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将多目标规划模型转化为目标规划模型求解,关键是确定目标值,因其直接影响到运算速度及解的合理性。给出了目标规划模型的可达域,最优可达域以及最优可达值等概念,同时研究了它们的性质,并介绍了最优可达值的求解方法,为决策者合理的决策提供了科学依据,从而获得更大的收益。 相似文献
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叶红 《安徽大学学报(自然科学版)》2011,35(4)
通过图的矩阵表示可以得到图的很多重要性质,将邻接矩阵看作图的结点集的关系矩阵,由此可以产生可达矩阵,从而可以反映图中各结点间是否有路.可达矩阵可用W arshall算法求得,作者用VB实现了该算法. 相似文献
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如果矩阵的乘积满足交换律,则称矩阵是可交换的.文章研究了可交换矩阵的性质,并给出了可交换矩阵的一些应用. 相似文献
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求可达矩阵的Warshall算法 总被引:8,自引:0,他引:8
给出并证明了确定内部独立的递阶层次结构的矩阵方法。将系统用有向图描述,利用集合论中求关系问包的Warshall算法实现了求可达矩阵。在决策因素很多且问题很复杂时,可以通过有向图的可达矩阵来确定系统的层次结构。 相似文献
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数量矩阵伸缩的高维矩阵值小波包 总被引:1,自引:0,他引:1
研究高维矩阵值双正交小波包的构造及性质.引进了基于数量矩阵伸缩的紧支撑高维矩阵值正交小波包的概念.运用傅立叶变换、积分变换和算子理论,讨论了它们的性质,得到关于高维矩阵值小波包的双正交公式. 相似文献
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多分属性比传统的2分属性提供更多更详细的诊断反馈信息,具有广阔的应用前景.在多分属性情境下,当属性之间存在层级结构时,会出现原2分属性情境下不存在的逻辑问题:如果被试仅低程度地掌握了父属性,那么他是否还有可能高程度地掌握子属性?从逻辑上讲,这种“父属性掌握程度低而子属性掌握程度高”的发展情况并不具有普适性.对此,该文首先在多分属性情境下,基于现有的计算理想掌握模式的方法提出了满足“属性掌握水平约束假设”的理想掌握模式计算方法.然后,通过模拟研究说明该逻辑约束的使用方法及忽略该逻辑约束可能对诊断结果带来的危害. 相似文献
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知识状态可用可达阵R的列的布尔并表示,但表示方式不唯一,由此引出累赘表达式和简洁表达式的概念及其作用,并将某些结果推广到多值Q矩阵. 相似文献
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将向量版本的非结构化完备Q矩阵(NCQM)的判别定理拓展为矩阵版本.当K=3时对于线性型层级结构,NCQM的结构是布尔格.对于任意K和其他层级结构这个结果也被证明成立. 相似文献
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针对在多分情形下,知识状态不能表示成原子的并,给出多分结构极小集的定义,将原子的概念推广为极小集.在多分结构下,任何知识状态都能表示成极小集元素的并,同时讨论极小集的相关性质. 相似文献
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定义了属性之间菱形层级结构的概念。在某种给定的评分方式下,假设属性之间没有补偿作用,讨论独立型、菱形层级结构对应的多级评分认知诊断测验蓝图设计问题,分别构造出相应的完备Q阵。 相似文献
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在严格对角占优矩阵性质的基础上,给出了不可约对角占优的逆N0-矩阵的若干性质,并且讨论了N0-矩阵和逆N0-矩阵的Hadamard积的模最小特征值的估计. 相似文献
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幂零矩阵的性质及其应用 总被引:1,自引:0,他引:1
幂零矩阵是一类特殊的矩阵,在矩阵理论中具有举足轻重的作用,它具有很多良好的性质,文章从矩阵的各个角度深入挖掘其性质,并用不同的方法进行分析论证,还通过例子说明其应用性,这对于解决若干矩阵问题大有益处。 相似文献
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可达阵有2个重要性质:(i)Q矩阵中的列均可由可达阵的列线性表示;(ii)在0-1评分、属性之间作用不可相互补偿条件下,若可达阵(或者其列的置换)是测验Q矩阵的子矩阵,则任何2个不同的属性掌握模式(知识状态)对应的理想反应模式仍然不同.在Q矩阵当中,是否有其他的K阶子矩阵,具有其中1个或者2个性质?这对于认知诊断测验蓝图设计和计算机自适应诊断测验(CD-CAT)的选题策略的制定非常重要.但是,十分遗憾,可以证明这2个性质都不可以由其他Q矩阵代替.在一定条件下必要Q矩阵才能够表示知识结构,才能够提高认知诊断测验的构念效度. 相似文献
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相对于0-1计分,多级计分考察的认知能力水平更高,能够提供更丰富的诊断信息,同教学实践更相符,而现有研究中鲜有基于多级计分的CD-CAT.该文提出了5种新的曝光控制的选题策略,分别是BSCDI_A、BSCTTID_A、BSCDI_D、BSCTTID_D和RP_PWCDI,将这5种方法同已有的PWKL和RP_PWKL进行比较,并尝试将这7种选题策略从0-1计分拓展到多级计分.研究结果表明:不管是0-1计分还是多级计分,采用统一量纲后的综合指标进行评价时RP_PWCDI(β=0.5)表现最好,题库使用均匀性各 相似文献
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为使Pascal矩阵更具一般性,将定义含2n个变元的广义Pascal矩阵:Φn「x1,...,xn,y1,...,yn」及Ψn「x1,...xn,y1...,yn」并讨论了它们的相关性性质,其中Φn「x1,...,xn,1,...,1」=Pn「x1,...,xn,」Φn「1,...,1,y1,...yn」=Qn「y1,...,yn」及Ψn「1,...,1,y1...,yn」=Rn「y1,...,y 相似文献