基于AHP-CRITIC组合赋权的VIKOR空战威胁评估

针对在设置空战威胁评估指标权重时,无法完全体现威胁评估数据的客观性以及主观赋权方法对确定权值所带来的主观影响等问题,提出了一种运用AHP方法与CRITIC方法相结合的赋权方法.通过利用AHP方法综合专家对指标权重的判断,再根据CRITIC方法确定客观数据间的联系,实现对威胁评估指标的组合赋权;然后利用VIKOR方法,通...     

基于组合赋权的居住健康多指标综合评价系统

在深入分析主、客观赋权法的基础上提出了一种组合赋权方法．该方法通过经验因子对主观权重和客观权重进行权重融合．为了验证该方法的有效性,本文基于组合赋权法建立了一个多指标综合评价系统来对居民的居住健康进行评价．评价结果表明,本文提出的组合赋权法的误差百分比明显低于客观赋权法．软件系统的实现进一步证明了该方法的可行性和准确性．     

利用主客观集成赋权法的多目标威胁评估

在利用逼近于理想解的排序法(Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution,TOPSIS)进行多目标威胁评估时,针对如何获取合理的目标威胁评估因子的权重比,提出了一种主客观集成赋权方法。该方法首先利用主观赋权法和客观赋权法获取两组权重值;然后,通过构造多目标规划模型,将两组权重值进行综合处理,得到更合理的权重值。仿真结果表明,相较于主观赋权法和客观赋权法,所提方法计算出的威胁评估因子的权重值,在用TOPSIS法计算目标威胁评估时,能够得到更加合理、有效的评估结果。     

基于主客观权重集成的训练评估方法

针对装备维修仿真训练中指标主观赋权法成绩评估的局限性,在评估中指标综合权重集成了主观权重和客观权重。分别采用层次分析法计算指标主观权重,熵值法计算客观权值,按最优化模型将主观权值和客观权值集成为综合权值。这种方法考虑了每个评估指标成绩差异性所携带的训练水平信息,从而改进了传统指标主观赋权评估方法。通过实践证明,基于该方法训练评估结果有更高的可信度。     

软件可信性的MAGDM度量模型

建立了一个基于MAGDM的软件可信性度量模型.在已建立的软件可信性综合评价指标体系的基础上,采用群组多属性决策的方法对软件可信性进行度量,分别利用主观赋权法对群决策专家的意见进行综合归纳和客观赋值法对群决策结果进行修正,根据参评软件与"理想软件"距离的大小对软件可信性进行度量.最后,将该模型运用到某银行开发的网上银行软件的可信性评估中,实例说明了MAGDM模型的具体过程,结果验证了该模型的实用性和有效性.     

基于Vague复合物元的雷达导引头干扰效能评估

为了更好地评估雷达导引头干扰效能,提出基于Vague复合物元的干扰效能评估方法.首先,在建立干扰效能评估指标体系的基础上,确定其对应的各评估等级标准物元,形成Vague综合评价物元;然后,设计基于博弈论集化模型的主客观权重组合赋权法确定指标权重;最后,利用相似度量法得出评估结果.结合具体计算实例,验证了新方法的有效性和...     

层次-粗集组合赋权法在雷达辐射源识别中的应用

对雷达辐射源识别中的权系数赋值问题进行了研究,提出了层次-粗集组合赋权法。该方法利用粗糙集理论的属性约简和属性重要度原理,删除了冗余属性,构造出客观判断矩阵,然后与层次分析法的主观判断矩阵相结合,得到组合判断矩阵,最后计算出权重,从而实现了主客观方法共同赋值。仿真表明,本方法所得权系数在进行雷达辐射源识别时有较好的结果。     

用未确知有理数确定指标主观权重方法研究

指标权重的合理确定对多指标综合评价至关重要。为了进一步提高指标主观赋权的科学性和合理性,文章提出了应用未确知有理数确定评价指标主观权重的新方法,阐述了其基本思想和求解步骤。应用实例表明,该指标主观赋权法计算简单,结论可靠,具有一定的实际应用价值。     

基于组合赋权保障性评价指标权重确定

在保障性评价过程中,最重要的指标不一定各方案间有巨大的差异,不太重要的指标可能各方案间有较大的差异。为了让保障性的评估结果更科学,通常采用组合赋权法确定评价指标的权重。将基于离差最小化的组合权重确定方法应用于保障性评价就是利用离差函数和最小二乘原理,把目标规划方法引入到组合赋权中,从而得到指标权重的组合赋权方法。应用结果表明,该方法考虑了6个指标的重要程度,又兼顾了数据本身所反映的信息,得到的组合权重更加合理。     

基于主客观权重的异构网络选择算法

为了解决在异构网络环境选择最佳的接入网络的问题,提出一种结合综合赋权的异构网络选择算法.在用户端采用层次分析法判断用户偏好,在网络端采用基于指标相关性的客观赋权法判断网络客观状态,结合基于离差极小化的综合赋权法得到最终权重,并运用理想值近似排序法进行网络排序,接入最佳网络.基于matlab的仿真结果表明：该方法能根据不同业务结合网络性能及用户需求,减少频繁切换,提高网络的选择结果的合理性和有效性.