专家权重

摘要： 为了科学地对仓库的消防安全水平进行评估,构建了仓库消防安全评价体系,并采用毕达哥拉斯结合TOPSIS的安全评价方法进行分析。利用DEMATEL方法确定因素之间的影响程度,从而确定各属性权重,将毕达哥拉斯模糊集通过得分函数进行简化处理,利用投影确定各专家权重,将经过属性权重与专家权重修正的数据结合TOPSIS进行分析,来评价各仓库的消防安全水平。通过实例,验证了此方法的可行性。

摘要： 多属性群体评价方法研究中,对专家赋权是一项重要的研究内容。本文结合专家的先验信息和后验信息,提出了一种确定专家权重的方法。首先,利用专家历史评价活动中的序值相关系数,做出本次评价活动的预测值,进而确定专家先验权重;其次,基于群体共识视角,对各专家所给出的指标信息进行一维数据聚类,结合不同分组情况下出现的概率,计算出专家后验权重;最后,将两类权重进行组合确定最终权重,并用一个算例验证了该方法的有效性以及合理性。

摘要： 为设计一种较短周期生产且功能全面的消毒机器人来进行消毒工作,提出了基于形态分析法的设计思路。根据形态分析矩阵,建立了机器人的模型;采用专家权重法设定了该作品的评价指标和权重,并计算出了最终的评价结果。结果表明:该消毒机器人的设计方案具有良好的功能性、其外观造型的接受度也比较高,达到了预期的效果;也验证了形态分析法对于消毒机器人的设计是比较适合的。

摘要： 因决策者本身对每个术语有不同的偏好,其做决策时可能会犹豫,决策结果会因人而异。针对智能物流实验室设备供应商选择过程进行决策分析,首先收集专家的犹豫模糊语言术语评价信息;其次综合评价专家的共识度和犹豫度确定其权重;再改进排序位置法,优化决策方法,提出一种鲁棒性很强的基于概率分布的犹豫模糊MULTIMOORA群决策方法。最后,通过对比分析验证该方法的有效性。

摘要： 为了建立洪泽湖堤防工程安全预防体系,引进综合风险评价,根据LS法分析的风险因素和隐患排查信息辅助决策,构建了洪泽湖堤防工程层次结构模型,基于层次分析法进行计算,计算采用MATLAB进行,针对层次分析法容忍度不充分问题,加入专家权重,对专家选取工作进行权威性判断,得出权向量,分析了影响洪泽湖堤防工程安全的主要因素,提出了风险管控的措施。结果表明,洪泽湖堤防工程(省管段)综合风险值为82分,判断等级为良好。整体来说,洪泽湖堤防工程运行多年,未发生重大事故隐患,运行管理、防洪安全、渗流安全、结构安全在工程风险中占比大,因此要推动安全标准化建设工作、查险排患和防汛抢险工作,保证堤防工程安全生产态势稳定。

摘要： 应用型高校是以科技成果应用为导向、以应用型人才培养为目标的高等院校。开展应用型高校课程教学质量评价有助于提高教师教学水平、强化教学过程控制、提升人才培养质量。鉴于此,文章以应用型高校课程教学质量评价问题为研究对象,构建“以学生为中心”的教学质量评价指标体系,提出一种改进的群评价方法对不同评价对象进行排序,最后通过实证分析验证了该方法在应用型高校课程教学质量评价中的适用性。

摘要： 为建立水管单位安全预防体系动态评估模型,引入PDCA循环管理模式,结合石港站工程实际,首先构建“双预防”体系,对挑选出的专家进行权威性判断,得出权向量,再对工程进行风险评价,使用权向量对风险值进行修正,判断出风险因素。同时,引入安全网格化巡查方法,对工程进行隐患排查,筛选出主要隐患,结合风险因素,得出工程主要防控因素,采用对策性鱼骨法对风险因素提出管控措施,最终形成评估模型,为水利工程安全风险评估及隐患排查治理“双预防”机制提供借鉴。

摘要： 定义了两个三角模糊互补偏好关系的闵可夫斯基距离,利用三角模糊互补偏好关系与平均三角模糊互补偏好关系的距离来确定专家权重.基于三角模糊互补偏好关系的闵可夫斯基距离,提出了群体共识度指标.通过最大化群体共识度构建规划模型,确定群体三角模糊互补偏好关系.最后,提出了一种新的三角模糊互补偏好关系的群决策方法.

摘要： 通过对历史建筑评估指标进行量化赋权,旨在为历史建筑价值评估提供基础性参考.提出一种基于层次分析法和专家排序赋权的指标权重分配方法,以杭州市历史建筑价值评估指标赋权为例开展研究.所提方法以群体层次分析法为基础,并量化计算专家个人偏好的显著程度,为偏好极端的专家赋予较小权重,以提高集体决策赋权的积极正效应.研究结果表明:个体专家对指标的赋权差异十分显著,仅凭个体专家判断进行指标赋权存在明显的不合理性;提出的指标赋权法综合所有专家的意见,并有效地减少偏好极端专家对指标赋权的影响,发挥集体决策正效应.

摘要： 针对中小学、幼儿园校园安防评价方法缺乏客观性、系统性等问题,在当前校园智慧安防广泛应用的背景下,提出一种基于改进AHP-熵值法的校园安防模糊综合评价模型.模型以国家标准与教育部督导办印发的校园安全工作文件为依据,建立兼顾主客观因素的评价指标体系;运用二分k-Means对专家聚类并赋予打分权重,同时结合改进AHP法与熵值法对评价指标进行主客观组合赋权;基于模糊综合评价法对校园安防进行定性、定量评判,得到最终评价结果.实际应用证明:该模型可以依据现有日常安防数据对校园安防进行科学、全面评价.

摘要： 在专家参与的评估活动中,多数情况下都涉及权重确定问题,基于专家给出的评分,研究一种自动确定专家权重的方法,让专家评估结果反映出的专家知识、业务水平和评估态度来决定其应有的权重,减少确定专家权重中主观因素、影响力因素和不必要的人情干扰.在基于作战仿真实验的综合集成研讨厅中具有重要的实用价值.

摘要： 目前，对生态工业园区系统柔性评价的模型主要是应用模糊多层次综合分析法，在评价过程中专家或是打分人的主观意愿会对评价结果产生很大影响.本文对此模型进行改进，提出基于柔性专家权重的模糊多层次综合分析法。在原来多层次综合分析法的基础上，对专家打分进行客观分析，得到关于专家的权重，降低了个别专家的随意性对评价结果的影响。

摘要： 本文给出了一种新的TOPSIS方法来解决模糊多属性决策问题，与传统的TOPSIS方法相比，本文的优点有两个:一是理想解以矩阵的形式出现，这样降低各个决策者的评价结果与理想解之间的误差，而且正负理想矩阵的确定是通过模糊数质心的内心来确定的，不再是传统的机械式的取最大值和最小值的方式。二是利用贴近度来计算专家权重，而且区间梯形二型模糊数的排序也是基于模糊数质心的内心来确定。

摘要： 在现实的经济管理与决策中，经常遇到这样的问题:由于决策问题的复杂性或决策民主性的需要，多个专家对同一问题进行综合评价。因此，学术界提出多指标群决策方法。为了解决群决策中专家权重确定的问题,以区间相似度、序列比对原理为基础,对特定专家给定的评价指标重要程度序列和重要程度之比进行研究,提出了基于区间数的群组G1评价方法.之后用一个算例说明本研究实际应用上的有效性.基于区间数的群组G1评价方法对解决群决策中专家赋权问题提供了一种新思路,是综合评价方法研究的有益补充,可以利用该方法进行应用研究.

摘要： 针对专家权重完全未知的直觉模糊多属性群决策问题,提出一种由个体专家的评价结果确定专家权重的方法.根据所有专家对方案评价结果的不确定程度、个体专家评价结果中两两方案之间的相似程度和个体专家意见与其他专家意见的相似程度等三个方面对专家进行赋权.由此建立了一种直觉模糊多属性群决策方法.

摘要： 在群决策过程中,针对方案属性值为区间数的情况,从相对熵的概念出发,提出了一种确定专家权重的方法.考虑各方案与理想方案和负理想方案的符合程度以及专家权重本身的不确定性,建立了多目标优化模型,利用拉格朗日乘子法求解该模型,得到了专家权重表达式.最后通过实例验证了该模型的有效性和实用性.

摘要： 针对具有语言评价信息的多指标群决策问题,提出了一种基于扩展的二元语义信息处理的群决策方法。首先在原二元语义模型中增加了对修饰语言的表示和分析,然后在计算专家权重时考虑了专家对评价结果的犹豫程度并对群决策矩阵进行集结。和以往方法相比,该方法考虑了决策者语言评价过程中修饰语言的重要性同时根据不同决策者的犹豫程度集结计算权重,更大限度的避免了决策过程中的信息损失，提高了结果的准确度和可信度。最后通过算例,证明了决策方法的可行性。

摘要： 针对多标签群决策问题，提出了以专家权重为排序分量的IOWA(Induced OrderedWeighted Ayerage)群决策专家意见综合方法。利用专家意见与基于简单加权平均综合结果之间的一致性，解决了由于专家权重不严格有序带来的歧义问题。结合某装备发展研讨实例，讨论了该方法的应用,结果验证了该方法的有效性和稳健性。

摘要： 针对多粒度语言评价群决策问题进行研究,提出了基于多粒度语言评价群决策问题数学模型.利用基于语义的模糊化函数将不同粒度的语言评价映射为同一区间上的三角模糊数,通过模糊语义距离引入了专家评价与群决策模糊评价的一致度,从而得到基于一致度的专家动态权重,实现了专家初始权重与动态权重的灵活均衡使用.最后通过一个应用实例说明了该方法的合理性和有效性.

摘要： 针对多粒度语言评价群决策问题进行研究,提出了基于多粒度语言评价群决策问题数学模型.利用基于语义的模糊化函数将不同粒度的语言评价映射为同一区间上的三角模糊数,通过模糊语义距离引入了专家评价与群决策模糊评价的一致度,从而得到基于一致度的专家动态权重,实现了专家初始权重与动态权重的灵活均衡使用.最后通过一个应用实例说明了该方法的合理性和有效性.

摘要： 本发明公开了一种基于AHP和专家排序赋权的指标权重分配方法，方法实施步骤如下：1)基于专家个人的判断，构造专家个体判断矩阵Ae，个体判断矩阵需要通过一致性校验；2)给每个专家赋予相同的权重，构造一次群体判断矩阵Aa，计算一次群体决策指标权重向量Ua；3)按照专家排序为专家赋予不同的权重we；4)计算二次群体决策指标权重计算的过程为向量Ub；5)根据Ub输出指标权重。本方法有效发挥多名专家群体决策集思广益的积极正效应，同时有效修正群体决策中的个人极端偏好对决策的负面影响。本方法与基于AHP和专家聚类的指标权重分配方法相比，不需要进行专家聚类迭代计算，不需要确定专家聚类收敛条件，所以具有计算步数明确及计算量少的优点。

摘要： 本发明针对多目标决策问题，提供一种基于专家区间打分的指标权重评估方法，主要解决专家对指标权重评估中出现的一致性问题。该方法在对两个指标进行比较打分时，不要求专家必须给出一个确定的判断结果，而是可以用一个包含多个判断结果的离散区间来表示；设计一种迭代搜索算法，搜索专家区间打分结果中一致性最佳的指标成对比较矩阵；根据最佳一致性矩阵，利用对数最小二乘法计算出各个指标的权重。本方法利用区间打分代替确定打分，一方面降低专家打分的难度，另一方面也可以有效改善打分结果不一致。

摘要： 本发明公开了一种基于AHP和专家排序赋权的指标权重分配方法，方法实施步骤如下：1)基于专家个人的判断，构造专家个体判断矩阵Ae，个体判断矩阵需要通过一致性校验；2)给每个专家赋予相同的权重，构造一次群体判断矩阵Aa，计算一次群体决策指标权重向量Ua；3)按照专家排序为专家赋予不同的权重we；4)计算二次群体决策指标权重计算的过程为向量Ub；5)根据Ub输出指标权重。本方法有效发挥多名专家群体决策集思广益的积极正效应，同时有效修正群体决策中的个人极端偏好对决策的负面影响。本方法与基于AHP和专家聚类的指标权重分配方法相比，不需要进行专家聚类迭代计算，不需要确定专家聚类收敛条件，所以具有计算步数明确及计算量少的优点。

摘要： 本发明针对多目标决策问题，提供一种基于专家区间打分的指标权重评估方法，主要解决专家对指标权重评估中出现的一致性问题。该方法在对两个指标进行比较打分时，不要求专家必须给出一个确定的判断结果，而是可以用一个包含多个判断结果的离散区间来表示；设计一种迭代搜索算法，搜索专家区间打分结果中一致性最佳的指标成对比较矩阵；根据最佳一致性矩阵，利用对数最小二乘法计算出各个指标的权重。本方法利用区间打分代替确定打分，一方面降低专家打分的难度，另一方面也可以有效改善打分结果不一致。

摘要： 本发明涉及一种可以提高地名的声音识别性能的权重系数生成装置、声音识别装置、导航装置、车辆、权重系数生成方法、以及权重系数生成程序。为了解决上述问题，地址数据库(12)对地址信息进行管理，该地址信息具有国名、城市名、街道名、门牌号码作为地址信息数据，并具有显示从广域至狭域的地名的阶层关系的树结构。将存储于地址数据库(12)的各地名作为声音的识别候补，权重系数生成装置(10)的权重系数计算部(11)根据属于所述候补的城市名的下级阶层的街道名的数量，计算出所述识别候补的似然比的权重系数。

摘要： 本申请提供词权重生成模型训练方法及装置、词权重生成方法及装置，其中所述词权重生成模型训练方法包括：获取目标问题和所述目标问题对应的目标答案；提取所述目标问题的至少一个关键词组合，根据所述至少一个关键词组合确定初始文档集合；根据所述目标答案和所述初始文档集合确定目标文档集合和目标关键词组合；根据所述目标关键词组合确定所述目标问题中的每个关键词对应的词权重；根据所述目标问题、所述每个关键词和所述每个关键词对应的词权重训练词权重生成模型，直至达到训练停止条件。通过本申请提供的词权重生成模型训练方法得到训练完成的词权重生成模型，有效避免某些垂直领域搭建的数据库中关键词TF‑IDF与人的先验知识不匹配的问题。

摘要： 一种神经网络模型压缩的方法，由至少一个处理器执行，该方法包括接收输入神经网络和输入掩膜，以及使用深度神经网络减少输入神经网络的参数。该深度神经网络通过以下训练：从深度神经网络的、被输入掩膜所掩膜的输入权重的多个块中，选择待剪枝的剪枝微结构块；基于选择的剪枝微结构块，对输入权重进行剪枝；从被输入掩膜所掩膜的输入权重的多个块中，选择待统一的统一微结构块；以及基于选择的统一微结构块，对已剪枝的输入权重的多个块中的一个或多个块中的多个权重进行统一，以得到所述深度神经网络的已剪枝且已统一的输入权重。

摘要： 本发明公开了一种解决属性权重和时间权重复杂性的动态决策方法，包括：根据战场环境，提取每个目标战机的决策信息；将目标战机属性信息转换为不同时刻tk的区间直觉模糊矩阵，得到决策矩阵使用离差最大化方法获取每个目标战机的属性权重w(t)；利用数据聚合算子IVIFPWGA将不同时刻tk决策矩阵中的元素进行聚合，得到各敌方战机Ti在不同时刻tk的综合区间直觉模糊值通过优劣解距离法TOPSIS得到时间权重向量λ(t)；利用数据聚合算子DIVIFPWGA得到各敌方战机Ti在每个时刻tk的综合区间直觉模糊值获取综合区间直觉模糊值的得分函数和准确度函数对所述得分函数进行排序，得到决策结果。本方法提高了决策结果的可靠性，有效地降低了算法的时间复杂度，能更精确的对空战目标进行威胁评估。

摘要： 本发明公开一种多轮群体决策中专家权重动态分配方法，含有收集专家决策数据、计算决策数据质量、计算行为演化质量、计算专家权重、计算群体决策结果五个步骤。通过定量分析决策数据的不确定度和不一致度，计算得到决策数据质量；通过定量分析专家在第t轮和第t‑1轮决策数据的不确定度和期望的演化特征，计算得到行为演化质量；根据决策数据质量和行为演化质量计算得到专家权重；采用云模型的加权平均算法计算得到群体决策结果。所述方法利用云模型表示专家的决策数据，增强了定量计算决策数据质量和行为演化质量的简便性，同时提高了专家权重分配的合理性，促进了群体共识达成。

摘要： 本发明公开了多属性群决策专家权重调整的嵌入式计算机性能评价算法，该发明首先采用Delphi专家咨询法建立嵌入式计算机性能评价指标体系，再通过灰色关联分析理论调整专家权重系数，并应用欧几里得距离对专家权重系数进行检验，最后通过加权和法对嵌入式计算机性能进行评价。实验结果表明该方法的可行性与实用性。