不完全指标权重信息下的语言多指标决策方法

研究了不完全指标权重信息下且指标值为语言评价信息的多指标决策问题,给出了一种基于二元语义信息处理和TOPSIS的决策分析方法.首先将规范化的语言评价信息转化为二元语义形式,然后应用TOPSIS方法和二元语义集成算子建立并求解线性规划模型,得到未知的指标权重值,再通过二元语义加权平均算子计算得到各方案的综合评价值.最后通过算例说明了该方法的有效性和实用性.     

基于证据推理的企业知识管理绩效评价方法

作为知识管理的重要组成部分,知识管理绩效评价旨在帮助企业找出影响绩效提高的关键因素并及时采取有效措施,提高知识管理水平。从市场营销能力、信息管理水平、学习型组织成熟度和知识的存量水平等4个角度,分析了评价企业知识管理绩效水平应考虑的主要因素,建立了关于企业知识管理绩效评价指标体系。在此基础上,提出了运用D-S证据推理方法,对企业知识管理绩效水平进行评价,并给出了证据推理的算法步骤。算例分析表明,利用D-S证据推理方法对企业知识管理绩效进行评价具有一定的有效性和应用价值。     

层次分析法中专家判断信息提取与合成的一种新方法

文章以1~9标度为例,分析了层次分析法中信息提取与合成时存在失真的客观事实;提出了一种解决方法;并给出了在这种信息提取与合成方法下判断矩阵的一致性定义;通过比较,证明这种新的信息提取与合成方法的正确性与合理性。     

基于季节SVR-PSO的旅游客流量预测模型研究

准确的旅游客流量预测对旅游风景区有着决定性的意义.受多种原因影响，旅游客流量预测不仅呈现复杂非线性特点，而且显示出典型的季节性趋势，尤其在旅游旺季.文章提出一种季节支持向量回归（seasonal support vector regression，SSVR）和粒子群算法（particle swarm optimization，PSO）结合模型，即SSVR-PSO，实现对旅游客流量的预测.来自国内著名5A级风景区黄山2008-2011年最新月客流量数据仿真结果显示，SSVR-PSO模型预测精度明显高于SVR-PSO、SVR-GA、BPNN、ARIMA等方法，是进行旅游客流量预测的有效工具.