监理单位项目控制水平综合评价

在分析各种评价过程中权重计算方法基础上,提出了对评价指标权重的优化计算。采用最小方差理论,按照误差比进行确定专家权重,并将指标的原始权重向量与专家权重向量综合优化得到指标优化权重,然后运用模糊数学理论进行多层次综合评价。文中对陕西某监理单位项目控制水平进行实例评价,权重优化计算与传统权重计算进行比较分析,效果良好。     

基于S型曲线的指标权重确定方法

针对动态系统的多指标多决策者综合评价问题,目前的赋权法很少考虑决策者评价可信度及指标权重随评价对象变化而变化的情况,因此提出一种基于置信度的参数可调的S型曲线指标赋权模型.在专家打分法的基础上,通过引入专家权威性和差异性系数来确定专家置信度,提高专家评价的可信度,运用可调参数来校准基于置信度的指标赋权模型,使其能较好地解决评价者与动态系统中指标权重之间的非线性关系,增加了赋权模型的灵活性.结合实例确定指标权重的结果符合客观实际,验证了此方法的可行性和实用性,它为确定指标权重提供了一种新的有效途径.     

基于相对信息熵和语言加权算子的网络舆情突发事件模糊多指标应急决策方法

在仔细分析网络舆情突发事件的成因与应急决策特性的基础上,从舆情状态、突发事件本身和民众关注3方面构建 网络舆情突发事件的属性指标。考虑到网络舆情突发事件指标的语言不确定性和多样性,以及应急专家对舆情事件危机评价的语言判断矩阵差异性,本文提出一个基于相对信息熵和语言加权算子的网络舆情突发事件模糊多指标群决策模型。首先根据应急指标重要性的判断矩阵,计算出每个专家对各指标权重的评价;然后基于相对熵的多属性组合赋权方法来获取应急专家的权重,计算得出各舆情事件指标的综合权重;再根据各应急专家对网络舆情事件的语言指 标评价值,利用语言加权算术平均算子,集结得到各网络舆情突发事件的综合决策评价值,进而对各舆情事件危机程度快速排序。最后,通过一个实例来证明本文方法的实用性。     

考虑不完全权重信息的直觉模糊VIKOR方法研究

针对指标评价值为语义信息且专家权重、指标权重信息不完全的多指标群决策问题,采用直觉模糊集方法处理语义评价信息,提出了一个改进直觉模糊VIKOR方法。基于最大化贴近系数计算指标权重;以专家偏好的一致性为目标函数,构建线性规划模型来确定专家权重,引入一种新的距离测度方法计算两直觉模糊数的距离,最后通过直觉模糊VIKOR方法对备选方案进行排序并择优,通过某汽车设计方案评价实例验证了所提方法的有效性。     

基于自适应专家权重的信息系统风险评估模型

针对风险评估过程中存在专家权重难以合理设置,评估结果受专家主观性影响大等问题,提出一种基于自适应专家权重的信息系统风险评估模型SAEW-ISRA,给出一种细粒度专家权重自适应调整方法。首先,在评估过程中引入三角模糊数对风险指标属性评分;其次,根据专家评分模糊度描述专家知识量,结合与专家群体评分的距离构建后验权重,可使专家权重自适应调整,同时使用模糊层次分析法构建风险指标权重;然后,提出信息系统风险指标危险度量化方法,可计算风险值;最后,通过某信息系统的风险评估实例验证所提方法能达到更高的评估准确性,同时在一定程度上解决了评估过程中权重不合理问题。     

专家权重完全未知的区间直觉不确定语言多属性群决策方法

针对专家权重信息完全未知且属性值为区间直觉不确定语言数的模糊多属性群决策问题,提出一种基于混合权重信息及决策者风险态度的群决策分析方法。在定义区间直觉不确定语言数差异度的基础上,分别利用专家在方案评价值上的贴近度以及方案排序上的一致度来计算两类专家权重,并基于均衡度得到专家的客观综合权重。进而通过融合专家客观综合权重以及基于相似度的个体综合评价值权重,提出一种混合加权集结方法,从而得到方案的群体综合评价值,并通过定义带有风险态度因子的期望值与精确函数实现对方案的比较和排序。最后,通过实例分析证明所提方法的有效性和合理性。     

基于模糊粗糙集的TOPSIS供应商评估方法

由于供应商选择是一个多目标评价问题, 不确定的因素很多, 如果仅靠经验判断则无法避免结果的主观性, 针对这一问题采用了定性和定量相结合的方法, 利用模糊粗糙集求得指标的客观权重, 利用专家评分法来定义指标的主观权重, 再综合主客观权重, 最后将综合权重用于TOPSIS进行评估, 并用实例证明了这种方法的有效性和可行性。     

模糊语言多属性群决策的客观综合赋权方法

针对一类属性及专家权重完全未知且评价值为直觉不确定语言数的多属性群决策问题,提出一种基于客观综合赋权模型的模糊群决策方法。通过定义直觉不确定语言数的不确定度和距离测度,对单个专家内部以及专家群体之间的评价值进行分析,分别建立基于离差最大化和熵值的属性综合赋权模型以及基于不确定度和偏离度的专家综合赋权模型,提出一种基于客观综合权重的直觉不确定语言多属性群决策方法。通过实例分析表明了该方法的可行性和实用性。     

基于D-S证据理论的存货质押融资贷前风险评价

存货质押融资贷前风险评价是银行规避风险、选择优质客户的重要手段。建立了存货质押融资贷前风险评价指标体系,提出了多源异类信息指标的mass函数表达与处理方法,基于D-S证据理论建立了风险评价模型。为克服传统定性指标的专家权重赋值方法主观性较强的缺陷,基于Jousselme证据间距离提出了一种综合权重赋值方法。实例分析表明,该模型可直观地度量存货质押融资业务的风险水平,帮助银行准确、快速地审核贷款企业的存货质押融资贷款申请。     

基于群体决策的软件构件质量评价模型研究

为了简化层次分析法(AHP)在构件质量评价过程中的步骤,同时降低评价过程当中的主观性,建立了一种基于群体决策的软件构件质量评价模型.通过采用改进的AHP,在保证单个判断矩阵满足一致性的前提下,求出指标权重,同时用每个专家赋予不同的权重对指标进行评价.将指标的权重和专家权重进行线性加权,在专家权重相对确定的情况下,采用基于群体决策的策略对构件质量进行综合评价.实验结果表明,该方法较大程度上减少了建立判断矩阵时的主观性,使计算过程更具客观,最大程度地接近了计算结果的真实性.     

单调指标空间在信息系统风险评估中的应用研究

针对当前指标分析方法在整体性质分析方面的不足,利用样本点的拟合函数,提出了一种系统的单调指标空间分析模型MISAM,定义了指标的灵敏度和关联度。在该模型基础上,提出了一种基于多级灵敏度的指标权重分配方法和风险评估方法,定义了信息系统风险状态的需求满足度,用于度量当前的系统安全状态与评估者所需要的系统安全状态之间的差距,仿真实验验证了模型和方法的有效性。     

基于集对分析的保障能力薄弱环节改进模型研究

确定保障能力薄弱环节对提高部队保障能力至关重要,目前保障能力薄弱环节确定有指标评估得分法和权重法两种方法,两种方法均存在一定的片面性。针对存在的问题,提出一种基于指标裕度空间和权重的求指标薄弱度的方法查找、确定保障能力薄弱环节,并且将集对分析的思想应用到指标优化和指标裕度空间的分析求取上,使指标薄弱度更加精确。最后结合某基层一级保障单位进行实例,运用Matlab软件仿真模型,进行保障能力指标薄弱度分析,并与目前存在的两种方法对比分析,实践证明所提出的方法更适用于保障能力薄弱环节的确定。     

基于动态惯性因子的PSO算法的研究

标准粒子群算法是一种有效的寻找函数极值的演化计算方法,它简便易行,收敛速度快.但算法也存在收敛精度不高,易陷入局部极值点的缺点.针对这些缺点,在原有算法的基础上,提出一种动态改变惯性因子的粒子群优化算法(DCWPSO),使得粒子在迭代过程中惯性因子随粒子进化度和聚合度的变化而改变.文中通过对测试函数的仿真实验,并与自适应改变惯性因子的粒子群算法(ACWPSO)以及标准粒子群算法比较,其结果表明这种改进的粒子群算法在性能上明显优于这两种粒子群算法.     

基于改进修正权重的证据组合方法

针对证据组合过程中修正权重的确定问题,提出了一种综合考虑证据间关联关系和自身不确定度的改进修正权重确定方法,实现了对待组合证据的有效修正。基于对证据信息随机性和不具体性的阐述,得到了证据综合不确定度的度量方法。结合基于改进冲突度的相似性权重和基于综合不确定度的可靠性权重,确定了改进的修正权重。应用Dempster组合规则对修正后的加权平均证据进行有效组合。算例分析结果表明,所提方法能够充分利用证据信息,解决证据冲突,组合结果更为客观、准确,可信度更高。     

改进的粗糙集属性权重确定方法

改进属性重要度概念,给出了一种基于粗糙集理论的单属性重要度和组合属性重要度结合的确定属性权重的方法及其具体操作步骤。通过实例说明,改进的粗糙集权重计算方法具有普适性,权重计算更合理。     

哈萨克语文本分类系统的设计与实现

利用K-最近距离算法对哈萨克语文本进行分类,通过统计词频信息和语言信息相结合的方法选择特征,实现一个哈萨克语文本分类系统。在计算特征权重值时不仅考虑词频,还利用特征的集中度、分散度,经过训练和统计对每一类哈萨克语文本形成特征的权重向量,根据K-最近距离算法判断测试文本的所属类别,实验结果表明该方法可行。     

粗集理论在调查数据可信度评判中的应用

在教育领域中常常会进行教学评价、学习评价等调查活动,而学生填写的数据有很大的随意性。为评判调查数据的可信度,引入粗集理论,先对属性集合进行初步约简,再利用条件属性的重要度确定约简中各属性权重,最后由模糊评判方法来衡量调查数据的可信度。其中,模糊关系矩阵由选择可信度来确定。实例分析结果表明,该方法是可行的、有效的。     

一种改进粒子群优化算法

为了提高粒子群优化算法的性能,提出了一种惯性权值调整的改进粒子群优化算法,该算法的惯性权值满足不同。粒子对全局和局部搜索能力的不同需求,每次迭代后根据适应度值对惯性权值做相应的调整。对4个典型的测试函数进行仿真表明,该算法比标准粒子群优化算法有更好的收敛性和更快的收敛速度,改善了优化性能。     

一个具有可调变权能力的变权向量

依据变权向量的定义构造一个带参数的变权向量,并证明了变权向量与状态变权向量的关系定理;通过引入变权向量的相对调节度概念,求出了所构造的变权向量的相对调节度,并分析了其变权效果.最后运用该变权向量求解一个算例,所得结果表明,该变权向量不但具有较强的变权能力,而且其变权能力将随参数取值的改变而变化.     

基于判断矩阵一致性程度的专家权重确定方法

判断矩阵的一致性程度可以反映专家思维的一致性水平,是基于判断矩阵确定专家权重的一个重要因素。针对传统欧氏距离方法对元素间相对差异关注不够,以及判断矩阵相似度（或差异程度）的度量易受1-9标度影响的问题,研究基于判断矩阵一致性程度的专家权重确定方法,分别提出基于欧氏距离与灰色关联度的专家权重确定方法和基于相对距离的专家权重确定方法。前者通过引入灰色关联度,计算得到的是各专家判断矩阵一致性程度比较意义上的相对值;后者通过采用相对距离方法来减弱1-9标度的影响。算例分析中,基于一致性检验指标CR验证了本文2种方法得到的专家权重排序较传统欧氏距离方法得到的排序结果合理,并分析了各种方法在专家权重具体取值上的不同特点,为今后实际应用中的方法选择提供参考。