一种离差组合最大化多属性决策方法

文章研究了属性权重完全未知,方案属性值为实数的多属性决策问题.首先,证明了方案属性值离差变大并不意味着方案综合值离差变大,方案综合值离差变大也不意味着方案属性值离差变大.其次,在综合考虑方案属性值离差和方案综合值离差同时最大化的基础上,建立并通过求解一个规划模型计算出属性权重,从而得到一种离差组合最大化的多属性决策方法。最后,给出了一个算例来说明了该方法.     

区别词的生成机制:属性值域的融合

属性指事物所具有的性质、特征、特质。属性值是属性的一次特定出现,属性域是属性所有可能值的集合。属性值语素与属性域语素互相融合,是原型区别词的生成机制。区别词的语法特征源自其生成机制,不具备程度性与空间性。性状定语、属性定语、领属定语,构成"由性状到事物"的连续体。     

基于Rough集理论的城市信息系统知识获取方法

以城市信息化空间数据处理为研究背景,基于Rough集理论解决信息系统中信息不确定,数据量大的困难。从Rough集的基本概念出发,给出决策表的知识表达系统,提出计算最小决策规则的算法,最后通过运用Rough集理论和方法对城市空间数据决策表的实例进行属性及属性值进行约简,挖掘其中隐含的知识,从而得出最小决策规则。     

“长”与“久”的语义分析及其他

形容词的语义可以形式化描述为某个属性的值。只不过有的形容词表示的属性比较单一、明确,如"久",而有的形容词表示的属性则比较多样、模糊,如"长"。本文通过对单音节形容词"长"和"久"的语义属性的形式化描述,对比分析了它们在构词及构句中的表现,进而指出,"长"和"久"的语义属性对比并非个别现象,它们的语义研究对形容词的语义研究具有普遍意义。     

序数表属性量级的双向性

属性值语素与属性域语素互相融合,是原型区别词的生成机制。序数表达属性量级具有明显的双向性：采用升序,数字越大,量级越高;采用降序,数字越大,量级越低。这在交际中常常造成含混与误解。序数表量级的双向性源于数词的中性色彩。最小正整数＂一＂在汉文化中具有无与伦比的重要地位,用来表示大量级是很自然的事情,采用降序是汉文化的优选原则。     

基于Rough集理论的城市通信网络建设影响因素分析

以城市信息化空间数据处理为研究背景,基于Rough集理论解决信息网络建设系统中信息不确定,数据量大的困难。从Rough集的基本概念出发,给出决策表的知识表达系统,提出计算最小决策规则的算法,最后通过运用Rough集理论和方法对数据决策表的实例进行属性及属性值进行约简,挖掘其中隐含的知识,从而得出最小决策规则。     

混台型多属性群决策的群体数字理想点算法

文章对决策者权重和属性权重已知,属性值为精确数、区间数和模糊语言表示的混合型多属性群决策问题,首先对群决策各评价矩阵中用模糊语言表示的属性值进行了区间化处理,提出了用群体极差正规化方法对各评价矩阵规范化;接着采用简单加权平均算子将群体决策各矩阵集结为单一决策矩阵.然后提出了含有精确数和区间数属性值的多属性群决策的群体数字理想点的概念.最后给出基于群体数字理想点的混合型多属性群决策TOPSIS算法的步骤.