导读:本文包含了区间数排序论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:不完全专家信息,区间数,可能度,群决策
区间数排序论文文献综述
吴诗辉,刘晓东,解江,贺波[1]（2019）在《不完全专家信息条件下基于区间数排序的群决策方法研究》一文中研究指出专家根据自身的知识和经验,选取部分熟悉的评价指标进行评价,这类问题称为不完全专家信息条件下的群决策问题.这类问题目前主要利用基于模糊软集合的综合评价方法进行决策,但是方法无法考虑各类评价指标之间的权重信息,而直接利用模糊综合评价方法虽然考虑了权重信息,但其实质是将未打分的专家进行了主观上的赋值,可能导致决策失误.为此,提出将未提供的专家意见按照[0,1]区间数进行补全,实现将原始评价矩阵等价转换为区间数评价矩阵,从而使问题转化成为基于区间数决策矩阵的综合评价问题,并利用基于可能度的区间数排序方法实现了最终决策.最后,通过一个算例验证了方法的正确性和相比基于模糊软集合的综合评价方法的优越性.(本文来源于《数学的实践与认识》期刊2019年05期）
鲁广明,谢昶,吕颖,严剑峰,毛学魁[2]（2018）在《基于分层区间数可能度排序的不确定静态安全分析》一文中研究指出电力系统静态安全分析作为预防控制的基础,对系统进行N-1事故分析,得到其严重性进行排序。当间歇性能源接入电网后,网络中的潮流分布随之呈现一定的不确定性,为此需考虑不确定情况下的静态安全分析。首先根据区间有功行为指标将故障集分为3层,并采用区间数可能度比较法对每层的故障集分别构造区间指标集的互补判断矩阵,为保证判断矩阵的一致性,建立了以修正量最小的最小二乘模型,从而得到各个分层的区间指标排序向量。根据分层的权重和各个分层排序向量的大小,得到总故障集的安全性排序。以IEEE 9节点为例,详细说明了安全分析方法的求解过程,并采用蒙特卡罗随机模拟方法与之对比,结果表明了所提方法的有效性。最后,多个系统的时间复杂度测试结果体现了安全分析的快速性。(本文来源于《电网技术》期刊2018年04期）
叶义成,姚囝,王其虎[3]（2016）在《采用区间数排序的采矿方法优选模型及其应用》一文中研究指出针对采矿方法优选多属性决策中评价指标权重值难以确定和区间数排序难的问题,通过统计分析大量专家评价指标及其权重值,提出了基于专家经验统计的评价指标区间数权重值确定法;定义了有限个区间数排序时的目标区间数,解析了基于高斯平面直角坐标系的区间数与目标区间数二维关系.在此基础上,基于平面几何和极限的原理,定义了可实现对有限个区间数及同中轴区间数排序的区间数优势度函数,进而给出了该基于二维信息的区间数排序方法在多属性决策中的应用步骤.最后,通过采矿方法优选多属性决策实例验证了该方法的可行性和有效性.(本文来源于《控制理论与应用》期刊2016年08期）
王化中,强凤娇[4]（2016）在《基于叁参数区间数标准化及排序算法改进的多属性决策模型》一文中研究指出在叁参数区间数多属性决策问题中,文章对现有叁参数区间数标准化处理算法存在的不足进行了分析,提出了一种新的叁参数区间数标准化处理算法,同时为体现叁参数重心点发生可能性最大的分布特点,对叁参数区间数的叁个参数出现概率与上限均值、下限均值进行分析,提出了基于上限均值、下限均值及其两均值长度的可能度排序方法,并从理论上证明了其合理性。最后通过算例分析,进一步验证了本文算法的有效性。(本文来源于《统计与决策》期刊2016年13期）
高杨,李东生,王骁[5]（2015）在《基于区间数排序的目标识别系统威胁评估方法》一文中研究指出针对传统威胁评估方法存在没有兼顾指标数据与权重的区间浮动情况、权值设置合理性等问题,提出混合属性的基于区间数排序的威胁评估方法,并用于敌方目标识别系统的威胁评估。该方法首先给出系统的评估指标,结合实际情况将指标分为实数型、区间型和模糊语言值叁种,进行规范化处理,给出改进的区间层次分析法以求取权重,对区间数决策矩阵进行加权,然后计算区间数比较的可能度和大小,依据区间数的大小实现系统的威胁评估和排序。仿真分析表明,该方法能够有效地对协同式目标识别系统作出威胁评估,且方法简单、计算量小,评价结果有助于指挥员对目标识别系统干扰资源的配置和火力打击的部署。(本文来源于《探测与控制学报》期刊2015年06期）
李德清,韩国柱,曾文艺,余先川[6]（2016）在《基于布尔矩阵的区间数排序方法》一文中研究指出讨论了10个区间数排序的可能度公式,分析了它们各自的特点.从可能度的含义和保序性两个角度指出,基于可能度矩阵的区间数排序方法有时会导出不合理的排序结果.通过分析可能度矩阵与模糊判断矩阵的关系,剖析了导致这种不合理排序结果的原因.最后,利用可能度矩阵构造一个布尔矩阵,基于布尔矩阵给出一个改进的区间数排序算法,并从理论上证明了所提出的排序方法的科学性.(本文来源于《控制与决策》期刊2016年04期）
白玉娟[7]（2015）在《基于期望和宽度的新距离测度的区间数排序》一文中研究指出通过考虑两区间数中任意两点之间的偏差,同时减去区间数公共部分中任意两点之间的偏差,利用区间数的期望和宽度,给出了一种新的区间数距离公式,并验证其合理性.最后基于该距离公式对区间数进行排序,并通过实例验证该方法的可行性.(本文来源于《河西学院学报》期刊2015年05期）
陈岩,王宗宪[8]（2015）在《基于区间数排序的区间型指派问题研究》一文中研究指出对区间型指派问题进行了研究与讨论.给出区间数的运算法则以及区间数的排序方法,并结合遗传算法对区间型指派问题进行求解计算,与传统的求解算法相比,该算法在处理区间型指派问题时具有求解速度快,运算效率较高的特点,可以很好的解决一些实际的区间型指派问题.该文最后给出具体算例对该方法的可行性与准确性加以验证.(本文来源于《曲阜师范大学学报(自然科学版)》期刊2015年03期）
谭吉玉,朱传喜,张小芝,朱丽[9]（2015）在《一种新的基于TOPSIS的区间数排序法》一文中研究指出针对有限个区间数的排序问题,提出了一种基于TOPSIS的区间数排序法。首先定义了有限个区间数的正理想区间数和负理想区间数;然后引入传统的TOPSIS思想,定义了区间数相对贴近度的概念,根据区间数的相对贴近度大小可以对任意有限个区间数进行排序。最后通过一个属性权重和属性值均为区间数的多属性决策问题说明了该方法的有效性和可行性。与传统方法比较,此方法具有原理简单,运算方便,实用性强等优点。(本文来源于《统计与决策》期刊2015年01期）
李彩凤[10]（2014）在《基于信息挖掘的相对优势度的区间数排序》一文中研究指出对已有的可能度及相对优势度进行了分析,指出了它们的不足.考虑到两数在不同的待排序数组中的大小比较程度是不同的,通过挖掘待排序区间数所蕴含的信息,给出了一种新的比较区间数大小的相对优势度的定义.分析表明,该公式具有传递性、互补性等诸多良好的性质.在此基础上对区间数进行排序,该排序方法适用于所有的待排序区间数组的排序.最后利用实例说明本文的排序方法.(本文来源于《兰州文理学院学报(自然科学版)》期刊2014年06期）
区间数排序论文开题报告
（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：
电力系统静态安全分析作为预防控制的基础,对系统进行N-1事故分析,得到其严重性进行排序。当间歇性能源接入电网后,网络中的潮流分布随之呈现一定的不确定性,为此需考虑不确定情况下的静态安全分析。首先根据区间有功行为指标将故障集分为3层,并采用区间数可能度比较法对每层的故障集分别构造区间指标集的互补判断矩阵,为保证判断矩阵的一致性,建立了以修正量最小的最小二乘模型,从而得到各个分层的区间指标排序向量。根据分层的权重和各个分层排序向量的大小,得到总故障集的安全性排序。以IEEE 9节点为例,详细说明了安全分析方法的求解过程,并采用蒙特卡罗随机模拟方法与之对比,结果表明了所提方法的有效性。最后,多个系统的时间复杂度测试结果体现了安全分析的快速性。
（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。
区间数排序论文参考文献
[1].吴诗辉,刘晓东,解江,贺波.不完全专家信息条件下基于区间数排序的群决策方法研究[J].数学的实践与认识.2019
[2].鲁广明,谢昶,吕颖,严剑峰,毛学魁.基于分层区间数可能度排序的不确定静态安全分析[J].电网技术.2018
[3].叶义成,姚囝,王其虎.采用区间数排序的采矿方法优选模型及其应用[J].控制理论与应用.2016
[4].王化中,强凤娇.基于叁参数区间数标准化及排序算法改进的多属性决策模型[J].统计与决策.2016
[5].高杨,李东生,王骁.基于区间数排序的目标识别系统威胁评估方法[J].探测与控制学报.2015
[6].李德清,韩国柱,曾文艺,余先川.基于布尔矩阵的区间数排序方法[J].控制与决策.2016
[7].白玉娟.基于期望和宽度的新距离测度的区间数排序[J].河西学院学报.2015
[8].陈岩,王宗宪.基于区间数排序的区间型指派问题研究[J].曲阜师范大学学报(自然科学版).2015
[9].谭吉玉,朱传喜,张小芝,朱丽.一种新的基于TOPSIS的区间数排序法[J].统计与决策.2015
[10].李彩凤.基于信息挖掘的相对优势度的区间数排序[J].兰州文理学院学报(自然科学版).2014