一、AHP中专家判断信息的提取及一致性调整的方法（论文文献综述）
褚昕宇[1]（2021）在《青少年体育锻炼习惯养成的影响因素及作用机制研究》文中研究表明现代社会的发展不断改变人类生活方式和思维模式,青少年的生活方式也发生了深刻的变化。《中共中央国务院关于深化教育改革,全面推进素质教育的决定》指出:健康的体魄是青少年为祖国和人民服务的基本前提,是中华民族旺盛生命力的体现。《健康中国行动计划》、《体育强国建设纲要》等重大文件和政策的问世也推动着青少年体育事业的发展。政府对青少年体育工作的重视程度的提高,提供了多元化的体育服务保障,全面实施青少年体育计划,促进青少年的健康发展。青少年只有在掌握体育基本知识和基本技能的同时,形成体育与健康的意识,养成良好的体育锻炼习惯,才能真正实现身体、心理、社会的健康目标。从近日发布的《关于深化体教融合,促进青少年健康发展的意见》等一系列政策的发布和国内外研究数量的不断增加不难看出,国内外对青少年体育锻炼习惯养成的关注度日益增加;运动不足成为了影响青少年体质健康的直接因素;锻炼习惯养成成为改善青少年体质健康的主要手段;体育锻炼习惯的养成是学校体育教育的重要任务。在这样的背景下,青少年体育锻炼习惯的养成问题成为当今社会备受关注的重要课题。本文以锻炼习惯相关理论为指导,运用问卷调查法、访谈法对青少年体育锻炼习惯现状进行调查与分析,获取青少年锻炼习惯相关数据,运用层次分析法建构了青少年锻炼习惯影响因素理论模型,并运用回归、层次聚类分析对理论模型进行验证,将行为主义心理学和社会建构理论相结合,揭示了青少年锻炼习惯影响因素中个人、家庭、学校、社会因素在其中的作用机制及特征,提出了干预青少年锻炼习惯养成的策略,为青少年锻炼习惯养成提供理论支撑和科学依据。论文得出以下研究结论:（1）青少年体育锻炼习惯养成整体情况有待改善,影响体育锻炼习惯养成的因素趋于多元。青少年自我感觉健康状况良好,但由于久坐、屏幕依赖等不良生活方式,导致青少年身体活动时间不足,多数青少年未形成体育锻炼习惯,其中女生差于男生;青少年体育课内外身体活动量不够;青少年有一定的参与锻炼的意识和认知,但在锻炼主动性和知识方面有所欠缺。问卷及访谈调查结果显示,青少年体育锻炼习惯的形成过程受到个人、家庭、学校和社会多方面因素的影响。（2）为了探究青少年锻炼习惯养成的影响因素及其权重,构建了青少年体育锻炼习惯养成影响因素的理论模型,揭示出包含个人、家庭、学校、社会的四个方面的32条目的影响因素,通过专家赋权的AHP模型建构,为揭示青少年锻炼习惯影响因素及其内部机制提供测量工具。运用验证性因子分析和层次聚类的方法验证了体育锻炼习惯影响因素模型,结果显示个人、家庭、学校、社会的影响因素模型各因素（25条目）均对体育锻炼习惯的养成产生重要影响。其中学校因素高于其他影响因素,鉴于青少年的成长环境,重视学校体育教育对其体育锻炼习惯养成的影响。（3）运用体育锻炼习惯影响因素问卷和SRHI量表进一步分析模型中各条目对青少年体育锻炼习惯养成的影响程度,显示个人因素中的享受乐趣、舒缓压力,实现目标的满意感,体育活动主动性有助于青少年产生并保持体育锻炼习惯;家庭因素中,父母体育知识和运动习惯、家庭体育锻炼氛围和父母对体育运动的态度是重要影响因素;学校因素中,学业压力、体育老师指导水平、参加学校的体育社团、同伴们参与体育锻炼,对影响青少年的体育锻炼习惯养成亦有其不可或缺的地位;社会因素中,政府大型体育活动、城市运动设施易得性和政府推广是影响青少年体育锻炼习惯养成的较重要因素。体育锻炼习惯影响因素各模块的影响因素之间均有复杂性的联系。学校因素目前可能在对个人的在体育中感受的乐趣或个人满意感和学业压力等方面有负向的影响。社会因素与各因素之间的关系系数较高并且均是正向的影响。分析了不同性别和不同年龄段青少年体育锻炼习惯影响因素之间的差异。结果表明,不同性别青少年在个人、家庭、学校、社会影响因素和体育锻炼习惯均存在显着性差异,男性明显优于女性。通过对不同年龄段青少年分析显示,年龄越小,体育锻炼习惯受到家庭影响越明显,随着年龄的增加,受学校影响越明显,16-18岁阶段受学校因素影响达到峰值,随着青少年的不断成长,社会因素的影响逐步显现。（4）揭示了青少年体育锻炼习惯影响因素的作用机制,即通过情景线索、激励和锻炼行为对青少年体育锻炼习惯养成具有促进作用。在个体层面上锻炼意识和情景线索是个人、家庭、学校、社会影响因素作用的关键。社会层面作用机制体现在个人、家庭、学校和社会的整体效应和各因素间的互动关系。作用机制的特点表现为:体育锻炼习惯促进的早期性,影响因素的多样性,奖励作用的动态性和习惯养成的长期性。（5）根据影响因素作用机制予以青少年锻炼习惯干预,应该进一步关注认知-意向-行动-保持的体育锻炼习惯形成过程,注重锻炼意识诱导和促进体育锻炼习惯持续的线索提示和促进社区、学校、家庭的体育锻炼促进网络体系建立的青少年锻炼习惯的干预策略。
王海青[2]（2021）在《电商直播信息可信度评价指标体系研究》文中进行了进一步梳理随着信息时代的不断发展,电商直播作为一种信息传播的渠道和方式不断向大众传递着相关信息。2020年是电商直播元年,随着新冠疫情的突袭,电商直播行业迎来了井喷式的发展。但是电商直播行业发展的同时却也出现了许多行业问题,数据造假、虚假信息、产品质量等问题时有发生,加上电商直播中的信息数据不够透明化,导致消费者对电商直播信息的真假很难分辨,自身权益受到了侵害。虽然2020年下半年上线了人民网“直播投诉平台”,许多电商直播相关的政策法规也相继出台,但这些并没有完全杜绝数据造假、虚假信息、虚假营销等电商直播行业乱象。因此,笔者希望构建一套科学合理的电商直播信息可信度评价指标体系,通过对电商直播中信息可信度的评价来促进电商直播行业的良性发展,打击数据造假、虚假信息、虚假营销等电商直播行业乱象。首先,本文在对电商直播和信息可信度两方面现状分析的基础上,对电商直播和信息可信度进行了介绍,并对施拉姆信息传播理论、信息服务理论、人际交互理论和用户信息行为理论进行了阐释。其次,确定了电商直播信息可信度评价指标体系研究所依据的四项基本原则,并根据相关理论、已有文献研究和用户访谈初步确定了电商直播信息可信度评价指标。然后,选择电商直播信息可信度评价相关领域的专家对评价指标进行打分,确定了最终的4个一级评价指标和15个二级评价指标,接着运用层次分析法对指标权重进行设计,计算得出各个评价指标的单层权重和总权重,进而电商直播信息可信度评价指标体系构建完成。最后,通过志愿者调查评分对电商直播信息可信度评价指标体系进行实证研究,通过志愿者对五场电商直播的评价打分,来验证评价指标体系的科学合理性,并从主播、电商直播平台、商家、用户和监管部门五个方面提出相应建议。本文希望社会各界能有一套完整的电商直播信息可信度评价指标体系,可以对电商直播信息可信度进行准确评价,借此能对电商直播行业的各方面进行规范和调整,使电商直播中的信息更加透明化,可以减少电商直播中的数据造假、虚假信息、虚假营销等问题,确保电商直播信息的真实性。
梁璐[3]（2021）在《山区公路行人横穿下驾驶人风险感知研究》文中提出山区公路道路情况复杂,公路等级较低,交通事故频发。由于山区公路开口较多且无规律性,行人横穿公路行为较为随机、难以预测,驾驶人在面对行人横穿的不稳定性和不确定性存在较大的风险,导致山区公路行人横穿事故率居高不下。如今对行人-机动车事故的研究不仅落点于行人上,研究驾驶人对行人过街的风险感知也已成为重要研究对象。具体内容如下:（1）基于驾驶人风险感知程度及风险预判理论,应用纬地道路辅助设计系统及驾驶模拟实验室自主设计的VS-design软件构建一条长约19km的山区公路仿真道路,将行人横穿分为三种类型:通过村镇路段、路侧车辆遮挡其他行人过街、通过交叉口视距不良路段,最终建成12个山区公路典型行人横穿实验场景;通过问卷对驾驶人进行分类,得到安全型、一般型、危险型驾驶人各13位。（2）通过39位驾驶人的主观性评价问卷,调查风险感知对驾驶人的心理和驾驶习惯的影响程度,进行问卷的信、效度分析,信度系数结果值为0.720≥0.7,效度KMO值为0.717≥0.6,表明设计的问卷是有效的;并对各场景的风险感知量化值进行了研究,得出12种情境下每个驾驶人的风险感知度;之后采取逐步回归模型提取出36个对风险感知度显着性较高的影响因素。（3）研究驾驶员的驾驶行为数据、眼动及生心理指标与风险预判能力的联系,结合风险感知以及决策方式等多种影响因素来深入地分析驾驶人风险预判的特点,并在此基础上通过PCA-AHP理论构造驾驶员的风险预判能力评价以及预测模型。最终通过加权计算得到各类驾驶人的风险预判平均分,安全型、一般型、危险型驾驶人的风险预判能力的加权成绩分别为7.7515分/10分、6.0524分/10分、5.0274分/10分。应用机器学习中的支持向量机算法进行评价模型的预测,模型正确率为86.5%,证明模型效果较好。本文以不同类型驾驶人在山区公路行人横穿下的风险感知为研究对象,研究特定横穿冲突下,不同类型驾驶人的行为变化。在对驾驶人眼动特征,生理特征,驾驶行为特征和交通场景特征进行调查分析的基础上,提出了适合我国驾驶人在行人横穿下的风险预判能力评价及预测模型,研究其应对行人横穿的风险预判能力,是提高我国驾驶人行车安全性的重要手段,为车路协同行人过街条件下自动驾驶模型的构建提供参考。
李伟[4]（2020）在《基于偏好特征的群决策风险评估研究及应用》文中研究表明进入21世纪以来,伴随着我国社会经济的快速发展,各种自然灾害、人为灾害和公共安全灾害等突发性事件对我国社会和人民造成了巨大的安全隐患,因此,对风险事件进行评估决策具有重大意义。要在复杂的环境下对风险事件进行评估,单独靠某一个体或某一领域人员来进行决策是不理性的,事件往往都受到多角度的影响,决策者对方案进行评估时会受到复杂环境和个人主观偏好的影响。本文在AHP和群决策理论基础上,对评估过程中产生的决策信息不完整不满足一致性和专家偏好不易量化及群体决策与个体决策结果偏差较大等问题展开研究,通过群体智慧来对风险评估进行决策,主要工作如下。（1）在复杂的多维决策问题中,决策者对于某些指标的对比不确定而不予评价,造成了决策矩阵的信息不完整。针对判断矩阵信息不完整的情况,提出了一种加权最小二乘法拟合残缺值和排序向量的算法。定义了一种残缺矩阵的伴随矩阵来消除缺失值对拟合结果的影响;通过设置误差量来对缺失值进行预测,最后用拟合得到的排序向量和补充完整的判断矩阵排序向量进行几何平均处理得到最终排序向量。通过相同算例对比,得到的结果都达到了满意的效果,说明了算法的可行性及有效性。（2）针对决策矩阵不满足一致性的问题,提出了一种AHP互反判断矩阵一致性修正算法。该方法运用H-凸组合来对不一致矩阵进行调整,通过专家给出的可修改范围对不一致矩阵进行修正,使得充分保留了专家意见,使得修正过程更加柔性。实验结果表明在修正比为20%时相似度上达到了85.93%,还原度上达到了99.3%,在保证排序相同的情况下,充分保留了原判断矩阵的决策信息,使修正更加合理。（3）针对评估过程中的主观偏好问题,提出了一种基于H-凸组合和专家偏好的矩阵集结智能决策模型。利用H-凸组合矩阵算法集结个体判断矩阵得到群决策矩阵,消除了集结过程中的不一致性和不互反性问题;通过定义专家偏好量化公式得出对应专家的偏好权重,代入H-凸组合中作为幂指数,解决了专家偏好差异对决策结果的影响。在风险投资评估案例上与两种传统模型进行对比,集结后的群决策矩阵的相对误差相比于两种传统模型分别减少了9.3%和12.29%;在排序一致的情况下最优方案与第二方案之间的差异度达到了98.22%,优于两种传统模型,减少了决策结果的不确定性,更便于决策。
贺佳欢[5]（2020）在《文本挖掘和模糊AHP在科研项目绩效评价中的研究》文中指出随着科技事业的飞速发展,制定了与科研项目管理相关的的政策、法规和管理办法。在科研项目管理中,科研项目绩效评价十分重要。科研项目具有多样性和复杂性的特点,因此其评价不能仅靠定量指标,为了充分挖掘项目的潜在价值及效益,专家评价依旧不容忽视。但专家评价一定程度上有着缺乏公平公正性的风险,其次,如何聚集各专家意见也是一项值得探讨的工作。基于以上问题,本文以科研项目和评审专家为研究对象,将文本挖掘应用于科研项目与评审专家的匹配中,实现科研项目与评审专家自动匹配。首先根据专家遴选原则提出匹配原则,在此基础上,将文本聚类技术与匹配模型融合,获取专家集群,有效减少算法运算量;再运用文本相似度计算实现专家备选集的匹配,通过提出包含专家学术及科研影响力、社会关系以及与项目领域吻合程度的综合得分,全面综合的对备选专家进行筛选;为符合模型需求,运用分词、词性标注、关键词提取等技术获取专家特征和项目特征,作为模型的输入。同时,本文结合模糊AHP提出一种双犹豫的层次分析法,使评审专家意见的聚集更加高效且准确,专家在评价项目时可以使用多个隶属度和非隶属度,充分表达自己的犹豫信息,从而使评价更加灵活、高效;然后,运用模糊理论提出一种自动修复不一致专家评分的方法,从而得到可接受的一致性的结果,这样无需将不一致的结果返给专家进行二次评审,提高评审效率,并在此基础上提出运用该方法确定最优方案的流程。最后,运用一个具体科研项目实例,为其自动分配评审专家并运用双犹豫的层次分析法确定评价指标权重,阐述了基于文本挖掘的专家匹配的使用场景,并应用模糊AHP确定指标权重,通过对比分析验证了其可行性和有效性。本文提出的基于文本聚类的科研项目与专家匹配模型不仅具有避免评审专家“关系化、圈子化”问题,增强专家遴选的公众公平性的现实意义;由于在文本聚类的基础上计算相似度,还具有降低运算量,提高匹配效率的理论意义;在将专家的主观评价转变成客观数值时,运用双犹豫的层次分析法,能够处理专家犹豫不决的判断,最大限度地保持信息地完整性,使得评价更加灵活更加广泛;提出的自动修复专家不一致评分的方法,有效避免了传统人工校对人工修改的弊端,减轻专家工作量,提升评价效率,为多目标决策问题提供借鉴。
郝丽[6]（2020）在《基于机器学习算法的工业互联网平台设计方案评价研究》文中进行了进一步梳理工业互联网,是新一代信息技术和工业系统全方位深度融合的产物,主要为了制造业的转型升级,能极大的助推发展生产力,对拉动实体经济具有重要作用。然而,由于工业互联网是新兴产业,其发展建设的经验和能力还都处于起步阶段。因此对工业互联网的设计方案进行评估具有极强的现实意义。根据项目管理成熟度模型、相关研究显示,越早发现问题,越能减少工业互联网平台项目成本、加快平台建设速度。所以本文关注工业互联网平台项目早期的设计方案评估问题。本文的主要研究工作如下:（1）平台设计方案评估指标体系研究,共建立4个维度、11个方面共30项子评估指标,并对每个目标的评价内容进行了分析和介绍。（2）设计方案评估指标的权重确定。针对本文中专家较多、指标较多的情境,运用基于高斯核密度估计和粒子群算法的对层次分析法进行改进,实现更加智能化和流畅化的层次分析法。（3）针对传统方法中一致性指标和权重不能自主调整的问题,本文引入粒子群算法从判断矩阵一致性最优出发,同时求出最优的一致性指标和此时各要素权重值,实现权重和矩阵可以智能优化调整;（4）针对粒子群算法结果不稳定容易陷入局部最优的问题,提出融合粒子自身的全局信息来对它进行改进,并实现了比传统粒子群算法更稳定更优的结果。（5）对工业互联网平台设计方案指标权重计算,并运用理想方案逼近打分法进行实证分析,对待评分方案的各指标进行打分。结合各指标权重,获得项目的最终得分。本文提出的对工业互联网平台设计方案的评估,不仅提出了方案的评估指标,同时也根据本文指标的特点,提出可广泛运用的基于机器学习算法改进的层次分析法,得到更科学有效的权重。对设计方案进行科学有效的评估,不仅仅能在开始对方案和设计进行整体把握,同时对后续的保障工业互联网平台的稳定建设与健康发展,具有一定的管理科学与工程实践的价值和理论指导意义。
杨敏[7]（2020）在《DRG管理思路下主诊医师组医疗服务评价指标体系研究》文中进行了进一步梳理目的:本研究基于疾病诊断相关分组（Diagnosis Related Groups,DRG）管理思路和临床大数据分析的视角,根据国家推进按疾病诊断相关分组付费的改革措施,以“主诊医师组”这一医疗服务供给侧的核心单元为研究对象,结合新医改热点与医院管理实际,构建以DRG指标为主,传统医疗质量、医疗绩效评价指标为辅的主诊医师组医疗服务评价指标体系,梳理主诊医师负责制推行过程中面临的难题、盲点,明确DRG指标在主诊组医疗服务评价中的关键作用,为主诊医师组的考核管理提供科学路径,旨在运用指标评价结果精准施策,调动各级医师的主动性与积极性,规范约束诊疗行为,实现医疗质量与医疗绩效“双提升”,加强组内核心竞争力与品牌建设,探索亚专科合作发展新模式。方法:1.文献研究法通过医学综合性数据库、中文数据库和灰色文献查询综合检索主诊医师组、DRG在医院管理和医疗服务评价中应用等国内外文献,并梳理分析主诊医师组的管理实践动态与发展趋势、了解现行医疗绩效、质量等医疗服务的评价指标,掌握DRG医疗服务评价指标的计算。2.德尔菲专家咨询法在初步拟定指标体系、完成问卷预调查后,邀请19名具有丰富医院管理经验的行政管理专家、临床专家作为咨询对象,运用德尔菲法开展三轮专家函询,根据科学性、层次性、代表性等原则,对初拟指标体系的相关维度、指标适配性、可操作性做出调整和删改建议,并对专家的熟悉程度、权威程度进行评价,直至专家意见逐渐趋于统一,形成最终的指标体系结构。3.层次分析法本研究主要运用层次分析法进行目标决策和指标赋权,通过建立递阶层次结构、构造成对比较判断矩阵、计算备选元素权重、进行一致性检验四个步骤确定指标体系的一、二、三级指标分权重及整个主诊医师组医疗服务评价指标体系的组合权重。4.实证研究法运用本研究确立的指标体系对样本医院6个诊疗组进行指标评分实证研究,通过临床大数据精细化分析各组在DRG医疗服务指标评分中的表现,进行综合比较。结果:1.拟定了“DRG管理思路下主诊医师组医疗服务评价指标体系”本研究依托现代医院管理制度中矩阵式组织扁平化管理理念,结合疾病诊断相关分组的特点和优势,拟定了主诊医师组医疗服务评价指标体系,体系包含一级指标4项,二级指标12项,三级指标49项,涵盖医疗质量、医疗绩效、学科建设、医疗安全四个国际公认的医疗服务评价重要维度。联系19位医院管理和临床专家进行三轮咨询论证,每轮问卷回收率均为100%,专家参与积极性高;专家权威系数为0.857,熟悉程度系数为0.849,表明专家在行业内权威性较高,意见协调性较为统一（协调系数0.488,χ2=223.471,P<0.001）;函询中删改2项指标、新增1项指标,校正2项指标。2.确定各层指标权重及指标体系组合权重运用层次分析法对“DRG管理思路下主诊医师组医疗服务评价指标体系”的各层指标进行权重计算,得出医疗质量指标所占权重为0.281、医疗绩效指标所占权重为0.438、学科建设指标所占权重为0.106、医疗安全指标所占权重为0.175。其中,二级指标终末质量是医疗质量评估的关键环节;二级指标服务能力、运营效率、收支结构是医疗绩效考核的重要影响因素;二级指标亚专科发展是学科建设成果的突出表现;二级指标患者安全是医疗安全的决定性因素;同时,7个DRG指标所占权重均为该层次指标权重最高,显示了 DRG指标评价医疗服务的重要性和主导性。3.指标体系实证研究结果以广东省某大型三甲公立医院诊疗水平相当、医疗资源相似、收治患者数相近的肝胆一科、肝胆二科6个主诊组为考核对象,对本指标评价体系进行实证研究:提取6个主诊组2019年全年病案首页信息及医疗相关数据,病案首页经CN-DRGs分组器（2014年版）分组,对两科室的6个主诊医师组进行医疗服务评价。结果显示,肝胆二科E组、肝胆一科C组两个主诊组为6组中最优,（1）在DRG服务能力指数方面,E主诊组DRG收治组数最高,有77组,全组CMI值（病例组合指数）为1.65,远超1.38的全院平均水平,表明虽然该组总体收治患者的病情复杂治疗难度大,但收治能力强,技术水平高;C主诊组DRG入组率最高,达73.34%,DRG覆盖效果较好。（2）在DRG服务效率方面,肝胆一科C主诊组的时间消耗指数为0.69,CMI校正后平均住院日最短,且C主诊组的CMI值为1.54,表明C主诊组在治疗技术难度水平较高的前提下资源利用率也保持稳健,在6个主诊组中医疗资源利用最佳。（3）在学科建设方面,6个主诊组收治的前十位病种的风险级别高、中高风险组仅有4种,其余均为中低风险与低风险组DRG病种,表明相关科室及主诊组应加强收治高、中高风险组病种,优化病种结构。（4）在医疗安全方面,6个主诊组收治患者的低风险组死亡率均为0;B主诊组2019年出现一例中低风险组死亡病例,将中低风险组死亡率升高至0.08%,其余五组的中低风险组死亡率均为0。结论:1、采用DRG管理指标对科主任负责制下的主诊医师组医疗服务进行评价,是主动适应DRG付费模式下竞争格局的有益尝试,丰富了“医院-科室-诊疗组”三级评价体系,同时,利用评价结果进行考核,调动了临床医务人员的主动参与度和热情度,改善了科室经营管理机制,盘活了科室医疗资源存量。2、探究DRG管理思路下主诊组对亚专科建设与发展带来的价值与挑战,具有一定时效性和实用性,对卫生部门决策层与医院管理活动有现实的借鉴参考意义,也为不同亚专科诊疗组的多方位评价、多学科发展提供新思路。3、主诊医师组的推行,实际上也是医院从专科管理深入到病种管理的过程,兼顾了患者多层次的就医需求。放大DRG指标导向作用,把病种评价细化到医师个人,对逐步调整病种收治结构、弱化轻病对科室运营绩效的稀释具有明显的效果,但同时也可能存在减少服务量、推诿重病人等现象,在立足于DRG改革的顶层设计,也要关注主诊医师组运行过程中这一长期而紧迫的问题。本研究为建立一个以价值为导向的医疗服务评价体系提出三点思考:（1）打造平衡的主诊组生态学科群系统,制定主诊组差异化发展的策略,让主诊组成员共享改革发展成果;（2）医院应探索建立以DRG为主导的临床大数据决策中心,利用信息化工具带动临床诊疗的变革;（3）积极拓展医院管理创新的抓手和动力,探寻医疗服务同质化管理的新路径,齐抓共管提升管理效能;（4）加强突发公共卫生事件下主诊医师组的应急处置管理,将“后疫情”时代医务人员的劳务绩效分配作为今后医院卫生经济工作的重点。
李允[8]（2020）在《基于PSO与改进FAHP的生猪养殖标准化评价的研究》文中研究指明随着社会的发展、经济的繁荣,人们所要面对的问题变得较越来越复杂,进而在面对决策问题的时候,难度也随之加大。高效地决策以及合理科学地分析多种因素所造成的影响是必不可缺的。多属性决策问题在生活中被人们广泛应用,它是决策分析的重要组成元素,多属性决策方法有很多,层次分析法就是一种有效便捷的方法,它能够处理一些较为复杂的问题。但层次分析法还不能完全满足人们决策中的所遇到的问题,于是人们在层次分析法中融入了模糊概念,这种新的决策方法就是模糊层次分析法。模糊层次分析法较为符合人类的思维判断的模糊性,同时也符合事情本身所带有的模糊性质。运用模糊层次分析法进行决策时,都需要建立两两比较的专家模糊互补判断矩阵,判断矩阵的构建直接关系到权重排序向量的合理性。只有保证判断矩阵的合理构建,才能够保证权重向量真实反应出决策因素之间的客观重要性排序。而判断矩阵是否合理,可以通过其一致性来衡量。所以人们使用模糊层次分析法处理复杂的决策问题时,需要将重点放在专家判断矩阵一致性的检测和修正上。传统模糊层次分析法没有判断矩阵的一致性检验和修正,而是将判断矩阵直接转化为模糊一致性矩阵来进行权重求解,这一转化过程没有科学依据。在一些文献研究中,针对模糊层次分析法提出了模糊互补判断矩阵一致性检验和修复的方法,但是在面对复杂的决策问题时,模糊互补判断矩阵的阶数较大,无法保证矩阵一致性修正的高效性。模糊互补判断矩阵的一致性问题需要被重点关注,研究一种能够快速准确地进行模糊互补矩阵一致性修正的方法是多属性决策发展的趋势。本文在引言中大致介绍了多属性决策的相关背景,然后以层次分析法（Analytic Hierarchy Process,简称AHP）的不足为映照,阐述了模糊层次分析法（Fuzzy Analytic Hierarchy Process,简称FAHP）产生的原因,并归纳总结了模糊层次分析法的基本原理和算法步骤以及模糊层次分析法与层次分析法的优缺点,其次对检验模糊互补判断矩阵一致性的标准及一致性修正方法进行了研究分析。本文从专家评价信息的收集及量化方式和重要性比例标度的选择这两个方面对模糊层次分析法进行局部的优化改进,即采用精确值、区间值、三角模糊数相结合的方法保存了专家判断的喜好和模糊性,以及通过转化公式重构重要性比例标度,形成线性关系较好的0.01～0.99标度,以此构建模糊互补判断矩阵,在一定程度上优化了FAHP。然后根据模糊一致性矩阵的性质,提出了两种基于最小二乘法的模糊互补判断矩阵一致性修正的非线性约束规划问题,且为了尽可能保留模糊互补判断矩阵的原始信息,又提出了基于最小二乘的判断矩阵一致性修正幅度的非线性约束规划问题,即为多目标模型求解问题。为了降低多目标模型的求解负担,保证计算速度,引入目标权重,将多目标求解问题转化为单目标求解问题,并结合粒子群优化算法（Particle Swarm optimization,简称PSO）求解上述单目标约束规划问题。故此方法在尽可能保留判断矩阵所包含的专家判断信息的基础上,确保了判断矩阵的一致性,快速求得权重排序向量。最后将此方法模型应用到生猪养殖标准化评价中,分析评价指标,构建生猪养殖标准化评价体系,计算评价指标权重,并结合评价指标的隶属度函数以及欧式贴近度对评价目标打分及定级,选取猪场实例验证以证明该模型在现实中是高效可靠的。
王心怡[9]（2019）在《在线社交网络用户信用评价体系研究 ——以新浪微博为例》文中研究说明信用是现代社会维持经济和社会秩序的基石,在互联网时代,信用亦起到重要作用。近年来在线社交网络已经发展成为人们获取和传播信息、交友和娱乐等的重要渠道,然而在线社交网络中失信现象频发,对人们的日常生活乃至社会秩序和国家稳定都会造成影响,因此进行在线社交网络用户信用评价是重中之重。但是现有关于信用评价的研究大多集中于以银行信用评价、职业信用评价、高校学生信用评价为主的传统线下信用评价,以及以电子商务信用评价、互联网金融信用评价为主的线上信用评价。关于在线社交网络用户信用的评价较少,尚不成体系。本研究针对这一问题以新浪微博为例进行在线社交网络用户信用评价研究,构建信用评价指标体系。本文以三维信用论为主要理论基础,根据微博用户行为分类结果对诚信度、合规度、践约度进行内涵扩展,进而选取信用评价指标并提出指标量化方法,构建社交网络用户信用评价指标体系。计算指标权重时,采用基于聚类思想的AHP,邀请20位专家确定每一层次下两两指标的相对重要程度,根据专家意见聚类结果,综合考虑专家之间的共识程度和每位专家的判断一致性,为专家赋予不同权重,并采用排序向量的加权平均法得到各指标的权重。考虑到评价指标体系的实际应用情况,本文提出了两种体系调整办法来保障评价指标体系的鲁棒性:一种办法是去掉未发生的行为相对应的指标,同层次指标权重按比例放大;另一种办法是利用模糊C均值算法对未发生的行为相对应的指标数值进行预测填补。最后本文使用模糊综合评价法对选取的5名典型微博真实用户进行实例应用,使用Matlab对体系调整办法中的第二种办法,即基于模糊C均值算法的指标数值预测填补进行仿真且仿真效果良好。本文不仅对在线社交网络信用评价提供了新的视角,还拓展了个人广义信用的相关研究,同时也丰富了三维信用论在实际应用场景中的内涵。本文对包括在线社交网络在内的众多网络应用的发展和征信机构的评价工作具有一定的指导意义,整合社交网络行为数据开展个人信用指标体系构建与评价,是对“互联网+大数据”环境下个人信用研究的重要拓展和补充。研究成果还可被应用到更多与信用相关的生活领域,还有助于网络信用生态的治理。
彭雨轩[10]（2019）在《重庆中心型轨交站域步行性综合评价体系研究》文中指出轨交站域是城市空间的重要子系统,并以“步行”作为区域交通的绝对核心。不解决好站域的“宜步行性”问题,城市的整体宜居性与可持续性则无从谈起。“中心型”属于轨交站域类型中等级较高的站点区域,拥有较为复杂的步行空间、行为与主体。也因此对站域步行性提出了更加复合的要求。而反观我国现状,中心型轨交站域在可行性、连续性、安全性、便捷性、舒适性、愉悦性六个层面仍旧存在诸多问题,这些问题在一定程度上制约了站域步行系统的进一步发展。“没有科学的评价,就没有科学的决策”,只有构建完善的步行性综合评价体系,才能在科学的评价中寻求当前阶段的薄弱环节,从而系统提升站域空间的步行性,倡导“以人为本”的城市建设。因此,“如何科学测度步行性”,就成为本文的研究起点。围绕上述问题,本文以中心型轨交站域为研究对象,立足于“轨交站域”、“步行性”、“评价学”三大理论板块,并以科学测度步行性为主要目标,构建了重庆中心型轨交站域步行性综合评价体系,为轨交站域的步行性评价提供了行之有效的理论、方法与实践。本文遵循“背景研究——基础研究——评价体系建构——评价体系应用”的研究思路,并从以下四个方面展开研究:1)背景研究（第1章）:探讨了“机动化”时代轨交站域“步行性”研究的必要性。以轨道交通植入城市空间中显现的问题为切入点,提出了本文的研究主题——中心型轨交站域步行性综合评价,在此基础上对―中心型轨交站域‖、―步行性评价‖、―综合评价体系‖等概念进行界定,从理论研究类、数据分析类、实地调查类三个方面归纳本文的主要研究方法,最终明确本文的研究内容与技术路线。2)基础研究（第2、3章）:包含理论基础与探索调查两部分。前者主要综述了站域的特征、范围、分类,剖析了轨交站域的步行空间-行为-需求,并在系统翻译国外8份网页类审计工具与24份实测类测度量表的基础上使用频度分析法初步归纳了步行性的影响因子;后者在其基础上完成了重庆中心型站域的筛选与分类,并通过三类典型中心型站域的调查探索了其与步行性中频影响因子的关联关系。3)评价体系建构（第4、5章）:立足于前文步行性影响因素的三轮筛选（频度分析、关联性探讨、专家与使用者问卷）,从目标层-准则层-指标层初步归纳中心型站域的指标体系,并在此基础上通过5大规范的环节（指标萃取-层级建构-权重赋值-数据量化-等级界定）,构建了重庆中心型轨交站域步行性综合评价体系。4)评价体系应用（第6章）:选择典型商业中心型站域——观音桥进行步行性综合评价体系的实证研究。使用问卷访谈调查、审计人员搜集、实地调研测度等方法获取指标量化数据,并在此基础上通过模糊综合评价法汇总准则层单因素模糊评价结果与目标层多指标综合评价结果。
二、AHP中专家判断信息的提取及一致性调整的方法（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、AHP中专家判断信息的提取及一致性调整的方法（论文提纲范文）
（1）青少年体育锻炼习惯养成的影响因素及作用机制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 导论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 研究背景 |
| 1.2.1 国内外对青少年锻炼习惯养成的关注日益增加 |
| 1.2.2 运动不足成为影响青少年体质健康的直接因素 |
| 1.2.3 体育锻炼习惯养成成为改善青少年体质健康的主要手段 |
| 1.2.4 体育锻炼习惯养成是学校体育教育的重要任务 |
| 1.3 研究目的和意义 |
| 1.3.1 研究目的 |
| 1.3.2 研究意义 |
| 1.4 研究对象与研究方法 |
| 1.4.1 研究对象 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 1.5 主要研究内容及拟解决关键问题 |
| 1.5.1 研究内容 |
| 1.5.2 拟解决关键问题 |
| 1.6 研究技术路线、思路与创新点 |
| 1.6.1 研究技术路线 |
| 1.6.2 研究思路 |
| 1.6.3 研究创新点 |
| 2 文献综述 |
| 2.1 习惯 |
| 2.1.1 习惯的定义 |
| 2.1.2 习惯的心理学机制 |
| 2.2 体育锻炼习惯 |
| 2.2.1 体育锻炼习惯的概念及其特征 |
| 2.2.2 体育锻炼习惯的产生-保持-打破 |
| 2.2.3 体育锻炼习惯形成过程中的关键问题 |
| 2.2.4 体育锻炼习惯测量方法 |
| 2.2.5 健康生活方式的改变与体育锻炼习惯相关研究 |
| 2.2.6 体育锻炼习惯国内文献研究现状 |
| 2.2.7 体育锻炼习惯国外文献研究现状 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 相关理论基础 |
| 3.1 体育锻炼行为相关理论模型 |
| 3.1.1 计划行为理论模型 |
| 3.1.2 跨理论模型 |
| 3.1.3 自我决定理论 |
| 3.1.4 社会认知理论 |
| 3.2 习惯的双系统理论 |
| 3.2.1 双系统理论——目标与习惯 |
| 3.2.2 双系统模型的建构 |
| 3.2.3 双系统模型的控制 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 青少年体育锻炼习惯现状调查与访谈 |
| 4.1 现状调查与访谈的意义 |
| 4.2 研究工具的选择与问卷的发放 |
| 4.2.1 国际体力活动问卷 |
| 4.2.2 自我报告习惯指数量表 |
| 4.2.3 问卷发放情况 |
| 4.3 国际体力活动问卷和自我报告习惯指数量表调查结果 |
| 4.3.1 健康情形和生活方式 |
| 4.3.2 身体活动量 |
| 4.3.3 学校体育和课外体育活动情况 |
| 4.3.4 青少年健康意识 |
| 4.3.5 体育锻炼习惯和影响因素初步调查 |
| 4.4 青少年体育锻炼习惯养成过程访谈 |
| 4.4.1 访谈对象简介 |
| 4.4.2 访谈内容主题结构检验 |
| 4.4.3 青少年体育锻炼习惯现状与养成过程访谈结果 |
| 4.5 青少年体育锻炼习惯现状分析 |
| 4.5.1 青少年对自己的健康现状较满意 |
| 4.5.2 久坐和屏幕依赖的不良生活方式值得关注 |
| 4.5.3 有一定的健康意识但锻炼知识有所欠缺 |
| 4.5.4 男生体力活动情况优于女生 |
| 4.5.5 体育课和课外体育社团有待进一步加强 |
| 4.5.6 亟待环境改变促进锻炼习惯养成 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 青少年体育锻炼习惯养成的影响因素模型建构与验证 |
| 5.1 青少年体育锻炼习惯影响因素模型建构的意义 |
| 5.2 研究工具和分析方法阐释 |
| 5.2.1 影响因素模块划分 |
| 5.2.2 影响因素条目与AHP赋权方法 |
| 5.2.3 量表与问卷发放 |
| 5.2.4 层次聚类分析 |
| 5.2.5 验证性因素分析 |
| 5.3 青少年体育锻炼习惯形成影响因素模型分析 |
| 5.3.1 体育锻炼习惯养成影响因素理论模型构建与优化 |
| 5.3.2 专家对体育锻炼习惯影响因素赋权 |
| 5.3.3 赋权前后体育锻炼习惯养成因素和SRHI回归分析 |
| 5.3.4 体育锻炼习惯养成影响因素与自我报告习惯指数量表调查结果 |
| 5.4 体育锻炼习惯养成影响因素数据结果讨论 |
| 5.5 青少年体育锻炼习惯养成路径理论分析 |
| 5.5.1 青少年体育锻炼习惯影响因素的理论框架 |
| 5.5.2 聚类因子分析验证了模型的合理性 |
| 5.5.3 个人因素与青少年体育锻炼习惯的养成 |
| 5.5.4 家庭因素与青少年体育锻炼习惯的养成 |
| 5.5.5 学校因素与青少年体育锻炼习惯的养成 |
| 5.5.6 社会因素与青少年体育锻炼习惯的养成 |
| 5.6 不同性别、年龄青少年体育锻炼习惯影响因素探析 |
| 5.6.1 不同性别影响因素差异分析 |
| 5.6.2 不同年龄段影响因素差异分析 |
| 5.6.3 青少年体育锻炼习惯养成个案分析 |
| 5.7 本章小结 |
| 6 青少年体育锻炼习惯养成作用机制与干预策略 |
| 6.1 青少年体育锻炼习惯影响因素作用路径探讨 |
| 6.2 体育锻炼习惯的养成影响因素机制阐释 |
| 6.2.1 青少年体育锻炼习惯养成影响因素的机制理论基础 |
| 6.2.2 青少年体育锻炼习惯养成影响因素作用特点探析 |
| 6.2.3 体育锻炼习惯影响因素个体层面作用机制 |
| 6.2.4 体育锻炼习惯影响因素社会层面作用机制 |
| 6.3 体育锻炼习惯干预策略 |
| 6.3.1 认知-意向-行动-保持 |
| 6.3.2 锻炼意识的诱导 |
| 6.3.3 促进体育锻炼习惯持续的线索提示 |
| 6.3.4 促进社区、学校与家庭体育网络体系的建立 |
| 6.4 本章小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 不足与展望 |
| 8 参考文献 |
| 9 附录 |
| 附录一 学生健康、体能活动及生活习惯问卷 |
| 附录二 青少年锻炼习惯养成影响因素问卷(32 条目) |
| 附录三 锻炼习惯自我报告系数量表 |
| 附录四 青少年锻炼习惯养成影响因素 AHP 专家问卷 |
| 附录五 青少年锻炼习惯养成影响因素访谈提纲 |
| 附录六 访谈对象名单及基本信息 |
| 附录七 个案分析材料 |
| 10 致谢 |
| 11 博士就读期间研究经历 |
（2）电商直播信息可信度评价指标体系研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 电商直播不断发展壮大 |
| 1.1.2 电商直播问题丛生 |
| 1.2 研究目的和意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 研究现状 |
| 1.3.1 关于电商直播的研究现状 |
| 1.3.2 关于信息可信度的研究现状 |
| 1.4 研究思路及内容 |
| 1.4.1 研究思路 |
| 1.4.2 研究内容 |
| 1.5 研究方法 |
| 1.5.1 文献归纳法 |
| 1.5.2 访谈法 |
| 1.5.3 专家调查法 |
| 1.5.4 问卷调查法 |
| 1.5.5 层次分析法 |
| 1.6 论文创新点 |
| 第二章 相关概念和理论基础 |
| 2.1 相关概念 |
| 2.1.1 电商直播的涵义 |
| 2.1.2 信息可信度的涵义 |
| 2.1.3 电商直播信息可信度的涵义 |
| 2.2 理论基础 |
| 2.2.1 施拉姆信息传播理论 |
| 2.2.2 信息服务理论 |
| 2.2.3 人际交互理论 |
| 2.2.4 用户信息行为理论 |
| 第三章 电商直播信息可信度评价指标体系的构建 |
| 3.1 基本原则 |
| 3.1.1 科学性原则 |
| 3.1.2 客观性原则 |
| 3.1.3 实用性原则 |
| 3.1.4 定性与定量相结合原则 |
| 3.2 电商直播信息可信度一级评价指标的提取和确定 |
| 3.2.1 基于现有文献提取一级评价指标 |
| 3.2.2 电商直播信息可信度一级评价指标的确定 |
| 3.3 电商直播信息可信度二级评价指标的提取和确定 |
| 3.3.1 基于现有文献提取二级评价指标 |
| 3.3.2 基于用户访谈提取和完善二级评价指标 |
| 3.4 电商直播信息可信度评价指标体系的初步确定及说明 |
| 3.5 基于专家调查法的电商直播信息可信度评价指标的确定 |
| 3.5.1 问卷设计及调查分析 |
| 3.5.2 评价指标的筛选及最终确定 |
| 3.6 评价指标体系的信度分析和效度分析 |
| 3.6.1 调查样本构成分析 |
| 3.6.2 信效度分析 |
| 第四章 电商直播信息可信度评价指标权重的确定 |
| 4.1 构建判断矩阵 |
| 4.2 一致性检验 |
| 4.3 计算各层次指标的组合权重 |
| 第五章 电商直播信息可信度评价指标体系实证研究 |
| 5.1 样本的选择 |
| 5.2 评价过程和结果 |
| 5.3 评价结果分析 |
| 5.3.1 主播可信度维度分析 |
| 5.3.2 电商直播平台可信度维度分析 |
| 5.3.3 产品信息可信度维度评价 |
| 5.3.4 用户信息可信度维度分析 |
| 5.3.5 实证研究综合分析 |
| 5.4 提高电商直播信息可信度的建议 |
| 5.4.1 提高主播综合素质,谨守道德法律底线 |
| 5.4.2 加强电商直播平台自身建设,履行责任与义务 |
| 5.4.3 商家源头把控产品质量,确保产品信息真实全面 |
| 5.4.4 用户发表真实信息,积极行使权利依法维权 |
| 5.4.5 监管部门履行职责,加强监管打击力度 |
| 第六章 研究总结及展望 |
| 6.1 研究总结 |
| 6.2 研究不足 |
| 6.3 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
（3）山区公路行人横穿下驾驶人风险感知研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究动态及现状 |
| 1.2.1 人车交通冲突对驾驶人的影响研究 |
| 1.2.2 驾驶人风险感知能力的研究 |
| 1.2.3 风险感知评价指标赋权方法 |
| 1.3 研究目的及意义 |
| 1.4 研究方案 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 研究方法及技术路线 |
| 第二章 行人横穿对驾驶人感知行为影响研究 |
| 2.1 驾驶行为特征分析 |
| 2.1.1 感知能力特征分析 |
| 2.1.2 决策行为特征分析 |
| 2.1.3 操控行为特征分析 |
| 2.2 驾驶情境风险感知度 |
| 2.2.1 驾驶人风险感知过程 |
| 2.2.2 驾驶人风险感知度的定义 |
| 2.2.3 风险感知效用量化评估方法 |
| 2.3 不同行人横穿对驾驶人风险感知的影响分析 |
| 2.3.1 周边环境 |
| 2.3.2 行人横穿方式研究 |
| 2.3.3 行人冲出方向 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 驾驶人应对行人横穿的数据采集与处理 |
| 3.1 实验准备 |
| 3.1.1 实验目的及思路 |
| 3.1.2 实验假设 |
| 3.1.3 实验对象 |
| 3.1.4 实验设备 |
| 3.1.5 主观问卷设计 |
| 3.2 实验场景设计 |
| 3.2.1 虚拟风险驾驶情境设计的简介 |
| 3.2.2 山区公路横穿冲突分类 |
| 3.2.3 实验方法 |
| 3.2.4 实验过程 |
| 3.3 数据整理 |
| 3.3.1 主观评价问卷的处理 |
| 3.3.2 车辆数据各类指标 |
| 3.3.3 眼动仪各类指标 |
| 3.3.4 生理心理仪各类指标 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 风险感知度及显着性因素的提取 |
| 4.1 驾驶人类型划分结果 |
| 4.2 驾驶员主观评价问卷信效度分析 |
| 4.2.1 信度分析 |
| 4.2.2 效度分析 |
| 4.3 风险感知度的计算 |
| 4.3.1 客观情境风险度 |
| 4.3.2 驾驶人主观风险感知度 |
| 4.3.3 最终量化结果 |
| 4.4 影响风险感知的特征因素选择 |
| 4.4.1 逐步回归简介 |
| 4.4.2 通过村镇场景下特征因素选择 |
| 4.4.3 路侧车辆遮挡场景下特征因素选择 |
| 4.4.4 视距不良场景下特征因素选择 |
| 4.4.5 整体场景特征因素选择 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于横穿冲突下驾驶人风险预判能力评价及预测 |
| 5.1 横穿冲突下不同驾驶人对风险预判能力的赋权 |
| 5.1.1 主成分分析客观权重赋值 |
| 5.1.2 AHP主观权重赋值 |
| 5.1.3 基于PCA-AHP评价模型确定风险预判能力的各指标权重 |
| 5.2 驾驶人风险预判能力综合评价模型的建立 |
| 5.2.1 PCA检验及指标提取 |
| 5.2.2 建立PCA-AHP的风险预判能力综合评价模型 |
| 5.3 基于SVM的风险预判能力预测模型 |
| 5.3.1 支持向量机简介 |
| 5.3.2 混淆矩阵 |
| 5.3.3 ROC曲线 |
| 5.3.4 预测模型 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 A 攻读硕士学位期间研究成果 |
| 附录 B 驾驶人分类问卷 |
| 附录 C 驾驶人分类问卷结果分析依据 |
| 附录 D 主观评价问卷 |
| 附录 E 被试信息统计表 |
| 附录 F 风险感知相关表格 |
| 附录 G 代码 |
（4）基于偏好特征的群决策风险评估研究及应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 研究内容 |
| 1.3 本文创新点 |
| 1.4 本文结构安排 |
| 2 相关理论基础及应用 |
| 2.1 群决策理论与方法 |
| 2.1.1 群决策理论 |
| 2.1.2 群决策方法 |
| 2.2 偏好特征理论及方法 |
| 2.2.1 偏好特征理论 |
| 2.2.2 偏好特征方法 |
| 2.2.3 偏好的影响因素 |
| 2.3 风险评估理论及方法 |
| 2.3.1 风险评估理论 |
| 2.3.2 风险评估的基本方法 |
| 2.4 AHP概述及其步骤 |
| 2.4.1 AHP概述 |
| 2.4.2 AHP决策结构 |
| 3 基于互反判断矩阵残缺值和排序的推断研究 |
| 3.1 研究动机与目的 |
| 3.2 已有模型 |
| 3.3 基于互反判断矩阵残缺值和排序的推断模型 |
| 3.3.1 相关定义 |
| 3.3.2 基于加权最小二乘法拟合残缺值和排序向量的算法 |
| 3.4 实验分析 |
| 3.4.1 算例实验 |
| 3.4.2 实验结果与分析 |
| 3.5 小结 |
| 4 基于H-凸组合和专家偏好的判断矩阵集结方法研究 |
| 4.1 研究动机 |
| 4.2 相关概念及模型 |
| 4.2.1 相关概念 |
| 4.2.2 已有模型 |
| 4.3 基于H-凸组合的一致性修正算法 |
| 4.3.1 算例应用 |
| 4.3.2 模型对比分析 |
| 4.4 基于H-凸组合和专家偏好的矩阵集结算法 |
| 4.4.1 专家偏好定义 |
| 4.4.2 基于H-凸组合和专家偏好的矩阵集结决策模型 |
| 4.4.3 决策结构 |
| 4.4.4 实验结果 |
| 4.4.5 对比分析 |
| 4.5 小结 |
| 5 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在校期间科研成果 |
（5）文本挖掘和模糊AHP在科研项目绩效评价中的研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 科研项目绩效评价研究现状 |
| 1.2.2 专家匹配算法相关理论研究现状 |
| 1.2.3 层次分析法研究现状 |
| 1.3 研究内容与方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法与技术 |
| 1.4 论文结构与思路 |
| 2 相关理论概述 |
| 2.1 相关定义 |
| 2.1.1 科研项目 |
| 2.1.2 绩效 |
| 2.1.3 科研项目绩效评价 |
| 2.2 相关文本挖掘理论概述 |
| 2.2.1 文本挖掘流程概述 |
| 2.2.2 文本聚类理论概述 |
| 2.2.3 文本相似度计算概述 |
| 2.3 相关模糊理论概述 |
| 2.3.1 相关模糊集概述 |
| 2.3.2 模糊层次分析法概述 |
| 3 基于文本挖掘的科研项目与专家智能匹配模型构建 |
| 3.1 科研项目绩效评价专家匹配概述 |
| 3.2 科研项目绩效评价专家与项目自动匹配流程 |
| 3.3 科研项目与专家特征提取方案 |
| 3.3.1 项目特征提取 |
| 3.3.2 专家特征提取 |
| 3.3.3 特征提取方法 |
| 3.4 科研项目绩效评价专家匹配模型构建 |
| 3.4.1 专家与科研项目匹配原则 |
| 3.4.2 基于文本聚类的专家与项目领域相似度算法 |
| 3.4.3 专家综合得分计算 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 应用模糊AHP确定科研项目评价指标权重 |
| 4.1 模糊层次分析法确定指标权重 |
| 4.2 应用模糊AHP确定科研项目指标权重流程 |
| 4.3 科研项目绩效评价分级指标体系 |
| 4.4 科研项目绩效评价专家评分的一致性 |
| 4.4.1 专家评分的表示 |
| 4.4.2 专家评分一致性判断 |
| 4.4.3 自动修复不一致的专家评分 |
| 4.5 权重向量的确定 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 实例分析——基于某科研项目绩效评价 |
| 5.1 项目背景描述 |
| 5.2 自动匹配评审专家 |
| 5.2.1 项目与专家特征提取 |
| 5.2.2 获取专家集群 |
| 5.2.3 专家综合得分及筛选 |
| 5.3 应用模糊AHP确定指标权重 |
| 5.3.1 项目绩效评价指标 |
| 5.3.2 获取专家评价 |
| 5.3.3 确定指标权重 |
| 5.3.4 对比分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 A 科研项目绩效评价指标重要性调查问卷 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（6）基于机器学习算法的工业互联网平台设计方案评价研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题的背景及意义 |
| 1.2 国内外相关研究现状 |
| 1.3 本文创新点 |
| 1.4 本文的技术路线及结构安排 |
| 第2章 工业互联网平台设计方案评估基础理论 |
| 2.1 工业互联网相关基础概念解析 |
| 2.2 工业互联网平台支撑要素 |
| 2.3 工业互联网设计方案评估基础理论 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 工业互联网平台设计方案评估指标研究 |
| 3.1 方案评估指标构建的原则 |
| 3.2 工业互联网方案评估指标体系构建 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 基于机器学习改进的层次分析法 |
| 4.1 传统AHP方法及其存在问题 |
| 4.2 基于高斯核密度估计对专家评分的聚类 |
| 4.3 基于全局信息粒子群算法的一致性调整 |
| 4.4 基于机器学习改进的AHP方法与传统AHP方法的对比 |
| 4.5 基于改进的AHP方法的工业互联网项目重要要素识别 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 工业互联网平台设计方案评价 |
| 5.1 基于改进的层次分析法指标权重的确定 |
| 5.2 评估结果分析 |
| 5.3 基于理想方案对比法的方案评价 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 研究结果分析 |
| 6.2 研究不足和展望 |
| 参考文献 |
| 附录一 以二级指标为例的打分问卷表 |
| 附录二 指标确定审核表 |
| 致谢 |
| 作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果 |
（7）DRG管理思路下主诊医师组医疗服务评价指标体系研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 卫生体制改革纵深发展呼唤医疗服务精细化管理 |
| 1.1.2 DRG本质是医疗服务管理工具 |
| 1.1.3 主诊医师负责制成为现代医院管理热点 |
| 1.1.4 DRG为主诊组和医师管理提供了科学的考量维度和标准 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 国内研究现状 |
| 1.2.2 国外研究现状 |
| 1.2.3 国内外文献述评 |
| 1.3 研究目的 |
| 1.4 研究意义 |
| 第二章 研究内容和方法 |
| 2.1 研究内容 |
| 2.2 相关概念及理论 |
| 2.2.1 疾病诊断相关分组(DRG) |
| 2.2.2 医疗服务 |
| 2.2.3 主诊医师组 |
| 2.2.4 矩阵型组织 |
| 2.3 研究方法 |
| 2.3.1 文献研究法 |
| 2.3.2 Delphi专家咨询法 |
| 2.3.3 层次分析法(AHP) |
| 2.4 技术路线 |
| 第三章 DRG管理思路下主诊医师组医疗服务评价指标体系初拟 |
| 3.1 指标体系构建原则 |
| 3.2 指标来源与依据 |
| 3.2.1 主诊医师组医疗服务评价维度 |
| 3.2.2 DRG指标在主诊医师组医疗服务评价维度中的作用 |
| 3.3 DRG管理思路下主诊医师组医疗服务评价指标体系的初步形成 |
| 第四章 DRG管理思路下主诊医师组医疗服务评价指标体系构建 |
| 4.1 专家选取及问卷设计 |
| 4.1.1 专家选择 |
| 4.1.2 问卷设计 |
| 4.1.3 质量控制(信效度检验) |
| 4.2 DRG管理思路下主诊医师组医疗服务评价指标筛选 |
| 4.2.1 专家基本情况 |
| 4.2.2 专家咨询的可靠性及意见协调性分析 |
| 4.2.3 第一轮德尔菲法咨询结果 |
| 4.2.4 第二轮德尔菲法咨询结果 |
| 4.2.5 第三轮德尔菲法咨询结果 |
| 4.3 DRG管理思路下主诊医师组医疗服务评价指标确立 |
| 第五章 DRG管理思路下主诊医师组医疗服务评价指标权重设置 |
| 5.1 层次分析法(AHP)的应用 |
| 5.1.1 建立递阶层次结构模型 |
| 5.1.2 构造判断(成对比较)矩阵 |
| 5.2 一级指标权重设置 |
| 5.3 二级指标权重设置 |
| 5.4 三级指标权重设置 |
| 5.5 组合权重设置及指标体系权重确定 |
| 第六章 主诊医师组医疗服务评价指标体系实证研究 |
| 6.1 样本医院主诊医师负责制推行情况 |
| 6.2 样本医院主诊医师组DRG住院医疗服务综合评价分析 |
| 6.2.1 医疗质量指标分析 |
| 6.2.2 医疗绩效指标分析 |
| 6.2.3 学科建设指标分析 |
| 6.2.4 医疗安全指标分析 |
| 6.2.5 实证研究小结 |
| 第七章 研究结论 |
| 7.1 研究成果 |
| 7.1.1 确立以DRG指标为导向的主诊医师组医疗服务评价指标体系 |
| 7.1.2 指标体系实证研究结果 |
| 7.1.3 指标体系改进 |
| 7.2 讨论与建议 |
| 7.2.1 打造平衡的主诊组生态学科群系统 |
| 7.2.2 建立以DRG为主导的临床大数据决策中心 |
| 7.2.3 积极拓展医院管理创新的抓手和动力 |
| 7.2.4 加强突发公共卫生事件下主诊组应急处置管理 |
| 7.3 研究的创新与展望 |
| 7.3.1 研究路径和设计目标的创新点 |
| 7.3.2 下一步研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 附录1 缩略词表 |
| 附录2 第一轮专家函询表 |
| 附录3 第二轮专家函询表 |
| 附录4 第三轮专家函询表 |
| 附录5 随机一致性RI值的Matlab编程代码 |
| 攻读学位期间成果 |
| 致谢 |
（8）基于PSO与改进FAHP的生猪养殖标准化评价的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 引言 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文的研究内容和研究工作 |
| 1.4 本文的研究方法 |
| 第二章 FAHP基本理论回顾和相关问题研究 |
| 2.1 FAHP基本理论回顾 |
| 2.1.1 FAHP产生原因 |
| 2.1.2 FAHP算法基本原理和步骤 |
| 2.2 FAHP算法优点和不足 |
| 2.2.1 FAHP算法的优点 |
| 2.2.2 FAHP算法的不足 |
| 2.3 FAHP最重要几个问题的研究 |
| 2.3.1 标度问题研究 |
| 2.3.2 一致性问题研究 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于PSO与 FAHP最小二乘模型的构建和求解 |
| 3.1 一致性条件简述 |
| 3.2 一致性检验标准 |
| 3.3 模糊互补判断矩阵一致性的调整方法 |
| 3.3.1 综合信息调整法 |
| 3.3.2 夹角向量调整法 |
| 3.4 FAHP的优化及最小二乘一致性修正模型的构建 |
| 3.4.1 模糊层次分析法的优化 |
| 3.4.2 最小二乘模型的构建 |
| 3.4.3 最小二乘模型的分析 |
| 3.5 基于PSO算法对FAHP最小二乘模型的求解 |
| 3.5.1 PSO算法的基本原理 |
| 3.5.2 基于PSO算法对FAHP最小二乘模型的求解 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于PSO与 FAHP最小二乘模型在生猪养殖标准化评价中的应用 |
| 4.1 我国生猪养殖现状 |
| 4.2 生猪养殖场标准化评价指标体系 |
| 4.2.1 生猪养殖标准化评价指标体系的构建原则 |
| 4.2.2 生猪养殖标准化指标体系 |
| 4.3 生猪养殖标准化评价的FAHP最小二乘模型的构建 |
| 4.4 基于PSO与 FAHP模型的生猪养殖标准化评价指标权重求解 |
| 4.5 生猪养殖标准化综合评价 |
| 4.5.1 评价指标隶属度 |
| 4.5.2 欧式贴近度 |
| 4.6 实例分析 |
| 4.6.1 猪场的生猪养殖标准化得分及分级 |
| 4.6.2 指标敏感性分析 |
| 4.6.3 建议与对策 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
| 致谢 |
（9）在线社交网络用户信用评价体系研究 ——以新浪微博为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 研究问题及内容 |
| 1.3.1 研究问题 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.4 研究方法与技术路线 |
| 1.5 论文组织结构 |
| 2 文献综述与理论基础 |
| 2.1 信用的内涵 |
| 2.2 个人信用评价 |
| 2.2.1 传统信用评价 |
| 2.2.2 网络信用评价 |
| 2.3 三维信用论 |
| 2.4 本章小节 |
| 3 微博用户信用评价要素提取 |
| 3.1 微博用户行为分析 |
| 3.2 三维信用论在微博中的内涵扩展 |
| 3.2.1 诚信度 |
| 3.2.2 合规度 |
| 3.2.3 践约度 |
| 4 微博用户信用评价体系构建 |
| 4.1 基于三维信用论的微博用户信用评价指标选择 |
| 4.1.1 诚信度指标选择 |
| 4.1.2 合规度指标选择 |
| 4.1.3 践约度指标选择 |
| 4.2 指标量化 |
| 4.2.1 单项指标量化评分方法 |
| 4.2.2 数据标准化处理方法 |
| 4.3 指标权重的确定 |
| 4.3.1 层次分析法 |
| 4.3.2 基于聚类思想的AHP确定评价指标权重 |
| 4.4 评价体系的鲁棒性 |
| 5 微博用户信用评价指标体系应用实例 |
| 5.1 微博用户信用评价体系实例验证 |
| 5.2 采用模糊C均值算法进行体系调整的应用实例 |
| 6 管理启示与展望 |
| 6.1 理论贡献 |
| 6.2 实践启示 |
| 6.3 研究局限与展望 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 附录A 专家意见调查表 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 |
| 致谢 |
（10）重庆中心型轨交站域步行性综合评价体系研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| 英文摘要 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与缘起 |
| 1.1.1 轨道交通为导向的发展模式是必然选择 |
| 1.1.2 ―机动化‖时代―步行性‖的演进与异化 |
| 1.1.3 步行研究是轨交站域研究的必要前提 |
| 1.1.4 步行性评价是轨交站域步行性提升的先导 |
| 1.2 研究对象、目的与意义 |
| 1.2.1 研究对象 |
| 1.2.2 研究目的 |
| 1.2.3 研究意义 |
| 1.3 核心概念界定 |
| 1.3.1 中心型轨交站域 |
| 1.3.2 步行性评价 |
| 1.3.3 综合评价体系 |
| 1.4 相关研究综述 |
| 1.4.1 轨交站域步行研究特征 |
| 1.4.2 轨交站域与步行属性评价 |
| 1.4.3 相关研究评述 |
| 1.5 主要研究方法 |
| 1.5.1 理论研究类 |
| 1.5.2 数据分析类 |
| 1.5.3 实地调查类 |
| 1.6 研究内容与框架 |
| 1.6.1 研究内容 |
| 1.6.2 研究框架 |
| 2 轨交站域步行性评价的理论基础 |
| 2.1 轨交站域基础层面研究 |
| 2.1.1 轨交站域的基本特征 |
| 2.1.2 轨交站域的空间范围 |
| 2.1.3 轨交站域的类型划分 |
| 2.2 站域步行性基础层面研究 |
| 2.2.1 步行性的理论基础与演进 |
| 2.2.2 轨交站域步行空间构成 |
| 2.2.3 轨交站域步行行为特性 |
| 2.2.4 轨交站域步行主体需求 |
| 2.3 步行性评价层面研究 |
| 2.3.1 国外步行性测度量表汇总 |
| 2.3.2 步行性评价的切入视角 |
| 2.3.3 评价指标的分级与量化 |
| 2.3.5 步行性影响因素频度分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 重庆中心型轨交站域类型划分与探索调查 |
| 3.1 重庆中心型轨交站域的对象选取 |
| 3.1.1 重庆中心型轨交站域选取依据 |
| 3.1.2 重庆中心型轨交站域对象筛选 |
| 3.2 重庆中心型轨交站域的分层聚类 |
| 3.2.1 重庆中心型站域土地利用现状分析 |
| 3.2.2 重庆中心型站域土地利用聚类分析 |
| 3.2.3 重庆中心型站域类别划分结果 |
| 3.3 重庆中心型轨交站域的探索调查 |
| 3.3.1 中心型站域典型样本概况 |
| 3.3.2 轨交站域的步行空间及要素调查 |
| 3.3.3 轨交站域的步行行为及要素调查 |
| 3.3.4 轨交站域的步行主体及要素调查 |
| 3.3.5 中心型站域步行性关联影响因素筛选 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 重庆中心型轨交站域步行性综合评价指标体系构建 |
| 4.1 评价体系的层级划分与指标选取 |
| 4.1.1 评价体系指标选取方法 |
| 4.1.2 目标层——步行性的内涵与范围 |
| 4.1.3 准则层——步行性评价的理论模型 |
| 4.1.4 指标层——步行性评价的影响因子 |
| 4.2 站域步行性评价指标的萃取优化 |
| 4.2.1 评价体系指标萃取方法 |
| 4.2.2 专家问卷数据统计与筛选 |
| 4.2.3 使用者问卷数据统计与筛选 |
| 4.2.4 评价指标体系优化与生成 |
| 4.3 站域步行性评价体系的层级建构 |
| 4.3.1 评价体系层级建构方法 |
| 4.3.2 评价指标探索性因素分析 |
| 4.3.3 公共因素提取与命名 |
| 4.3.4 综合评价体系层级结构 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 重庆中心型轨交站域步行性综合评价体系构建 |
| 5.1 权重赋值——步行性综合评价体系主客综合权重 |
| 5.1.1 评价体系主客赋权方法 |
| 5.1.2 评价指标的主观权重赋予 |
| 5.1.3 评价指标的客观权重赋予 |
| 5.1.4 指标系统的综合权重赋值 |
| 5.2 数据量化——步行性综合评价体系指标定量方式 |
| 5.2.1 评价指标的分类依据 |
| 5.2.2 评价指标的类别划分 |
| 5.2.3 评价指标的量化方式 |
| 5.3 等级界定——步行性综合评价体系指标评判基准 |
| 5.3.1 评价指标的无量纲化方法 |
| 5.3.2 指标系统的评判基准界定 |
| 5.3.3 综合评价的数学模型选择 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 观音桥站域步行性综合评价实证研究 |
| 6.1 评价样本的选择依据 |
| 6.1.1 区域位置与空间特色突出 |
| 6.1.2 典型的商业中心型站域 |
| 6.1.3 稳定运行的建成环境 |
| 6.2 步行性综合评价指标量化 |
| 6.2.1 问卷访谈调查部分 |
| 6.2.2 审计人员搜集部分 |
| 6.2.3 实地调研测度部分 |
| 6.3 步行性综合评价结果 |
| 6.3.1 单因素模糊评价结果 |
| 6.3.2 多指标综合评价结果 |
| 6.4 本章小结 |
| 7 结语 |
| 7.1 研究结论及工作总结 |
| 7.2 可能的研究创新点 |
| 7.3 研究不足及未来展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| A 作者在攻读学位期间发表的论文目录 |
| B 学位论文数据集 |
| C 中心型轨交站域步行性评价指标体系调查问卷(专家版) |
| D 中心型轨交站域步行性评价指标体系调查问卷(使用者版) |
| E 观音桥站域步行性评价相关调查表(现场版) |
| F 统计分析(SPSS)输入端及输出端源数据文件 |
| G 国外实测类典型步行性测度量表梳理(示意:SPACE) |
| 致谢 |
四、AHP中专家判断信息的提取及一致性调整的方法（论文参考文献）
- [1]青少年体育锻炼习惯养成的影响因素及作用机制研究[D]. 褚昕宇. 上海体育学院, 2021(09)
- [2]电商直播信息可信度评价指标体系研究[D]. 王海青. 河北大学, 2021(02)
- [3]山区公路行人横穿下驾驶人风险感知研究[D]. 梁璐. 昆明理工大学, 2021(01)
- [4]基于偏好特征的群决策风险评估研究及应用[D]. 李伟. 贵州民族大学, 2020(02)
- [5]文本挖掘和模糊AHP在科研项目绩效评价中的研究[D]. 贺佳欢. 北京交通大学, 2020(03)
- [6]基于机器学习算法的工业互联网平台设计方案评价研究[D]. 郝丽. 中国科学院大学(中国科学院大学工程科学学院）, 2020(04)
- [7]DRG管理思路下主诊医师组医疗服务评价指标体系研究[D]. 杨敏. 南方医科大学, 2020(01)
- [8]基于PSO与改进FAHP的生猪养殖标准化评价的研究[D]. 李允. 吉林农业大学, 2020(03)
- [9]在线社交网络用户信用评价体系研究 ——以新浪微博为例[D]. 王心怡. 大连理工大学, 2019(02)
- [10]重庆中心型轨交站域步行性综合评价体系研究[D]. 彭雨轩. 重庆大学, 2019(01)