基于AHP-TOPSIS法的自闭症儿童攻击行为干预产品研究

目的 为减少自闭症儿童攻击行为的发生,对其攻击行为的影响因素和能够改善该行为的产品进行研究。方法 采用层次分析法（AHP）,建立攻击行为影响因素的评价矩阵,对影响因素进行权重分析。采用逼近理想解排序法（TOPSIS）,通过评分的方式建立评价矩阵,根据得出的权重值,计算出正负理想解和各方案的相对贴度,从而选出最有效的解决方案。结果 个人认知、亲子关系、同伴关系和移情能力是自闭症儿童攻击行为产生的主要影响因素,在根据主要影响因素设计的3款产品中,智能交互音乐鼓的设计为最优解决方案。结论 通过层次分析法与逼近理想解排序法,排除了主观因素的影响,对自闭症儿童玩具产品的设计要素进行优化,填补了自闭症儿童攻击行为干预产品的市场空白,能够有效减少自闭症儿童攻击行为的发生。     

基于AHP-TOPSIS法的自闭症儿童依恋产品设计研究

目的 为了提高自闭症儿童建立安全型依恋关系的效率,对于自闭症儿童依恋产品设计的过程进行研究.方法 使用层次分析法(AHP)和逼近理想解排序法(TOPSIS)相结合的方法,围绕影响自闭症儿童依恋关系的主要功能领域进行研究,采用系统化、层次化与定性和定量相结合的方法,将这些功能领域拆分为不同的层次和要素,计算这些要素的权重值并进行排序;从而进行3种方案设计,通过评分的方式建立评价矩阵,根据上阶段计算出的权重值,求正负理想解,以此为依据,选取最优设计方案.结论 通过层次分析法和逼近理想解排序法在自闭症儿童依恋产品设计过程中的应用,可以排除主观因素对于产品设计的影响,为产品设计及方案选取提供了科学依据,在自闭症儿童依恋产品设计方面具有一定的理论意义和实际价值.     

基于AHP-TOPSIS方法的儿童安全座椅设计方案评价研究

目的 解决儿童安全座椅设计方案评价过程中的主观性和片面性等问题,获得科学的设计方案。方法 依据文献研究和用户与专家问卷找出消费者选购产品时考虑的需求点和问题点,初选出儿童安全座椅评价指标;采用合理性测评筛除低效用指标,确定儿童安全座椅评价指标体系的科学构建。提出一种结合层次分析法（AHP）和逼近理想解排序法（TOPSIS）的综合评价方法,对3款儿童安全座椅的设计方案进行综合评价优选,确定第2种设计方案为获得分数最高的优选方案。结论 AHP-TOPSIS模型应用于儿童安全座椅设计方案的优选可以消减决策者对设计方案评价的片面性与主观性,实现相对科学的儿童安全座椅设计方案的评价。该方法在其他产品开发过程中处于设计阶段的方案评价与优选具有一定的通用性。     

基于PCA和改进BP组合预测模型的矿岩可爆性研究

为了更精确地对矿岩可爆性进行预测分级,对BP神经网络评价方法进行优化,建立了主成分分析法和改进BP神经网络相结合的矿岩可爆性分级评价模型。以具体矿山为例,考虑影响矿岩可爆性的10项评判指标,统计15个实际矿山的样本数据。利用SPSS软件对样本数据进行主成分分析,将输出结果作为改进BP神经网络的输入因子,矿岩的爆破等级作为输出因子,得到的分级预测结果更加准确且精度更高。结果表明:该模型对矿岩可爆性分级的相对误差都控制在6%以内,与未经主成分分析的BP神经网络预测误差相比,预测精度显著提高。该组合预测模型为矿岩的可爆性分级提供了一种更加完善的评价体系。     

基于综合赋权聚类分析的岩体可爆性分级

选取普氏坚固性系数、波阻抗、炸药单耗和裂隙平均间距4个指标对岩体可爆性进行分级,采用层次分析法和变异系数法对4个指标进行综合赋权,避免了主观赋权与客观赋权方法在权重系数确定问题上的不足,同时建立了基于加权聚类分析的岩体可爆性分级,生产实践表明综合赋权聚类分析方法适用于实际情况。     

基于综合赋权聚类分析的岩体可爆性分级

选取普氏坚固性系数、波阻抗、炸药单耗和裂隙平均间距4个指标对岩体可爆性进行分级,采用层次分析法和变异系数法对4个指标进行综合赋权,避免了主观赋权与客观赋权方法在权重系数确定问题上的不足,同时建立了基于加权聚类分析的岩体可爆性分级,生产实践表明综合赋权聚类分析方法适用于实际情况。     

矿岩可凿可爆性与其物理力学性质相关性的研究

矿岩可凿性和可爆性对确定凿岩爆破参数起重要作用,但测定须用专门器械,测定过程比较复杂,而且测定方法与具体的凿岩爆破工艺密切相关。然而矿岩物理力学性质的测定则比较简单。利用线性和高次回归方法,通过对这些性质内在的相关性进行研究,发现矿岩的波阻抗、弹性模量和抗拉强度最能反映矿岩的可凿性和可爆性,这对凿岩爆破机理和设计的研究是有用的。     

基于模糊综合评判的矿岩体可爆性分级

采用工程中较易获得的爆破影响因素岩石容重、抗拉强度、抗压强度和岩体完整性系数作为矿岩体可爆性分级的指标,并利用AHP层次分析法确定了分级指标的重要程度,同时应用模糊变换原理和最大隶属度原则运用模糊综合评判的方法将新桥硫铁矿-270 m中段矿岩体进行可爆性分级.分级结果显示矿体可爆性为较易,上下盘围岩可爆性为中等-较难,与矿山实际情况较为符合.     

岩石可爆性分级灰色模型聚类权矩阵的修正

本文提出了正确建立岩石可爆性分级灰色模型聚类权矩阵的方法,使灰色模型更加逼真可靠。     

岩体可爆性分级评价的集对分析模型

针对岩体可爆性综合评价指标的不确定性和不相容性,基于集对分析方法,建立岩体可爆性分级评价模型。将该模型应用于9组不同种类的岩体试样中,选取工程爆破中比较容易获得的岩石密度、抗拉强度、冲击动载强度和岩体完整性系数4个影响因素作为评判指标,将以上4个指标合成一个可反映岩体可爆性级别的联系度参数,并利用加权平均值法确定评判指标的权重,逐一对9组试样进行岩体可爆性分级评价。研究结果表明:9组岩体试样的可爆性分级结果与熵权属性识别方法的评价结果基本相符,所建立的集对分析模型能够合理地评价岩体可爆性等级,可在工程爆破实践中推广使用。     

基于沉浸理论的自闭症儿童体感游戏交互设计

目的 探究可提升自闭症儿童体感游戏用户体验的交互设计方法,提升自闭症儿童在利用体感游戏进行康复训练时的用户体验.方法 以沉浸理论为基础,通过用户研究总结出自闭症儿童体感游戏的设计策略.并将层次分析法(AHP)和逼近理想解排序法(TOPSIS)应用到体感游戏的设计中,以及时的反馈、愉悦的界面表现、有效的操作交互、清晰的目标任务设计策略建立了体感游戏沉浸感设计的量化评估模型,并对设计出的方案进行了评估,选择了最佳方案,并进行深入的设计.结论 总结出了一套自闭症儿童体感游戏的交互设计策略和评估方法,并将其应用到自闭症儿童的体感游戏的设计中,从而创造出科学有效的沉浸式游戏体验,提高游戏干预自闭症儿童康复训练的效果,并为同类产品的设计提供了参考.     

应用改进的理想解法评估竞争企业经济效益

企业有着良好的经济效益是企业可持续发展的重要标志.本文在已建立的反映企业经济效益的指标基础上,提出了应用改进的理想解法评估竞争企业经济效益,即构造最优化模型,利用最优化条件,充分利用了评估矩阵的信息,变主观赋权为客观赋权.经实证比较,用所得公式计算得到的结果与原理想解法相比一样,但该方法更加简便实用.     

基于理想点的DEA交叉效率评价研究

针对信息无法充分利用的缺陷,提出了一种基于理想点的DEA交叉效率评价方法。首先,分别求出各决策单元的交叉效率值;其次,利用所有信息,求出集结交叉效率值的基于数据驱动的客观权重系数;最后,对集结后的交叉效率值进行排序。结果显示:基于理想点的DEA交叉效率评价方法,得到的评价结果较为客观、公平,较好地解决了决策单元的交叉效率评价问题。     

面向用户需求重要性研究的婴幼儿早教玩具设计

目的 运用人工智能技术与定量分析方法研究婴幼儿早教玩具产品的用户需求,为设计与开发提供可借鉴思路。方法 首先,用Python爬虫抓取与婴幼儿早教玩具相关的微信公众号文本,运用人工智能技术对抓取到的文本数据进行自动筛选,并通过焦点小组座谈形式梳理初始用户需求;然后运用模糊Kano问卷对初始用户需求进行分类,得到必备型需求、意愿型需求、魅力型需求、无差别型需求和逆向型需求;再进一步运用优劣解距离法对意愿型需求和魅力型需求进行重要度的计算排序,保留重要度排序在前的需求指标,确定最终的婴幼儿早教玩具需求指标汇总;最后进行婴幼儿早教玩具实际案例的设计,验证该方法的有效性。结论 借助人工智能技术与定量分析方法能更精准地对用户需求的重要性进行研究,有效提高用户的满意程度,顺应婴幼儿早教玩具设计研发的市场趋势。     

TOPSIS在制造企业ASP平台选型中的应用

根据制造企业选择ASP服务提供商的业务流程,采用TOPSIS方法构造评价函数,建立了ASP平台软件系统评价指标体系;采用Delphi法确定评价指标的权重系数,求解评价函数最优解作为评价目标的最优解,最后举例进行了验证.结果表明,采用TOPSIS和Delphi相结合的方法对制造企业ASP平台软件系统进行选型,可以有效地减少ASP平台选型的主观盲目性,提高平台选型的科学性.     

基于改进的TOPSIS法与RSR法的质量改善项目综合评估

针对失效模式与影响分析中的风险优先数（RPN）方法在质量改善项目排序问题上的局限性,提出一种新的排序方法。首先,借助模糊集理论和熵权法,确定决策指标的模糊指标值和主、客观权重;随后采用改进的理想解逼近法（TOPSIS）与秩和比法（RSR）获得优先级排序和分档;同时,提出并定义了相对应的关键术语：改善主题、难易程度、发生度和改善潜力,最后,结合企业实例验证了新排序方法的有效性和稳定性。     

Application of multi-criteria decision making methods for selection of micro-EDM process parameters

Ti-6Al-4V super alloy is an important engineering material with good strength to weight ratio and a wide range of applications in a number of engineering fields because of its excellent physical and mechanical properties.This work determines optimum process parameters such as pulse on time,peak current,gap voltage and flushing pressure,which influence the micro-electro discharge machining(EDM) process during machining of Ti-6A1-4V using combined methods of response surface methodology(RSM) and fuzzy-technique for order preference by similarity to ideal solution(TOPSIS).Central composite design(CCD) is used in the experimental investigation.A decision making model is developed to identify the optimum process parameters in the microEDM process,which influences several machining criterions such as material removal rate(MRR),tool wear rate(TWR),overcut(OC) and taper.Triangular fuzzy numbers are used to determine the weighting factor for each process criterion.Further a fuzzy-TOPSIS method is used to select the most desirable factor level combinations.The proposed technique can be used to select optimal process parameters from various sets of combinations of process parameters in a micro-EDM process.     

A hierarchical model for optimal supplier selection in multiple sourcing contexts

This paper addresses a crucial objective of the strategic purchasing function in supply chains, i.e. optimal supplier selection. We present a hierarchical extension of the data envelopment analysis (DEA), the most widespread method for supplier rating in the literature, for application in a multiple sourcing strategy context. The proposed hierarchical technique is based on three levels. First, a modified DEA approach is used to evaluate the efficiency of each supplier according to some criteria proposed by the buyer. Second, the well known technique for order preference by similarities to ideal solution (TOPSIS) is applied to rank the maximally efficient suppliers given by the previous step. Third and finally, a linear programming problem is stated and solved to find the quantities to order from each maximally efficient supplier in the multiple sourcing context. The presented approach is able to straightforwardly discern between efficient and inefficient partners, avoid the confusion between efficient and effective suppliers and split the supply in a multiple sourcing context. The hierarchical model is applied to the supply of a C class component to show its robustness and effectiveness, while comparing it with the DEA and TOPSIS approaches.