泛综合评价信息集成框架求解算法及应用

针对多信息来源、多数据结构的复杂评价问题,对传统评价模式进行拓展并提出了泛综合评价的方法。泛综合评价理论主要为复杂评价信息的整合及求解提供支撑,具体而言主要采用构建信息融合框架的方式对不同类别与结构的多源信息进行整合,并通过随机模拟仿真的方法对信息融合框架的求解算法进行了探讨。由于信息融合框架中包含信息的复杂性增加了框架的求解成本,因而进一步分析了信息集成框架的简化求解算法,并通过算例的方式对信息集成框架简化求解算法的有效性进行了验证。简化求解算法的研究提升了泛综合评价在实际应用中的可操作性。"区域发展绩效的参与式评价"算例的构建,说明泛综合评价的理论为不同利益主体之间的民主决策提供了可能。本文的研究可为大数据背景下群体智慧的挖掘、民主决策的结果分析等实际应用问题提供理论和技术支撑。     

具有不同偏好网络结构的群体评价信息集结方法

以评价者为节点,评价者之间偏好相似性测度为连接的网络为群体偏好网络,讨论了评价群体在偏好网络均衡状态时3种不同网络结构(星形网络、闭链结构和完整网络)的群体评价信息集结方法,将具有网络结构信息的节点数据转化为平面数据,提出了平面密度加权平均算子和平面密度加权几何平均中间算子。给出了平面数据的划分方法及平面密度算子的趋同性测度,并将算子应用于各网络结构的评价群体评价问题。     

一种基于整体差异的客观组合评价法

在多属性综合评价中,存在“多方法评价结论非一致性”问题,为探讨解决该问题的方法,本文提出了一种基于整体差异的客观组合评价方法,该方法具有多评价方法自动甄别奖惩、组合结果精确、易于编程实现等特点,最后用一个算例验证了方法的有效性.     

线性无量纲化方法的性质分析

内容提要：在对多种线性无量纲化方法特点分析的基础上,给出了“理想无量纲化方法”应该满足的一些性质,并证明了“理想无量纲化方法不存在”的结论。提出了“构建逼近理想性质的复合无量纲化方法”的思路,并构造了一种优良的复合无量纲化方法——“极标复合法”。提出了指标无量纲化过程的稳定性问题,着重分析造成结果不稳定的“指标数据分布”方面的原因,并给出了一种针对线性无量纲化方法的改进型。     

一种主客方协作式群体评价方法及其应用

传统的群体评价方法均不考虑被评价对象的参与,针对这种不足,本文提出了一种新的群体评价方法--主客方协作式群体评价方法。文章首先对主客方协作式群体评价的过程进行了描述;其次,给出了基于密度算子的主方信息集结方法,以得出主方评价结论;然后,以主方评价结论为依据,在规则指导下对客方信息进行调整,并得出客方评价结论;最后,对主方评价结论与客方评价结论进行集结,得出最终的评价结果。