋势的信息越多,在决策时就应被重点关注。最后,通过实例说明此方法的有效性和实用性。

  • 标签: 突发事件 共性知识模型 区间型多属性决策 熵权
  • 简介:提出了求解参数识别反问题的同伦正则化方法,给出了相应的收敛性定理.数值结果表明该方法是一种快速的大范围收敛方法.

  • 标签: 反问题 同伦正则化 收敛性
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  • 简介:考点一:质量1.质量是物体的一种属性.任何物体都具有一定的质量,即含有物质的多少,它不会因为形状、状态、位置的改变而改变.

  • 标签: 考点分析 物理属性 物质 质量 物体