模糊多级综合评价模型与应用

在管理职能的转变与转换过程中,首先需要定量地评价管理职能的水平。首先通过对职能评价的模糊性的分析,根据系统评价原理,提出了职能评价的指标体系。建立了职能评价的5大类一级指标和17个二级指标。其次针对提出的职能评价指标体系,应用模糊多级综合评价方法对职能进行一级模糊评价和二级模糊评价。最后通过实例说明这种方法在实际职能评价的应用中是有效和可行的,并对实例的结果给予讨论,为管理实践中的职能评价提供了理论依据。     

冬枣优良单株综合评价体系的建立

为建立一套科学、合理的冬枣优良单株综合评价体系,采用文献检索、经验总结、业内调查和数据分析等多种方式,对冬枣优良单株的选育途径、综合评价指标及其权重、果实品质综合评价方法及果实品质指标的衡量标准进行了分析与探讨,选定了冬枣选优的途径与方式,确定了与育种目标直接相关的指标及其权重,并根据上述结果,采用以果实品质综合评价为主,结合产量、抗性及生长发育等性状进行选优的基本步骤;针对冬枣果实品质综合评价时的数据转化、评价方法和正负相关指标的定义等问题进行了研究,从而建立了一套适合冬枣的优良单株综合评价体系。     

基于图模型和最优化的评价方法

针对评价问题中由于评价者的评价基准不同,难以给出一个符合原始评价信息的综合评价结果的问题,以及普遍存在的数据缺失的现象,建立了一个新的评价方法.运用了图论的相关原理,将评价对象视为点,评价者的评价行为将点与点连接起来构成边,由此得到评价的图模型,并转换为与之等价的二维邻接矩阵;运用最优化原理,将该矩阵向一维空间做投影,得到综合的评价结果.通过定义评价的合理性指标,并做模拟数据和真实数据的实证分析,验证了方法的合理性和实用性.结论表明:该方法充分反映了原始数据的排序信息,可以处理存在缺失数据的情形,并可用于大规模数据的评价问题.     

上市公司财务状况的动态多指标综合评价方法

针对上市公司财务状况的动态多指标综合评价问题 ,首先建立了评价指标体系 ,并在此基础上 ,综合考虑评价指标的好坏程度和增长程度两种情况 ,提出了一种适用于动态多指标综合评价的理想矩阵法 ,最后给出了一个实际应用算例.     

定性指标评价的定量化研究

针对主观指标的评价问题,用模糊数学的方法建立模糊综合评价模型。对多层次指标体系的评价问题,提出了一种基于模糊综合评价模型的定量化研究方法。     

神经网络多指标综合评价方法研究

利用人工神经网络ＢＰ算法建立了多指标综合评价模型,采用模糊数学的隶属函数对评价指标进行描述,由隶属函数的端点值和中间值组成学习样本模式,举例讨论了神经 多指标综合评价中的应用方法与及应注意的一些问题。     

基于三层BP网络的多指标综合评估方法及应用

提出一种基于人工神经网络的综合指标评估方法．文章首先提出了一种新的归一化效用函数,把不同类型,不同量纲的原始评估值转换到［－１,１］区间,该效用函数较好地体现了“奖优罚劣”原则,同时对于神经网络又更容易学习和训练;其次,分析了一般多指标评估中各权值的确定方法及存在的困难;第三,详细介绍了基于人工神经网络的多指标综合评价原理及实现方法,并将之实际应用到一柴油机行业的综合经济效益评估中,取得了较满意的结果．文末讨论了基于神经网络的综合评价方法的优点.     

企业生产作业系统模糊评价模型分析应用研究

基于对企业生产作业系统的基本静态因素分析,采用模糊数学理论,把模糊综合评价方法具体应用到企业生产作业系统综合评价中。结合企业生产系统的实际情况将评价系统根据需要分成若干个指标,建立了因素集、评价集和权重集。并以某航空企业的实际为例,建立了生产作业系统模糊评价模型,得出该企业生产作业系统评价等级。应用实例表明:该方法可操作性强、效果较好,可在航空工业企业的生产作业系统评价中广泛应用。     

高职院校学生综合素质的模糊综合系统分析

本文应用模糊数学理论建立了二级模糊综合评判模型,并应用于学生综合素质评价。首先,根据高职院校的教育特点,建立了一套反映高职学生综合素质的二级指标体系,采用改进的层次分析法来确定指标权重,通过引入隶属函数将定量指标模糊化,并建立了单因素评价矩阵;然后结合实例,阐述了模糊综合评判模型的具体步骤,实现了学生综合素质的定性分析与量化评价。结果表明,该模型合理、可靠,为综合素质的客观评价提供了科学依据。     

基于D-S证据理论的灰色定权聚类综合后评价方法

结合灰色定权聚类评估模型和D-S证据理论对项目综合后评价方法进行研究.应用差异信息序列熵理论,根据指标所蕴含信息量的多少确定聚类指标的权重;根据所得到的灰色定权聚类系数矩阵并把该矩阵经过适当转换, 把每一个聚类对象作为影响后评价结果的一条证据,考虑到证据推理中零绝对化问题存在的可能性, 给出了解决办法;利用Dempster合成法则, 得到了辨识框架中各子集的信度函数,根据信度函数最大值确定项目综合后评价的结果.可以充分利用定权聚类中所得到各聚类对象所属灰类的信息,减少了直接使用聚类系数最大化方法确定评价对象所属灰类造成的信息损失, 最后通过一个算例说明了该方法的实用性和有效性。     

一种启发式并行逻辑模拟划分算法

随着并行计算机应用的日趋广泛,在大型数字系统设计验证中,并行逻辑模拟已成为提高模拟验证效率的重要技术途径。并行逻辑模拟算法性能受多种因素影响,其中电路划分算法是直接影响并行逻辑模拟性能的主要因素。提出了一种利用预模拟信息的启发式划分算法,可以明显改善多 Ｃ Ｐ Ｕ 的负载平衡效果,减少处理器间通讯量,有效提高并行逻辑模拟效率。     

一种基于案例的多属性综合评价方法

案例推理是动态决策环境下求解不良结构问题常用的方法。把基于案例的推理方法运用于多属性综合评价中,扩展了传统数学模型的求解方式,详细叙述了基于案例的属性权重,建立算法和相似性度量算法,并将该方法应用于武器装备维修性设计方案权衡分析过程中。     

基于WSR方法论的信息系统项目评价研究

以物理 -事理 -人理 (WSR)系统方法论为指导 ,分析了信息系统项目评价的重要性和特殊性。探讨了物理、事理、人理之间的关系 ,WSR的特性以及应用途径。提出了评价信息系统项目新的指标体系模型和算法———DHGF集成法。     

雷达干扰效果模糊综合评估方法研究

运用模糊综合判别的思想 ,研究了雷达干扰效果的评估问题 ,建立了衡量干扰效果各因素的模糊评价模型 ,提出了一种新的基于模糊综合的干扰效果评估准则和度量方法。结合实例 ,在分析影响雷达干扰效果因素的基础上 ,应用这种方法做了初步评估 ,并对该评估方法做了简要分析     

基于组合赋权的网络可生存性模糊综合评估

针对网络系统可生存性的有效评估问题,对指标体系的构建,指标赋权及综合评估方法进行了研究。提出了一种机制关联的网络可生存性指标体系构建方法,从可生存性的4个重要属性角度构建了层次化的指标体系,依据该指标体系提出了一种新的组合赋权方法,由层次分析法计算主观权重,粗糙熵方法计算客观权重,并给出了关联权重的概念和计算方法,构建离差最小化目标优化函数将3种权重联合得到组合权重,建立了基于隶属云的模糊综合评估模型,将隶属云替代原来的确定性隶属度函数。仿真结果表明,该评估方法可对网络系统可生存性进行准确有效的评估。     

一类秩2微分代数系统的并行Runge-Kutta方法

对多处理机系统构造了一类秩 2微分代数系统的并行Runge -Kutta方法。对该类方法给出了阶条件 ,并且研究了收敛性理论。还研究了Runge -Kutta解的存在性和唯一性。已经构造了一系列使定理 4中的假定成立的具体公式 ,并在飞行器的轨道仿真中应用 ,也提出了一些要进一步研究的问题。     

PDM应用环境探讨

产品数据管理 (ProductDataManagement,PDM)是当前国际上的热门技术 ,全面实施应用PDM技术已成为当前企业获取竞争优势的最佳途径。分析了PDM技术的基本功能、主要特点和作用、应用环境以及与其它应用技术 (CAD、MRP、CIMS和CE等 )的关系 ,提出了企业成功实施应用PDM技术应采取的主要对策。     

多目标进化计算收敛到Pareto最优解集的证明

多目标优化方法经历了一个从确定性搜索算法到随机搜索算法的过程 ,本质上仍是单目标优化的目标组合方法到真正意义上的向量优化方法的过程 ,至今仍在不断地发展中 ,但仍有大量未解决的问题。对多目标进化计算的研究是近年来求解多目标优化问题的重点 ,但目前仍未能证明多目标进化计算的收敛性 ,同时 ,单目标进化计算的收敛性结论不一定能推广到多目标的情况。对该问题进行了探讨 ,提出并证明了三个定理 ,并且算例说明了该理论的正确性。     

粗糙集中属性约简的一个贪心算法

利用单属性的逼近精度、由决策属性定义划分的粗糙逼近精度以及它们的均值和方差 ,给出了属性重要性程度的一种度量方式。在此基础上 ,提出了粗糙集中属性约简的一个贪心算法 ,将各属性按照重要性由大到小依次加入到约简属性集中 ,直到满足约简条件为止 ,其特点是简单、容易实现 ,在条件属性较多的情况下 ,往往能够迅速求得一个属性约简。     

不确定多属性决策中的改进ER算法

针对基于证据理论的不确定多属性决策模型，通过评价框架的推广，提出了一种改进算法，并证明该算法完全满足证据合成的四个定理，通过实例运算，进一步验证了新方法的有效性和合理性。