大群体

摘要： 针对专家在决策过程中的有限理性,将群体压力与大群体风险应急决策问题相结合.首先,基于区间值Pythagorean模糊语言变量提供专家偏好信息,利用改进的群体压力效用模型定义偏好调节系数.其次,基于构建的犹豫度矩阵和OWA算子提出准则风险权重,通过准则风险权重与准则主观权重的组合加权,用以获取准则权重.再次,利用前景理论和准则权重计算每个方案的总体前景值,进而选出最优方案.最后,以天津港爆炸事件为案例背景,通过与其他方法的对比分析验证了所提方法的可行性和优越性.

摘要： 针对大群体应急决策专家之间信任关系及其传递引发的决策风险,以及由于大群体中个体偏好差异较大导致生成独立聚集等问题.首先,提出一个“信任—知识模型”对决策专家之间的信任关系进行集成和传递,并根据决策专家的信任风险偏好得出决策专家之间的信任知识度网络;其次,利用Louvain算法对信任知识度网络进行聚类,高效快速的获得若干个聚集,并用社会网络分析技术确定每个决策者和聚集的权重;然后对每个聚集中的决策者偏好进行集结,并综合决策者给出的信息对备选决策方案进行排序.最后,通过案例分析和对比验证了所提方法的合理性与有效性.

摘要： [目的/意义]随着经济、社会的迅速发展,决策问题日益复杂,不确定性因素繁多,使得传统大群体决策理论与方法开始与风险决策理论相结合,发展为大群体风险决策理论与方法,成为当前国内外大群体决策研究的热点领域,更加贴近现实情境.[设计/方法]梳理了近年来大群体风险决策领域的主要研究成果,阐述了该研究领域面临的问题和挑战,并指出了大群体风险决策今后的发展趋势.[结论/发现]对于大群体风险决策领域,现有国内外文献的研究主要集中于大群体应急决策风险识别及感知、考虑决策成员风险态度的大群体风险决策、决策成员心理行为协调下的大群体风险决策和社会网络下的大群体风险决策、大数据背景下的大群体风险决策五个方面.在现有研究基础上,技术逐步发展,大数据环境下的、动态的、社会化的大群体风险决策为该领域带来新的挑战,值得进一步探索.

摘要： 针对特大突发事件应急决策中大群体专家存在偏好信息不完全的问题,本文提出一种新的不完全风险性信息大群体应急决策方法.首先,利用最优离散拟合方法对决策者的风险偏好因子进行测度并据此对专家聚类;其次,根据不完全偏好矩阵进行属性关联测度,提出了基于风险偏好和属性关联的新的补值模型,得到完全偏好信息矩阵;然后,运用主成分分析方法提取属性主成分,并结合属性权重进行信息集结和方案择优;最后,通过台风"天鸽"事件验证所提方法的可行性和有效性.

摘要： 大群体决策过程中,少数意见十分重要,但考虑少数意见又有一定风险性,本文提出了一种社会网络环境下保护少数意见的风险性大群体应急决策方法.首先,利用自然语言处理技术对社交媒体中公众对突发事件的传播信息进行关键词提取,再采用TF-IDF技术提取公众关心的事件属性并确定属性权重;其次,将专家之间的联系考虑到决策当中,构建决策专家之间的社会网络关系;然后,建立少数意见的识别和风险测度机制,并定义了两个风险系数:信任风险系数和偏好风险系数,通过少数意见聚集的信任风险系数调节少数意见聚集的权重,通过偏好风险系数调节群体共识,以得到共识水平较高的大群体决策方案;最后,通过“7.1”宁乡洪灾案例分析,验证了所提方法的可行性和有效性.

摘要： 针对重大突发事件应急决策大群体成员的风险偏好复杂难测问题,提出了一种新的基于决策者风险偏好大数据分析的大群体应急决策方法.首先专家群体对突发事件进行快速响应,生成若干应急预案及其风险属性信息;其次,社会公众通过网络等渠道参与到应急决策中来并形成决策大群体,给出不同预案的偏好值;然后,利用证据推理算法得出公众对各预案的风险效用值,将预案风险效用值与预案偏好值加权组合,得到各个预案的大群体决策者的风险偏好值;最后,基于风险偏好值,利用大数据分析技术对大群体的风险偏好进行聚类识别,从中筛选出风险中立者组成新的应急决策群体,再次聚类得出应急决策群体的成员组成结构,以此为基础计算决策者权重和应急预案的最终效用值,得应急预案排序结果.最后通过算例分析验证了方法的有效性和可行性.

摘要： 挎着手提包四处谈生意跑门店,做着搬运工的活儿,赚着微薄的中间差价,这就是大多数人心中传统经销商的形象。最早成长于改革开放初期的经销商到如今已发展为一个庞大的群体,但互联网时代的到来,对传统经销商产生了不小的冲击,时代的洪流再次将他们推到了一个分岔路口。转型是他们在当前时代披荆斩棘的唯一武器,率先拿起武器的人,或能成为这一庞大群体中最具有竞争力的人。

摘要： 本发明公开一种大群体异构评估数据处理与建模方法，含有论域定义、数据采集、无效数据过滤、数据转换、不良数据处理、异常值处理、容差极限处理七个步骤；专家可以采用精确值、区间数、云模型、语言术语、语言表达式中的任一种表示评估结果，提高了大规模群体表达的灵活性和多样性；利用云模型对大群体提供的各种不同类型数据进行统一表征和建模，增强了分析与计算的简便性；建立了包含4个步骤的劣质数据自动处理过程，用于识别和删除大群体中的无效数据和低质量数据，提高了评估结果的准确性。

摘要： 一种大群体筛选培育抗高温水稻的方法，以需要改良抗高温性的育种材料为受体材料、抗高温水稻材料为供体材料进行回交转育，通过密植在人工气候室中对BC

摘要： 一种夏播谷子大群体小个体高产节本简易栽培方法，目的是可实现机械化宽垄种植，简化工序，降低成本；本发明方法是选择播幅为200cm宽的十行小麦播种机，将其排种孔从左至右隔一依次堵塞，平均行距40cm；对于麦收后至十月上旬≥10°C积温约1800‑2000°C地区，应抓住麦收后有效降雨时机，于6月下旬前利用小麦播种机一次完成旋耕、播种、镇压工序；播后苗前或苗后喷施除草剂；在谷苗3‑5片真叶期时，采用不间苗、定苗的栽培方法；拔节期采用中耕保墒追肥机每亩追尿素10千克；用小麦收割机收获；将小麦收割机的风机系统调小至以吹不走谷粒为准。

摘要： 本发明提供一种考虑非合作行为的大群体卫星应急方案决策方法、系统、存储介质和电子设备，涉及卫星应急方案决策技术领域。本发明中获取多个卫星应急决策者的决策偏好矩阵，决策偏好矩阵采用犹豫模糊二元语义集作为决策意见表达形式；根据决策偏好矩阵，将所有决策者聚类成若干个集群，获取各个初始集群决策偏好矩阵，以及初始群决策偏好矩阵；基于预设的嵌入式反馈调节机制更新集群共识水平和群共识水平，获取达成共识基础下的群决策偏好矩阵；根据群决策偏好矩阵，获取最终选择的大群体卫星应急方案。设计了嵌入式反馈调节机制服务于管理非合作行为，使决策者个人和集群的意见均向群体靠拢，提高决策水平。

摘要： 本发明提供一种社会网络环境下大群体卫星应急方案决策方法、系统、存储介质和电子设备，涉及卫星应急方案决策技术领域。本发明中，获取多个卫星应急决策者的决策偏好矩阵，以及各个决策者之间的社会网络关系图，决策偏好矩阵采用犹豫模糊二元语义集作为决策意见表达形式；根据决策偏好矩阵和社会网络关系图，将所有决策者聚类成若干个集群，获取各个初始集群决策偏好矩阵；根据各个初始集群决策偏好矩阵，获取达成共识基础下的群决策偏好矩阵；最后根据群决策偏好矩阵，获取最终选择的大群体卫星应急方案。在聚类过程中考虑了决策者间的信任度问题，避免针对有向图将节点间加权因子默认为1，对大卫星应急方案聚类结果的准确性起到很大作用。

摘要： 本发明提供一种社会网络环境下大群体卫星应急方案决策方法、系统、存储介质和电子设备，涉及卫星应急方案决策领域。本发明中，根据决策偏好矩阵和社会网络关系图，将所有决策者聚类成若干个集群，获取各个初始集群决策偏好矩阵，以及初始群决策偏好矩阵；基于预设的嵌入式反馈调节机制更新集群共识水平和群共识水平，获取达成共识基础下的群决策偏好矩阵。一方面，在聚类过程中考虑了决策者间的信任度问题(即考虑节点间信任度)，避免针对有向图将节点间加权因子默认为1，对大卫星应急方案聚类结果的准确性起到很大作用；另一方面，设计了嵌入式反馈调节机制服务于管理非合作行为，使决策者个人和集群的意见均向群体靠拢，提高决策水平。

摘要： 本发明公开一种大群体异构评估数据处理与建模方法，含有论域定义、数据采集、无效数据过滤、数据转换、不良数据处理、异常值处理、容差极限处理七个步骤；专家可以采用精确值、区间数、云模型、语言术语、语言表达式中的任一种表示评估结果，提高了大规模群体表达的灵活性和多样性；利用云模型对大群体提供的各种不同类型数据进行统一表征和建模，增强了分析与计算的简便性；建立了包含4个步骤的劣质数据自动处理过程，用于识别和删除大群体中的无效数据和低质量数据，提高了评估结果的准确性。

摘要： 本发明属于仿真模型可信度评估领域，特别涉及一种基于大群体Delphi框架的仿真模型可信度评估方法，其步骤包括：确定评估问题和候选评估专家、设置初始化参数；收集评估专家的评估结果；过滤无效评估结果；将评估结果转换为正态云模型；判断并删除低质量的评估结果；为各位评估专家分配不同的权重；采用正态云模型的加权平均算法计算群体评估结果；计算群体共识度指标；反馈或输出。本发明能够提高专家观点表达的灵活性、大群体决策的效率以及反馈的直观性和启发性。

摘要： 本发明公开了一种基于短信数据分析的预防重大群体性事件的预判系统，其推送装置包括发送服务器，发送服务器用于为每个短信用户维护短信用户设备列表，所述短信用户设备列表登录的时间、发送内容关键字、发送IP以及发送设备的种类信息，本发明同时向将呈现已连接状态的短信用户发送设备推送服务消息，同时向节点时间最晚的短信用户发送设备推送包含警告内容的推送服务消息。

摘要： 发明提供了一种大群体快速筛选培育优质高纤型低毒工业大麻品种的方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：杂种一代种子F1获取、回交一代种子BC1获取、回交种子BC2‑BC5获取、不同品系获取、品系评价筛选、品系验证。本发明的有益效果在于：本发明的一种大群体快速筛选培育优质高纤型低毒工业大麻品种的方法能够有效降低选育成本，提高选育效率，并能够有效保证选育材料系列性状的稳定性；此方法可有效应用于育种个人及单位进行定向型品种选育，具有显著的应用优势。