基于不确定正态云组合权重的综合评价方法研究

如何确定指标体系的权重是多属性决策中的一个重要问题。针对多属性决策中主客观权重的不确定问题,通过逆向云生成算法将多个主客观权重进行信息融合,生成不确定正态云组合权重,构建基于云模型的主客观组合赋权方法。在此基础上,提出基于正态云组合权重的多属性综合评价方法,该方法通过计算各方案组合赋权与理想方案组合赋权之间的正态云相似度值大小进行排序并确定最佳方案。最后,通过算例说明云组合权重综合评价方法的可行性和有效性。

基于正态云线性回归模型的企业员工绩效评价

企业员工绩效评价是企业人力资源管理的一项重要内容,更是企业绩效管理的重要组成部分之一。但是,由于决策者的主观经验、个人能力和个人偏好等主观因素的不确定性,使得对员工的绩效评价存在较大的模糊性和不确定性。为了有效地处理这种不确定性,文章提出基于正态云线性回归模型的企业员工绩效评价方法。首先,将绩效影响因素和评价结果转化为正态云数据表示;其次,根据正态云期望曲线的期望-方差距离,对正态云回归参数进行最小二乘估计和误差分析;最后,将模型应用于某企业30名员工绩效评价样本实例,说明正态云回归方法的有效性和可行性。

基于模糊组合赋权的水资源配置方案综合评价方法

科学合理地对水资源配置方案进行综合评价,对于实现水资源优化配置和高效利用,以及解决水资源短缺问题具有重要意义。针对水资源配置方案评价过程中指标权重的模糊不确定性问题,文章引入模糊数的可能性均值和方差的概念,通过可能性均值和方差将多个主客观权重进行信息融合,生成对称三角模糊数组合权重。为了解决不同方案集结模糊组合权重后的排序问题,通过计算备选方案与正、负理想方案之间的模糊数相对截集距离进行排序并确定最佳方案,提出一种基于模糊组合赋权和模糊TOPSIS模型的水资源配置方案综合评价方法。并以天津市水资源配置方案评价为例检验其有效性,结果显示,该方法对水资源配置方案的评价是可行且有效的。对比其他评价方法,该方法不仅可以有效避免评价指标赋权时的模糊不确定性,而且能够有效地解决组合权重不确定信息的融合问题。

新形势下虚假网络信息现状调查及对策分析

随着互联网的普及,网络安全事件呈上升趋势,网络安全作为国家战略正迎来一系列的政策扶持。本文以大学生群体为切入点,深入分析网络安全问题,建设性地把大学生做兼职与网络安全问题结合起来,调查大学生频遭虚假网络兼职信息陷阱的现状,深度分析大学生群体受骗的原因,并探究相应的对策,从而保护大学生的合法权益,努力营造一个安全的网络环境。

基于数据场K-means聚类的农村贫困人口精准分级研究——以贵州省某镇为例

综合考虑贫困人口分级单指标和多指标,提出了一种基于数据场K-means融合聚类的农村贫困人口精准分级方法,该方法先由数据场势函数得到初始聚类的个数与聚类中心,再将其导入K-means聚类算法得到最终分级结果,有效地解决了传统K-means算法需要主观给定聚类参数的问题。最后,以贵州省某乡镇贫困人口数据为例进行实证分析,结果表明,该融合聚类方法更简洁、高效,能够为农村贫困人口分级提供科学合理的参考。