發(fā)布時間：2017-10-04 18:03

  本文關(guān)鍵詞：基于云模型的多屬性決策系統(tǒng)應(yīng)用研究

  更多相關(guān)文章： 多屬性評價 多屬性決策 云模型 計算機(jī)模擬 正態(tài)云

【摘要】： 本文首先以多屬性不確定性問題為切入點(diǎn),對處理各種不確定性問題的方法進(jìn)行了研究并比較了它們的優(yōu)缺點(diǎn);然后分析了云模型基本理論和方法,探討了云模型在處理不確定性問題上的特點(diǎn),指出了它作為多屬性決策中定性定量轉(zhuǎn)換算法上的優(yōu)勢;第三,為了減少逆向云發(fā)生器算法的誤差,提高評價結(jié)果的精確性,引入了計算機(jī)模擬技術(shù);第四,提出了基于云模型的多屬性評價方法,并通過理論分析、實(shí)例佐證了該方法的有效性;第五,以云模型的多屬性評價方法為基礎(chǔ),采用UML技術(shù),設(shè)計了基于B/S結(jié)構(gòu)的云模型的多屬性決策系統(tǒng)軟件,該系統(tǒng)可以使不確定多屬性問題的決策更加科學(xué)、快速和高效;最后利用該軟件對龍煤集團(tuán)七臺河分公司生態(tài)環(huán)境保護(hù)的多屬性決策問題進(jìn)行了分析,結(jié)果表明,將云模型應(yīng)用于不確定多屬性決策問題,其理論先進(jìn),方法有效,具有重要的理論意義和實(shí)用價值。
【關(guān)鍵詞】：多屬性評價 多屬性決策 云模型 計算機(jī)模擬 正態(tài)云
【學(xué)位授予單位】：黑龍江科技學(xué)院
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2010
【分類號】：C934
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 緒論10-19
• 1.1 課題的提出及研究意義10-12
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-16
• 1.2.1 多屬性決策研究現(xiàn)狀12-14
• 1.2.2 云模型研究現(xiàn)狀14-15
• 1.2.3 基于云模型的多屬性評價與決策方法研究現(xiàn)狀15-16
• 1.3 論文的主要工作16-17
• 1.4 論文的技術(shù)路線及創(chuàng)新之處17-19
• 第2章 多屬性決策中的不確定性19-27
• 2.1 多屬性評價及其步驟19-20
• 2.2 多屬性決策中的不確定性20-26
• 2.2.1 隨機(jī)性21-22
• 2.2.2 模糊性22-25
• 2.2.3 隨機(jī)性和模糊性的關(guān)聯(lián)性25-26
• 2.3 本章小結(jié)26-27
• 第3章 云模型理論27-36
• 3.1 云模型的基本概念28-32
• 3.1.1 云模型的定義28-29
• 3.1.2 云模型的數(shù)字特征29-31
• 3.1.3 正態(tài)云模型31-32
• 3.1.4 云模型的3En 規(guī)則32
• 3.2 一維云模型及其發(fā)生器32-35
• 3.2.1 一維正向云模型32-34
• 3.2.2 一維逆向云模型34-35
• 3.3 本章小結(jié)35-36
• 第4章 計算機(jī)模擬技術(shù)36-45
• 4.1 均勻隨機(jī)數(shù)和隨機(jī)變量的產(chǎn)生方法36-39
• 4.1.1 均勻隨機(jī)數(shù)的產(chǎn)生方法36-37
• 4.1.2 隨機(jī)變量的產(chǎn)生方法37-39
• 4.2 計算機(jī)模擬步驟39-44
• 4.3 本章小結(jié)44-45
• 第5章 基于云模型的多屬性評價方法45-58
• 5.1 多屬性評價主要方法45-47
• 5.2 基于云模型的多屬性評價方法47-54
• 5.2.1 評價對象各個屬性及權(quán)重的確定48-49
• 5.2.2 評價標(biāo)準(zhǔn)云模型的建立49-50
• 5.2.3 實(shí)際云模型的建立50-52
• 5.2.4 相似性比較52-54
• 5.2.5 得到最終多屬性評價結(jié)果54
• 5.3 實(shí)例應(yīng)用54-57
• 5.4 本章小結(jié)57-58
• 第6章 基于云模型的多屬性決策系統(tǒng)軟件設(shè)計58-77
• 6.1 系統(tǒng)目標(biāo)58
• 6.2 系統(tǒng)開發(fā)環(huán)境與技術(shù)基礎(chǔ)58-60
• 6.3 系統(tǒng)分析與設(shè)計60-76
• 6.3.1 系統(tǒng)需求分析60-61
• 6.3.2 系統(tǒng)建模61-66
• 6.3.3 系統(tǒng)設(shè)計與實(shí)現(xiàn)66-75
• 6.3.4 數(shù)據(jù)庫表構(gòu)建75-76
• 6.4 本章小結(jié)76-77
• 第7章 基于云模型的多屬性決策系統(tǒng)應(yīng)用實(shí)例77-87
• 7.1 七臺河礦區(qū)的基本情況77-78
• 7.2 分析步驟78-86
• 7.3 本章小結(jié)86-87
• 第8章 總結(jié)與展望87-88
• 致謝88-89
• 參考文獻(xiàn)89-94
• 作者簡介94

【引證文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前2條

1 岳守春;董春游;張莉莉;;基于計算機(jī)模擬的云模型高職院校教學(xué)質(zhì)量評估研究[J];計算機(jī)與現(xiàn)代化;2011年09期

2 周小毛;;基于云模型的流媒體業(yè)務(wù)質(zhì)量評價[J];軟件;2012年11期

中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前5條

1 李澤宇;基于證據(jù)理論和云模型的多屬性決策算法研究[D];遼寧科技大學(xué);2012年

2 董思思;基于云模型的煤炭建設(shè)項目評價[D];黑龍江科技學(xué)院;2012年

3 范大鵬;選煤廠CIMS控制的云模型數(shù)據(jù)融合算法研究[D];黑龍江科技學(xué)院;2012年

4 郭鳳鳴;基于云模型的遺傳進(jìn)化算法的研究[D];南京理工大學(xué);2013年

5 宋丹丹;高速鐵路客運(yùn)工種培訓(xùn)體系及評價研究[D];北京交通大學(xué);2013年

，

本文編號：972048