语言信息集成算子在教学质量评价中的应用

针对教学质量评价过程中评价指标取值的模糊性,采用语言评价短语对教学质量各指标进行评价,利用语言信息集成算子将各指标评价值集成为综合评价值,并根据该综合评价值对教学质量进行评价。最后,给出了相应的算法实现,并通过一个实例表明本方法的有效性。     

基于平衡计分卡的军事信息系统评价指标设计

为了对我军的管理信息系统进行客观的评价,设计一种基于平衡记分卡(Balanced Scorecard,BSC)的军事信息系统评价指标。通过分析BSC的原理和特点,参照传统平衡计分卡的4个要素,将军事信息系统平衡记分卡的4个视角重新定义为:效费比视角、用户满意度视角、内部管理视角、创新与发展视角,依据每个视角的侧重点明确视角的各层指标项,通过专家调查法分别确定视角和指标项的权重,最后通过德尔菲法(即专家意见打分法)得出评价结果。分析结果表明:该方法客观、公正地将所有的评价指标都进行了量化,使其对每一个军事信息系统都能够给出一个定量的评价。     

开发区企业用地评价系统的分析和设计

为解决开发区土地利用存在的粗放、闲置等问题,对开发区企业用地各指标进行了研究,提出了开发区企业用地评价指标体系和评价模型.通过分析影响开发区中各企业用地情况的指标,给出评价体系,在此基础上采用UML建模的系统分析方法,构建了开发区企业用地评价信息系统的模型视图,对需求、逻辑结构、动态结构以及流程建模.实验结果表明了该方法的可行性,该系统对各开发区有通用性,能够提高土地管理者工作效率、降低工作成本,为决策提供支持.     

一种信息系统的评价模型及其实现

将信息系统的评价指标体系进行分层，得到参与评价的三维指标矩阵，再将多目标决策中的逼近理想解法应用到以矩阵为元素的空间中，按照与理想解和负理想解的相对接近度去对信息系统作出综合评价，据此提出一种新的信息系统评价模型，讨论了模型的主要实现技术，并给出了一个信息系统评价实例。     

一种基于业务信息流的空管信息系统安全评价指标体系

提出了一种基于业务信息流的空管信息系统安全评价指标体系。根据我国已经提出实施的信息安全等级保护制度,通过对中国民航数据通信网以及民航空管信息系统核心业务的分析,给出了一个空管信息系统安全评价指标体系。     

企业信息系统可拓评价方法研究

科学合理地评价信息系统项目,对于企业建立和运行一个稳健的信息系统,从而改进管理水平,获得并保持竞争力,有着重要的意义。本文在构建信息系统项目评价指标的基础上,引入可拓学的方法,建立了信息系统项目的可拓评价方法,并对其应用进行了分析。     

企业信息系统的模糊综合评价模型构建研究

通过对企业信息系统的分析,建立了企业信息系统的综合评价指标体系,提出了企业信息系统的模糊综合评价模型和评价方法。     

基于集成赋权模糊积分的信息系统风险评价

信息系统风险评价是信息系统风险管理的前提.本文通过一个数学规划,将决策者给出的主观权重偏好信息与客观的决策信息有机集成,构建了改进的基于集成赋权的模糊积分评价方法用于对信息系统风险进行评价.通过对30个企业信息系统风险评价的实证研究,验证了该方法的有效性.     

制造信息系统的多序参量有序度评价方法

为了评价多序参量影响的耗散结构制造信息系统的健康状态,定义有序度作为评价制造信息系统有序程度的测度指标.选定多个相互独立的序参量对系统有序度从不同维度进行度量,并计算其当量有序度;确定每个序参量的权重,计算制造信息系统的有序度.使用本评价方法对山西某制造企业进行有序度评价,得到产品质量和利润率对有序度的影响数据,数据表明当各序参量对有序度作用的权重相同时,制造信息系统处于最佳健康状态.     

医院信息系统综合评价体系模型

为推动医院信息化建设工作的规范化,加强医院信息化建设的管理、监督、指导和评审工作,构建出一个具有广泛代表性的医院信息系统评价体系模型,使得我区医院信息化进程能够持续健康的发展. 我们运用一种改进的层次分析法原理,对指标体系中的每一个单一指标进行权重求解,从而得出一个可以求解出系统性能测试和功能测试总得分的指标体系,对医院信息系统进行综合评价. 通过该模型对新疆医科大学两家附属医院信息系统进行计算评分,最终科学有效地评价了该两家医院的信息系统,找出医院信息化工作的不足之处并给出了科学的改进建议.     

二元语义处理不同偏好评价信息的群决策方法

针对具有序关系值、效用值、互反判断矩阵、互补判断矩阵、区间模糊数、三角模糊数六种不同偏好评价信息的群决策问题,根据偏好信息的实际意义,通过转换函数将不同偏好信息一致化为二元语义判断矩阵形式,阐明转化方法的合理性与有效性,采用二元语义加权算术平均（T-WAA）算子集结转化后的二元语义判断矩阵,得到群体二元语义判断矩阵,基于二元语义有序加权平均（T-OWA）算子计算某方案优于其他所有方案的整体偏好程度,从而对方案排序择优。算例分析表明该群决策方法的有效性与合理性。     

Consensus reaching for group decision making with multi-granular unbalanced linguistic information: A bounded confidence and minimum adjustment-based approach

In group decision making problems, there exist the situations that decision makers may use unbalanced linguistic term sets that are not uniformly and symmetrically distributed to provide their linguistic assessments over alternatives. Moreover, due to the difference in knowledge and culture backgrounds, it is also possible that multi-granular linguistic term sets may also be used by decision makers. How to manage multi-granular unbalanced linguistic information in consensus-based group decision making has becoming an important topic in linguistic decision making. In this paper, we first revise Herrera’s unbalanced linguistic term sets and propose a simplified linguistic computational model to fuse multi-granular unbalanced linguistic terms. Afterwards, for multi-criteria group decision making problems with multi-granular unbalanced linguistic information, we develop two optimization models to generate adjustment advice for decision makers who have to change his/her opinions in consensus reaching process, which consider both the bounded confidence levels and minimum adjustment of decision makers’ linguistic assessments. Moreover, an algorithm is further proposed to help decision makers reach consensus in group decision making. Eventually, an application example for ERP system supplier selection and some simulation results are presented to illustrate and justify the consensus reaching algorithm.     

不确定语言信息下的大规模群体DEMATEL决策方法

针对现有不确定语言决策试验和评价实验(DEMATEL)方法大多仅适用于中小规模群体,且未考虑不确定语言变量采用非均匀标度的情况,探讨一种新的不确定语言信息下的大规模群体DEMATEL决策方法.首先,给出一种群体不确定语言DEMATEL矩阵的聚类方法,并对大规模群体DEMATEL意见进行合理分组;然后,定义三维不确定语言密度算子,并对大规模群体DEMATEL意见进行有效集结;最后,提出一种改进的基于不确定语言DEMATEL的指标权重确定方法,并在此基础上进行多属性决策.算例分析验证了所提方法的可行性与有效性,该方法采用非均匀标度来表征和呈现不确定语言变量,而且考虑了大规模群体决策的共识度,使得决策结果更为客观合理且更为可靠.     

A method for group decision making with multi-granularity linguistic assessment information

This paper proposes a method to solve the group decision making (GDM) problems with multi-granularity linguistic assessment information. In the method, the multi-granularity linguistic information provided by experts is firstly expressed in the form of fuzzy numbers. In order to make the collective opinion close to each expert’s opinion, a linear goal programming model is constructed to integrate the fuzzy assessment information and to directly compute the collective ranking values of alternatives without the need of information transformation. Then, a fuzzy preference relation on the pairwise comparisons of the collective ranking values of alternatives is constructed using the dominance possibility degree of the comparison between the fuzzy numbers. By applying a non-dominance choice degree to this fuzzy preference relation, the ranking of alternatives is determined and the most desirable alternative(s) is selected. An example is used to illustrate the applicability of the proposed method and its advantages.     

Aggregating decision information into Atanassov's intuitionistic fuzzy numbers for heterogeneous multi-attribute group decision making

The aim of this paper is to propose a new aggregation method to solve heterogeneous MAGDM problem which involves real numbers, interval numbers, triangular fuzzy numbers (TFNs), trapezoidal fuzzy numbers (TrFNs), linguistic values and Atanassov's intuitionistic fuzzy numbers (AIFNs). Firstly, motivated by the relative closeness of technique for order preference by similarity to ideal solution (TOPSIS), we propose a new general method for aggregating crisp values, TFNs, TrFNs and linguistic values into AIFNs. Thus all the group decision matrices for each alternative which involves heterogeneous information are transformed into an Atanassov's intuitionistic fuzzy decision matrix which only contains AIFNs. To determine the attribute weights, a multiple objective Atanassov's intuitionistic fuzzy programming model is constructed and solved by converting it into a linear program. Subsequently, comparison analyses demonstrate that the proposed aggregated technology can overcome the drawbacks of existing methods. An example about cloud computing service evaluation is given to verify the practicality and effectiveness of the proposed method.     

权重信息完全未知的二维二元语义多属性群决策方法

针对群决策问题中专家权重和属性权重均未知的情形,提出一种基于二维二元语义表示模型的多属性群决策方法.首先,考虑到不同决策者对二维二元语义信息中第一维信息和第二维信息的相对重要性比重不同,提出一种能够反映出该比重变化对于二维二元语义间比较和距离测度影响的得分函数和距离公式;其次,利用得分函数和距离公式建立目标函数,依据专家意见的熵值确立约束条件,进而构建能够同时求解出专家权重和属性权重的双权重求解模型,再分别针对不同的方案依次进行求解,得到每一个方案假定为最优方案时相应的权重信息;再次,按照所提出的新方法,综合目标函数值的大小对方案进行排序与择优;最后,通过案例分析与对比验证所提方法的有效性和科学性.     

纯语言多属性群决策方法研究

研究了属性权重、属性值以及专家权重均以语言形式给出的纯语言多属性群决策问题．定义了语言评估标度的运算法则，给出了一些基于语言评估标度及其运算法则的新算子，提出了一种纯语言多属性群决策方法．该法不但计算简洁便利，而且能充分地利用已有的语言决策信息．最后将该方法应用于解决供应链管理领域中的战略合作伙伴选择问题．     

模糊环境下的语言决策方法研究

对于模糊环境下的评估,存在固有的不确定性和不精确性信息比较的情况。在AHP的框架下,提供了指标权重和偏好值语言信息并用三角模糊数来描述,构造语言决策矩阵并进行模糊化。根据理想近似方法,通过计算到正理想解和负理想解的距离求出每个方案的贴近系数,得出候选者的评估顺序,并举例说明了应用这个方法的计算过程。     

一种信息不完全确定的多准则语言群决策方法

针对权系数信息不完全确定且方案的准则值为确定语言等级或位于两个连续语言等级之间，甚至缺失的群决策问题，提出一种群体语言决策方法．该方法利用证据推理算法得到方案属于各语言等级的信任度，利用二元语义对方案进行语言集结；然后结合决策者和准则权重的不完全确定信息及方案与理想方案的二元语义问的距离构建非线性规划模型．利用遗传算法求解所得模型，计算得到各方案的排序．实例计算表明了该方法的可行性和有效性．     

Group decision making problems in a linguistic and dynamic context

The aim of this paper is to present a new model of decision support system for group decision making problems based on a linguistic approach and dynamic sets of alternatives. The model incorporates a mechanism that allows to manage dynamic decision situations in which some information about the problem is not constant in time. We assume that the set of alternatives can change during the decision making process. The model is presented in a mobile and dynamic context where the experts’ preferences can be incomplete. The linguistic approach is used to represent both the experts’ preferences about the alternatives and the agreement degrees to manage the change of some alternatives. A prototype of such mobile decision support system in which the experts use mobile devices to provide their linguistic preferences at anytime and anywhere has been implemented. In such a way, we provide a new linguistic group decision making framework that is mobile and dynamic.