群决策中模糊偏好关系矩阵一致性的调整方法

针对模糊偏好关系矩阵本身是否一致,使得原矩阵渐进逼近目标矩阵的问题,提出了群决策中模糊偏好关系矩阵一致性调整的新方法。该方法基于目标矩阵的最优选择,提出了一种新的目标矩阵R,使得计算得来的调和矩阵较之原矩阵在一定条件下保留了更多的偏好信息,即在很大程度上保留着群决策中决策者的意愿。最后给出了算例进行比较,说明了该方法的优势。     

群决策的一致性寻求方法

针对群决策中决策者创建的方案不一致调整问题,定义了决策者的个性函数(划分为四种类型:个性偏执型、个性随和型、个性顽固型、无主见型),分析了个性函数在方案不一致性调整中的影响,给出了基于决策者个性函数的有效性分析模型,依据群对方案的接受的有效性程度和拒绝的有效性程度来筛选方案。该模型能有效避免群决策中的群体思维现象,扩大群决策方案的范围,提高群决策结果的可行性,算例说明了上述方法的实施过程。     

不完全信息下的群体多属性决策方法

针对群体多属性决策问题,提出一种新的不完全信息下的群体多属性决策方法。该方法假设方案在主观评价属性下的评价值采用区间数的形式来表示专家评价值的不确定性和模糊性。针对每一主观评价属性设定一组与之对应的专家重要性权重值,反映决策者在不同评价属性中的重要性程度,同时考虑到专家评价值的相似度,将专家评价值进行集结得到专家群体关于方案集的决策矩阵。计算各方案与理想方案的相似度,并以此对方案进行优劣排序。通过实例说明所提方法的可行性。     

带有偏好锥的样本数据包络分析方法研究

针对传统数据包络分析方法无法依据确定参考面提供评价信息的弱点,给出了带有偏好锥的样本数据包络分析模型(PSam-C2WH)和相应的SCDEA有效性及弱有效性概念。分析了(PSam-C2WH)模型的性质以及它与传统DEA模型之间的关系,探讨了(PSam-C2WH)模型刻画的SCDEA有效性及弱有效性与相应的多目标规划非支配解之间的关系。进而,分析了决策单元在样本可能集中的分布特征、投影性质和模型含义等问题。     

一种基于新的条件信息量的属性约简算法

为了获得决策系统中更好的相对约简,讨论了属性约简与条件信息量的关系,提出了新的条件信息量,由此定义新的属性重要性。统一了一致决策表和不一致决策表属性约简方法,以新的属性重要性为启发信息,给出了计算新的条件信息量的高效算法。理论分析和实验结果表明,与现有的基于条件信息量的约简算法相比,该算法时间复杂度较低,同时约简后的属性数目更少。     

一种区间型不确定多属性决策的统计方法

讨论了属性值为区间值的一类不确定性多属性决策问题.将属性值转化为决策者的满意值后,结合决策者的满意值和属性自身的权重,指出现行简单加权平均以及有序加权平均方法存在的缺陷,提出了一种新的基于随机变量和统计特征的新方法.通过实例证明了该方法的有效性.     

蒙特卡洛模拟在工程项目风险决策中的应用

介绍了蒙特卡洛方法,论述了蒙特卡洛方法在工程项目风险决策中的分析步骤,并通过实例进行了说明。     

基于主从模式的并行决策树算法研究

针对对等模式下并行决策树分类算法的通信开销太大,提出了一种基于主从模式的FPM_DT并行决策树挖掘算法,此算法综合使用了横向与纵向的数据划分模型,并采用根据分支数据分布情况进行结点分组的策略.实验结果表明,它与对等模式下并行SPRINT分类算法相比,降低了通信开销,具有更好的可扩展性与加速比性能.     

一种基于Rough sets生成决策树的算法改进

介绍了决策树算法的含义和构筑方法，对基于加权平均粗糙度构造决策树算法进行改进，通过实例说明了改进算法的优势。     

数据挖掘中决策树SPRINT算法探讨

本文简明扼要的介绍了数据挖掘中决策树SPRINT算法，并对其进行了一定程度上系统的分析和改进．