基于云重心评价法的化工园区应急能力评估研究

针对化工园区应急能力评估现状,从化工园区应急管理过程出发构建化工园区应急能力评价指标体系,引入云重心评价法,建立基于云重心评价法的化工园区应急能力评估模型,运用加权偏离度衡量化工园区应急能力,解决定性概念与定量值之间的转换问题,用算例验证模型的有效性,为化工园区应急能力评估提供一种新方法。

云重心评价法在导弹初始备件品种确定中的应用

采用基于云模型基础上的云重心评价法,对配置导弹备件的影响因素进行分析,得到评估效果。云模型描述的是定性与定量之间的不确定性转换关系,并用数字特征将随机性和模糊性关联起来。确定导弹备件品种是导弹装备保障的主要内容,结合实例,为确定导弹初始备件的品种提供参考。

基于云重心评价法的空袭目标威胁程度评估

传统的空袭目标威胁度评估一般采用定性评估方法,而对于精确的定量评估,目前尚缺有效的方法;云理论是一种用于处理不确定性和含糊性知识的数学工具,可实现概念与数据之间的相互转换;针对空袭目标威胁度的问题,论文通过确定空袭目标威胁程度判断准则集,结合云理论的有关知识,建立各指标的云模型及其多维加权综合云的重心表示,最后应用云重心评价方法给出目标威胁度的定量评估值,从而为防空作战指挥员对空情威胁作出快速准确判断提供了科学的依据。

运用云重心评价法的目标电磁环境复杂度评估

论文研究电子目标环境复杂度度量问题。首先是复杂度评估指标的选取,继而建立各个评估指标的模型,最后将云重心评价法应用于电磁环境复杂度评估。复杂度评估指标包括电磁信号类型样式、时间重合度、频率重合度、方向重合度、背景信号强度、电磁信号密度六个方面。算例和分析结论表明云重心评价法在评估目标电磁环境复杂度上适用。

基于云重心理论的学习评价方法

学生的学习评价是学校培养学生的重要组成部分,如何科学地对学生进行综合评价,是学习评价的关键问题。云理论主要是把传统的模糊集理论和概率论结合在一起,将概念的模糊性与随机性进行综合考虑,解决了定性值与其定量概念之间转换问题。该系统建立在云理论基础上,实现了学习评价的不确定转换问题,并应用云重心评价法解决了传统学生学习评价的不足,形成了学习综合评价体系。

基于客户感知的TPL物流服务柔性云重心法测度研究

物流服务柔性是物流需求客户选择第三方物流(TPL)必须考虑的关键因素之一,但在通常情况下物流需求客户对TPL物流服务柔性只能模糊感知而难以用精确数值衡量,引入云理论中的云重心评价法,通过自然语言表达的某个定性概念向具体数值表示的云模型转换,进而实现TPL物流服务柔性程度的精确度量,使动态需求下的客户评价更具解释意义。文章在阐述云理论与云重心评价法基础上,以江门TPL物流配送企业物流服务柔性评价为例,从配送柔性、订货柔性、仓储柔性三个维度构建了TPL物流柔性测度指标体系,提出了TPL物流柔性测度具体步骤,通过各指标权重的确定、各指标评语值的云模型转换、各测评指标的云模型表示以及加权偏离度的计算,实证分析了该方法应用的可行性,最后还就物流柔性测度应注意的几个问题进行了讨论与分析。

基于云重心理论的农户信用评级新方法

为进一步提高农户信用评价的客观性和合理性,基于经济较发达地区农户小额信贷的实践,建立农户信用评价指标体系,利用层次分析法确定指标权重,运用云重心理论构建综合评价模型,为农户信用等级评定提供一种新方法。应用实例表明,该方法具有科学性和实用性。

基于云理论的铁路危险货物运输风险评价

传统的评估方法无法同时评估风险的模糊性和随机性,因此,利用云理论能够把模糊性和随机性有效地集成在一起的优点,将云理论中的云重心评价法引入到铁路危险货物运输风险评价中。给出该方法的具体评估过程,构建铁路危险货物运输风险评价的云模型,实现定性概念向定量表示的合理转换,进而分析其整体风险水平。通过实例分析表明:基于云理论的评价方法得到的结果与客观实际相符,具有广泛的适用性。

基于云模型的区域医疗卫生信息基础设施评价体系实证研究

在对已有各级信息化发展指标深入研究的基础上,从信息基础设施广义的角度,根据指标体系构建原则,进行严格的指标筛选,构建了一套与时俱进的区域医疗卫生信息基础设施评价指标体系。并利用最新的云重心评价法,以南通市医疗卫生行业信息基础设施发展水平为案例进行实证研究。

基于云理论的通讯行业高新技术上市公司竞争力动态评价

以云理论模型为研究视角,对归属于通讯行业的高新技术上市公司28家企业竞争力进行动态分析,得出28家通讯企业的竞争力综合排名,并对其如何进一步提升竞争力提出相关政策建议。

基于云理论的企业财务创新能力动态评价——以安徽省17家上市公司为例

在文献研究的基础上构建了包括企业财务创新保障能力等4项一级指标、11项二级指标在内的企业财务创新能力评价指标体系,采用抽样方式选取安徽省不同行业17家具有代表性的中小板上市企业作为研究对象,按照＂厚古薄今＂的时间贴现原理对所有样本企业2010-2014年度数据进行加权处理,得到不同类型企业财务创新能力各项指标动态综合值,引入云重心评价方法对不同企业财务创新能力各项指标动态综合值进行评价,揭示了不同类型企业财务创新能力发展状态。

基于隶属度理论的云服务行为信任评估模型研究

针对云用户难以在大量性能特征不同的云服务提供者中找到满足自己性能偏好和特定信任等级的云服务的问题,建立了一个合理的、科学的云服务行为信任评估系统。设计了云服务行为信任评估系统框架,基于隶属度理论建立了云服务行为信任评估模型,利用综合信任云重心评价法来计算云服务行为信任度,经过实验分析,该模型能够根据用户性能需求,对云服务进行更准确、科学的信任评估。

基于云理论的雷达组网作战效能评估

传统的雷达组网作战效能评估一般采用定性评估方法,而对于精确的定量评估,目前尚缺有效的方法。云理论是一种用于处理不确定性和含糊性知识的数学工具,可实现概念与数据之间的相互转换。结合雷达组网的因素分析,提出了组网雷达作战效能评价指标体系,然后利用云理论的有关知识,建立了各指标的云模型及其多维加权综合云的重心表示。最后应用云重心评价方法给出系统的效能评估值,解决了效能评估中定性语言到定量的转化问题,最后给出了一个雷达组网作战效能评估的算例。

地空导弹武器系统效能评估方法

传统的地空导弹武器系统效能评估一般采用定性评估方法,而对于精确的定量评估,目前尚缺有效的方法;云理论是一种用于处理不确定性和含糊性知识的数学工具,可实现概念与数据之间的相互转换;基于地空导弹武器系统的因素分析,建立地空导弹武器系统指标体系,结合云理论的相关知识,建立各指标的云模型及其多维加权综合云的重心表示,最后应用云重心评价方法给出系统的效能评估值,解决了效能评估中定性语言到定量的转化问题,并用这种方法对地空导弹武器系统进行实例分析,从而为地空导弹武器系统的效能评估提供了一条新思路。

基于云理论的两栖编队作战能力评估

舰艇编队作战能力是一个涉及多指标的复杂系统,受战场环境、装备性能、人为等因素的影响,包含许多随机和模糊因素,对其进行定量评估尚存在一定的困难。针对世界各国两栖装备发展的现状,提出两栖编队的作战概念,构建了两栖编队作战能力指标体系;基于云理论的思想,运用云重心评价方法给出作战能力评估模型,并进行实例计算。

大数据全面指标评价与核心指标数据评价一致性分析

本文以区域创新能力、企业竞争力、财务创新能力作为研究领域,运用云重心评价法分别对大数据全面指标与核心指标数据综合评价,并对其评价结果进行一致性分析,得出大数据全面指标与核心指标评价结果整体处于中低一致性状态,进而得到一些启示。

基于云理论的科研项目立项评审

科研项目立项评审具有模糊性和随机性等特点,基于模糊理论和概率论的云理论能同时解决评估过程中的模糊性和随机性等问题。针对科研项目立项评审的特点,将云理论中的云重心评价法运用于科研项目的立项评审,目的在于提高定性指标定量化处理的科学性,并通过具体科研项目评审实例描述该方法的运用过程。实例表明该方法具有科学性、有效性与可操作性。

我国航班延误内部服务补救质量评价

基于服务利润链理论和内部营销理论,依据SERVPERF模型原理,通过设计和发放调查问卷,运用云重心评价法从内部服务补救质量的角度分析了我国航班延误服务补救质量问题。研究发现,我国航空运输服务的相关法律法规并未对航班延误内部服务补救进行规范,大多数航空企业也没有将内部服务补救条款纳入制度体系,导致航班延误内部服务补救总体质量与理想状态存在较大差距,在保证性维度、有形性维度和移情性维度上有所缺失,航空运输服务员工在提供外部服务补救时处于弱势地位。航空运输相关部门要建立完善的航班延误服务补救激励机制,将服务补救条款纳入相关制度章程,为服务补救员工提供合理的授权和必要的补救资源,加强航班延误服务补救跨部门和跨单位合作,提高我国航班延误内部服务补救质量。

基于云理论的流域水污染物总量减排绩效评估

该文在充分考虑流域水污染物总量减排绩效管理自身特点的前提下,引入能够将不确定性概念的模糊性和随机性有机结合的云理论,并运用基于云理论的云重心评价法对清河流域2005—2007年和2008—2010年2个阶段的水污染物总量减排绩效管理水平进行综合评价和比较分析。结果表明:2008—2010年的清河流域水污染物总量减排绩效管理水平与2005—2007年相比有很大提高,但是距理想状态仍有一定差距。而云重心评价法作为一种处理不确定性和模糊性信息的数学工具,能够合理实现定性概念与定量数据之间的相互转换,对流域水环境管理评价具有较好的适用性。

基于两阶段模型的区域创新能力评价

以两阶段模型为基础,将区域创新系统划分成创新开发阶段和创新应用阶段,运用云重心评价法分别对区域创新开发阶段和区域创新应用阶段的创新能力进行评价。评价得出:合肥作为省会城市在创新开发阶段评价为较好,创新应用阶段评价为好;安徽省其他15个地级市在创新开发阶段评价均为一般,创新应用阶段评价为较差或差。