建筑设计方案选优的计算机算法设计

在多目标规划综合评价方法中引入加权欧几里德距离公式取代原有计算公式，更能体现各目标相对重要性权重，从而更符合实际的综合评价需要。通过计算机算法研究，设计出多目标规划综合评价程序，在程序中将加权欧几里德距离计算公式编制成子程序，结合对评价值的合适处理方法，将权重值和评价值编成数据文件。通过程序中循环次数控制设计方案个数和评价指标个数，经过计算机计算最后得到正确、直观的综合评价结果。给出计算机算法设计思想和程序框图以及上机操作过程。     

一种基于分类代价的软件缺陷评估方法

针对现有软件缺陷评估方法无法根据分类结果生成处理优先级，且基于样本的类不平衡方法易造成重要数据丢失等问题，提出一种基于分类代价的软件缺陷评估方法。首先，通过样本噪声处理、样本分布归一化、样本平衡重构和特征降维4个过程处理多源样本，得到预处理样本。然后，计算预处理样本在多分类器上的评价指标和指标权重，根据评价指标和指标权重计算分类代价并构建一个异质加权投票模型。最后，使用异质加权投票模型计算缺陷概率值并评估样本的缺陷程度。实验结果表明，所提方法得到的缺陷概率值和缺陷等级与真实样本符合度较高，能够准确反映代码模块的缺陷等级。     

基于DEA的第三方物流动态绩效评价研究

目的 建立基于DEA的动态模型，实现对第三方物流企业的绩效跟踪动态评价．方法 分析DEA方法评价物流企业绩效的可行性．运用非参数系统评价方法——数据包络分析有效地处理多输入、多输出指标的决策单元评价．结果 将静态DEA模型中的“评价单元”转换为动态DEA模型中的“评价时间”，实现了对决策单元的动态评价．从而解决了现实中具有时序特征的动态绩效评价问题．结论 动态DEA方法为第三方物流企业的绩效评价提供了一条新的思路．运用该方法对企业的经营业绩进行分析，能及时发现问题并为企业制定经营决策等提供依据。     

课程体系的模糊评价

课程评价在二十一世纪课程体系建设中占有重要地位，针对其自身特点，在评价中引入模糊数学处理方法，提出了课程评价指标体系中权重系数的模糊确定方法，对指标体系评价项目进行模糊处理，得出课程体系评价的结果，使课程评价的科学性大幅提高。     

BP神经网络在上市公司综合评价中的应用

分析了多目标综合评价的特点，提出了一种基于BP神经网络的上市公司综合评价方法，以高科技板块为例，在对该板块上市公司财务指标的原始数据进行无量纲化处理后，用经过训练的BP神经网络对其进行综合评价，得出较满意的综合评价结果。     

用语言变量处理多目标群决策方法的研究

综合考虑定性和定量两类目标，提出了一种基于语言变量处理的多目标群决策方法。决策人用语言变量评价定性目标，对定量目标转换为相应的语言标签进行处理。用语言标签的凸组合确定各决策人各方案的语言评价指标，用语言有序加权平均确定群体对各方案的排序。     

指针式仪表显示设计质量综合评价方法

指针式仪表是显示装置中用得最多的一类视觉显示器、其显示设计质量的综合评价方法尚处于探讨之中，在分析指针式仪表显示设计要素的基础上，应用灰色关联分析对指针式仪表显示设计质量进行了综合评价，该方法能够较好地处理多因素相互影响、含未知或非确知信息系统的显示设计质量综合评价问题。     

基于模糊FoM的装备软件寿命周期费用评价方法

由于在装备软件开发过程中存在大量的不确定性需求和许多未知因素，导致使用传统的寿命周期费用（lifecyclecose，LCC）评价方法很难处理评价中的模糊属性。为解决这一问题，提出了一种评价方法——模糊优劣指数评价法（fuzzy figure of merit，FFoM）。FFoM方法不仅能够处理定量的系统属性，而且能够处理模糊定性的系统属性。FFoM方法的主要思想是，用模糊隶属函数替代传统优劣指数评价法（FoM）中的效用函数，建立相应备择方案的模糊评判矩阵，使用中心点距离法对模糊数排序，求解最佳备择方案。最后用FFoM方法对一算例进行分析计算，结果表明此评价方法具有可行性。     

建筑工程施工的多目标多层次模糊评价模型

基于模糊数学基本理论、层次分析法（AHP）和特尔菲法,深入研究建筑工程施工的特点,建立建筑工程施工的多目标多层次模糊综合评价模型。具体提出确定评价指标体系过程中对专家咨询结果统计处理方法和各指标权重的确定方法以及模糊评价过程。     

基于多指标体系的软件保障性综合评价研究

为全面反映软件保障性的优劣程度,在分析软件保障性概念及其影响要素的基础上,提出了一种基于多指标评价参数体系的软件保障性综合评价方法.该参数体系由4个层次29个指标构成,其中的定量和定性参数分别采用不同的量化处理方法.在软件生命周期不同阶段及针对不同软件类型进行评价时,需要进行评价参数的筛选及权重确定.实例验证表明:基于多指标体系的软件保障性综合评价方法是有效的.     

高校教师职务考核的模糊综合评价

运用模糊综合评价法在所选定的评价准则下，建立了高校教师职务考核的数学模型，该方法能把定性问题转化为定量分析，适用于多目标多准则的系统综合评价。     

标杆管理中大小标杆量化分析

为了使标杆管理中的绩效改良更具有目的性、更切实可行，采用结合数据包络分析(DEA)技术处理的研究方法，论述了模糊数值在DEA中的可用性，提出了大小标杆的概念.利用模糊综合评价的理论对多层结构的系统进行评价计算，实现了评价结果量化；同时，基于模糊多目标决策反问题的求解思路，推导了求解大小标杆量化特解的方法, 并以此求解出一组虚拟决策单元（DMU0）.进一步，以物流系统作为对象完成了标杆值的求解和论证.标杆的量化为Benchmarking与DEA结合使用构建了桥梁，它可帮助企业在制定改良措施时达到合适的“度”.     

采用CCD图像评价工件加工表面烧伤的可行性研究

工件的机械加工表面烧伤会严重影响其使用性能，尤其在航空领域必须得到严格控制。但是，目前的加工烧伤评价方法仅仅是定性的，不能满足高技术产品的生产要求。本文提出了一种新的加工烧伤定量评价方法，即采用工件表面烧伤的CCD图像对烧伤进行定量评价。论文讨论了这种方法的可行性，提出了采用该方法的主要步骤：首先采用CCD摄像头获得工件烧伤表面的图像；然后进行去噪声处理；最后运用适当的图像处理方法提取出烧伤图像的特征，以期实现机械加工表面烧伤的定量评价。     

基于概率语言组合赋权与MULTIMOORA的多准则决策方法

针对传统的全乘比例多目标优化法(MULTIMOORA)存在的难以表征评价信息的模糊性和不确定性以及评价准则的权重需要从外部获取等问题,提出了一种改进的全乘比例多目标优化法,即基于概率语言组合赋权与MULTIMOORA的多准则决策方法.该方法采用概率语言(PLTS)处理决策者的评价信息,并引入改进的G1和CRITIC法构建组合优化赋权模型以计算评价准则的组合权重.实例对比实验结果表明,改进后的MULTIMOORA决策方法不仅赋权合理,而且具有更高的决策效率和鲁棒性,因此该方法对多准则决策问题具有良好的实际应用价值.     

大气环境质量的模糊综合评价方法

本文将模糊综合评价方法应用于大气环境质量评价上，建立了大气环境质量的模糊综合评价数学模型，并与其它评价方法进行了比较，通过多层面的分析，指出在由多因素构成的大气环境中，采用模糊综合评价方法具有更加客观性、准确性，包容信息量大的优点。     

基于可拓学方法的自然保护区旅游项目策划思考——以鄱阳湖自然保护区为例

可拓学是从处理矛盾入手,用形式化的方法研究事物拓展之可能性和开拓创新的规律。本文运用可拓学的可拓分析发散树方法和可拓优度评价方法,依托鄱阳湖旅游资源,根据发散树一值多物、一物多征、一征多值原理对资源进行发散性的思考,以生态保护与开发合格度和优度作为发散方案的评价标准,对鄱阳湖自然保护区旅游项目进行策划思考。     

科技成果评价指标体系及微机处理

将Ｆｕｚｚｙ方法用于科技管理中评价科技成果，提出评价指标体系及评价标准，建立了综合评价的数学模型，并实现了微机处理．比较科学而较少随意性地定量评价科技成果，并通过微机迅速、准确地产生评价结果．     

基于多维约束空间的自动制图综合质量评估模型

为解决现阶段自动制图综合结果难以量化和比较的问题，提出一种基于多维约束空间的制图综合质量评估模型．首先对综合结果所得的各约束值进行归一化和无量纲处理，然后在单个一维约束坐标轴的基础上建立虚拟的多维约束空间，使综合结果在同一尺度范围内进行讨论，最后把欧氏距离扩展到多维约束空间用来度量制图综合质量以进行质量优劣的比较．使用该方法对普通建筑物的不同综合结果进行了评估，计算了面积、相邻点之间距离等5个建筑物约束条件所得制图综合结果的综合评价值，按照该综合评价值的排序获取的质量评估结果与实际情况完全符合．结果证明，该方法原理正确，计算简单，是评价和比较多个制图综合结果的有效方法．     

一种基于AHP和模糊理论的多方案综合评价方法

AHP将定性分析和定量分析有效结合，是解决多规则决策问题的一个强有力的工具。但在多方案评价问题中，由于判断矩阵的一致性检验难以通过，AHP不适于求取各方案的权重值。因此，提出了一种基于AHP和模糊理论的多方案综合评价方法。该方法采用AHP求取各层次指标的权重，采用模糊方法确定各方案的属性值，最后归并获得评价结果。并结合具体实例，在Matlab环境下对该方法在供应商的选择和评价展开了应用研究。事实表明，该方法不仅可以公平合理地获得评价结果，而且在实际应用中切实可行。     

用于连续属性离散化的RSE-Chi2方法

为解决基于卡方统计量离散化方法在处理未知数据特性时的参数难确定问题，提出了一种基于粗糙集方法的自动离散化方法.该方法根据粗糙集理论对知识不确定性和属性重要性的分析，利用粗糙集方法处理数据不需要先验知识的特点，以基于最小描述长度原理的决策系统信息熵作为离散化过程的评价函数，并由属性断点平均重要性确定多连续属性的离散化顺序，构建了自动的离散化方法RSE Chi2.实例测试表明，该方法性能良好，能根据样本数据本身的特性，自动协调拟合和预报精度，不需要先验设定显著性水平和不一致率等参数，离散化结果更为精简,所建决策树分类模型具有较好的预报性能.