多区域物流产业竞争力的模糊逼近理想排序(TOPSIS)模型

为评估多区域物流产业,构建了3级评价指标体系,底层指标包含灰色指标和白化指标.在模糊评判向量的基础上确定底层灰色指标的评定值,并对底层白化指标的原始数值进行归一化处理.计算中间层指标的关联系数矩阵,用熵值法确定底层指标及中间层指标的相对权重,将中间层指标的关联系数矩阵与其所含底层指标的权重向量进行乘法复合,得评估区域在中间层指标的评定值.进而求顶层指标的加权规范化矩阵,确定理想解、负理想解以及评估区域到理想解、负理想解的距离,计算评估区域的贴近度.根据评估区域贴近度的大小排序,得到了评估区域的物流产业竞争力排序结果.     

多区域物流产业竞争力的模糊逼近理想排序模型

为评估多区域物流产业,构建了3级评价指标体系,底层指标包含灰色指标和白化指标．在模糊评判向量的基础上确定底层灰色指标的评定值,并对底层白化指标的原始数值进行归一化处理．计算中间层指标的关联系数矩阵,用熵值法确定底层指标及中间层指标的相对权重,将中间层指标的关联系数矩阵与其所含底层指标的权重向量进行乘法复合,得评估区域在中间层指标的评定值．进而求顶层指标的加权规范化矩阵,确定理想解、负理想解以及评估区域到理想解、负理想解的距离,计算评估区域的贴近度．根据评估区域贴近度的大小排序,得到了评估区域的物流产业竞争力排序结果．     

基于熵权模糊法的新疆区域两化融合发展水平评价研究

针对两化融合发展水平评价体系中各评价指标的模糊性和权重的不确定性,本文提出基于熵权模糊法的区域工业企业两化融合发展水平评价方法.熵权法的评价指标中客观权重的评价矩阵来源于新疆区域采集的原始数据,较好地体现了地域特色.由此确定的客观权重与专家打分法确定的主观权重结合获得评价指标综合权重,有效解决了权重分配不合理问题.将此方法应用到新疆工业企业两化融合发展水平测评,验证了此方法的科学性和有效性.     

考虑多阶段决策信息集结的新算法及其应用

针对多阶段区间信息集结与决策问题,提出一种考虑最小化集结矩阵与阶段区间矩阵之间距离的新方法,寻求更趋近帕累托最优的集结结果,使最终评价值更符合多阶段评价的目标。 首先,根据多阶段专家评价值将区间信息转化为二维坐标点,并将其映射到二维坐标系中。然后,构建区间信息离差最小化集结模型,并基于植物模拟生长算法(PGSA）进行群体判断信息的集结,再通过合成各方案的属性评价值,给出各决策方案的综合评价值并进行排序,进而给出最优决策方案。最后,以物流服务商的多阶段绩效评价为例,验证了该方法的合理性和有效性。     

考虑多阶段决策信息集结的新算法及其应用

针对多阶段区间信息集结与决策问题,提出一种考虑最小化集结矩阵与阶段区间矩阵之间距离的新方法,寻求更趋近帕累托最优的集结结果,使最终评价值更符合多阶段评价的目标。 首先,根据多阶段专家评价值将区间信息转化为二维坐标点,并将其映射到二维坐标系中。然后,构建区间信息离差最小化集结模型,并基于植物模拟生长算法(PGSA）进行群体判断信息的集结,再通过合成各方案的属性评价值,给出各决策方案的综合评价值并进行排序,进而给出最优决策方案。最后,以物流服务商的多阶段绩效评价为例,验证了该方法的合理性和有效性。     

基于决策单元交叉排序的中立DEA评价方法

针对数据包络分析的决策单元（DMU）排序问题,建立了一种基于DMU交叉排序矩阵的评价分析模型.基于中立交叉效率,通过各决策单元效率的相对序值转换得到交叉排序矩阵,计算了DMU在各次序下集结"自评"和"他评"的效率和,建立一种线性规划模型,通过求解得到了最终排序结果.将其应用于福州大学城若干高校实验示范中心的效率评价,并与其他模型进行了比较,结果表明本方法在区分决策单元优劣上表现最佳,方法有效.     

一种基于粗糙集的层次分析判断矩阵的构造方法

利用粗糙集中属性约简的思想来确定各属性的重要程度,对属性依赖度进行计算,构造出属性间相对依赖的客观判断矩阵。在此基础上将客观矩阵和利用层次分析法确定的主观矩阵相结合,提出了一种组合矩阵,通过计算组合矩阵的权重来进行决策。实例表明该方法是切实可行、有效的,能提高     

基于不完全序关系信息的双边匹配决策方法

针对双方主体给出不完全序关系信息的双边匹配问题,提出了一种匹配决策方法.首先描述了基于不完全序关系信息的双边匹配问题;接着将不完全序关系信息转化为不完全Borda分值矩阵,并进行规范化处理;依据不完全规范化Borda分值矩阵,构建综合Borda分值矩阵和差异度矩阵,进而构建不完全匹配度矩阵.进一步,基于不完全匹配度矩阵构建单目标匹配模型,通过模型求解确定匹配方案.最后,通过人力资源管理中员工与岗位匹配实例来说明所提方法的实用性和有效性.     

改进模糊TOPSIS群决策法在应急设施选址中的应用

为确保在应急救援设施选址群决策问题中决策的合理性,充分考虑灾后不确定因素和环境的模糊性以及针对评价值为混合型的多属性群决策问题,引入模糊集理论,将改进的逼近理想解排序法(TOPSIS)扩展到模糊环境问题,提出一种基于模糊TOPSIS的应急救援设施选址群决策的方法.由于在应急多属性决策问题中,决策者的决策数据经常会出现不确定性,因此精确的数值不足以来模拟现实生活中的情况.在此情况下,该算法采用三角模糊数、语言变量等来进行评价决策,并运用组合赋权法来计算各评价指标和各决策者的综合权重.最后,通过具体的算例来验证该方法的可行性和有效性,并进行灵敏度分析.结果表明,所提出的方法符合实际决策机制.     

群决策中考虑主观偏袒因素的评价信息综合

在群决策中,如何将多个决策者的评价信息综合成整体信息是要研究的重要问题.最简单的方法是基于每个决策者是专业并且客观的假设,给他们的评价赋予相同的权重.但是实际情况要复杂得多,正如孔子所说,真正好的,应该是善者好之,不善者恶之.笔者研究了决策者中存在偏袒因素时的评价综合方法,拓宽了一般权重的约束限制,提出了基于评价之间相关关系的权重设置方法.     

基于GIS与灰色关联分析的水位方案综合评价模型

通过分析传统方法在方案形成与指标获取方面的不足,综合应用GIS与灰色关联分析,构建了顾及方案形成与指标获取的正常蓄水位优选综合评价模型,并提出了基于GIS的方案指标获取方法.针对现有灰色关联模型对不同评价尺度指标分开处理的局限,改进了灰色关联度分析模型,并引入了相对理想度的概念.通过逆向指标正向化,将正常蓄水位方案矩阵转换为理想度矩阵,使不同量纲的指标数据经归一化后具有相同的评价尺度,从而为关联度计算提供可靠的数据.最后,通过实例证明了GIS方法的可操作性和综合评价模型的正确性.     

压力机下死点定位精度的检测及评价方法研究

设计一种粗-细二级调节相结合的装置来动态地测量压力机的下死点, 可以方便准确地测量不同工作冲程时的下死点位置. 针对所测数据, 结合模糊判断法和层次分析法构造压力机下死点精度的综合评价指标, 来对压力机下死点定位精度进行分析与评价. 评价步骤通过选择评价因素和构建评价集, 确定比较矩阵并计算各影响因素权重, 以确立模糊评价矩阵, 并通过综合评价模型判断下死点精度等级. 结果表明, 该评价方法可有效地评价压力机的定位精度.     

互耦系数误差与通道幅相误差的等效关系

从天线阵列互耦补偿的理论出发，导出了互耦系数误差与接收通道幅相 误差的等效关系。理论分析表明，互耦系数误差引起的通道幅相误差与阵列单元数和互耦系数的方差成正比；利用互耦系数矩阵能补偿因互耦造成的误差，但补偿效果依赖于互耦系数的精度，要实现低副瓣并有效地进行互耦补偿，必须准确测量或计算出天线阵的互耦系数。     

新疆涉农上市公司经营业绩的模糊综合评价

本文在全面分析新疆涉农上市公司财务报告的基础上,运用模糊综合评价法构建了新疆涉农上市公司经营业绩的综合评价指标体系,并确定各指标的相对隶属度和指标权重,对新疆涉农上市公司的经营业绩进行综合评价,取得了满意的结果.结论为公司经营业绩的综合评价提供了新思路,为外部投资者进行投资决策提供量化依据.     

基于机器视觉的梭子蟹质量估计方法研究

传统梭子蟹养殖定期质量估计的方法是捕捞部分梭子蟹进行称重,会对其造成物理和应激伤害,且检测过程中受到人为因素干扰,因此利用机器视觉技术对梭子蟹的质量进行估计.通过摄像头拍摄不同生长阶段的梭子蟹图像,对图像进行模板校正及图像分割,提取梭子蟹面积特征参数.利用最小二乘法对面积和质量进行拟合,其中二次多项式相关性最好可达到0.9220,测试平均相对误差6.40%,证明该方法可以满足梭子蟹质量估计的要求.     

基于SCE-UA算法的多模式降雨集成预报技术研究

高精度的降雨预报对于防汛决策具有重要指导意义. 以中国气象局GRAPES_MESO模式、中国气象局T639模式、美国国家环境预报中心GFS模式和上海区域中尺度SMS-WARMS模式为基础, 采用SCE-UA算法估计各预报模式权重系数, 通过加权平均建立多模式降雨集成预报, 并以宁波市2016年8月1日至2016年10月31日和2017年9月1日至2017年11月30日的降雨过程为例, 从均方根误差、相关系数、TS评分等多个方面分析集成预报的预报效果. 结果表明: 基于SCE-UA算法的多模式降雨集成预报的预报效果不仅优于各单一预报模式, 而且优于遗传算法和BP神经网络集成预报, 表现出较好的适用性.     

基于BP神经网络模型模拟塔里木河下游潜水埋深变化——以英苏断面C5井为例

本文以塔里木河下游英苏断面350m处C5井为研究对象,分析了影响下游英苏断面的潜水埋深影响因素,通过三层BP神经网络模型模拟了潜水埋深变化．以Matlab7．0为工作平台,将2000．7-2008．12期间的英苏C5井的步长为3个月数据资料作为一个样本,选取每个样本的输水量、输水持续天数、上季度该井的潜水埋深平均值作为模型输入量,输出量为相应的C5井的本季度的潜水埋深平均值,建立3—11-1的BP神经网络模型,模拟了C5井潜水埋深．结果表明,网络模拟相对误差小于5％,模型具有较高的精度．通过BP模型模拟潜水埋深,为塔河下游生态恢复和水资源决策提供一定的依据．     

基于LM神经网络的起重机械本质安全评价方法

由于起重机械特殊的结构形式和运动形式,导致起重机械事故频发,为提高起重机械的本质安全,提出了一套起重机械本质安全评估体系,从本质安全的4个方面分3个层次对起重机械进行评估;为了改善在评估过程中,人为主观因素对起重机械状态评分的影响,引入LM神经网络对起重机械评价体系     

考虑部件相关性的斜拉桥状态评估

为提高斜拉桥评估可靠性,开展考虑部件相关性的斜拉桥状态评估研究.首先建立斜拉桥系统各部件故障传递有向图,基于Pagerank算法分析各部件相关性,得到部件的影响度和被影响度;其次,针对人工检查指标,建立分段线性扣分评定标准,针对健康监测指标,根据力学模型设定主梁挠度和索力的评定标准;最后,考虑部件单独产生的故障率和其他...