基于云模型的多属性决策系统应用研究

发布时间：2017-10-04 18:03

  本文关键词：基于云模型的多属性决策系统应用研究

  更多相关文章： 多属性评价 多属性决策 云模型 计算机模拟 正态云

【摘要】： 本文首先以多属性不确定性问题为切入点,对处理各种不确定性问题的方法进行了研究并比较了它们的优缺点;然后分析了云模型基本理论和方法,探讨了云模型在处理不确定性问题上的特点,指出了它作为多属性决策中定性定量转换算法上的优势;第三,为了减少逆向云发生器算法的误差,提高评价结果的精确性,引入了计算机模拟技术;第四,提出了基于云模型的多属性评价方法,并通过理论分析、实例佐证了该方法的有效性;第五,以云模型的多属性评价方法为基础,采用UML技术,设计了基于B/S结构的云模型的多属性决策系统软件,该系统可以使不确定多属性问题的决策更加科学、快速和高效;最后利用该软件对龙煤集团七台河分公司生态环境保护的多属性决策问题进行了分析,结果表明,将云模型应用于不确定多属性决策问题,其理论先进,方法有效,具有重要的理论意义和实用价值。
【关键词】：多属性评价 多属性决策 云模型 计算机模拟 正态云
【学位授予单位】：黑龙江科技学院
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2010
【分类号】：C934
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 绪论10-19
• 1.1 课题的提出及研究意义10-12
• 1.2 国内外研究现状12-16
• 1.2.1 多属性决策研究现状12-14
• 1.2.2 云模型研究现状14-15
• 1.2.3 基于云模型的多属性评价与决策方法研究现状15-16
• 1.3 论文的主要工作16-17
• 1.4 论文的技术路线及创新之处17-19
• 第2章 多属性决策中的不确定性19-27
• 2.1 多属性评价及其步骤19-20
• 2.2 多属性决策中的不确定性20-26
• 2.2.1 随机性21-22
• 2.2.2 模糊性22-25
• 2.2.3 随机性和模糊性的关联性25-26
• 2.3 本章小结26-27
• 第3章 云模型理论27-36
• 3.1 云模型的基本概念28-32
• 3.1.1 云模型的定义28-29
• 3.1.2 云模型的数字特征29-31
• 3.1.3 正态云模型31-32
• 3.1.4 云模型的3En 规则32
• 3.2 一维云模型及其发生器32-35
• 3.2.1 一维正向云模型32-34
• 3.2.2 一维逆向云模型34-35
• 3.3 本章小结35-36
• 第4章 计算机模拟技术36-45
• 4.1 均匀随机数和随机变量的产生方法36-39
• 4.1.1 均匀随机数的产生方法36-37
• 4.1.2 随机变量的产生方法37-39
• 4.2 计算机模拟步骤39-44
• 4.3 本章小结44-45
• 第5章 基于云模型的多属性评价方法45-58
• 5.1 多属性评价主要方法45-47
• 5.2 基于云模型的多属性评价方法47-54
• 5.2.1 评价对象各个属性及权重的确定48-49
• 5.2.2 评价标准云模型的建立49-50
• 5.2.3 实际云模型的建立50-52
• 5.2.4 相似性比较52-54
• 5.2.5 得到最终多属性评价结果54
• 5.3 实例应用54-57
• 5.4 本章小结57-58
• 第6章 基于云模型的多属性决策系统软件设计58-77
• 6.1 系统目标58
• 6.2 系统开发环境与技术基础58-60
• 6.3 系统分析与设计60-76
• 6.3.1 系统需求分析60-61
• 6.3.2 系统建模61-66
• 6.3.3 系统设计与实现66-75
• 6.3.4 数据库表构建75-76
• 6.4 本章小结76-77
• 第7章 基于云模型的多属性决策系统应用实例77-87
• 7.1 七台河矿区的基本情况77-78
• 7.2 分析步骤78-86
• 7.3 本章小结86-87
• 第8章 总结与展望87-88
• 致谢88-89
• 参考文献89-94
• 作者简介94

【引证文献】

中国期刊全文数据库 前2条

1 岳守春;董春游;张莉莉;;基于计算机模拟的云模型高职院校教学质量评估研究[J];计算机与现代化;2011年09期

2 周小毛;;基于云模型的流媒体业务质量评价[J];软件;2012年11期

中国硕士学位论文全文数据库 前5条

1 李泽宇;基于证据理论和云模型的多属性决策算法研究[D];辽宁科技大学;2012年

2 董思思;基于云模型的煤炭建设项目评价[D];黑龙江科技学院;2012年

3 范大鹏;选煤厂CIMS控制的云模型数据融合算法研究[D];黑龙江科技学院;2012年

4 郭凤鸣;基于云模型的遗传进化算法的研究[D];南京理工大学;2013年

5 宋丹丹;高速铁路客运工种培训体系及评价研究[D];北京交通大学;2013年

，

本文编号：972048