导读:本文包含了协作决策论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:序列式协作频谱感知,频谱感知代价,认知无线电,频谱管理
协作决策论文文献综述
姚永国,聂增丽[1]（2019）在《基于频谱决策的序列式协作频谱感知研究》一文中研究指出针对频谱感知过程中出现的能耗带宽开销大、认知时延大的问题,文中将频谱感知过程的代价作为频谱决策的一个衡量标准,然后根据影响因子定义了代价函数。为实现频谱感知代价最小的目标,设计了序列式协作频谱感知算法。该算法在处理检测的能量带宽开销与检测准确性之间进行折中,试图只采集和传输必要的样本。通过仿真验证此设计方案明显降低了节点的能耗,降低了样本数量以及相应的采集传输代价,提升了频谱感知的效率。(本文来源于《通信技术》期刊2019年10期）
杜元伟,单玉坤,权锡鉴[2]（2019）在《大规模协作模式下产品动态连续创新决策——基于大数据驱动视角》一文中研究指出为了解决大规模协作模式下产品动态连续创新决策问题,首先结合大数据、产品动态连续创新理论分析了大数据的驱动作用;然后,从诊断界面、创意界面、行为界面、选择界面4个层面对创新界面系统进行分类辨识,并分析了每类界面中的信息需求以及各类参与主体发挥的作用;在此基础上,结合复杂系统、管理决策等理论,分别针对4类界面构建了相应的决策信息提取机理;最后,通过借鉴信息融合、多目标规划等理论构建了各类创新界面中决策信息整合机理,并分析了创新界面系统中可能使用的决策分析方法。本研究不仅结合参与主体的类型特征有所针对地提取有价值的产品创新信息,而且还能够通过整合产品创新信息实现创新方案的识别和优选,有利于提高产品创新效率、保证产品创新效果。(本文来源于《技术与创新管理》期刊2019年05期）
王咪琳[3]（2019）在《基于知识协作的协同产品创新伙伴优选决策研究》一文中研究指出随着产业跨界的发展趋势和市场竞争的不断加剧,寻找多类型、多优势的合作伙伴进行协同创新逐渐成为企业升级产品竞争能力的重要途径。多主体参与的协同创新有利于产生“1+1>2”的协同效应。而知识经济的时代背景,又进一步对协作伙伴的匹配知识提出了要求。合作伙伴是提高协同产品创新绩效以及确保协同产品创新工作取得成功的重要前提。因此,为协同产品创新团队选择胜任、合适的协作伙伴,对于达成高效协作与互利共赢具有非常重要的现实意义。据此,本文基于知识协作的视角,提出了一种考虑知识匹配度和协同创新整体收益的伙伴选择决策方法。首先,构建了集成伙伴个体的知识匹配度、伙伴间的知识协作能力和团队整体期望收益叁大属性的综合指标体系;其次,建立了基于综合指标体系的伙伴选择多目标优化模型,并采用快速非支配排序遗传算法(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm-Ⅱ,NSGA-Ⅱ)求解该模型;最后,通过实例分析,验证该伙伴选择方法的可行性及实际应用价值。主要研究内容及结论如下:1.梳理了当前伙伴选择评价指标的研究现状,基于社会网络分析方法,对现有研究文献进行分析,提炼出伙伴评价备选指标集合。通过分析协同产品创新伙伴的选择过程和协同产品创新的内涵特性,并结合行业专家访谈,最终确定了考虑知识匹配度、知识协作能力以及总体期望收益叁大因素的伙伴评价指标体系。2.针对候选伙伴知识匹配度、知识协作能力和总体期望收益叁项评价指标,分别提出了相应的量化方法。为了综合考虑叁项评价指标,进一步构建了协同产品创新团队伙伴选择的多目标决策模型,并提出了一种基于NSGA-II智能算法的伙伴选择模型求解方法。3.将上述研究成果应用到某企业协同产品创新团队伙伴的选择问题中,通过实际解决该协同产品创新团队的伙伴选择问题,验证和探讨了本文所提方法和模型的可行性与有效性,为企业有针对性地选择协同产品创新团队的协作伙伴提供了决策依据和参考价值。(本文来源于《重庆邮电大学》期刊2019-05-23）
张友芳[4]（2019）在《以改革激发新时代计生协发展新动能》一文中研究指出惟改革者进,惟创新者强,惟改革创新者胜。习近平总书记指出,党的群团工作是党的一项十分重要的工作,群团改革是全面深化改革的重要任务。以《中国计划生育协会改革方案》正式印发为标志,计生协这个由党领导的、拥有38年历史和9600多万会员的群团组织,全面进入“改(本文来源于《中国人口报》期刊2019-02-20）
尹蕾,蒋建国,张国富[5]（2019）在《基于云模型理论面向大数据的协作联盟决策评价》一文中研究指出针对联盟决策评价中存在较强的不确定性,提出基于云模型理论面向大数据的协作联盟决策评价方法.首先,构建面向大数据的多任务协作联盟多层决策评价架构,依托大数据处理分析平台获取联盟成员的基本评价指标的评价数据,应用逆向云发生器算法生成相应的评价云,并运用综合云运算产生联盟评价指标的云数字特征.然后,结合联盟评价指标权重和任务权重,运用云加权算术平均数算子进行云集结,分别产生单任务联盟决策评价云和多任务协作联盟决策评价云.再对多任务协作联盟备选方案进行决策评价和选优,以确定最优的联盟方案.最后通过实例与D-S证据理论联盟评价方法进行对比,验证文中方法的有效性.(本文来源于《模式识别与人工智能》期刊2019年02期）
张里博[6]（2019）在《面向人机协作机制的叁支决策模型及其应用研究》一文中研究指出机器智能和人类智能在执行同一类任务时,关注点不同,工作原理也不尽相同。因此,合理的协作机制,能发挥人机两个主体的优势。叁支决策模型考虑了决策过程中的不确定性和风险,将相对确定的区域和不确定区域分开,并给出不同类型的决策。这样的策略符合人类的行为习惯,也为人参与协作和任务分工提供了依据。人件通过相应的机制和接口将人以服务的方式加入系统。因此,本文从决策风险最小化的角度出发,基于叁支决策模型,探索面向人机协作的分工机制。在人脸图像的身份认证过程中,人件服务和软件服务各有所长。通过人机协作共同完成身份核验任务,两者能优势互补,高效地完成任务。因此,本文将基于叁支决策的人机协作机制应用到身份认证任务中。为了在直觉模糊信息系统中评估和选取合适的人参与协作,本文提出了基于直觉模糊TOPSIS方法的能力评估方法。投票是综合评审专家意见的常见方式,而投票结果是一个直觉模糊数,存储在直觉模糊信息表中。提出的方法基于直觉模糊数的运算法则,通过TOPSIS对候选人的特定角色扮演能力进行综合评估,优选出候选人参与协作。如何充分发挥人机两个主体的优势,使风险代价最小是协作中的关键问题。因此,本文利用叁支决策,将概率空间或者代价空间中算法相对确定的区域作为机器智能的工作域,不确定的区域(边界域)作为人的工作域。通过调节叁支决策中的边界域使总决策代价最小。在任务执行阶段,建立适当的合作机制实现人类智慧和机器智能间的交互和信息传递。基于人的偏好和兴趣点等信息,利用软件对人作用域的样本初步处理后再交给人去决策,以提高整个决策流程的效率。准确区分不同的人脸图像样本,需要的信息量是不同的。而现实中信息的获取往往需要时间,决策是随着信息的补充逐步给出的。人的人脸识别过程是一个基于多粒度人脸图像的序贯决策过程,而现有的序贯叁支决策不适用于人脸图像。为了模拟这个过程,本文基于全序关系提出了多粒度图像特征的定义和面向人脸图像的序贯叁支决策模型。通过子空间方法提取人脸的多粒度特征,并在多粒度特征上构建序贯决策过程。随着粒度越来越细,特征中包含的信息增多,决策代价会下降。与此同时,时间代价会提高。序贯叁支决策会综合考量这两种代价,在合适的信息粒度下停止决策过程,使得总代价最小。序贯决策过程中,人机如何合理分工合作是需要探索的问题。决策过程中,随着边界域的变小,人必要的工作量会减少,人的决策代价也会下降。为了更好地完成身份认证任务,本文提出了基于序贯叁支决策的人机协作机制。在每一个信息粒度下,模型通过调整分工使得总的决策代价最小。之后,序贯决策综合衡量人机决策代价和时间代价,在合适的粒度下停止,使得总代价最小。序贯决策过程中,之前步骤中的风险代价和决策信息,也为当前信息粒度下人的决策提供了参考。多类别是现实中常见的场景,而现有的叁支决策模型不能直接应用于多类场景中。因此,本文提出了一种多类别叁支决策模型,并构建了相应的协作机制。在比较决策风险代价的基础上,直接在多类场景中构建了决策域和决策规则。为了追求最小的总代价,算法通过信任阈值调整任务分工,进而影响决策代价。边界域中区分了算法认为不可能的选择项和难以抉择的选项。这为人的决策提供了很好的参考,减少了执行人在单个样本上的工作量。基于叁支决策模型,本文主要对面向人机协作的分工机制进行探究,从静态的二分类场景逐步拓展到多粒度和多分类的场景,并将其应用到基于人脸识别的身份认证任务中。本文提出的模型能有效降低整体决策风险,提高决策效率,既扩充和发展了叁支决策模型,也为人机协作提供了新思路。在基于人脸识别的身份认证任务中,提出的模型能充分发挥机器智能的优势,节省人力资源,改善客户体验,提升客户的满意度,有一定的实践意义。(本文来源于《南京大学》期刊2019-02-01）
曾康铭,吴杏[7]（2018）在《多层概率决策的网络大数据协作融合算法》一文中研究指出为了改善网络大数据传输效率及其精度,降低网络数据传输负荷,基于多层概率网络模型和联合决策研究了一种网络大数据协作融合算法。首先,以复杂异构多层网络的数据采集与缓存为对象,以实时感知数据及其准确处理为优化目标,设计了一种多层概率联合决策模型。接着,通过主层-分层和信号强度进行网络大数据的多维描述,结合3步分解和叁性融合,以逆变换去噪为驱动,提出了网络大数据协作数据融合算法。最后,实验和仿真结果表明,与实验统计值相比,所提算法在数据融合精度和效率等方面具有明显优势。(本文来源于《电子技术应用》期刊2018年06期）
徐福昌,李雪飞,赵虹,胡海峰,何长安[8]（2018）在《基于多智能体的银行业务调度决策和协作模型研究》一文中研究指出随着金融行业的飞速发展和金融全球化的不断推进,客户的金融意识也在不断加强。商业银行在获得良好发展机遇的同时,也面临着更加激烈的同业竞争压力。为了在竞争中占有优势,实现企业利润的最大化,银行需要不断开拓创新,为客户提供更丰富和更优质的金融产品。同时不断提升网点客户服务能力,提高商业银行客户的品牌忠诚度。目前,在商业银行的网点服务中,客户排长队等待办理业务的情况非常普遍,网点排队及调度问题己经成(本文来源于《中国金融电脑》期刊2018年04期）
韩艳敏,郑卫荣,张杨,林哲[9]（2017）在《基于C5.0决策树的在线协作学习因素与路径分析》一文中研究指出在线协作学习已成为在线教育的重要形式,本文在混合式学习的在线协作学习环节中使用教育数据挖掘技术C5.0决策树方法研究了在线协作学习对学生的学习绩效的因素和路径分析。研究结果表明在线协作学习对学习者学习效果影响较显着,学习者的网络交互在在线协作学习中起着重要的作用,然而浏览网络平台所提供的学习资源和帖子等活动也有利于学习者的学习,因此沉默的学习者在在线学习中也可以获得好的学习成果。(本文来源于《教育现代化》期刊2017年49期）
谈燕[10]（2017）在《把扶贫协作工作做得更好更深入更高效》一文中研究指出为打赢脱贫攻坚战作出上海更大贡献持续加大扶贫协作项目、资金、干部人才等方面的支持力度，按照贵州所需、遵义所需，持续聚焦精准扶贫，持续强化产业扶贫，持续深化合作机制，为贵州遵义打赢脱贫攻坚战作出上海的更大贡献本报讯（ 谈燕）由中共中(本文来源于《解放日报》期刊2017-08-22）
协作决策论文开题报告
（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：
为了解决大规模协作模式下产品动态连续创新决策问题,首先结合大数据、产品动态连续创新理论分析了大数据的驱动作用;然后,从诊断界面、创意界面、行为界面、选择界面4个层面对创新界面系统进行分类辨识,并分析了每类界面中的信息需求以及各类参与主体发挥的作用;在此基础上,结合复杂系统、管理决策等理论,分别针对4类界面构建了相应的决策信息提取机理;最后,通过借鉴信息融合、多目标规划等理论构建了各类创新界面中决策信息整合机理,并分析了创新界面系统中可能使用的决策分析方法。本研究不仅结合参与主体的类型特征有所针对地提取有价值的产品创新信息,而且还能够通过整合产品创新信息实现创新方案的识别和优选,有利于提高产品创新效率、保证产品创新效果。
（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。
协作决策论文参考文献
[1].姚永国,聂增丽.基于频谱决策的序列式协作频谱感知研究[J].通信技术.2019
[2].杜元伟,单玉坤,权锡鉴.大规模协作模式下产品动态连续创新决策——基于大数据驱动视角[J].技术与创新管理.2019
[3].王咪琳.基于知识协作的协同产品创新伙伴优选决策研究[D].重庆邮电大学.2019
[4].张友芳.以改革激发新时代计生协发展新动能[N].中国人口报.2019
[5].尹蕾,蒋建国,张国富.基于云模型理论面向大数据的协作联盟决策评价[J].模式识别与人工智能.2019
[6].张里博.面向人机协作机制的叁支决策模型及其应用研究[D].南京大学.2019
[7].曾康铭,吴杏.多层概率决策的网络大数据协作融合算法[J].电子技术应用.2018
[8].徐福昌,李雪飞,赵虹,胡海峰,何长安.基于多智能体的银行业务调度决策和协作模型研究[J].中国金融电脑.2018
[9].韩艳敏,郑卫荣,张杨,林哲.基于C5.0决策树的在线协作学习因素与路径分析[J].教育现代化.2017
[10].谈燕.把扶贫协作工作做得更好更深入更高效[N].解放日报.2017